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wzjs 2025/9/5 23:32:45

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本教程将手把手教你使用ESP32开发板实现传感器数据采集，并通过均值滤波和卡尔曼滤波进行数据处理。代码逐行解析，适合各阶段开发者。

一、硬件准备

ESP32开发板（NodeMCU、DOIT等）
电位器模块（模拟噪声数据）
杜邦线若干
接线方式：
- 电位器中间引脚 → ESP32 GPIO34（ADC1_CH6）
- 其他两脚 → 3.3V和GND

二、开发环境配置

安装Arduino IDE 2.0+

添加ESP32支持：

复制

https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json

安装完成后选择开发板型号

三、基础数据采集

#define SENSOR_PIN 34  // 使用GPIO34作为模拟输入void setup() {Serial.begin(115200);
}void loop() {int rawValue = analogRead(SENSOR_PIN);  // 读取ADC原始值（0-4095）float voltage = rawValue * (3.3 / 4095.0);  // 转换为电压值Serial.print(voltage);     // 原始电压值Serial.print(",");         // 分隔符delay(50);                 // 采样间隔50ms
}

四、均值滤波实现

原理说明

连续采集N个样本，取算术平均值作为输出，有效抑制随机噪声。

#define SENSOR_PIN 34
#define WINDOW_SIZE 10  // 滤波窗口大小float movingAverage(float *arr) {float sum = 0;for(int i=0; i<WINDOW_SIZE; i++){sum += arr[i];  // 累加窗口内所有值}return sum / WINDOW_SIZE;  // 计算均值
}void setup() {Serial.begin(115200);
}void loop() {static float dataWindow[WINDOW_SIZE];  // 存储历史数据static int index = 0;// 采集新数据dataWindow[index] = analogRead(SENSOR_PIN) * (3.3 / 4095.0);// 计算并输出均值float filtered = movingAverage(dataWindow);// 更新索引（循环覆盖旧数据）index = (index + 1) % WINDOW_SIZE;Serial.print(dataWindow[index]);  // 原始值Serial.print(",");Serial.println(filtered);         // 滤波值delay(50);
}

关键参数调节：

WINDOW_SIZE：建议5-20，值越大滤波效果越好但延迟增加

五、卡尔曼滤波实现

原理简述

通过预测-更新两阶段，动态估计最优值。适合时变系统。

class KalmanFilter {
private:float Q = 0.01;  // 过程噪声协方差float R = 0.1;   // 测量噪声协方差float P = 0.0;   // 估计误差协方差float X = 0.0;   // 最优估计值float K;          // 卡尔曼增益public:float update(float measurement) {// 预测阶段P = P + Q;// 计算卡尔曼增益K = P / (P + R);// 更新估计X = X + K * (measurement - X);// 更新误差协方差P = (1 - K) * P;return X;}
};KalmanFilter kf;  // 创建滤波器实例void setup() {Serial.begin(115256);
}void loop() {float raw = analogRead(SENSOR_PIN) * (3.3 / 4095.0);float filtered = kf.update(raw);  // 执行滤波Serial.print(raw);Serial.print(",");Serial.println(filtered);delay(50);
}

参数调节指南：