灭火机器人的设计与制作之滤波算法

传感器在系统中作为输入装置，输入的是模拟量，经过A/D转换器将模拟信号转换成数字信号后，才能被系统所使用。因此，数模转换后数值的准确性直接影响到系统的判断。本文就介绍了实际应用中使用的滤波算法。

在系统中总会存中部分电路噪声或电磁辐射干扰A/D信号，影响数字信号的准确性和平滑性。一般情况下先在硬件上尽可能地进行优化，降低噪声辐射干扰，当硬件上无法进一步改善信号干扰时，这时候就需要采用软件滤波的方法来减少干扰。

滤波算法有很多种，如：限幅滤波、中位值滤波、一阶滤波、消抖滤波等，但各种滤波算法各有特点，使用场合也各不相同。在本系统中使用了中位值、平均、递推复合滤波算法，简称中位值平均递推滤波。

中位值滤波算法是通过连续采样N次，把N次采样值排序，取中间值为本次有效值。该滤波算法能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，但是对快速变化的参数不宜。使用在本系统中，可以消除因电压波动引起的偶然脉冲干扰。

算术平均滤波算法是连续取N个采样值进行算术平均运算，当N值较大时，信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时，信号平滑度较低，但灵敏度较高，该算法可以很好的滤除随机干扰。在本系统中，考虑到系统的执行速度较快，并且保证信号的灵敏度，这里N取4，可以很好的滤除随机干扰。

递推平均滤波算法又称滑动平均滤波法，它是将N个采样值放入一个队列，有新的采样值到来时，将最早的一个值去除，再将新值加入队列，求队列平均值。这种算法对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，但具有灵敏度低，数据滞后等特点。

在本系统中使用了以上三个算法的复合算法，结合了三种算法各自的优点，并且能够保证系统的灵敏度。

下面将滤波算法列出，以便更好地进行分析：

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uint16 ADC_mget(uint8 channel)
{	uint16 adc_temp[10];
	static uint16 pre_temp[10][4]={0};
	uint16 temp=0;
	uint32 sum=0;
	uint8 i=0,j=0;	
	for(i=0;i<10;i++)	adc_temp[i] = ADC_get(channel);//连取十个值
	for(j=0;j<9;j++)//冒泡排序
	{
		for(i=0;i<9-j;i++)
		{
			if(adc_temp[i]>adc_temp[i+1])
			{
				temp = adc_temp[i];
				adc_temp[i]=adc_temp[i+1];
				adc_temp[i+1]=temp;
			}	
		}
	}	
	sum += adc_temp[3];//累加
	sum += adc_temp[4];
	sum += adc_temp[5];
	sum += adc_temp[6];	
	sum >>= 2;	//求均值
	pre_temp[channel][3]=pre_temp[channel][2];//递推入列
	pre_temp[channel][2]=pre_temp[channel][1];
	pre_temp[channel][1]=pre_temp[channel][0];
	pre_temp[channel][0]=(uint16)sum;	
	sum = 0;	
	sum += pre_temp[channel][3];//累加
	sum += pre_temp[channel][2];
	sum += pre_temp[channel][1];
	sum += pre_temp[channel][0];	
	sum >>= 2;	//求均值
	return (uint16)sum;
}

从以上程序中可以看到，在中位值滤波中连取十个值，取中间四个有效，将这四个值累加求均值后加入到递推滤波算法的队列中，再累加求平均值后才作为最终有效值返回。在程序中，累加值个数都取四，是为了求均值时可以使用移位的方法来快速求平均值。

在嵌入式系统中，资源和效率始终是程序员不断追求的，求平均值时使用除法运算需要三到四个指令周期，如果使用移位操作同样可以达到除法的效果，但只要用一个指令周期，节省了CPU时间。同样地，递推入列的时候采用的是四个赋值语句，相比循环语句经编译器编译后，四个赋值语句执行效率更高。软件滤波的效果请参考图7-1。

灭火机器人软件滤波算法示意图

由上图可以看出初始采样值波动比较大，峰峰值达到42，对实际距离的判断可能会有5cm左右的误差，经过软件滤波后峰峰值仅为1，大大提高了转换值的准确性，增强了系统的稳定性。