A veces lo que parece simple no es tan simple. Tiene que hacer una medición bastante compleja, pero quiere un resultado simple. Lo que quieres medir no es constante, varía en el tiempo. Según su nivel de exigencia, puede calcular una o varias propiedades del consumo actual. Estas propiedades le ayudarán a monitorear mejor el sistema. Te propongo 3 soluciones diferentes, en complejidad ascendente.

Solución 1: Promedio

Desea obtener un resultado de valor único -> obtener el promedio en el tiempo. Como ya propuso @akellyirl, use un filtro de paso bajo. Calcular float y = alpha*input + (1-alpha)*ypara cada muestra, donde alphaes el factor de suavizado. Ver Wikipedia para los detalles.

Solución 2: Max + Promedio

Es interesante obtener el promedio y el valor máximo. Monitorear el valor máximo podría ser interesante para el dimensionamiento de componentes, por ejemplo.

if (y > max)
  max = y;

Solución 3: Desviación estándar + Max + Promedio

¿Por qué?

Consulte los gráficos a continuación. Hay 3 señales de diferentes formas. Un triángulo , un seno y una señal de pico . Todos son periódicos con el mismo período, la misma amplitud , el mismo promedio y el mismo mínimo y máximo . Pero, tienen formas diferentes, y de hecho tienen una historia completamente diferente...

Una de las diferencias es la desviación estándar. Por eso te sugiero que amplíes tus medidas e incluyas la desviación estándar. El problema es que la forma estándar de calcularlo consume CPU. Con suerte, hay una solución.

¿Cómo?

Usa el método del histograma . Cree un histograma de todas las mediciones y extraiga de manera eficiente las estadísticas (mín., máx., promedio, desviación estándar) del conjunto de datos. El histograma agrupa valores que tienen el mismo valor o el mismo rango de valores. La ventaja es evitar almacenar todas las muestras (aumentando el conteo en el tiempo) y tener un cálculo rápido en un número limitado de datos.

Antes de comenzar a adquirir medidas, cree una matriz para almacenar el histograma. Es una matriz de enteros de 1 dimensión, de tamaño 32 , por ejemplo:

int histo[32];

Dependiendo del rango del amperímetro, adapte la siguiente función. Por ejemplo, si el rango es 256 mA, significa que el contenedor 0 del histograma se incrementará por un valor entre 0 y 8 mA, el contenedor 1 por un valor entre 8 y 16 mA, etc. Entonces, necesitará un número entero para representar el número de bin del histograma:

short int index;

Cada vez que obtenga una muestra, busque el índice de ubicación correspondiente:

index = (short int) floor(yi);

E incrementar este contenedor:

histo[index] += 1;

Para calcular la media, ejecute este bucle:

float mean = 0;
int N = 0;
for (i=0; i < 32 ; i++) {
  mean = i * histo[i]; // sum along the histogram
  N += i; // count of samples
}
mean /= N; // divide the sum by the count of samples.
mean *= 8; // multiply by the bin width, in mA: Range of 256 mA / 32 bins = 8 mA per bin.

Para calcular la desviación estándar, ejecute este ciclo:

float std_dev = 0;

for (i=0; i < 32 ; i++) {
  std_dev = (i - mean) * (i - mean) * histo[i]; // sum along the histogram
}
std_dev /= N; // divide the sum by the count of samples.
std_dev = sqrt(std_dev); // get the root mean square to finally convert the variance to standard deviation.

La estrategia del método del histograma es realizar las operaciones lentas en unos pocos contenedores, en lugar de en todas las muestras de señales adquiridas. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mejor. Si quieres más detalles, lee esta interesante página El Histograma, Pmf y Pdf .

Entiende el problema correctamente: necesita obtener el "promedio" del PWM, al igual que el medidor que está usando para las mediciones.

Podría usar un filtro RC en las señales A1,2,3 cuya constante de tiempo sea al menos diez veces su período PWM. Eso significa que si su período PWM fue de 10 microsegundos, entonces la constante de tiempo RC debería ser de 100 microsegundos. Por ejemplo 10kOhms x 10nF = 100us

Una mejor solución es filtrar las señales digitalmente en el microcontrolador de esta manera:

float y = (1-0.99)*input + 0.99*y; 

Cambie el valor "0.99" para cambiar la constante de tiempo de este filtro digital.