资料ADCDMA滤波

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在主处理器允许下，
让外设和内存直接读写，这样就释放了主处理器，
这个东西就是DMA。
打个比方：
一个MCU是个公司。
老板就是主处理器
员工是外设
仓库就是内存
从前 仓库的东西都是老板管的。
员工需要原料工作，就一个个报给老板，老板去仓库里一个一个拿。
员工作好的东西，一个个给老板，老板一个个放进仓库里。
老板很累，虽然老板是超人，也受不了越来越多的员工和单子。
最后老板雇了一个仓库保管员，它就是DMA
他专门负责入库和出库，
只需要把出库和入库计划给老板过目
老板说 OK，就不管了。
后面的入库和出库过程，
员工只需要和这个仓库保管员打交道就可以了。
--------闲话，马七时常想，让设备与设备之间开DMA，岂不更牛X
比喻完成。
ADC 是个高速设备，前面提到。
而且 ADC 采集到的数据是不能直接用的。即使你再小心的设计外围电路，测的离谱的数据总会出现。
那么通常来说，是采集一批数据，然后进行处理，这个过程就是软件滤波。
DMA用到这里就很合适。让ADC 高速采集，把数据填充到RAM 中，填充一定数量，比如32 个，64 个MCU再来使用。
-----多一句，也可以说，单次ADC 毫无意义。
下面我们来具体介绍，如何使用DMA来进行ADC 操作。
初始化函数包括两部分，DMA 初始化和ADC 初始化
我们有多个管理员--DMA
一个管理员当然不止管一个DMA 操作。所以DMA有多个Channel

以下是程序分析：
程序基于STM32F103VET6，库函数实现
RCC部分：（忽略系统时钟配置）
   //启动DMA时钟
    RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_DMA1, ENABLE);   
    //启动ADC1时钟   
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);
GPIO部分：(ADC引脚参见上表)
   //ADC_CH10--> PC0   
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0;   
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;//模拟输入   
    GPIO_Init(GPIOC, &GPIO_InitStructure);
    // PC2
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_2;   
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;   
    GPIO_Init(GPIOC, &GPIO_InitStructure);  
ADC1配置：（两外部输入，另采样内部温度传感器）
void ADC1_Configuration(void)   
{   
    ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;   
   
    ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; //转换模式为独立，还有交叉等非常多样的选择   
    ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = ENABLE;   
    ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;  //连续转换开启   
    ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;   
    ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;   
    ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 3;     //设置转换序列长度为3，三通道   
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);   
      
    //ADC内置温度传感器使能（要使用片内温度传感器，切忌要开启它）   
    ADC_TempSensorVrefintCmd(ENABLE);   
      
    //常规转换序列1：通道10   
    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_10, 1, ADC_SampleTime_239Cycles5);   
    //常规转换序列2：通道16（内部温度传感器），采样时间>2.2us,(239cycles)   
    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_16, 2, ADC_SampleTime_239Cycles5);
     ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_1, 3, ADC_SampleTime_239Cycles5);  
     //输入参数：ADC外设，ADC通道，转换序列顺序，采样时间
    // Enable ADC1   
    ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);   
    // 开启ADC的DMA支持（要实现DMA功能，还需独立配置DMA通道等参数）   
    ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE);   
      
    // 下面是ADC自动校准，开机后需执行一次，保证精度   
    // Enable ADC1 reset calibaration register   
    ADC_ResetCalibration(ADC1);   
    // Check the end of ADC1 reset calibration register   
    while(ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1));   
   
    // Start ADC1 calibaration   
    ADC_StartCalibration(ADC1);   
    // Check the end of ADC1 calibration   
    while(ADC_GetCalibrationStatus(ADC1));   
    // ADC自动校准结束---------------   
     ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1, ENABLE); //ADC启动   
}  
DMA配置：（无软件滤波）
void DMA_Configuration(void)   
{   
    DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;   
      
    DMA_DeInit(DMA1_Channel1);   
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = ADC1_DR_Address;   //DMA外设地址，在头部定义
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (u32)&AD_Value;         //内存地址
    DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC;                 //外设至内存模式
    //BufferSize=2，因为ADC转换序列有2个通道   
    //如此设置，使序列1结果放在AD_Value[0]，序列2结果放在AD_Value[1]   
    DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 3;                                           //一次转换三个
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;   //接受一次后，设备地址不后移
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;        //接受一次后，内存地址后移
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord;   //每次传输半字
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord;   
    //循环模式开启，Buffer写满后，自动回到初始地址开始传输   
    DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;   
    DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;   
    DMA_InitStructure.DMA_M2M = DMA_M2M_Disable;   
    DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);   
    //配置完成后，启动DMA通道   
    DMA_Cmd(DMA1_Channel1, ENABLE);   
}
此DMA例程用于单次ADC转换，配合软件滤波可做如下改动：
全局声明：
vu16 AD_Value[30][3];   //AD采样值
vu16 After_filter[3];   //AD滤波后
DMA部分：(带中断滤波)
void DMA_Configuration(void)   
{   
    DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;   
      
