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STM32常用滤波算法程序源码

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简介：
本资源提供STM32微控制器常用的滤波算法源代码，包括但不限于低通、高通及中值滤波等，适用于信号处理和噪声抑制场景。 STM32常用的滤波算法程序源码包括以下10种：限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波、中位值平均滤波、限幅平均滤波、一阶滞后滤波、加权递推滤波、消抖滤波和限幅消抖滤波。这些源码在Keil5环境下编写，注释详细，适合开发使用，并整理成PDF文档对10种算法进行总结。

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  • STM32常用滤波算法程序源码
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    本资源提供STM32微控制器常用的滤波算法源代码，包括但不限于低通、高通及中值滤波等，适用于信号处理和噪声抑制场景。 STM32常用的滤波算法程序源码包括以下10种：限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波、中位值平均滤波、限幅平均滤波、一阶滞后滤波、加权递推滤波、消抖滤波和限幅消抖滤波。这些源码在Keil5环境下编写，注释详细，适合开发使用，并整理成PDF文档对10种算法进行总结。
     
  • STM32单片机ADC采集的十种常用滤波算法
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    本文详细介绍了在使用STM32单片机进行ADC数据采集时常用的十种滤波算法，帮助读者解决噪声干扰问题，提高数据精度。 STM32单片机AD采集常用的十种滤波算法包括：移动平均滤波、滑动窗口滤波、指数平滑滤波、互补滤波、卡尔曼滤波等。这些算法能够有效提高数据的准确性和稳定性，适用于各种不同的应用场景中。
     
  • 单片机常用的滤波算法
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    本文介绍了在单片机应用中常见的几种滤波算法，包括平均值滤波、中位数滤波和递归滤波等，并探讨了它们各自的适用场景和特点。 在AD采样过程中常用的滤波算法包括：限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）以及中位值平均滤波法。
     
  • 11种常用的AD滤波算法
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    本文介绍了11种常见的平均值、中位数及高斯等噪声过滤算法在图像处理中的应用与比较。适合对数字信号处理感兴趣的读者阅读。 AD滤波算法是一种用于数字信号处理中的噪声过滤方法，在数据采集系统尤其是模拟信号转换为数字信号的过程中非常常见。这些算法旨在减少噪声影响并提高数据准确性。以下是11种常见的AD滤波算法的详细解读。 1. 限幅滤波法（又称程序判断滤波法） - 方法：设定一个阈值A，新采样值与上一次采样值之差如果小于等于A，则该值有效；否则视为无效，并用上次的值替代。 - 优点：能有效地消除偶然脉冲干扰的影响。 - 缺点：对周期性干扰抑制效果不佳且平滑度较差。 2. 中位数滤波法 - 方法：连续采样N次（N为奇数），将这些数值排序后取中间值作为新的采样值。 - 优点：能有效克服偶然因素引起的波动干扰，尤其适用于变化缓慢的参数测量。 - 缺点：不适合快速变化的情况。 3. 算术平均滤波法 - 方法：连续采集N个样本并进行算数平均运算。N的选择取决于信号类型，如流量时N=12，压力时N=4。 - 优点：适用于具有随机干扰的信号处理。 - 缺点：不适用于需要快速响应或变化缓慢的情况。 4. 限幅平均滤波法 - 方法：结合了限幅滤波与算术平均方法的优点。 - 优点：能有效消除脉冲干扰，对周期性干扰也有良好的抑制作用。 - 缺点：不适合处理快速变化的信号，灵敏度较低。 5. 中位数平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） - 方法：结合了中位值和算术平均的方法。连续采样N次后去除最大最小值并进行算术平均。 - 优点：能消除由脉冲引起的偏差。 - 缺点：测量速度慢且需要较大的RAM资源。 6. 滑动平均滤波法（递推平均滤波法） - 方法：使用一个固定长度的队列，新采样值放入队尾同时去掉最旧的一个值，并对所有当前数据求算术平均。 - 优点：能有效抑制周期性干扰且适用于高频振荡系统。 - 缺点：对脉冲干扰处理效果不理想并且需要较大的RAM资源。 7. 加权递推平均滤波法 - 方法：类似于滑动平均但赋予最近采样值更高的权重，而给较早的样本较小的权重。 - 优点：可以根据信号特性灵活调整新旧数据的重要性。 - 缺点：实现复杂且同样增加对RAM资源的需求。 8. 一阶滞后滤波法 - 方法：将当前输入与上一次输出加权平均作为新的输出值。 - 优点：能有效平衡新旧数据，适应信号变化的能力较强。 - 缺点：权重设置不当可能导致延迟效应。 9. 消抖滤波法 - 方法：连续采样多次，并设定一个时间阈值，只有当稳定超过这个阈值时才认为是有效的信号。 - 优点：能消除由于环境干扰引起的误触发现象。 - 缺点：反应速度慢且不适合快速变化的信号。 10. 限幅消抖滤波法 - 方法：结合了限幅和消抖两种方法的优点，以处理脉冲与抖动造成的干扰问题。 - 优点：能够同时消除脉冲干扰并解决由于抖动引起的误触发。 - 缺点：仍然不适用于快速变化的信号。 11. IIR滤波法（无限脉冲响应） - 方法：输出是当前输入和所有先前输入及输出值加权总和。通常通过差分方程表示。 - 优点：提供较高的平滑度，并且可以通过调整参数来设计过滤器特性。 - 缺点：对参数的选择与设计要求较高，可能引入相位失真。 根据这些算法的特点，在选择适合特定应用场合的滤波方法时非常重要。例如，对于需要高平滑度和良好抑制周期性干扰的应用可以选择递推平均或IIR滤波法；而对于实时性和信号变化缓慢的情况则更倾向于使用中值数过滤器。正确地选取AD滤波算法对提高系统的性能与稳定性至关重要。
     
