请详细说明在C语言中实现限幅滤波、中位值滤波和算术平均滤波的具体方法，并讨论它们在不同应用场景下的优势和局限性。

在C语言中实现这三种滤波算法时，每个方法都有其独特的实现方式和应用场景。首先，限幅滤波依赖于阈值判断来决定是否接受新的采样值，这对于快速滤除偶然的脉冲干扰非常有效。中位值滤波通过排序采样值并选择中间值，可以抵抗脉冲干扰同时保持信号的中位特征。算术平均滤波则是通过计算多个采样值的平均值来降低噪声，适用于平滑相对平稳的信号。

参考资源链接：[C语言实现滤波算法：限幅、中位值、算术平均法](https://wenku.csdn.net/doc/6yc0inn53h?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到代码实现，限幅滤波可能涉及简单的条件判断和变量更新。中位值滤波需要实现排序算法，比如冒泡排序，来找到中位数。算术平均滤波则需要累加所有采样值并除以采样个数。以下是三种滤波方法的示例代码段：

    // 限幅滤波示例代码
    if (abs(new_sample - last_valid_sample) < LIMIT) {
        last_valid_sample = new_sample;
    }
    // 中位值滤波示例代码
    sort(samples, N); // 假设samples为采样数组，N为采样个数
    median_value = samples[N / 2]; // 取中间值作为滤波结果
    // 算术平均滤波示例代码
    sum = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        sum += samples[i];
    }
    average_value = sum / N; // 计算平均值

在选择滤波方法时，需要考虑信号的特性和干扰类型。限幅滤波适用于干扰较为短暂的场景，中位值滤波适合处理包含大量随机噪声的信号，而算术平均滤波对于平稳信号的平滑非常有效。然而，每种方法都有其局限性，如限幅滤波对于持续性干扰处理不佳，中位值滤波存在响应延迟，算术平均滤波则可能影响信号的动态响应。因此，在实际应用中，应根据具体需求选择或组合使用不同的滤波算法。

为了深入理解和掌握这些滤波算法的实现和应用场景，建议查阅《C语言实现滤波算法：限幅、中位值、算术平均法》。该文档详细介绍了这三种滤波方法的实现方式，并提供了具体的示例代码，将帮助你更好地理解如何在C语言中实现这些算法，并在实际项目中应用它们。

参考资源链接：[C语言实现滤波算法：限幅、中位值、算术平均法](https://wenku.csdn.net/doc/6yc0inn53h?spm=1055.2569.3001.10343)