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简介：面向单片机与嵌入式开发者，这套C语言十大滤波算法代码围绕STM32 ADC采样场景，覆盖移动平均、滑动平均、中值、指数平均、巴特沃斯、卡尔曼、自适应、维纳、窗函数及傅里叶变换滤波，用于抑制传感器与模拟量采集中常见的随机噪声、脉冲干扰和动态波动，帮助提高信号质量与系统稳定性。压缩包共82个文件，以35个C源文件与37个头文件为主，另有启动文件、Keil工程配置、hex固件、txt说明等，整体仅206KB，结构清晰，便于直接查看算法实现或参考工程集成。资源基于STM32F10x标准库构建，包含ADC、USART、LCD等硬件驱动模块与README说明，可结合示例观察不同滤波算法在实际采样数据上的处理效果，也方便按需裁剪到自己的工程。已有1984人学习下载，适合正在做STM32数据采集、ADC底层开发或需要快速对比滤波效果的工程师参考。

1. 为什么ADC采样数据要过一遍C语言滤波算法

ADC采集到的12位数据常态下就在几个LSB之间跳动，这不是故障，而是参考电压纹波、采样电容电荷注入、电源噪声和走线耦合共同作用的结果。模拟前端加RC低通或EMI滤波电路能压掉一部分高频干扰，但压不掉工频纹波和传感器本身的白噪声，而且每一路都加硬件成本。C语言十大滤波算法就是这个分工里软件端的那一半：在MCU内部用一段可预测的代码，把“有噪声的ADC采样值”还原成“更接近物理量的估计值”。它适合STC、STM32、51这类资源受限的MCU工程，特别适合ADC采样率不高、又要做实时控制的场景。下面给出一套能直接落地的STM32滤波方案，十个算法全部用纯C实现，重点讲清参数为什么这么设、不同场景怎么选，避免把滤波做成抄一段代码就完事。

2. 十大滤波算法按干扰模型分组与统一C语言接口

2.1 十大滤波算法按干扰模型分三组

没有全能的滤波算法。十大滤波算法流传广，是因为它们覆盖了ADC数据里最常见的三类干扰：脉冲毛刺、白噪声和缓慢漂移。按干扰模型分，十个算法可以归为三组：去毛刺、平滑噪声、缓变跟随。

十个算法之间没有谁比谁强的线性关系。做项目时最常见的坑是抱着一个递推平均走天下：遇到脉冲干扰被毛刺带偏，遇到阶跃信号横竖追不上。工程上的标准做法是组合使用，限幅先掐掉粗大误差，递推平均再平滑细粒度噪声。

2.2 为滤波算法设计统一C语言接口

十种算法写起来都不难，难在切换。上电想对比两种算法效果时，如果每个算法暴露的调用参数不一样，就得反复改调用点。常见做法是给滤波器做一个统一C接口，每个算法只暴露一个入口函数和一份状态结构体：

/* flt_common.h */ #include <stdint.h> typedef struct flt_obj flt_obj_t; /* 前向声明 */ typedef struct { int16_t (*proc)(flt_obj_t *obj, int16_t raw); /* 处理一个采样点 */ } flt_ops_t; struct flt_obj { flt_ops_t ops; /* 算法入口 */ void *state; /* 各算法私有状态 */ void *cfg; /* 各算法私有参数 */ }; static inline int16_t flt_run(flt_obj_t *o, int16_t raw) { return o->ops.proc(o, raw); }

接口约定是每次传入一个ADC原始值，返回一个滤波值，调用方不关心内部是排序还是环形缓冲。这样采样回调里写v = flt_run(&flt, adc_val);，切换算法时只改初始化函数，业务代码一行不动。参数类型统一用int16_t，12位ADC最大4095能覆盖；如果换成24位外部ADC，把类型改成int32_t即可，排序和平均逻辑完全不变。这个设计的隐藏收益是所有算法都可被静态分配，不在堆上申请内存，适合裸机工程。

2.3 ADC采样周期与滤波窗口的关系

动手写代码前，先定ADC采样周期。滤波窗口N指的是N个采样点，不是N秒；一阶滞后滤波的时间常数τ与系数α的关系为 τ ≈ T·(1−α)/α，T是采样周期；递推平均窗口的等效时间滞后约为(N+1)/2个采样周期。提高ADC采样率并不能绕过滤波滞后，只会让滞后在时间维度上变短。例如ADC从1kHz提高到2kHz，同样的窗口N=8时，滞后从4ms降为2ms，代价是DMA搬运和CPU平均处理次数翻倍。

