MPU6050传感器数据滤波

目的

练习对加速度传感器的原始数据进行滤波算法的实验，学习使用平滑滤波、FIR、IIR等的滤波算法。

原理

滤波器：选择所需的某一或某些频带的信号而抑制不需要的其它频带的信号。

通带：滤波器中能使信号通过的频带，通带边缘所对应的频率称为通带截止频率。

阻带：抑制噪声通过的频带。

过渡带：从通带到阻带的过渡频率范围。

滤波器分类

输入输出信号：模拟和数字滤波器；

DF按照单位取样响应或实现网络结构又分为：IIR DF和FIR DF，又称递归型和非递归型；

低通滤波器：只允许低频信号通过而抑制高频信号。例如，可用低通滤波器消除旧音乐录音带中的背景噪声。

高通滤波器：只允许高频信号通过而抑制低频信号。例如，声纳系统可用高通滤波器消除信号中的船和海浪的低频噪声，保留目标特征。

带通滤波器：允许某一频带的信号通过。例如，数字电话双音多频（DTMF）信号的解码，每个电话键产生一对音频信号，其中一个信号对按键的行编码，另一个对列编码，接收端通过一组带通滤波器来识别每个按键。

带阻滤波器：抑制某一频带的信号。例如，从复合电视信号中滤除频分复用的色度信号，以便得到亮度信号。

本实验对加速度传感器的原始数据进行平滑滤波，旨在学会使用平滑滤波。如图1.1为本次实验滑动滤波流程，对当前20组数据求和取平均值作为当前传感器测得的数据，程序实现见代码。

步骤

以上一个MPU6050传感器驱动实验为基础，打开MPU6050传感器驱动工程。
在bsp_mpu6050.c文件中添加MPU6050_newValue（）滑动滤波函数，通过调用此函数进行传感器数据滑动滤波处理。

float AVG_Filter[ITEMS] [(FILTER_NUM + 1)];
//平滑滤波
void MPU6050_SMO_Filter()
{uint8_t i;float FILT_TMP[ITEMS] = {0.0f,0.0f,0.0f,0.0f,0.0f,0.0f,0.0f};static uint8_t flt_idx = 0;if( ++flt_idx > FILTER_NUM )  {flt_idx = 0;}//更新滑动滤波窗口数据AVG_Filter[A_X][flt_idx] =  (mpu6050.acc_raw.x - mpu6050.acc_offset.x);//填值AVG_Filter[A_Y][flt_idx] =  (mpu6050.acc_raw.y - mpu6050.acc_offset.y);AVG_Filter[A_Z][flt_idx] =  (mpu6050.acc_raw.z - mpu6050.acc_offset.z);AVG_Filter[G_X][flt_idx] =  (mpu6050.gyro_raw.x - mpu6050.gyro_offset.x);AVG_Filter[G_Y][flt_idx] =  (mpu6050.gyro_raw.y - mpu6050.gyro_offset.y);AVG_Filter[G_Z][flt_idx] =  (mpu6050.gyro_raw.z - mpu6050.gyro_offset.z);for(i=0;i<FILTER_NUM;i++){FILT_TMP[A_X] += AVG_Filter[A_X][i];//累加FILT_TMP[A_Y] += AVG_Filter[A_Y][i];FILT_TMP[A_Z] += AVG_Filter[A_Z][i];FILT_TMP[G_X] += AVG_Filter[G_X][i];FILT_TMP[G_Y] += AVG_Filter[G_Y][i];FILT_TMP[G_Z] += AVG_Filter[G_Z][i];}mpu6050.acc.x = (float)( FILT_TMP[A_X] )/(float)FILTER_NUM ;//求均值mpu6050.acc.y = (float)( FILT_TMP[A_Y] )/(float)FILTER_NUM ;mpu6050.acc.z = (float)( FILT_TMP[A_Z] )/(float)FILTER_NUM ;mpu6050.gyro.x = ((float)( FILT_TMP[G_X] )/(float)FILTER_NUM )*GYRO_SCALE;mpu6050.gyro.y = ((float)( FILT_TMP[G_Y] )/(float)FILTER_NUM )*GYRO_SCALE;mpu6050.gyro.z = ((float)( FILT_TMP[G_Z] )/(float)FILTER_NUM )*GYRO_SCALE;
}