    DMA_DeInit(DMA1_Channel1);   
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = ADC1_DR_Address;   
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (u32)&AD_Value;   
    DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC;   
    //BufferSize=2，因为ADC转换序列有2个通道   
    //如此设置，使序列1结果放在AD_Value[0]，序列2结果放在AD_Value[1]   
    DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 90;   
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;   
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;   
    DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord;   
    DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord;   
    //循环模式开启，Buffer写满后，自动回到初始地址开始传输   
    DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;   
    DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;   
    DMA_InitStructure.DMA_M2M = DMA_M2M_Disable;   
    DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);   
    //配置完成后，启动DMA通道   
    DMA_Cmd(DMA1_Channel1, ENABLE);
DMA_ITConfig(DMA1_Channel1, DMA_IT_TC, ENABLE); //使能DMA传输完成中断
   
}
NVIC部分：
  NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = DMA1_Channel1_IRQChannel;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 1;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 0;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE;
    NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);          // Enable the DMA Interrupt
stm32f10x_it.c文件：
void DMA1_Channel1_IRQHandler(void)
{
if(DMA_GetITStatus(DMA1_IT_TC1) != RESET)
{
  filter();
  DMA_ClearITPendingBit(DMA1_IT_TC1);
}
}
滤波部分：（均值滤波）
#define N 30
void filter(void)
{
   int  sum = 0;
   u8 count,i;
   for(i=0;i<2;i++)
   {
    for ( count=0;count<N;count++)
    {
       sum += AD_Value[count][i];
    }
    After_filter[i]=sum/N;
    sum=0;
   }
   
}
采样数据与实际电压/温度转换：
u16 GetTemp(u16 advalue)   
{   
    u32 Vtemp_sensor;   
    s32 Current_Temp;   
      
//    ADC转换结束以后，读取ADC_DR寄存器中的结果，转换温度值计算公式如下：   
//          V25 - VSENSE   
//  T(℃) = ------------  + 25   
//           Avg_Slope   
//   V25：  温度传感器在25℃时 的输出电压，典型值1.43 V。   
//  VSENSE：温度传感器的当前输出电压，与ADC_DR 寄存器中的结果ADC_ConvertedValue之间的转换关系为：   
//            ADC_ConvertedValue * Vdd   
//  VSENSE = --------------------------   
//            Vdd_convert_value(0xFFF)   
//  Avg_Slope：温度传感器输出电压和温度的关联参数，典型值4.3 mV/℃。   
   
    Vtemp_sensor = advalue * 330 / 4096;   
    Current_Temp = (s32)(143 - Vtemp_sensor)*10000/43 + 2500;   
    return (s16)Current_Temp;   
}   
   
u16 GetVolt(u16 advalue)   
{
   
    return (u16)(advalue * 330 / 4096);   
}
滤波部分思路为：ADC正常连续采样三个通道，由DMA进行搬运，一次搬运90个数据，即为1-2-3-1-2-3循环，每个通道各30次，存在 AD_Value[30][3]中，30为每通道30个数据，3为三个通道，根据二维数组存储方式此过程自动完成。而每当一次DMA过程结束后，触发 DMA完成中断，进入滤波函数将30个数据均值成一个， 存入After_filter[3]。整个过程滤波计算需要CPU参与，而在程序中采样结果值随时均为最新，尽力解决程序复杂性和CPU负载。 x=GetVolt(After_filter[0]);即可得到即时电压值。

 

几种软件滤波算法的原理和比较（带源码）

第1种方法：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

　　A方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

　　B优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

　　C缺点： 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

第2种方法：中位值滤波法

　　A方法： 连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。

　　B优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

　　C缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。

第3种方法：算术平均滤波法

　　A方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算，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。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。

