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[项目] 【土壤湿度传感器】水养绿萝看护器

本帖最后由云天于 2020-10-2 17:00 编辑

绿萝是非常好的室内装饰植物，它的叶片翠绿，茎细软，一般在室内的高处放上一盆绿萝，让其茎蔓自然下垂，或者把长长的茎蔓摆出各种造型，既充分利用了空间，又净化了空气，又给室内装修增加了色彩，使室内极富生机。经科学研究发现，一盆绿萝在十平方的房间里就相当于一个空气净化器，它能吸收空气中的甲醛、苯和三氯乙烯等有害气体，特别是刚装修过的房子，最适合摆上几盆绿萝，绿萝的生命力非常顽强，绿萝的叶片肥大，能吸收二氧化碳呼出氧气，使室内的空气更加清新，室内氧气的增多能使我们变得更加精神。

我水养的绿萝，总是因为长时间没烧水，而枯死。

这是DFRobot新推出的一款防水式土壤湿度传感器，与老款的土壤湿度传感器相比，增加了防水性能，优化了防腐蚀性能，增加了极板长度并优化了电路性能。电容式的土壤湿度传感器，相比电阻式传感器，解决了电阻式传感器易被腐蚀的问题，能够长时间插入泥土不被腐蚀。该款传感器增加了防水性能，传感器全部浸泡在水中仍能正常使用；增长了电容极板的长度，可以更精确的测量土壤湿度信息。该款传感器具有较宽的输入电压，能够在3.3V-5.5V宽电压下工作。

简介中“传感器全部浸泡在水中仍能正常使用”，正是我所需要的。
【滤波算法】
经测试，此传感器，抗干扰能力还是比较强的。但在实际使用中，难免会出现特殊情况，产生干扰。为解决此问题，在程序中引入滤波算法。
滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法。
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
【中位值平均滤波法】
我采用的是“中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）”
名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
方法：
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，
然后计算N-2个数据的算术平均值。
N值的选取：3-14。
优点：
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。
对周期干扰有良好的抑制作用。
平滑度高，适于高频振荡的系统。
缺点：
计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。
比较浪费RAM。
[mw_shl_code=applescript,false]int Filter_Value;

void setup() {
  Serial.begin(9600);    // 初始化串口通信
  randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
}

void loop() {
  Filter_Value = Filter();    // 获得滤波器输出值
  Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
  delay(50);
}

// 用于随机产生一个300左右的当前值
int Get_AD() {
  return random(295, 305);
}

// 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）
#define FILTER_N 100
int Filter() {
  int i, j;
  int filter_temp, filter_sum = 0;
  int filter_buf[FILTER_N];
  for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
filter_buf = Get_AD();
delay(1);
  }
  // 采样值从小到大排列（冒泡法）
  for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {
for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {
   if(filter_buf > filter_buf[i + 1]) {
      filter_temp = filter_buf;
      filter_buf = filter_buf[i + 1];
      filter_buf[i + 1] = filter_temp;
   }
}
  }
  // 去除最大最小极值后求平均
  for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf;
  return filter_sum / (FILTER_N - 2);
}[/mw_shl_code]
我将以上Arduino代码转为Mind+。