📚 课程目录第4章传感器数据采集与滤波

4. 传感器数据采集与滤波：温度、压力、血氧传感器接口、数据采集时序、滑动平均滤波、中值滤波

各位好，我是老周。这一章咱们聊聊传感器数据采集和滤波。说实话，在医疗设备里，传感器就是设备的「眼睛」和「耳朵」。眼睛看错了，耳朵听歪了，后面算法再牛也白搭。

我做过一个血氧仪的项目，当时采样时序没调好，波形老是抖。折腾了两周，最后发现是ADC触发时机偏了半个周期。嗯，从那以后我对时序就特别敏感。

4.1 三类核心传感器接口

医疗设备里最常见的传感器，我归纳为三类：温度、压力、血氧。它们的接口方式差别很大。

传感器类型	典型型号	接口协议	采样率需求	关键注意点
温度	MAX30205、DS18B20	I²C、1-Wire	1~10 Hz	自热效应、接触热阻
压力	MPXV5050、MS5803	模拟电压、SPI、I²C	50~200 Hz	管嘴堵塞、温漂补偿
血氧	MAX30102、AFE4400	I²C + 中断	100~1000 Hz	运动伪影、LED驱动时序

我的经验：温度传感器看似简单，但自热效应是个坑。我曾经用MAX30205做体温贴，连续读取时芯片自己发热，读数偏高0.3℃。后来改成间歇读取+关断模式才解决。

4.2 数据采集时序设计

时序设计是实时系统的命根子。你想想看，三个传感器要轮流采样，MCU还要跑控制算法和通信，时间窗口就那么窄。

我个人习惯用「时间片轮转+优先级中断」的方案。核心思路是：

固定采样周期：比如1ms一个tick，作为系统心跳
分时触发：温度每100ms采一次，压力每10ms采一次，血氧每2ms采一次
中断优先：血氧数据用硬件中断触发，保证不丢点

// 伪代码：时间片轮转调度
void SysTick_Handler(void) {
    static uint32_t tick = 0;
    tick++;
    
    // 每2ms采集血氧（高优先级）
    if (tick % 2 == 0) {
        SpO2_TriggerSample();
    }
    
    // 每10ms采集压力
    if (tick % 10 == 0) {
        Pressure_Read();
    }
    
    // 每100ms采集温度
    if (tick % 100 == 0) {
        Temperature_Read();
    }
}

注意：中断服务函数里不要做滤波运算！我曾经犯过这个错——在中断里跑滑动平均，结果中断时间过长，导致血氧数据丢失。正确的做法是：中断只负责搬数据，滤波放在主循环或任务里做。

4.3 滑动平均滤波

滑动平均是最常用的滤波方法，说白了就是取最近N个点的平均值。它对付高频噪声很有效，但会引入延迟。

公式很简单：

y[n] = (x[n] + x[n-1] + ... + x[n-N+1]) / N

实际工程里，我推荐用「循环队列+累加和」的方式实现，避免每次重新求和：

#define WINDOW_SIZE 16

typedef struct {
    float buffer[WINDOW_SIZE];
    uint8_t index;
    float sum;
    uint8_t count;
} MovingAverage;

float MovingAverage_Update(MovingAverage *ma, float sample) {
    // 减去最旧的值
    ma->sum -= ma->buffer[ma->index];
    // 存入新值
    ma->buffer[ma->index] = sample;
    ma->sum += sample;
    ma->index = (ma->index + 1) % WINDOW_SIZE;
    
    if (ma->count < WINDOW_SIZE) {
        ma->count++;
        return ma->sum / ma->count;  // 初始阶段
    }
    return ma->sum / WINDOW_SIZE;
}

窗口大小怎么选？我一般遵循「3倍信号周期」原则。比如血氧脉搏波频率约1Hz，窗口取300ms左右（对应16个点@50Hz采样）。窗口太大，波形失真；窗口太小，噪声滤不干净。

4.4 中值滤波

中值滤波对付「野点」和「椒盐噪声」特别管用。它的原理很简单：把窗口内的数据排序，取中间那个值。

为什么不用均值？你想想看，如果压力传感器突然跳了一个毛刺，均值会把毛刺平均到结果里，而中值直接把它扔掉了。

// 中值滤波：冒泡排序取中值
#define MEDIAN_WINDOW 5

float MedianFilter(float *window, uint8_t size) {
    float temp[MEDIAN_WINDOW];
    uint8_t i, j;
    
    // 拷贝数据
    for (i = 0; i < size; i++) {
        temp[i] = window[i];
    }
    
    // 冒泡排序（窗口小，效率可接受）
    for (i = 0; i < size - 1; i++) {
        for (j = 0; j < size - 1 - i; j++) {
            if (temp[j] > temp[j + 1]) {
                float t = temp[j];
                temp[j] = temp[j + 1];
                temp[j + 1] = t;
            }
        }
    }
    
    return temp[size / 2];  // 取中值
}

避坑指南：中值滤波的窗口大小必须是奇数。我曾经用偶数窗口，结果取中间两个值的平均，反而引入了新的误差。另外，窗口越大，延迟越大，血氧波形会变「平」。我一般用5点或7点中值，效果最好。

4.5 滤波策略组合

实际项目中，单一滤波往往不够。我常用的组合策略是：

温度：滑动平均（窗口8~16），温度变化慢，延迟可以接受
压力：中值滤波（窗口5）+ 滑动平均（窗口4），先剔除野点再平滑
血氧：中值滤波（窗口3）+ 带通滤波（0.5~5Hz），保留脉搏波特征

下面这张图是我自己总结的滤波选型流程：

4.6 实战中的坑与对策

最后，我把自己踩过的坑总结一下：

采样率不匹配：ADC采样率太低，信号混叠。我建议采样率至少是信号最高频率的5倍，而不是理论上的2倍
滤波延迟：滑动平均窗口越大，延迟越大。做闭环控制时要注意相位滞后
浮点运算：MCU做浮点滤波很慢。我习惯把数据放大成整数再算，最后再归一化
初始化阶段：滤波刚开始时数据不够，输出会跳变。加一个「预热」标志，等缓冲区填满再输出

小技巧：调试滤波参数时，我习惯用串口把原始数据和滤波后数据同时打印出来，用Excel画图对比。一眼就能看出延迟和滤波效果，比盯着数字强多了。