　　B优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

　　C缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM 。

第4种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

　　A方法： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。

　　B优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。

　　C缺点： 灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

第5种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

　　A方法： 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。

　　B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

　　C缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

第6种方法：限幅平均滤波法

　　A方法： 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。

　　B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

　　C缺点： 比较浪费RAM 。

第7种方法：一阶滞后滤波法

　　A方法： 取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。

　　B优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。

　　C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。

第8种方法：加权递推平均滤波法

　　A方法： 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。

　　B优点： 适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。

　　C缺点： 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

第9种方法：消抖滤波法

　　A方法： 设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

　　B优点： 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。

　　C缺点： 对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。

第10种方法：限幅消抖滤波法

　　A方法： 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅后消抖。

　　B优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。

　　C缺点： 对于快速变化的参数不宜。

第11种方法：IIR 数字滤波器

　　A方法： 确定信号带宽， 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)。

　　B优点： 高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。

　　C缺点： 运算量大。

部分程序：

1、限副滤波
/* A值可根据实际情况调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值 */

#define A 10
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )
return value;
return new_value;

}

2、中位值滤波法
/* N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/

#define N 11
char filter()
{
char value_buf[N];
char count,i,j,temp;
for ( count=0;count<N;count++)
{
   value_buf[count] = get_ad();
   delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
   for (i=0;i<N-j;i++)
   {
    if ( value_buf>value_buf[i+1] )
    {
     temp = value_buf;
     value_buf = value_buf[i+1];
     value_buf[i+1] = temp;
    }
   }
}
return value_buf[(N-1)/2];
}

3、算术平均滤波法
/*
*/

#define N 12
char filter()
{
int sum = 0;
for ( count=0;count<N;count++)
{
   sum + = get_ad();
   delay();
}
return (char)(sum/N);
}

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
/*
*/

#define N 12
char value_buf[N];
char i=0;
char filter()
{
char count;
int sum=0;
value_buf[i++] = get_ad();
if ( i == N ) i = 0;
for ( count=0;count<N,count++)
sum = value_buf[count];
return (char)(sum/N);
}

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
/*
*/

#define N 12
char filter()
{
char count,i,j;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0;count<N;count++)
{
   value_buf[count] = get_ad();
   delay();
}
for (j=0;j<N-1;j++)
{
   for (i=0;i<N-j;i++)
   {
    if ( value_buf>value_buf[i+1] )
    {
     temp = value_buf;
     value_buf = value_buf[i+1];
     value_buf[i+1] = temp;
    }
   }
}
for(count=1;count<N-1;count++)
sum += value[count];
return (char)(sum/(N-2));
}

6、限幅平均滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、3


7、一阶滞后滤波法
/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */

#define a 50
char value;
char filter()
{
char new_value;
new_value = get_ad();
return (100-a)*value + a*new_value;
}


8、加权递推平均滤波法
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/

#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
char filter()
{
char count;
char value_buf[N];
int sum=0;
for (count=0,count<N;count++)
{
   value_buf[count] = get_ad();
   delay();
}
for (count=0,count<N;count++)
sum += value_buf[count]*coe[count];
return (char)(sum/sum_coe);
}


9、消抖滤波法

#define N 12
char filter()
{
char count=0;
char new_value;
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
   count++;
   if (count>=N) return new_value;
   delay();
   new_value = get_ad();
}
return value;
}

10、限幅消抖滤波法
/*
*/
略 参考子程序1、9


 