提示：在STM32上配置ADC采样周期时，把采样时间和窗口长度放在同一张表里标注，避免换采样率后忘了同步改滤波参数。

3. 五个基础ADC滤波算法的C语言实现与参数标定

下面的实现顺序按推荐给ADC数据使用的优先级排列，同时也按从简单到复杂排列。每个算法给最小可用实现、参数标定方法和适用边界。

3.1 限幅滤波：阈值取相邻最大差值的1/3

/* limit.c */ typedef struct { int16_t last; /* 上一点输出 */ int16_t max_delta; /* 相邻两点最大允许偏差 */ } limit_state_t; int16_t flt_limit_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { limit_state_t *s = (limit_state_t *)o->state; int16_t d = in - s->last; if (d > s->max_delta || d < -s->max_delta) { return s->last; /* 超限，丢点 */ } s->last = in; return in; }

实现上就是一次差值和一次比较，没有任何数组，几条指令完成。第一次调用前把last初始化为第一次采样值。max_delta怎么定是关键：如果信号是温度、液位这类变化缓慢的量，可以把10到20个采样周期内能发生的最大物理变化换算成ADC码值；如果是电机电流这类快速变化量，阈值取太小会导致阶跃时输出长时间停在旧值上。工程经验是先把信号源快速推到目标状态，记下相邻两次ADC采样的最大差值，取该差值的三分之一作为阈值。

3.2 中值滤波：窗口N取奇数，MCU上N=5最划算

/* median.c */ #define MED_WIN 5 typedef struct { int16_t buf[MED_WIN]; uint8_t idx; } median_state_t; int16_t flt_median_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { median_state_t *s = (median_state_t *)o->state; int16_t t[MED_WIN]; int i, j; s->buf[s->idx] = in; s->idx = (s->idx + 1) % MED_WIN; memcpy(t, s->buf, sizeof(t)); for (i = 0; i < MED_WIN - 1; i++) { /* 冒泡排一次 */ for (j = 0; j < MED_WIN - 1 - i; j++) { if (t[j] > t[j + 1]) { int16_t tmp = t[j]; t[j] = t[j + 1]; t[j + 1] = tmp; } } } return t[MED_WIN / 2]; /* 返回中间值 */ }

中值滤波的窗口必须为奇数，否则中间位置存在二义性。窗口越大抗脉冲能力越强，但响应滞后同步加大，输出滞后约为(N−1)/2个采样点，N=5时滞后2拍。对STM32这类MCU，N=5是常用选择，冒泡排序5个元素最坏情况下只需比较10次，几微秒结束，不会影响1kHz到10kHz的ADC中断节奏。如果信号里周期性毛刺非常多，再上调到N=7。

3.3 算术平均滤波：攒齐一个窗口再输出

#define AVG_WIN 8 typedef struct { int16_t buf[AVG_WIN]; int32_t acc; uint8_t cnt; int16_t last_out; } avg_state_t; int16_t flt_avg_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { avg_state_t *s = (avg_state_t *)o->state; s->acc += in; if (++s->cnt >= AVG_WIN) { s->last_out = (int16_t)(s->acc / AVG_WIN); s->acc = 0; s->cnt = 0; } return s->last_out; /* 窗口攒满之前维持上一次输出 */ }

算术平均的本质是每N个采样周期只输出一次，输出率被降为采样率的1/N。如果业务侧要求每个ADC采样周期都出数据，算术平均就不合适，这正是递推平均存在的理由。累加器用int32_t，8个4095累加是32760，不会溢出，但窗口到64时最好换成int64_t或分段求和。对噪声以白噪声为主的场景，窗口N每翻倍，噪声标准差降为原来的 1/√2。初始化时同样需要预热：前N个周期输出0会误导控制逻辑，通常让last_out直接等于第一个样本。

3.4 递推平均滤波（滑动窗口滤波）：每个采样点都输出

#define SLIDE_WIN 8 typedef struct { int16_t buf[SLIDE_WIN]; uint8_t pos; int32_t sum; } slide_state_t; int16_t flt_slide_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { slide_state_t *s = (slide_state_t *)o->state; s->sum -= s->buf[s->pos]; /* 减掉最旧样本 */ s->buf[s->pos] = in; /* 写入最新样本 */ s->sum += in; s->pos = (s->pos + 1) % SLIDE_WIN; return (int16_t)(s->sum / SLIDE_WIN); }

递推平均也叫滑动窗口滤波、滑动平均。它维护一个环形缓冲，每来一个样本就踢掉最旧的一个，输出与输入同步率为1:1，实时性明显好于算术平均。初次启动时buf全为0，会导致头N个输出偏低，所以初始化阶段要把第一个样本灌满整个窗口，或者直接丢弃前N个输出。窗口宽度是平滑度和滞后的折中，STM32上做1kHz ADC采样，窗口取8或16；上位机要求波形平滑度更高时可以取32，但阶跃响应会更钝。