  • Python滤波算法程序.rar
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    本资源为一个包含多种滤波算法实现的Python程序包，适用于信号处理和数据分析领域。包括卡尔曼滤波、低通滤波等常用技术。 在图像处理领域，滤波算法是一种非常重要的技术，主要用于消除图像中的噪声、提高图像质量或突出特定的图像特征。本项目使用Python编程语言实现了一系列滤波算法，旨在对图像进行噪声点添加及后续的滤波处理。 1. **高斯滤波**：这是一种常用的平滑方法，通过应用高斯函数来降低高频噪声的影响。在Python中可以利用OpenCV库中的`cv2.GaussianBlur()`函数轻松地实现这一过程。尽管这种技术能够有效去除噪点，但可能会导致图像边缘变得模糊。 2. **中值滤波**：这是一种非线性方法，在处理椒盐噪声或斑点噪声时特别高效。它通过将像素的值替换为其邻域内其他像素值的中间数值来实现去噪效果。在Python编程环境中，可通过OpenCV库中的`cv2.medianBlur()`函数简便地应用中值滤波。 3. **均值滤波**：这种方法简单直接，通过对中心像素周围区域内的所有像素取平均值得到新像素值。然而，它可能会使图像边缘变得模糊不清。在Python代码实现时可使用OpenCV库的`cv2.blur()`函数来执行均值滤波操作。 4. **双边滤波**：这种技术结合了空间和灰度相似性考量，在平滑图像的同时保持重要细节不被破坏，是对高斯滤波的一种改进方案。在Python中实现这一功能可以借助OpenCV库提供的`cv2.bilateralFilter()`函数来完成。 项目实施过程中可能会先利用如PIL或numpy等库创建含有噪声点的测试图片，然后依次尝试上述不同的滤波算法，并比较处理前后的效果差异。开发者可能为此编写了一系列脚本段落件，这些脚本会帮助展示和评估不同滤波方法的效果对比情况。 实际应用中选择何种类型的滤波器取决于图像的具体特征、存在的噪点类型及对最终输出质量的要求等因素。比如，在需要保留边缘细节的同时去除大量噪声的情况下，可以优先考虑使用中值或双边滤波；而在追求全局平滑效果时，则可能会偏向于采用均值滤波等简单方法。 总的来说，《滤波算法程序Python.rar》项目为学习和实践图像处理中的各种基本滤波技术提供了一个良好的平台。通过这个项目的开发过程，不仅可以深入理解不同类型的滤波器原理及其适用场景，还可以掌握如何在实际工作中利用Python语言高效地实现这些图像增强策略。这对于所有对计算机视觉及数字图像分析感兴趣的开发者来说都是一个宝贵的资源和学习机会。
     
  • Fortran常用算法程序（含源代码）
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    《Fortran常用算法程序》一书收录了大量用Fortran编写的经典算法示例，并提供源代码供读者学习和参考。适合程序员及科学计算爱好者使用。 清华徐士良编的《Fortran常用算法程序集》相关程序的源代码。
     
