stm32f103数字滤波

在STM32F103上实现数字滤波，通常涉及硬件采集（如ADC）与软件算法的结合。以下是常见方法及实现步骤：

1. 常用数字滤波方法

移动平均滤波
适用于平滑随机噪声，计算简单，适合实时处理。

#define WINDOW_SIZE 5
uint16_t buffer[WINDOW_SIZE];
uint8_t index = 0;

uint16_t moving_average(uint16_t new_sample) {
  buffer[index] = new_sample;
  index = (index + 1) % WINDOW_SIZE;
  uint32_t sum = 0;
  for (uint8_t i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {
      sum += buffer[i];
  }
  return (uint16_t)(sum / WINDOW_SIZE);
}

一阶低通滤波（IIR）
计算量小，适合高频噪声抑制。

float alpha = 0.2; // 系数（0~1），越小滤波越强
float filtered_value = 0;

float low_pass_filter(float new_sample) {
  filtered_value = alpha * new_sample + (1 - alpha) * filtered_value;
  return filtered_value;
}

中值滤波
有效去除脉冲噪声，但对内存需求较高。

#define MEDIAN_SIZE 3
uint16_t median_buffer[MEDIAN_SIZE];

uint16_t median_filter(uint16_t new_sample) {
  // 更新缓冲区
  for (uint8_t i = MEDIAN_SIZE - 1; i > 0; i--) {
      median_buffer[i] = median_buffer[i - 1];
  }
  median_buffer[0] = new_sample;

  // 排序并取中值
  uint16_t temp[MEDIAN_SIZE];
  memcpy(temp, median_buffer, sizeof(temp));
  sort(temp); // 实现排序函数
  return temp[MEDIAN_SIZE / 2];
}

2. 硬件配置建议

ADC采样优化
- 使用DMA传输连续采样数据，降低CPU负担。
- 配置定时器触发ADC，确保稳定采样率（如1kHz）。
- 启用ADC硬件过采样（如12位+4倍过采样=14位分辨率）。

示例代码（HAL库）

// 启动ADC+DMA连续采样
HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)adc_buffer, BUFFER_SIZE);

3. 注意事项

实时性
滤波窗口或阶数不宜过大，避免信号延迟（如电机控制场景）。
资源限制
STM32F103的RAM有限，避免过大的滤波缓冲区。

定点数优化
使用int32_t或Q格式代替浮点运算，提升效率：

// Q15格式示例（1位符号+15位小数）
int32_t alpha_q15 = 0.2 * 32768; // 0.2 → 6554 (Q15)
int32_t filtered_q15 = 0;

int16_t low_pass_filter_q15(int16_t new_sample) {
  filtered_q15 = (alpha_q15 * new_sample + (32768 - alpha_q15) * filtered_q15) >> 15;
  return (int16_t)filtered_q15;
}

4. 高级应用

FIR滤波器
使用MATLAB或Python设计系数，移植到STM32实现卷积运算。

const float fir_coeff[N] = {0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1}; // 示例系数
float fir_buffer[N] = {0};

float fir_filter(float new_sample) {
  // 更新缓冲区
  for (uint8_t i = N - 1; i > 0; i--) {
      fir_buffer[i] = fir_buffer[i - 1];
  }
  fir_buffer[0] = new_sample;

  // 计算输出
  float output = 0;
  for (uint8_t i = 0; i < N; i++) {
      output += fir_coeff[i] * fir_buffer[i];
  }
  return output;
}