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數(shù)字濾波器

      概述
      數(shù)字濾波器，是指輸入、輸出均為數(shù)字信號(hào)，通過(guò)一定運(yùn)算關(guān)系改變輸入信號(hào)所含頻率成分的相對(duì)比例或者濾除某些頻率成分的器件。數(shù)字濾波器是對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行濾波處理以得到期望的響應(yīng)特性的離散時(shí)間系統(tǒng)。因此，數(shù)字濾波的概念和模擬濾波相同，只是信號(hào)的形式和實(shí)現(xiàn)濾波方法不同。正因?yàn)橛性摬煌�點(diǎn)，數(shù)字濾波器具有比模擬濾波器精度高、穩(wěn)定、體積小、重量輕、靈活、不要求阻抗匹配以及實(shí)現(xiàn)模擬濾波器無(wú)法實(shí)現(xiàn)的特殊濾波功能等優(yōu)點(diǎn)。如果要處理的是模擬信號(hào)，可通過(guò)A/DC和D/AC，在信號(hào)形式上進(jìn)行匹配轉(zhuǎn)換，同樣可以使用數(shù)字濾波器對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行濾波。數(shù)字濾波器工作在數(shù)字信號(hào)域，它處理的對(duì)象是經(jīng)由采樣器件將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換而得到的數(shù)位信號(hào)。數(shù)字濾波器的工作方式與模擬濾波器也完全不同：后者完全依靠電阻器、電容器、晶體管等電子元件組成的物理網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)濾波功能;而前者是通過(guò)數(shù)字運(yùn)算器件對(duì)輸入的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行運(yùn)算和處理，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)要求的特性。
      數(shù)字濾波器的分類(lèi)
      數(shù)字濾波器按照不同的分類(lèi)方法，有許多種類(lèi)，但總起來(lái)可以分成兩大類(lèi)。一類(lèi)稱(chēng)為經(jīng)典濾波器，即一般的濾波器，特點(diǎn)是輸入信號(hào)中有用的頻率成分和希望濾除的頻率成分各占有不同的頻帶，通過(guò)一個(gè)合適的選頻濾波器達(dá)到濾波的目的。例如，輸入信號(hào)中含有干擾，如果信號(hào)和干擾的頻帶不重疊，可濾除干擾得到純信號(hào)。但對(duì)于一般濾波器如果信號(hào)和干擾的頻帶重疊，則不能完成對(duì)干擾的有效濾除，這時(shí)需要采用另一類(lèi)所謂的現(xiàn)代濾波器，例如維納濾波器、卡爾曼濾波器、自適應(yīng)濾波器等最佳濾波器。這些濾波器可按照隨機(jī)信號(hào)內(nèi)部的一些統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律，從干擾中最佳地提取信號(hào)。
一般數(shù)字濾波器從功能上分類(lèi)，和模擬濾波器一樣，可以分成低通、高通、帶通和帶阻等濾波器，它可以是時(shí)不變的或時(shí)變的、因果的或非因果的、線(xiàn)性的或非線(xiàn)性的，同樣數(shù)字濾波器也可以按所處理信號(hào)的維數(shù)分為一維、二維或多維數(shù)字濾波器。數(shù)字濾波器具有高精度、高可靠性、可程控改變特性或復(fù)用、便于集成等優(yōu)點(diǎn)。數(shù)字濾波器在語(yǔ)言信號(hào)處理、圖像信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)生物信號(hào)處理以及其他應(yīng)用領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。
      數(shù)字濾波器原理
      原理就是把輸入序列通過(guò)一定的運(yùn)算變換成輸出序列。導(dǎo)入數(shù)字濾波器的信號(hào)處理過(guò)程如下圖所示：       其中模擬信號(hào)必須利用采樣定理進(jìn)行采樣。輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)模擬低通濾波即抗折疊濾波器去掉輸入信號(hào)中的高頻分量。經(jīng)過(guò)平滑化的模擬信號(hào)再用于采樣。另外D-A轉(zhuǎn)換后模擬信號(hào)要經(jīng)過(guò)平滑濾波器進(jìn)行平滑處理，該工作可用模擬低通濾波器來(lái)完成。
      實(shí)際應(yīng)用：
      在微機(jī)控制系統(tǒng)的模擬輸入信號(hào)中， 一般均含有各種噪聲和干擾， 他們來(lái)自被測(cè)信號(hào)源本身、傳感器、外界干擾等。為了進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量和控制， 必須消除被測(cè)信號(hào)中的噪聲和干擾。噪聲有2大類(lèi)， 1）周期性的信號(hào)， 如50hz 的工頻干擾， 對(duì)于這類(lèi)信號(hào)，采用積分時(shí)間等于20ms的整倍數(shù)的雙積分a/d 轉(zhuǎn)換器， 課有效的消除其影響。2）非周期的不規(guī)則隨機(jī)信號(hào)， 對(duì)于隨機(jī)干擾， 可以用數(shù)字濾波方法予以削弱或?yàn)V除。
      數(shù)字濾波， 就是通過(guò)一定的計(jì)算或判斷程序減少干擾信號(hào)在有用信號(hào)中的比重， 因此他實(shí)際上是一個(gè)程序?yàn)V波。數(shù)字濾波器克服了模擬濾波器的許多不足， 他與模擬濾波器相比有以下優(yōu)點(diǎn)：
      1），數(shù)字濾波器是用軟件實(shí)現(xiàn)的， 不需要增加硬件設(shè)備， 因而可靠性更高、穩(wěn)定性好、不存在阻抗匹配問(wèn)題。
      2），模擬濾波器通常是各通道專(zhuān)用， 而數(shù)字濾波器則可多通道共享， 從而降低了成本。
      3），數(shù)字濾波器可以對(duì)頻率很低的信號(hào)進(jìn)行濾波， 而模擬濾波器由于受電容容量的限制， 頻率不可能太低。
      4），數(shù)字濾波器可以根據(jù)信號(hào)的不同， 采用不同的濾波方法或?yàn)V波參數(shù)， 具有靈活、方便、功能強(qiáng)的特點(diǎn)。
接觸過(guò)數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)的工程師都知道，數(shù)字濾波器軟件算法有十大常用算法，以前在電池充電程序設(shè)計(jì)中也接觸過(guò)數(shù)字濾波器的一些算法， 在此， 把這些常用算法整理一下， 并用C代碼加以描述， 以備后用。
      數(shù)字濾波器常用算法：
      1、限幅濾波法（又稱(chēng)程序判斷濾波法）
      2、中位值濾波法
      3、算術(shù)平均濾波法
      4、遞推平均濾波法（又稱(chēng)滑動(dòng)平均濾波法）
      5、中位值平均濾波法（又稱(chēng)防脈沖干擾平均濾波法）
      6、限幅平均濾波法
      7、一階滯后濾波法
      8、加權(quán)遞推平均濾波法
      9、消抖濾波法
      10、限幅消抖濾波法
      算法邏輯及優(yōu)缺點(diǎn)：
      1，限幅濾波法（又稱(chēng)程序判斷濾波法）
      邏輯：
    根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，確定兩次采樣允許的最大偏差值（設(shè)為A），
    每次檢測(cè)到新值時(shí)判斷：
    如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，
    如果本次值與上次值之差>A，則本次值無(wú)效，放棄本次值，用上次值代替本次值。
      優(yōu)點(diǎn)：
    能有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾。
      缺點(diǎn)：
    無(wú)法抑制那種周期性的干擾。
    平滑度差。
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Value = Filter_Value;          // 最近一次有效采樣的值，該變量為全局變量