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09-20
<think> 首先，用户的问题是：“我想查找在使用DMA读取ADC数据后进行滤波的方法 请问DMA读取ADC数据后的滤波方法”。用户提供了三个引用，我需要参考这些引用，并根据系统级指令回答问题。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式使用 `$...$` 格式。 - 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 `[^1]`。 用户的问题是基于引用提供DMA读取ADC数据后的滤波方法。引用涉及STM32开发，使用CubeMX和HAL库，具体是ADC和DMA配置。 分析引用： - 引用[1]：描述了CubeMX的配置，包括ADC设置、DMA设置，以及代码中读取ADC值。提到读取一百次是为了滤波。 - 引用[2]：讨论了HAL库教程，涉及AD+DMA采集数据的滤波，提到了处理DMA数据时确保数据不被篡改的策略。 - 引用[3]：给出了ADC采集、DMA中断采集、平均值滤波的代码示例，包括转换公式。 关键点是滤波方法。从引用中提取滤波相关的信息： - 引用[1]中提到："读取一百次是为了让数据更准确，相当于一个滤波"。这表明使用多次采样然后平均的方法进行滤波。 - 引用[2]讨论了在DMA采集的数据上进行滤波，确保在计算平均值时数据没有被篡改。 - 引用[3]直接提到了平均值滤波，并给出了代码：读取100个样本到一个数组，然后转换为电压值。 因此，滤波方法主要是基于平均值滤波或移动平均滤波。具体地说，是使用DMA批量读取多个ADC样本到一个缓冲区，然后对这些样本求平均值来减少噪声。 我的回答应该： 1. 使用中文。 2. 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 3. 引用相关段落，并添加引用标识。 4. 包括数学表达式：例如，平均值公式可能涉及数学，所以用LaTeX格式。 - 平均值滤波公式：如果一个数组有N个样本，平均值是 $\frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} x_i$。 5. 生成相关问题。 回答结构： - 先简要解释DMA读取ADC的原理（基于引用）。 - 然后描述滤波方法，重点是如何在DMA读取后进行滤波。 - 提供具体滤波方法：如平均值滤波。 - 给出代码示例（如果有）。 - 最后生成相关问题。 参考用户的示例（Quick Sort），回答包括代码块，所以我应该包括代码示例。 从引用[3]，代码是：读取ADC值到一个数组，然后求平均。 从引用[1]，读取一百次相当于滤波。 所以，滤波方法的核心是： 1. 使用DMA将ADC转换结果连续传输到一个数组或缓冲区。 2. 当缓冲区填满或半满时（取决于DMA设置），处理数据。 3. 对缓冲区中的样本求平均值来获得滤波后的值。 在STM32 HAL库中，引用[2]提到处理DMA数据时需要小心，确保在计算时数据没有被覆盖。这可以通过使用双缓冲区或中断来处理。 具体滤波方法： - 平均值滤波：读取N个样本到一个数组，然后计算平均值。 - 移动平均：如果是连续数据，可以使用滑动窗口平均。 但在引用中，主要提到的是简单的平均值滤波。 现在，构建回答： 1. **介绍**：解释DMA读取ADC数据后为何需要滤波（减少噪声），然后描述方法。 2. **步骤**： - 配置ADC和DMA（参考引用[1]）。 - 启动DMA传输到缓冲区。 - 当缓冲区满时，处理数据：计算平均值。 3. **滤波实现**： - 声明一个数组来存储ADC值。 - 使用HAL_ADC_Start_DMA启动DMA传输。 - 在DMA完成中断或主循环中读取数据并计算平均值。 4. **数学公式**：平均值公式：$y = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} x_i$，其中 $x_i$ 是ADC样本，$N$ 是样本数。 5. **代码示例**：基于引用[3]，给出简单代码。 6. **引用标识**：在相关段落末尾添加。 7. **生成相关问题**：在最后部分。 确保回答可靠：基于提供的引用，不要添加外部知识，除非必要。 最终，生成相关问题：类似示例，3-5个问题。 草拟回答大纲： - 开头：直接回答问题。 - 详细解释滤波方法。 - 给出公式。 - 提供代码示例。 - 结束。 - 相关问题。 具体内容： 开头：基于您提供的引用，DMA读取ADC数据后的滤波方法主要包括使用平均值滤波来减少噪声和提高数据准确性。引用中提到，通过多次采样并求平均值来实现滤波效果。 解释： 在STM32开发中，使用DMA读取ADC数据时，ADC会连续转换并将结果存储到DMA缓冲区。滤波通常在数据处理阶段进行。常见方法是： - **平均值滤波**：采集多个样本到一个数组中，然后计算这些样本的平均值。这可以有效平滑随机噪声。 数学公式： 平均值滤波的公式为： $$ y = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} x_i $$ 其中： - $y$ 是滤波后的值； - $N$ 是样本数量； - $x_i$ 是第i个ADC样本值。 在实践中，如引用[1]所述，"读取一百次是为了让数据更准确，相当于一个滤波"。引用[3]给出了具体代码：定义一个数组，使用DMA读取ADC值到数组，然后计算平均值。 代码示例（基于引用[3]）： ```c uint32_t ADC_Value[100]; // 定义数组存储ADC值 HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t *)ADC_Value, 100); // 启动DMA传输100个样本 // 在适当的位置，例如DMA完成中断或主循环中处理数据 float average = 0; for(int i = 0; i < 100; i++) { average += ADC_Value[i]; } average /= 100.0; // 计算平均值 float voltage = average / 4095.0 * 3.3; // 转换为电压值，假设参考电压3.3V ``` 注意：在计算平均值时，需要确保数据没有被覆盖，如引用[2]提到的，可以使用策略避免数据被篡改，例如在DMA半传输完成中断和传输完成中断中处理数据。 