3.5 中位值平均滤波：先掐尖再平均

#define REM_WIN 5 /* 窗口至少为3的倍数+2 */ typedef struct { int16_t buf[REM_WIN]; uint8_t idx; } rem_state_t; int16_t flt_rem_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { rem_state_t *s = (rem_state_t *)o->state; int16_t t[REM_WIN]; int32_t sum = 0; int i, j; s->buf[s->idx] = in; s->idx = (s->idx + 1) % REM_WIN; memcpy(t, s->buf, sizeof(t)); for (i = 0; i < REM_WIN - 1; i++) for (j = 0; j < REM_WIN - 1 - i; j++) if (t[j] > t[j + 1]) { int16_t x = t[j]; t[j] = t[j + 1]; t[j + 1] = x; } for (i = 1; i < REM_WIN - 1; i++) /* 跳过t[0]最小和t[WIN-1]最大 */ sum += t[i]; return (int16_t)(sum / (REM_WIN - 2)); }

中位值平均滤波也叫防脉冲干扰平均滤波，思路是先对窗口内排序，删掉一个最大和一个最小，再对中间样本做算术平均。它能同时对付脉冲毛刺和随机噪声：毛刺落在最值位置被删掉，随机噪声被平均压低。N越大能抵抗的毛刺数量越多，但排序耗时变长，且最大/最小两个位置最多挡住两处离群点。窗口N=5时平均用3个点，N=7时平均5个点，建议从5起步。

3.6 五个基础算法的选型对照

上面五个基础算法分别解决：限幅处理异常跳变、中值处理脉冲、算术平均压低白噪声、递推平均实时平滑、中位值平均兼顾脉冲加噪声。实际项目里大多数ADC通道用限幅加递推平均组合就够了，剩下的是给特定信号准备的。

4. 五个进阶滤波算法的C语言写法与参数取舍

后五个算法大多是前五位的组合或变种，代码量小但参数意义深，越是老工程师越会在α系数和加权数组上较真。

4.1 限幅平均滤波：两级组合的代码结构

限幅平均就是先限幅、再进递推平均。它的价值在于递推平均会把毛刺平均进结果里：一个巨大的毛刺被N−1个正常样本稀释后，会留下一个小凸起。先限幅把这个凸起拦在门外，递推平均再去处理小扰动：

#define LA_LIMIT 120 #define LA_WIN 8 static int16_t la_last; static int16_t la_buf[LA_WIN]; static uint8_t la_pos; static int32_t la_sum; int16_t flt_lim_avg_proc(int16_t in) { int16_t d, v; d = in - la_last; if (d > LA_LIMIT || d < -LA_LIMIT) { /* 第一级：限幅 */ v = la_last; } else { la_last = in; v = in; } la_sum -= la_buf[la_pos]; /* 第二级：滑动窗口平均 */ la_buf[la_pos] = v; la_sum += v; la_pos = (la_pos + 1) % LA_WIN; return (int16_t)(la_sum / LA_WIN); }

两个参数的标定顺序是：先标限幅阈值，用上一章说的1/3经验法；再标窗口N。如果限幅阈值偏小，阶跃响应会出现阶梯状爬升；反之毛刺拦不住。出现阶梯时先加大阈值，而不是缩小窗口。这个组合非常适合STM32做电机电流采样，既有快速变化又有斩波毛刺。

4.2 一阶滞后滤波（一阶低通滤波）：定点化α系数与截止频率

typedef struct { int16_t y; /* 上一拍输出 */ uint8_t alpha; /* 0~255，表示alpha/256 */ } lag_state_t; int16_t flt_lag_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { lag_state_t *s = (lag_state_t *)o->state; int32_t v = ((int32_t)s->alpha * in + (256 - s->alpha) * s->y) >> 8; s->y = (int16_t)v; return s->y; }

这里把浮点系数α映射成0到255的定点数，避免在MCU上跑浮点。α的物理意义是本次采样值的信任度：α=1时直通不过滤，α→0时输出几乎不变化。它与采样周期T和滤波时间常数τ的关系为 τ ≈ T·(1−α)/α，反解出 α ≈ T/(T+τ)。例如采样周期1ms，想要τ=100ms，则 α≈1/101≈0.01，映射到定点就是3左右。注意α过小时输出非常钝，PID环路上慎用，容易把相位裕度吃光。如果被滤对象有明显可预测的运动模型，一阶滞后不够用，卡尔曼滤波是更完整的替代方案，本质是把预测值和新息按方差动态分配权重。

