在STM32F103中实现ADC滤波可以通过硬件和软件两种方式优化采样数据的稳定性。以下是具体方法和示例：

一、硬件滤波

1. RC低通滤波

   • 在ADC输入引脚与信号源之间添加RC电路（如1kΩ电阻 + 100nF电容），截止频率计算公式：( f_c = \frac{1}{2\pi RC} )
   • 适用于高频噪声抑制，注意避免影响信号响应速度。

2. 参考电压稳定

   • 使用独立的低噪声LDO（如AMS1117）为VDDA和VSSA供电，确保模拟电源与数字电源隔离。
   • 添加10μF和100nF电容并联到地，滤除电源纹波。

二、软件滤波

1. 滑动平均滤波（实时性强）

   #define SAMPLE_SIZE 16
   uint16_t adc_buffer[SAMPLE_SIZE];
   uint8_t index = 0;
   uint32_t sum = 0;
   
   uint16_t sliding_average_filter(uint16_t new_sample) {
      sum -= adc_buffer[index];       // 移除旧样本
      sum += new_sample;              // 添加新样本
      adc_buffer[index] = new_sample; // 更新缓冲区
      index = (index + 1) % SAMPLE_SIZE;
      return (uint16_t)(sum / SAMPLE_SIZE);
   }

2. 中值滤波（抗脉冲噪声）

   int compare(const void *a, const void *b) {
      return (*(uint16_t*)a - *(uint16_t*)b);
   }
   
   uint16_t median_filter(uint16_t *samples, uint8_t size) {
      uint16_t temp[size];
      memcpy(temp, samples, size*sizeof(uint16_t));
      qsort(temp, size, sizeof(uint16_t), compare);
      return temp[size/2];  // 取中间值
   }

3. 混合滤波策略

   uint16_t hybrid_filter() {
      uint16_t raw_samples[5];
      for(uint8_t i=0; i<5; i++){
          raw_samples[i] = ADC_GetValue();  // 连续采集5次
      }
      uint16_t median = median_filter(raw_samples, 5);  // 先中值滤波
      return sliding_average_filter(median);           // 再滑动平均
   }

三、ADC配置优化

1. 校准与配置

   void ADC_Config(void) {
      RCC->APB2ENR |= RCC_APB2ENR_ADC1EN;  // 使能ADC时钟
      ADC1->CR2 = ADC_CR2_ADON;            // 开启ADC
      delay_ms(1);                         // 等待电源稳定
      ADC1->CR2 |= ADC_CR2_RSTCAL;         // 启动校准
      while(ADC1->CR2 & ADC_CR2_RSTCAL);   // 等待校准完成
      ADC1->CR2 |= ADC_CR2_CAL;            
      while(ADC1->CR2 & ADC_CR2_CAL);      // 等待校准结束
      ADC1->SQR1 = 0;                      // 单次转换模式
      ADC1->SMPR2 = ADC_SMPR2_SMP0_1 | ADC_SMPR2_SMP0_0; // 通道0采样时间71.5周期
   }

2. 采样时间调整

   • 根据信号源阻抗调整SMPx[2:0]位（在ADC_SMPR寄存器），阻抗较高时选择更长采样时间：
   • 示例：1.5kΩ阻抗建议使用239.5周期采样（SMPx=111）

四、注意事项

1. 噪声抑制

   • 避免在ADC转换期间切换GPIO状态，特别是高电流引脚（如PWM输出）
   • 使用独立的模拟地平面，与数字地单点连接

2. 动态性能优化

   • 在连续采样模式下，适当降低ADC时钟（PCLK2分频），建议保持时钟≤14MHz
   • 使用DMA传输减少CPU中断开销，提高采样效率

3. 数据后处理

   • 对于缓慢变化的信号（如温度），可结合软件低通滤波：

     float alpha = 0.2;  // 滤波系数（0.1~0.3）
     float adc_lowpass(float new_val, float old_val) {
     return old_val + alpha * (new_val - old_val);
     }

通过组合硬件滤波和软件算法，可显著提升STM32F103的ADC测量精度。建议先通过示波器观察原始信号特征，再针对性选择滤波方案。对于50Hz工频干扰，可考虑同步采样或软件数字陷波器实现。