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅濾波法（又稱(chēng)程序判斷濾波法）
#define FILTER_A 1
int Filter() {
  int NewValue;
  NewValue = Get_AD();
  if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
    return Value;
  else
    return NewValue;
}
2、中位值濾波法
    邏輯：
    連續(xù)采樣N次（N取奇數(shù)），把N次采樣值按大小排列，
    取中間值為本次有效值。
優(yōu)點(diǎn)：
    能有效克服因偶然因素引起的波動(dòng)干擾；
    對(duì)溫度、液位的變化緩慢的被測(cè)參數(shù)有良好的濾波效果。
缺點(diǎn)：
    對(duì)流量、速度等快速變化的參數(shù)不宜。
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 中位值濾波法
#define FILTER_N 101
int Filter() {
  int filter_buf[FILTER_N];
  int i, j;
  int filter_temp;
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 采樣值從小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf;
        filter_buf = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];
}
3、算術(shù)平均濾波法
邏輯：
    連續(xù)取N個(gè)采樣值進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算：
    N值較大時(shí)：信號(hào)平滑度較高，但靈敏度較低；
    N值較小時(shí)：信號(hào)平滑度較低，但靈敏度較高；
    N值的選取：一般流量，N=12；壓力：N=4。
優(yōu)點(diǎn)：
    適用于對(duì)一般具有隨機(jī)干擾的信號(hào)進(jìn)行濾波；
    這種信號(hào)的特點(diǎn)是有一個(gè)平均值，信號(hào)在某一數(shù)值范圍附近上下波動(dòng)。
缺點(diǎn)：
    對(duì)于測(cè)量速度較慢或要求數(shù)據(jù)計(jì)算速度較快的實(shí)時(shí)控制不適用；
    比較浪費(fèi)RAM。
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 算術(shù)平均濾波法
#define FILTER_N 12
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_sum += Get_AD();
    delay(1);
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}[/pre]
4、遞推平均濾波法（又稱(chēng)滑動(dòng)平均濾波法）
    邏輯：
    把連續(xù)取得的N個(gè)采樣值看成一個(gè)隊(duì)列，隊(duì)列的長(zhǎng)度固定為N，
    每次采樣到一個(gè)新數(shù)據(jù)放入隊(duì)尾，并扔掉原來(lái)隊(duì)首的一次數(shù)據(jù)（先進(jìn)先出原則），
    把隊(duì)列中的N個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算，獲得新的濾波結(jié)果。
    N值的選取：流量，N=12；壓力，N=4；液面，N=4-12；溫度，N=1-4。
優(yōu)點(diǎn)：
    對(duì)周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高；
    適用于高頻振蕩的系統(tǒng)。
缺點(diǎn)：
    靈敏度低，對(duì)偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾的抑制作用較差；
    不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差；
    不適用于脈沖干擾比較嚴(yán)重的場(chǎng)合；
    比較浪費(fèi)RAM。
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 遞推平均濾波法（又稱(chēng)滑動(dòng)平均濾波法）
#define FILTER_N 12
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有數(shù)據(jù)左移，低位仍掉
    filter_sum += filter_buf;
  }
  return (int)(filter_sum / FILTER_N);
}[/pre]
5、中位值平均濾波法（又稱(chēng)防脈沖干擾平均濾波法）
    邏輯：
    采一組隊(duì)列去掉最大值和最小值后取平均值，
    相當(dāng)于“中位值濾波法”+“算術(shù)平均濾波法”。
    連續(xù)采樣N個(gè)數(shù)據(jù)，去掉一個(gè)最大值和一個(gè)最小值，
    然后計(jì)算N-2個(gè)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。
    N值的選取：3-14。
優(yōu)點(diǎn)：
    融合了“中位值濾波法”+“算術(shù)平均濾波法”兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)。
    對(duì)于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾，可消除由其所引起的采樣值偏差。
    對(duì)周期干擾有良好的抑制作用。
    平滑度高，適于高頻振蕩的系統(tǒng)。
缺點(diǎn)：
    計(jì)算速度較慢，和算術(shù)平均濾波法一樣。
    比較浪費(fèi)RAM。
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 中位值平均濾波法（又稱(chēng)防脈沖干擾平均濾波法）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i, j;
  int filter_temp, filter_sum = 0;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = Get_AD();
    delay(1);
  }
  // 采樣值從小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
    for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
      if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
        filter_temp = filter_buf;
        filter_buf = filter_buf[i + 1];
        filter_buf[i + 1] = filter_temp;
      }
    }
  }
  // 去除最大最小極值后求平均
  for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;
  return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}
6、限幅平均濾波法
    邏輯：
    相當(dāng)于“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”；
    每次采樣到的新數(shù)據(jù)先進(jìn)行限幅處理，
    再送入隊(duì)列進(jìn)行遞推平均濾波處理。
優(yōu)點(diǎn)：
    融合了兩種濾波法的優(yōu)點(diǎn)；
    對(duì)于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾，可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。
缺點(diǎn)：
    比較浪費(fèi)RAM。
 