4.3 加权递推平均滤波：旧样本按距离打折

递推平均的弱点是窗口内老样本和新样本权重相同，信号连续上升时输出滞后明显。加权递推平均给越新的样本分配越大权重，改善滞后：

#define WWIN 8 /* 窗口长度和权重数组一一对应 */ static const uint8_t wtab[WWIN] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; static const uint16_t wsum = 36; /* 1+2+...+8 */ static int16_t wbuf[WWIN]; static uint8_t wpos; int16_t flt_wslide_proc(int16_t in) { int32_t acc = 0; int i, idx; wbuf[wpos] = in; wpos = (wpos + 1) % WWIN; for (i = 0; i < WWIN; i++) { idx = (wpos + i) % WWIN; /* 从最旧到最新 */ acc += (int32_t)wbuf[idx] * wtab[i]; } return (int16_t)(acc / wsum); }

权重数组按越旧越小排列，加权后的输出对新数据倾斜。代价是每次输出都要循环N次做乘法，8个点的乘法在STM32上开销可忽略。权重分配没有统一标准，线性递增数组是最常用的；想更钝就把尾部权重加大，想更跟手就把权重集中到最新2到3个点。总权重不能超过int16范围，8点线性数组最大值为36×4095，落在安全区间。同样的，环形缓冲初始为0，需要预热窗口。

4.4 消抖滤波：连续N次一致才认可

#define DEBOUNCE_N 8 typedef struct { uint8_t first; uint8_t cnt; int16_t last; } debounce_state_t; int16_t flt_debounce_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { debounce_state_t *s = (debounce_state_t *)o->state; if (s->first) { s->last = in; /* 首拍直接用真实值兜底 */ s->first = 0; return in; } if (in == s->last) { if (s->cnt < DEBOUNCE_N) s->cnt++; } else { s->cnt = 0; } if (s->cnt >= DEBOUNCE_N) s->last = in; return s->last; }

消抖滤波的思路是连续N次采样值完全相同才承认稳定，用来处理按键电平、光电开关、限位信号这类稳态加跳变的输入非常合适，N=8对应8个采样周期约8到16ms的确认时间。但对连续模拟量，它几乎没有平滑能力，ADC噪声导致相邻值总在变，cnt永远清零，输出就是原始值。把它用到模拟量上是常见误用，这组代码里特意加了first标志，避免首采值是满量程时消抖逻辑卡死。

4.5 限幅消抖滤波：阈值加计数的双判据

最后一个是限幅消抖，本质是限幅和消抖叠加：

typedef struct { int16_t last; int16_t max_delta; uint8_t cnt; uint8_t first; } ld_state_t; int16_t flt_lim_debounce_proc(flt_obj_t *o, int16_t in) { ld_state_t *s = (ld_state_t *)o->state; int16_t d; if (s->first) { s->last = in; s->first = 0; return in; } d = in - s->last; if (d > s->max_delta || d < -s->max_delta) { s->cnt = 0; /* 跳变太大，不承认 */ return s->last; } if (in == s->last) { if (s->cnt < DEBOUNCE_N) s->cnt++; } else { s->cnt = 0; } if (s->cnt >= DEBOUNCE_N) s->last = in; return s->last; }

与消抖滤波不同的是多了一道限幅门，超过max_delta的瞬间变化直接丢弃，不进消抖计数，因此能对付单个大幅毛刺加缓慢漂移的叠加信号。代价是参数有两个，阈值和计数N。标定时先固定N=8，用信号源注入幅值为阈值1.2倍的阶跃，观察输出是否出现半个周期的伪响应。到这里十种算法的实现与参数讨论结束，真实项目不会全上，多数是选2到3种做组合。

5. STM32里接ADC滤波：DMA配置、调用时机与选型

十大滤波算法本身和芯片厂商无关，51、STM32、K210都能用，但要做成稳定的ADC采样链路，需要处理采样触发、数据搬运和滤波调用时机三个问题。

5.1 定时器触发ADC+DMA的STM32最小配置

ADC连续采样在STM32里最省CPU的接法是：定时器TRGO事件触发ADC启动，ADC完成转换后自动DMA搬运到内存，CPU只关心DMA传输完成标志。CubeMX里三处配置：

• TIM3在update事件上输出TRGO，周期设为采样周期，1kHz就是1ms
• ADC1开启Regular conversion，触发源选Timer 3 Trigger Out
• DMA设为Circular循环模式，数据宽度Half Word，内存地址指向uint16_t数组