在bsp_mpu6050.c文件中，修改mems_data()函数，加入滑动滤波函数。具体修改后如下所示：

//采集原始值，并进行滤波
void mems_data(void)
{MPU6050_Read(mpu6050_buffer);  //读取mpu6轴传感器/*解析原始数据，并且进行坐标转换*/mpu6050.acc_raw.x =(int16_t)(mpu6050_buffer[0] << 8 | mpu6050_buffer[1]);mpu6050.acc_raw.y =(int16_t)(mpu6050_buffer[2] << 8 | mpu6050_buffer[3]);  mpu6050.acc_raw.z =    (int16_t)(mpu6050_buffer[4] << 8 | mpu6050_buffer[5]);    //陀螺仪读取mpu6050.gyro_raw.x  =(int16_t)(mpu6050_buffer[8] << 8 | mpu6050_buffer[9]);mpu6050.gyro_raw.y =(int16_t)(mpu6050_buffer[10] << 8 | mpu6050_buffer[11]);mpu6050.gyro_raw.z  =(int16_t)(mpu6050_buffer[12] << 8 | mpu6050_buffer[13]);//数据滤波MPU6050_SMO_Filter();
}

编译并下载，接下来将使用“STM-studio”进行数据的查看，安装并配置好环境。安装以后打开软件，找到“File”->“Import variables from executable”。STM-studio下载链接。

第二步，添加文件。

在我们工程目录下，“Project\MDK-ARM(uV5)\Flash\Obj”找到“output.axf”文件，并“Select executable file”添加。

第三步，将我们需要看的变量添加到软件中。

第四步，添加我们想要看到的线形图的变量，并运行。

现象

我们看到，灰色滤波后的线条，明显比蓝色初始值波动性小。

更多交流欢迎关注作者抖音号：81849645041

MPU6050传感器数据滤波相关推荐

STM32CubeIDE自平衡小车教程7.MPU6050传感器数据读取
MPU6050简介: MPU6050是InvenSense公司推出的全球首款整合性6轴运动处理组件,内带3轴陀螺仪和3轴加速度传感器,并且含有一个第二IIC接口,可用于连接外部磁力传感器. 那如何通过 ...
Arduino读取HC-SR04超声波测距传感器数据附带滤波
目录前言程序 1.无滤波程序 2.低通滤波器滤波程序 3.低通滤波器滤波程序(弃掉高幅噪声) 4.中位值滤波 5.中位值平均滤波总结前言传感器的接线非常简单,一共四根线 vcc和gnd按照要 ...
基于树莓派4b的传感器数据可视化实现
概述实验的第二部分将5个传感器同时搭建在面包板,每一个模块建立一个文件,并且为每一个模块创建一个类.另外创建一个利用QT Designer设计生成的一个界面类.在主文件中实例化5个传感器的类,并且创 ...
第44章 MPU6050传感器—姿态检测—零死角玩转STM32-F429系列
第44章 MPU6050传感器-姿态检测全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.co ...
基于uFUN开发板的心率计（一）DMA方式获取传感器数据
前言从3月8号收到板子,到今天算起来,uFUN到手也有两周的时间了,最近利用下班后的时间,做了个心率计,从单片机程序到上位机开发,到现在为止完成的差不多了,实现很简单,uFUN开发板外加一个Puls ...
Pixhawk的传感器数据（陀螺、加计等）流程
一.总体流程先由驱动层drive,再到中间层sensor,再到应用层ekf2,最后发布数据给其他应用.控制系统最重要的是带宽,位置环的带宽,到速度环的带宽,再到传感器的更新率,所以,做控制,看程序的 ...
点云平面提取_基于LiDAR点云数据滤波方法
基于LiDAR点云数据滤波方法机载激光雷达所获取的数据被称为"点云(points cloud)"它在三维空间中呈现出随机分布的形状.在点云中,有些点属于真实的地形表面的点,有些点 ...
多速率多传感器数据融合估计（二）
问题描述首先单模型多速率同步动态模型已知. 对上述模型进行改写可以得到由于是分布式滤波所以每个传感器独立进行滤波,其实上篇文章中的状态分块滤波个人认为也属于分布式滤波,只不过是滤波并不在最细尺度上 ...
多速率多传感器数据融合估计（一）
多速率多传感器数据融合估计(一) 对于多速率多传感器数据融合问题此处给出三种方法: 1.状态分块线性模型的建立 2.分布式无反馈数据融合算法 3.分布式有反馈数据融合算法分两章阐述. 问题描述设同 ...

MPU6050传感器数据滤波

目的

步骤

现象

MPU6050传感器数据滤波相关推荐

最新文章

热门文章

MPU6050传感器数据滤波

​​​​​​目的

步骤

现象

MPU6050传感器数据滤波相关推荐

最新文章

热门文章

目的