ADC转换总是存在着误差，可以通过软件滤波算法，来减少误差。下列哪些是常用的滤波算法？

常用的ADC信号滤波算法包括：

1. 移动平均滤波：将N个连续采样值的平均值作为滤波结果，可以减少噪声的影响，但会降低信号的响应速度。

2. 中值滤波：将N个采样值排序后，取中间值作为滤波结果，适用于处理脉冲噪声或其他突发性噪声。

3. 加权平均滤波：对采样值进行加权平均处理，可以根据信号特点进行加权，提高滤波效果。

4. 卡尔曼滤波：基于状态估计的滤波算法，可以用于处理含有随机噪声的信号，具有较好的滤波效果。

5. 无限脉冲响应滤波（IIR滤波）：基于差分方程实现的滤波算法，可以实现高阶滤波，但容易引入数值误差。

6. 有限脉冲响应滤波（FIR滤波）：基于滤波器系数的线性卷积实现的滤波算法，可以实现线性相位滤波，但需要较高的计算复杂度。