初始化完成后CPU主循环不参与单点采样，只有DMA回调和滤波函数在跑：

#define ADC_BUF_LEN 64 static uint16_t adc_buf[ADC_BUF_LEN]; static volatile uint8_t frame_flag; void HAL_ADC_ConvCpltCallback(ADC_HandleTypeDef *hadc) { if (hadc->Instance == ADC1) { frame_flag = 1; /* 通知主循环：一帧数据已就绪 */ } }

5.2 滤波调用时机：中断做轻量、主循环做重活

DMA循环模式会自动填满数组，无需每条数据都触发CPU中断。可以在中断里做一次限幅，防止毛刺污染缓冲区；到主循环里再做平均，不要在DMA回调里做排序，排序耗时不确定，放在主循环反而安全：

int main(void) { while (1) { if (frame_flag) { frame_flag = 0; for (int i = 0; i < ADC_BUF_LEN; i++) { adc_buf[i] = flt_limit(adc_buf[i]); /* 第一级：掐毛刺 */ } int32_t acc = 0; for (int i = 0; i < ADC_BUF_LEN; i++) { acc += adc_buf[i]; /* 第二级：整帧平均 */ } control_value = (int16_t)(acc / ADC_BUF_LEN); } } }

用frame_flag做握手，保证DMA写数组时主循环不会读同一位置。如果DMA长度超过一帧，可以考虑双缓冲Ping-Pong配合DMA半满中断，哪半边写完就处理哪半边。这个结构在稳定性和实时性上远好于在定时器中断里逐点滤波，是ADC加滤波链路的常用框架。

5.3 十大滤波算法在STM32上的选型对照表

下表给出一套可直接抄的选型思路，按信号类型到算法组合到参数组织。参考采样周期在1ms量级时可以照抄，采样周期差异大时按2.3节的公式换算。

5.4 外部ADC和内部ADC的滤波差异

用外部ADC时滤波策略要调整。外部ADC单次读取往往走I2C或SPI串行完成，采样周期远长于内部ADC，可能到几十毫秒量级，此时滑动窗口N=8会让阶跃响应滞后接近0.4秒。这种情况下优先用限幅加一阶滞后，小幅牺牲平滑度保住响应速度。另外外部ADC的增益误差和偏移误差要用三点校准去修正，滤波只管噪声，管不了基准误差，这点和内部ADC的校准流程是一样的。

6. 阶跃响应验证与滤波参数自适应技巧

滤波参数标得对不对，不能靠肉眼观察串口波形。最有效的验证方法是阶跃响应加脉冲注入双测试：用电阻分压器产生可瞬间切换的电压，从0V直接跳到满量程半程，同时用串口或调试器记录滤波前后的值。打印出的序列里看三件事：第一，阶跃到来后输出经过多少个采样周期进入2%误差带，这个周期数应当约等于窗口N，或一阶滞后时的3τ；第二，输出是否出现超调或阶梯爬升，出现阶梯说明限幅阈值偏小，出现超调说明加权系数过于集中；第三，在稳态段手动碰一下信号线，看尖峰是否被压到满量程1%以内。

参数自适应可以做得更细。对ADC输入做一阶差分，当差分绝对值连续3次超过限幅阈值时，认为发生的是真实阶跃而不是噪声，自动把一阶滞后系数从强平滑临时切到快速跟随，输出跟上后再切回强平滑：

uint8_t warm; /* 连续超阈值次数 */ int16_t last_raw; uint8_t alpha_now; int16_t y; static int16_t adaptive_lag(int16_t in) { int16_t diff = in - last_raw; int16_t absd = (diff > 0) ? diff : (int16_t)-diff; last_raw = in; if (absd > LIMIT_THR) { if (++warm >= 3) alpha_now = 77; /* 0.3*256，加速跟随 */ } else { warm = 0; alpha_now = 3; /* 0.01*256，强平滑 */ } y = ((int32_t)alpha_now * in + (256 - alpha_now) * y) >> 8; return (int16_t)y; }

三个参数要一起调：LIMIT_THR决定什么算真实阶跃，warm决定需要几拍确认，alpha_now的切换值决定跟随多快。切换瞬间输出不会跳变，因为y的递推式是连续的，α变化只改变后面每一拍的收敛速度。这个方法用在PID启动阶段和电池电压跳变场景里，能同时拿到稳态低噪声和阶跃快响应。

最后留一个自查点：当滤波序列在静置时均值仍然缓慢漂移，而外部示波器确认电压稳定，问题不在算法，去查参考电压和PCB布局。滤波算法只能处理采样值里的噪声，处理不了采样基准本身的漂移；电源噪声和时钟抖动引起的基准偏移，交给模拟域的布局和去耦电容解决。

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