 
#define FILTER_N 12
int Filter_Value;
int filter_buf[FILTER_N];
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
  filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅平均濾波法
#define FILTER_A 1
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();
  if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))
    filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];
  for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1];
    filter_sum += filter_buf;
  }
  return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);
}
7、一階滯后濾波法
    邏輯：
    取a=0-1，本次濾波結(jié)果=(1-a)*本次采樣值+a*上次濾波結(jié)果。
優(yōu)點(diǎn)：
    對(duì)周期性干擾具有良好的抑制作用；
    適用于波動(dòng)頻率較高的場(chǎng)合。
缺點(diǎn)：
    相位滯后，靈敏度低；
    滯后程度取決于a值大小；
    不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/2的干擾信號(hào)。
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 一階滯后濾波法
#define FILTER_A 0.01
int Filter() {
  int NewValue;
  NewValue = Get_AD();
  Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);
  return Value;
}
8、加權(quán)遞推平均濾波法
    邏輯：
    是對(duì)遞推平均濾波法的改進(jìn)，即不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)；
    通常是，越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，權(quán)取得越大。
    給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大，則靈敏度越高，但信號(hào)平滑度越低。
優(yōu)點(diǎn)：
    適用于有較大純滯后時(shí)間常數(shù)的對(duì)象，和采樣周期較短的系統(tǒng)。
缺點(diǎn)：
    對(duì)于純滯后時(shí)間常數(shù)較小、采樣周期較長(zhǎng)、變化緩慢的信號(hào)；
    不能迅速反應(yīng)系統(tǒng)當(dāng)前所受干擾的嚴(yán)重程度，濾波效果差。
 
