引言
在单片机应用中，往往需要对传感器采集到的信号进行去噪处理，以获得更准确、可靠的测量结果。数字滤波算法是一种常用的信号去噪处理方法，通过对原始信号进行数学运算，将干扰和噪声信号去除或抑制，以获得更清晰、稳定的信号。本篇博客将介绍几种常用的单片机数字滤波算法，帮助读者理解和应用于实际项目中。
1. 移动平均滤波算法
移动平均滤波算法是最简单、最常用的数字滤波算法之一。它通过对连续若干个采样值进行平均运算，来抑制高频噪声和滤除瞬态干扰。其数学公式为：
y(n) = (x(n) + x(n-1) + ... + x(n-k+1))/k
其中，y(n)为滤波后的输出值，x(n)为原始输入值，k为采样点数。在实际应用中，需要根据系统的性能要求和信号特点选择合适的采样点数。
2. 中值滤波算法
中值滤波算法是一种非线性滤波算法，其原理是通过对一组采样值进行排序，然后取中间值作为滤波后的输出值。与移动平均滤波算法相比，中值滤波算法对于有脉冲干扰和突发噪声的信号处理效果更好。它的数学公式为：
y(n) = median(x(n), x(n-1), ..., x(n-k+1))
其中，median()表示取中间值的函数，k为采样点数。需要注意的是，中值滤波算法会引入一定的延迟，因为需要先收集到足够的采样值进行排序，然后取中间值。
3. 加权移动平均滤波算法
加权移动平均滤波算法是对移动平均滤波算法的优化和改进。它通过给不同的采样值分配权重，使得在平均运算中每个采样值的贡献不同。常用的权重分配方式有线性权重和指数权重，根据信号特性选择合适的权重分配方式和参数。加权移动平均滤波算法的数学公式为：
y(n) = (w1 * x(n) + w2 * x(n-1) + ... + wk * x(n-k+1))/(w1 + w2 + ... + wk)
其中，w1、w2、...、wk为采样点的权重，和为1。通过调整权重的大小，可以使得滤波器对噪声和干扰的抑制效果更明显，但同时也会引入更大的延迟。
结论
本文介绍了几种常用的单片机数字滤波算法，包括移动平均滤波、中值滤波和加权移动平均滤波。在实际应用过程中，需要根据具体的信号特性和系统性能要求选择合适的滤波算法和参数。数字滤波算法可以有效地抑制和滤除噪声干扰，提高系统的可靠性和稳定性。
希望本篇博客对读者理解和应用单片机数字滤波算法有所帮助。谢谢阅读！
参考文献：
- "Digital Filtering", http://soe.rutgers.edu/~kalantar/lectures/signal_proc/lec7.pdf
- "A Simple Approach to Signal Filtering", https://www.sensorsmag.com/components/simple-approach-to-signal-filtering
