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基于STM32的ADC采样及各式滤波实现（HAL库，含VOFA+教程）_数据采集滤波算法stm32(2)_vofa+.tabviews

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-07 18:51:16

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vofa+.tabviews

单片机是数字芯片，只认识由0和1组成的逻辑序列。但实际情况下，生活中还有许多非0和1的模拟物理量存在，例如温度，湿度等。这时候往往需要使用到AD转换，AD转换的英文就是Analog(模拟) to Digital(数字)，由模拟量转化为数字量；同理DA，则为Digital to Analog，数字量转化为模拟量。

ADC，Analog to Digital Converter 的缩写，中文名称模数转换器。它可以将外部的模拟信号转化成数字信号。使用它去读取IO口上的数值将不再是简单的0或1，而是连续可变的数值。ADC采样就是把随时间连续变化的模拟量转换为时间离散的模拟量。

ADC几个比较重要的参数：

**（1）测量范围：**测量范围对于 ADC 来说就好比尺子的量程，ADC 测量范围决定了你外接的设备其信号输出电压范围，不能超过 ADC 的测量范围（比如，STM32系列的 ADC 正常就不能超过3.3V）。

**（2）分辨率：**假如 ADC 的测量范围为 0-5V，分辨率设置为12位，那么我们能测出来的最小电压就是 5V除以 2 的 12 次方，也就是 5/4096=0.00122V。很明显，分辨率越高，采集到的信号越精确，所以分辨率是衡量 ADC 的一个重要指标。

**（3）采样时间：**当 ADC 在某时刻采集外部电压信号的时候，此时外部的信号应该保持不变，但实际上外部的信号是不停变化的。所以在 ADC 内部有一个保持电路，保持某一时刻的外部信号，这样 ADC 就可以稳定采集了，保持这个信号的时间就是采样时间。

**（4）采样率：**也就是在一秒的时间内采集多少次。很明显，采样率越高越好，当采样率不够的时候可能会丢失部分信息，所以 ADC 采样率是衡量 ADC 性能的另一个重要指标（详细参考信号处理方向书籍）。

总之，只要是需要模拟信号转为数字信号的场合，那么肯定要用到 ADC。很多数字传感器内部会集成 ADC，传感器内部使用 ADC 来处理原始的模拟信号，最终给用户输出数字信号。

1.2 STM32的ADC

STM32 拥有 1~3 个 ADC（STM32F101/102 系列只有 1 个 ADC，STM32F103系列则有3个ADC和1个DAC），这些 ADC 可以独立使用，也可以使用双重模式（提高采样率）。STM32 的 ADC 是 12 位逐次逼近型的模拟数字转换器。它有 18 个通道，可测量 16 个外部和 2 个内部信号源。各通道的 A/D 转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行。ADC 的结果可以左对齐或右对齐方式存储在 16 位数据寄存器中。

特别说明： ADC 是12位逐次逼近型模数转换器，输出数值范围是 0 ~ 2^12 -1（0 ~ 4095），满量程是 3.3V ，分辨率就是最低有效位（LSB）的对应输入电压值。分辨率 =3300/4095 ≈ 0.806mV。

STM32F10X 系列将 ADC 的转换分为 2 个通道组：规则通道组和注入通道组。规则通道相当于正常运行的程序，而注入通道呢，就相当于中断打断式通道选择。在程序正常执行的时候，中断是可以打断程序执行的。同这个类似，注入通道的转换可以打断规则通道的转换，在注入通道被转换完成之后，规则通道才得以继续转换。

关于 ADC 的模式配置可选择性很高，一般无需太多了解，详情可以参考**《STM32 参考手册的》**第 155 页，第 11 章。

二、VOFA+教学

2.1 VOFA+简介

VOFA+是一款直观、灵活、强大的插件驱动高自由度的上位机，在与电气打交道的领域里，如自动化、嵌入式、物联网、机器人等，都能看到**VOFA+**的身影。**VOFA+**的名字来源于：Volt/伏特、Ohm/欧姆、Fala/法拉、Ampere/安培，是电气领域的基础单位，与他们的发明者——4位电子物理学领域的科学巨人，分别同名。他们的首字母共同构成了VOFA+的名字。

VOFA+特点概览：

**平台支持：**Windows、Linux、MacOS；
**接口支持：**串口（超高波特率，稳定支持）、网口(TCP客户端/服务端，UDP)；
**协议支持：**协议为插件，已开源，人人可编写。目前已支持CSV风格的字符串协议，和十六进制浮点数组形式的字节流协议；
**控件支持：**控件为插件，已开源，人人可编写。目前已支持波形图、按钮、状态灯、图片、滑动条、3D立方控件（可更换模型）等；
**数据维度自由化：**2维度与3维，一个也不能拉下；
**自主研发的波形控件：**支持每通道百万采样点的绘制，性能强劲；
**自主研发的波形控件：**无缝嵌入了实时直方统计和点数可设置的傅里叶变换，可以使用VOFA+进行数据分析。

Vofa+网址：VOFA+ | VOFA+

2.2 VOFA+使用方法

VOFA+的数据协议引擎有3种：FireWater，JustFloat，RawData。每种数据协议引擎都有自己特殊的使用效果，读者朋友可以根据自己的实际需要去选择使用。作者这里主要给大家演示一下FireWater协议下的VOFA+使用效果和方法。