  • MATLAB常用算法源代码及程序
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    本书提供了基于MATLAB的多种常见算法的源代码与实例程序，旨在帮助读者快速掌握并应用这些算法解决实际问题。 第4章： 插值 本章介绍了一系列用于插值计算的函数： - `Language` 函数求已知数据点的拉格朗日插值多项式。 - `Atken` 函数求已知数据点的艾特肯插值多项式。 - `Newton` 函数求已知数据点的均差形式牛顿插值多项式。 - `Newtonforward` 函数用于计算前向牛顿差分插值多项式。 - `Newtonback` 函数用于实现后向牛顿差分插值方法。 - `Gauss` 用于求解高斯插值多项式的函数。 - `Hermite` 求已知数据点的埃尔米特插值多项式。 - `SubHermite` 功能为求分段三次埃尔米特插值及其在指定点上的数值。 - `SecSample` 用于二次样条插值及相应的计算结果获取。 - `ThrSample1`, `ThrSample2`, 和 `ThrSample3` 分别代表第一类、第二类和第三类三次样条插值，它们可以求解已知数据点的插值多项式及其在指定位置上的函数值。 - `BSample` 第一类B样条插值计算功能。 - `DCS` 使用倒差商算法求有理分式的数值形式。 - `Neville` 采用Neville算法实现有理分式的插值运算。 - `FCZ` 利用倒差商技术进行数据点的有理函数逼近。 - `DL`, `DTL`, 和 `DH` 分别代表双线性、二元三点拉格朗日及分片双三次埃尔米特插值方法，用于求解特定位置的数据。 第5章： 函数逼近 本章节涵盖了多项式和非多项式的函数逼近技术： - `Chebyshev` 利用切比雪夫多项式对给定的连续函数进行最佳一致或最小平方误差近似。 - `Legendre` 使用勒让德多项式实现已知数据的最佳拟合。 - `Pade` 函数采用帕德形式的有理分式逼近已知函数，以达到更高的精度和稳定性。 - `lmz` 通过列梅兹算法确定给定连续函数的最佳一致逼近多项式。 - `ZJPF` 计算离散数据点的最佳平方误差最小化近似多项式。 - `FZZ`, `DFF` 和相关工具用于傅立叶级数的逼近，适用于周期性信号和波形的数据处理需求。 - `SmartBJ` 采用自适应分段线性和样条方法来优化已知函数的拟合效果。 第6章： 矩阵特征值计算 本章节介绍了一些求解矩阵特征值的方法： - `Chapoly`, `pmethod`, 和其他相关技术用于通过多项式和迭代算法，例如幂法、瑞利商加速以及QR分解等方法来确定对称或非对称实数矩阵的全部或部分特征值与对应的特征向量。 第7章： 数值微分 第8章： 数值积分 第9章： 方程求根 .............................. .............. 第17章： 数据统计和分析
     
  • 五种常用的经典滤波算法
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    本文介绍了低通、高通、带通、带阻和均值滤波这五种经典的数字信号处理中的滤波方法及其应用。 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）以及中位值平均滤波法都是常见的信号处理方法。
     
  • 【老生谈算法】MATLAB滤波器设计程序源码.doc
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    本文档《老生谈算法》聚焦于使用MATLAB进行滤波器的设计与实现，提供了一系列详细的编程示例和源代码，旨在帮助学习者深入理解数字信号处理中的核心概念和技术。 滤波器设计在 MATLAB 中的实现涉及一种能够传输指定频段信号并抑制其他频段信号的技术。根据其组成元件的不同，可以将这些滤波器分为无源滤波器与有源滤波器两大类：前者由电感、电容和电阻等无源元件构成；后者则通常包含集成运放及RC网络，并具备体积小且性能稳定的优势，同时还能起到放大和缓冲的作用。依据其功能的不同，有源滤波器可以细分为低通（LPF）、高通（HPF）、带通（BPF）、带阻(BEF) 和全通 (APF) 五种类型。其中，低通与高通之间存在一种互为对偶的关系特性。 带通滤波器的特点是能够通过特定频率范围内的信号，并将其他频段的分量衰减至极低水平。设计一个有效的滤波器需要考虑几个关键性能指标：如在指定范围内电压增益（AVP）、截止频率 (FP) 和阻尼系数 (Q) 等。 MATLAB 是一种广泛应用在数学计算、信号处理和控制系统等领域的软件，其强大的功能支持用户轻松地进行各种类型的滤波器设计。例如，可以使用 Chebyshev 滤波器的设计算法来创建具有高频率选择性的低通滤波器。具体实现时，首先定义所需参数（包括截止频率 wp 和 ws、最大损耗 rp 以及最小衰减 rs），然后通过一系列函数调用完成从初步设计到最终转换的整个过程。 在上述 MATLAB 实例中，程序首先确定了所需的滤波特性，并利用 Chebyshev 滤波器算法生成相应的低通响应。接着使用 `freqz` 函数计算频率响应并绘制结果图形；同时借助于 `zplane` 函数展示零极点分布图，以便进一步分析和优化设计的合理性与有效性。 这种基于 MATLAB 的滤波器设计方案不仅直观且灵活高效，为工程师们提供了强大的工具支持。
     
  • MAX262_1 程控滤波器 STM32 MAX262 陷波 MAX262 源码
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    本项目基于STM32微控制器和MAX262芯片实现程控陷波滤波功能，提供详尽的源代码以供学习与应用。 基于STM32的程控滤波器（MAX262）源码