电磁数据处理

# 电磁数据处理

## 信号处理（滤波）

### 中位值滑动平均滤波

其中：
中位值滤波：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
平均值滤波：适应于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样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
滑动滤波：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适应于高频振荡的系统
先滑动滤波去除周期性干扰，再丢弃最大最小值去除偶然波动，最后平均滤波去除随机干扰。

```C
#define Data_SIZE 15//此为采样总数
#define Data_Random 2//此为预估的随机干扰数的一半
#define Date_ADC 5//此为所需要的电感数
uint16 value_buf[Date_ADC][Data_SIZE];
uint16 value_buff[Date_ADC][Data_SIZE];
uint16 adc_slip_filter(ADCN_enum adcn, ADCCH_enum ch,uint8 a)
{
	uint8 i,j;
	uint16 filter_temp,filter_sum;
	for(i=0;i<Data_SIZE-1;i++)
	{
		value_buf[a-1][i]=value_buf[a-1][i+1];//所有数据左移，低位扔掉
	}
	value_buf[a-1][Data_SIZE-1] = adc_convert(adcn,ch); //采集到的数据放入最高位
	for(i=0;i<Data_SIZE;i++)
	{
		value_buff[a-1][i]=value_buf[a-1][i];//复制所有数据
	}
	for(i=1;i<Data_SIZE;i++)                 //插入排序 循环遍历
	{
		filter_temp=value_buff[a-1][i];      //将temp每一次赋值为value_buf[i]
		j=i-1;
		while(j>=0&&filter_temp<value_buff[a-1][j])//(temp后的)"<"为小到大，">"为大到小
		{
			value_buff[a-1][j+1]=value_buff[a-1][j];
			j--;
		}
		value_buff[a-1][j+1]=filter_temp;
	}
	for(i=Data_Random;i<Data_SIZE-Data_Random;i++) filter_sum+=value_buff[a-1][i];
	return filter_sum/(Data_SIZE-Data_Random*2);
}
```

14行处adc_convert(adcn,ch)为ADC数据输入处（ADC接口）
Date_ADC有几个电感就为几，例子中有5个，所以为5
ADCN_enum adcn, ADCCH_enum ch为ADC的定义，可根据实际修改
uint8 a存储了ADC数据组标号，不同的ADC数据组有不同的标号，例子中有5个，所以为1~5

### 卡尔曼滤波

该滤波方案需要调节QR两个参数，调好后具有更为平滑，占用空间小，运行快的优点

```C
//卡尔曼滤波
//Q:预测值协方差，过程噪声 R:测量值协方差，测量噪声
//Q/(Q+R)的值就是卡尔曼增益的收敛值k，k大跟踪不好，k小收敛较慢
#define InitialPrediction 5   //预设初始可信度，绝不可为0
//				x_last x_now p_last p_now kg
double date[5][5]={{0,0,InitialPrediction,InitialPrediction,0},
				   {0,0,InitialPrediction,InitialPrediction,0},
				   {0,0,InitialPrediction,InitialPrediction,0},
				   {0,0,InitialPrediction,InitialPrediction,0},
				   {0,0,InitialPrediction,InitialPrediction,0}};
//Date:adc采集回来的值 Q R a：选择通道
double KalmanFilter(int16 ADCDate,float Q,float R,uint8 a)
{
	date[a-1][0] = date[a-1][1];       //ADC数据左移
	date[a-1][3] = date[a-1][2]+Q;     //刷新P
	date[a-1][4] = date[a-1][3]/(date[a-1][3]+R);//计算卡尔曼增益
	date[a-1][1] = date[a-1][0]+date[a-1][4]*(ADCDate-date[a-1][0]);//计算滤波后的ADC数据
	date[a-1][2] = (1-date[a-1][4])*date[a-1][2];//计算下次的协方差P
	return date[a-1][1];
}
```

### 电磁停车

```C
//无电磁信号停车
if((adc1<500)&&(adc2<500)&&(adc4<500)&&(adc5<500))
	trig=1;	//电磁信号丢失，停车
else
	if(trig==1)trig=0;
```

## 后记补丁

```c
float length;//电磁偏差
float Across=1;   //横电感权重
float Vertical=1; //竖电感权重
length=(Across*(sqrt(ad1)-sqrt(ad4))+Vertical*(sqrt(ad2)-sqrt(ad3)))*1000/((ad1+ad4)+(ad2+ad3));
int delay_dis;        //延距离用，最大65535
uint8 flag_Round;     //环岛标志位
uint8 flag_Round_dir; //环岛选择标志位
//环岛判断函数
void Roundaboutjudgment()
{
    if(ad1+ad4>290&&flag_Round==0)
    {
        flag_Round=5;
        flag_Round_dir++;
    }
}//环岛逻辑执行函数
void RoundaboutImplementation()
{
    //延距离准备进环
    if(flag_Round==5)
    {
        gpio_set(P11_2, 1);
        delay_dis+=encoder1;
        if(delay_dis>20000)
        {
            flag_Round=1;
            delay_dis=0;
        }
    }
    //改变电感权重进环
    if(flag_Round==1)
    {
        gpio_set(P11_2, 0);
        delay_dis+=encoder1;
        Vertical=5,Across=0;
        if(delay_dis>25000)
        {
            flag_Round=2;
            delay_dis=0;
            Vertical=1,Across=1;
        }
    }
    //检测出环点
    if(flag_Round==2)
    {
        if(ad2+ad3>200)
        flag_Round=3;
    }
    //改变电感权重出环
    if(flag_Round==3)
    {
        gpio_set(P11_2, 1);
        delay_dis+=encoder1;
        Across=3,Vertical=0;
        if(delay_dis>15000)
        {
            flag_Round=4;
            delay_dis=0;
            gpio_set(P11_2, 0);
            Across=1,Vertical=1;
        }
    }
    //出环后延距离恢复环岛标志位
    if(flag_Round==4)
    {
        delay_dis+=encoder1;
        if(delay_dis>60000)
        {
            delay_dis=0;
            flag_Round=0;
            flag_Round_dir=0;
        }
    }
}
```

```c
length=((sqrt(ad1)-sqrt(ad4))+(sqrt(ad2)-sqrt(ad3)))*1000/((ad1+ad4)+(ad2+ad3));
//人为校正
length=length-10;
if(length>=0) length=length*0.8;
else length=length*1.3;
```