 
int Filter_Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 加權(quán)遞推平均濾波法
#define FILTER_N 12
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加權(quán)系數(shù)表
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加權(quán)系數(shù)和
int filter_buf[FILTER_N + 1];
int Filter() {
  int i;
  int filter_sum = 0;
  filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
    filter_buf = filter_buf[i + 1]; // 所有數(shù)據(jù)左移，低位仍掉
    filter_sum += filter_buf * coe;
  }
  filter_sum /= sum_coe;
  return filter_sum;
}[/pre]
9、消抖濾波法
    邏輯：
    設(shè)置一個(gè)濾波計(jì)數(shù)器，將每次采樣值與當(dāng)前有效值比較：
    如果采樣值=當(dāng)前有效值，則計(jì)數(shù)器清零；
    如果采樣值<>當(dāng)前有效值，則計(jì)數(shù)器+1，并判斷計(jì)數(shù)器是否>=上限N（溢出）；
    如果計(jì)數(shù)器溢出，則將本次值替換當(dāng)前有效值，并清計(jì)數(shù)器。
優(yōu)點(diǎn)：
    對(duì)于變化緩慢的被測(cè)參數(shù)有較好的濾波效果；
    可避免在臨界值附近控制器的反復(fù)開(kāi)/關(guān)跳動(dòng)或顯示器上數(shù)值抖動(dòng)。
缺點(diǎn)：
    對(duì)于快速變化的參數(shù)不宜；
    如果在計(jì)數(shù)器溢出的那一次采樣到的值恰好是干擾值,則會(huì)將干擾值當(dāng)作有效值導(dǎo)入系統(tǒng)。
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 消抖濾波法
#define FILTER_N 12
int i = 0;
int Filter() {
  int new_value;
  new_value = Get_AD();
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}
10、限幅消抖濾波法
    邏輯：
    相當(dāng)于“限幅濾波法”+“消抖濾波法”；
    先限幅，后消抖。
優(yōu)點(diǎn)：
    繼承了“限幅”和“消抖”的優(yōu)點(diǎn)；
    改進(jìn)了“消抖濾波法”中的某些缺陷，避免將干擾值導(dǎo)入系統(tǒng)。
缺點(diǎn)：
    對(duì)于快速變化的參數(shù)不宜。
 
int Filter_Value;
int Value;
 
void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 產(chǎn)生隨機(jī)種子
  Value = 300;
}
 
void loop() {
  Filter_Value = Filter();       // 獲得濾波器輸出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口輸出
  delay(50);
}
 
// 用于隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)300左右的當(dāng)前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}
 
// 限幅消抖濾波法
#define FILTER_A 1
#define FILTER_N 5
int i = 0;
int Filter() {
  int NewValue;
  int new_value;
  NewValue = Get_AD();
  if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))
    new_value = Value;
  else
    new_value = NewValue;
  if(Value != new_value) {
    i++;
    if(i > FILTER_N) {
      i = 0;
      Value = new_value;
    }
  }
  else
    i = 0;
  return Value;
}