滤波算法详解：从限幅到中位数平均法

本文主要介绍了五种常见的软件滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法以及中位值平均滤波法，适合C语言编程初学者和电子设计领域的技术人员学习。 1. **限幅滤波法**： - 原理：设定一个最大偏差值A，当连续两次采样值的差值不超过A时，采用新值；若超过A，则忽略新值，用上一次的值替代。 - 优点：能够有效抵抗偶发的脉冲干扰。 - 缺点：无法抑制周期性干扰，且平滑效果不佳。 2. **中位值滤波法**： - 方法：连续采集N个样本，按大小排序后取中间值作为有效值。 - 优点：对偶然的波动干扰有很好的滤波效果，适用于变化缓慢的参数。 - 缺点：不适用于快速变化的参数，如流量和速度。 3. **算术平均滤波法**： - 原理：连续N个样本求平均值，N值的选择影响平滑度和灵敏度。 - 优点：适用于随机干扰下的信号滤波，适合有平均值且波动的信号。 - 缺点：计算量大，实时性差，对内存消耗较高。 4. **递推平均滤波法**（滑动平均滤波法）： - 方法：固定队列长度N，新数据入队尾，旧数据出队首，队列中N个数据求平均。 - 优点：对周期性干扰有较好抑制，适用于高频系统。 - 缺点：灵敏度低，对脉冲干扰的抑制不足，且内存消耗较高。 5. **中位值平均滤波法**（防脉冲干扰平均滤波法）： - 结合了中位值滤波和算术平均滤波，去掉最大和最小值后求剩余数据的平均。 - 优点：综合两种滤波器的优点，能有效抵抗脉冲干扰。 - N值选择范围广泛，适应多种情况。 这些滤波算法在实际应用中各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和对滤波效果的要求。例如，在噪声较大的环境中，中位值滤波可能更合适；而对于快速变化的信号，递推平均滤波可能更为合适。在C语言中实现这些算法，可以有效地对传感器数据进行处理，提高数据的可靠性和系统的稳定性。