Arduino滤波算法程序

以下是一些常见的滤波算法，适用于Arduino等嵌入式系统的实现示例。这些算法可以用于信号处理，传感器数据滤波以及噪声抑制等应用。

1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：移动平均滤波通过计算一组连续采样值的平均值来减少噪声。适用于平稳信号。

   const int numReadings = 10;
   int readings[numReadings];
   int index = 0;
   int total = 0;
   
   void setup() {
     // 初始化代码
   }
   
   void loop() {
     total = total - readings[index];
     readings[index] = analogRead(A0);
     total = total + readings[index];
     index = (index + 1) % numReadings;
     int smoothedValue = total / numReadings;
     // 使用 smoothedValue 进行处理
   }

2. 指数加权移动平均滤波（Exponential Moving Average Filter）：指数加权移动平均滤波使用指数权重来平滑数据，对最新的采样值有更高的权重。

   const float alpha = 0.2;
   float smoothedValue = 0;
   
   void setup() {
     // 初始化代码
   }
   
   void loop() {
     int sensorValue = analogRead(A0);
     smoothedValue = alpha * sensorValue + (1 - alpha) * smoothedValue;
     // 使用 smoothedValue 进行处理
   }

4. 中值滤波（Median Filter）：中值滤波通过将一组连续采样值进行排序，然后选择中间值作为滤波后的值。

   const int numReadings = 5;
   int readings[numReadings];
   
   void setup() {
     // 初始化代码
   }
   
   void loop() {
     for (int i = 0; i < numReadings; i++) {
       readings[i] = analogRead(A0);
     }
     // 对 readings 数组进行排序
     int smoothedValue = readings[numReadings / 2];
     // 使用 smoothedValue 进行处理
   }

5. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，通过对系统的状态进行估计来减少测量误差和噪声。

   卡尔曼滤波的实现相对较复杂，需要较多的数学知识。在Arduino上实现卡尔曼滤波可能需要一些性能和内存考虑。

这里只提供了一些常见的滤波算法示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。对于复杂的滤波问题，可能需要使用更高级的算法或者结合多种滤波算法来实现更好的效果。