FireWater协议是CSV风格的字符串流，直观简洁，编程像printf简单。但由于字符串解析消耗更多的运算资源（无论在上位机还是下位机），建议仅在通道数量不多、发送频率不高的时候使用。

将鼠标放到FireWater协议上，可以很贴心的得到使用格式帮助。如上图所示，我们使用printf(“simples:%f, %f\n”, sin(t1), sin(t2)")函数进行打印测试。

测试代码：

#include "math.h"
#include "stdio.h"
....
int main(void)
{
  /* USER CODE BEGIN 1 */
	float t1 = 0;
	float t2 = 0;
  /* USER CODE END 1 */
.......

 while (1)
  {
    /* USER CODE END WHILE */

    /* USER CODE BEGIN 3 */
		t1 += 0.1;
        t2 += 0.5;
		printf("simples:%f, %f\n", sin(t1), sin(t2)); 		
		HAL_Delay(100);  
  }
  /* USER CODE END 3 */
}
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1、选择串口通讯、端口号、波特率等参数设置；

2、去控件中选择波形图，拉入tab中，右键选择Y轴将2个输入I0与I1都选中，之后开启串口连接；

3、运行上位机，使用波形图控件读取下位机参数；

补充：

不难看出VOFA+的使用是非常简单快捷的，其自由度也是相当的高，关键还是免费的。PID调参，无人机的姿态3D显示等等都可以借助VOFA+实现，希望该软件可以给读者朋友的日常嵌入式开发提供便捷与帮助。

三、CubeMX配置

1、RCC配置外部高速晶振（精度更高）——HSE；

2、SYS配置：Debug设置成Serial Wire（否则可能导致芯片自锁）；

3、UART1配置：使用串口通讯UART1与VOFA+上位机进行通讯显示；

4、ADC1配置：利用ADC1的通道IN1进行AD采样，保持独立模式；

5、时钟树配置：

6、工程配置：

四、滤波算法与效果

受限于MCU自身的ADC外设缺陷，其精度和稳定性通常较差，很多场景下需要采取滤波补偿。
滤波的作用就是减少噪声与干扰对数据测量的影响。

4.1 未添加滤波算法

重写printf函数：

#include "stdio.h"
//重定义
int fputc(int c,FILE *stream)
{
	uint8_t ch[1]={c};
	HAL_UART_Transmit(&huart1,ch,1,0xFFFF);
	return c;
}
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main函数：

while(1){	
    HAL_ADC_Start(&hadc1);						//开启ADC1，放置在while循环中
	ADC_value=HAL_ADC_GetValue(&hadc1);			//获取ADC1的数值
	HAL_Delay(10);								//延迟函数，防止采样失效
	printf("ADC_value:%d\n", ADC_value);
}
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VOFA+读取到的数据：

上图借助VOFA+上位机可以清楚看出未使用滤波的ADC采样波动还是比较明显的，但是作者主观干啥F1系列的ADC确实好像比F4系列的ADC稳定些。（之所以不是4096可能是因为电源未达到3.3v）

4.2 一阶互补滤波

方法：取a=0~1,本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果
优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合
缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

//一阶互补滤波
int firstOrderFilter(int newValue, int oldValue, float a)
{
	return a * newValue + (1-a) * oldValue;
}

ADC_value=HAL_ADC_GetValue(&hadc1);			//获取ADC1的数值
//主函数
while(1){
    HAL_ADC_Start(&hadc1);						//开启ADC1，放置在while循环中
    Filtering_Value = firstOrderFilter(HAL_ADC_GetValue(&hadc1),ADC_value,0.3);    //滤波算法
	HAL_Delay(10);								//延迟函数，防止采样失效
	printf("ADC_value:%d\n", ADC_value);
}
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VOFA+软件的效果图：

一阶互补滤波的局限性还是很大的，效果非常一般。

4.3 中位值滤波

方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值
优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜

//中值滤波算法
int middleValueFilter(int N)
{
    int value_buf[N];
    int i,j,k,temp;
    for( i = 0; i < N; ++i)
    {
        value_buf[i] = HAL_ADC_GetValue(&hadc1);	
				
    }
    for(j = 0 ; j < N-1; ++j)
    {
        for(k = 0; k < N-j-1; ++k)
        {
            //从小到大排序，冒泡法排序
            if(value_buf[k] > value_buf[k+1])
            {
                temp = value_buf[k];
                value_buf[k] = value_buf[k+1];
                value_buf[k+1] = temp;
            }
        }
    }
		
    return value_buf[(N-1)/2];
}
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VOFA+软件的效果图：

中值滤波对消除异常值和平稳化AD采样都具有十分有效的结果。

4.4 算术平均滤波

方法：连续取N个采样值进行算术平均运算;
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
缺点：测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。

//算术平均值滤波
int averageFilter(int N)
{
   int sum = 0;
   short i;
   for(i = 0; i < N; ++i)
   {
        sum += HAL_ADC_GetValue(&hadc1);	
   }
   return sum/N;
}
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VOFA+软件的效果图：

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。