C语言实现的十种数字滤波算法：实战与优缺点

本资源文档详细介绍了10种简单的数字滤波C语言源程序算法，针对不同类型的干扰和应用场景，提供了有效的信号处理方法。以下是每种滤波方法的详细解析： 1. 限幅滤波法（程序判断法）：通过设定最大偏差值A，如果新采样值与前一次的差异小于或等于该值，则认为采样有效，否则忽略该值。这种方法适用于对抗偶然脉冲干扰，但无法处理周期性干扰，平滑度有限。 2. 中位值滤波法：连续采样N次（N为奇数），取其中间值作为有效值。它对缓慢变化的参数如温度、液位有良好滤波效果，但对快速变化参数如流量、速度的滤波效果不佳。 3. 算术平均滤波法：通过取一定数量N的采样值进行平均，N值的选择根据测量对象的特性决定。平均滤波适用于随机干扰信号，但可能牺牲灵敏度和实时性。 4. 递推平均滤波法（滑动平均）：将N个连续采样值组成队列，每次新数据入队并移除队首数据，再计算平均值。适用于高频振荡系统，但灵敏度较低，对脉冲干扰抑制不足。 5. 中位值平均滤波法：结合中位值滤波和算术平均滤波，剔除最大值和最小值后求剩余数据的平均，适用于抑制偶然脉冲干扰，减少由脉冲引起的采样偏差。 这些滤波算法在C语言编程中实现时，需要注意数据类型定义（如8位AD数据）、内存管理（特别是队列操作可能导致的RAM消耗）以及实时性和性能优化。选择合适的滤波方法时，需权衡平滑度、灵敏度、抗干扰能力和资源占用。在实际应用中，根据具体信号特性和系统需求，可能需要结合多种滤波技术以达到最佳效果。