引用标识： - 在解释读取多次相当于滤波时添加 [^1]。 - 在提到避免数据篡改时添加 [^2]。 - 在代码示例部分添加 [^3]。 结束：总结这个方法简单有效。 生成相关问题： 1. 如何优化平均值滤波以减少计算开销？ 2. 除了平均值滤波，还有哪些常见的滤波方法适用于ADC数据？ 3. 在STM32中如何使用DMA双缓冲区模式来提高滤波效率？ </think> 基于您提供的引用，我将详细介绍使用DMA读取ADC数据后的滤波方法。在STM32开发中（如使用CubeMX和HAL库），DMA用于高效传输ADC转换结果到内存缓冲区，但由于ADC数据常受噪声干扰，滤波是提高数据准确性的关键步骤。以下内容参考了引用中的具体实现方法，并确保回答结构清晰、可靠。 ### DMA读取ADC数据后的滤波方法 滤波的核心思路是通过多次采样减少随机噪声。最常见的方法是**平均值滤波**（或称移动平均滤波），即采集多个ADC样本后计算算术平均值作为滤波输出。以下是详细步骤和原理： #### 1. **滤波原理** - ADC噪声通常由电磁干扰或量化误差引起，表现为数据抖动。平均值滤波利用大数定律：多个样本的平均值能有效平滑噪声。 - **数学公式**：滤波输出 $y$ 定义为： $$ y = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} x_i $$ 其中： - $x_i$ 是第 $i$ 个ADC样本值（原始数据）； - $N$ 是样本数量； - $y$ 是滤波后的值。 - 优点：实现简单、计算量小，适合嵌入式系统如STM32。 #### 2. **滤波实现步骤** 基于引用（尤其是引用[1]和引用[3]），滤波过程需结合DMA配置和数据处理： - **步骤1: 配置CubeMX** DMA和ADC设置是关键： - ADC模式设为独立模式（如引用[1]所述："Mode ADC_Mode_Independent"），确保ADC稳定工作。 - DMA设置：启用DMA传输，数组大小设置为采样数 $N$（例如 $N=100$）。缓冲区分半字节或字节对齐（根据ADC分辨率调整）。 > 引用[1]强调："设置DMA这里设置半个字节的话，代码中相应接受的就要设置为16位。读取一百次是为了让数据更准确，相当于一个滤波"。这表示多次采样本身就是滤波的基础[^1]。 - **步骤2: 启动DMA传输** 在代码中使用 `HAL_ADC_Start_DMA` 启动ADC转换和DMA传输，将样本存储到数组： ```c uint32_t ADC_Buffer[100]; // 定义缓冲区存储100个样本 HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t *)ADC_Buffer, 100); // 启动DMA传输 ``` - **步骤3: 处理数据并计算平均值** 在DMA传输完成中断或主循环中读取缓冲区数据： - 计算平均值：对数组所有元素求和后除以 $N$。 - 转换为电压值：使用公式 $\text{Voltage} = \frac{\text{ADC\_Value}}{4095} \times V_{\text{ref}}$，其中 $V_{\text{ref}}$ 是参考电压（如3.3V）。 > 引用[3]提供代码示例："uint32_t ADC[100]={0}; HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1,(uint32_t *)ADC,100); 电压值Val=ADC[0]/4096.0 *量程"，但平均值计算需扩展到整个数组[^3]。 完整滤波代码示例（基于引用[3]优化）： ```c // 定义全局变量 uint32_t adc_samples[100]; // ADC样本缓冲区 // 启动DMA传输（在初始化函数中调用） HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, adc_samples, 100); // 在DMA传输完成中断或主循环中计算滤波值 void Process_ADC_Data(void) { uint32_t sum = 0; for (int i = 0; i < 100; i++) { sum += adc_samples[i]; // 累加样本值 } float average = (float)sum / 100.0; // 计算平均值（滤波输出） float voltage = average / 4095.0 * 3.3; // 转换为电压值（假设参考电压3.3V） // 使用滤波后的电压值（例如显示或控制） } ``` #### 3. **关键注意事项** - **避免数据篡改**：DMA传输期间，ADC可能覆盖缓冲区。引用[2]建议使用双缓冲区策略：在DMA半传输完成中断中处理前半段数据，在传输完成中断中处理后半段数据，确保计算平均值时数据完整[^2]。 - **采样数 $N$ 选择**：$N$ 越大，滤波效果越好，但延迟增加。通常 $N=50–200$ 权衡精度与实时性。 - **滤波优化**： - 对于动态信号，可结合**移动平均滤波**：使用环形缓冲区存储样本，实时更新平均值。 - 添加**去极值滤波**：在平均值计算前移除最大最小值，增强鲁棒性。 ### 总结 平均值滤波是实现简单且高效的方法，特别适合DMA读取ADC数据的场景。通过CubeMX配置DMA缓冲区大小，并在代码中计算算术平均值，能显著提升数据稳定性。如果您有具体硬件平台（如STM32型号），可提供更多细节以进一步优化。
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