如何在C语言中实现限幅滤波、中位值滤波和算术平均滤波，以及它们各自的应用场景和优缺点是什么？请结合示例代码进行说明。

在C语言中实现滤波算法是数字信号处理领域中常见的任务，特别是在嵌入式系统和实时数据分析中。限幅滤波、中位值滤波和算术平均滤波是三种基础且广泛使用的滤波技术，它们各自有不同的应用场景和优缺点。

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)

**限幅滤波法**：
- 限幅滤波是一种简单的异常值抑制技术。在C语言实现时，通常会设置一个最大允许变化的阈值，连续两次采样的差值如果超过这个阈值，就认为当前采样值是异常的，并用上一次的值代替。这种方法适用于消除单次错误数据，但对周期性的干扰处理不足。

- 示例代码：

    float limited_value(float current_sample, float last_valid_sample, float threshold) {
        float diff = fabs(current_sample - last_valid_sample);
        if (diff > threshold) {
            return last_valid_sample; // 限幅处理，使用上一个有效值
        } else {
            return current_sample; // 当前值在阈值范围内，认为有效
        }
    }

**中位值滤波法**：
- 中位值滤波通过选择连续采样值的中间值来达到滤波的效果。这种方法对于消除偶数次的异常值非常有效，尤其适用于处理缓慢变化的信号。

- 示例代码：

    int median_value滤波(int samples[], int count) {
        // 对数组进行排序（这里使用冒泡排序作为示例）
        for (int i = 0; i < count - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < count - i - 1; j++) {
                if (samples[j] > samples[j + 1]) {
                    int temp = samples[j];
                    samples[j] = samples[j + 1];
                    samples[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
        // 返回中间值
        return samples[count / 2];
    }

**算术平均滤波法**：
- 算术平均滤波是通过计算连续N个采样值的平均数来降低噪声的影响。这种方法适用于信号变化平稳的场合，但可能会降低信号的动态响应。

- 示例代码：

    float average_value滤波(float samples[], int count) {
        float sum = 0;
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            sum += samples[i];
        }
        return sum / count; // 计算平均值
    }

在选择滤波方法时，需要考虑信号的特性、噪声类型、系统对实时性和准确性的要求等因素。例如，限幅滤波适合快速响应的场景，中位值滤波适合于缓慢变化的信号，算术平均滤波适合于噪声较小的稳定信号。在复杂的应用中，可以根据需要组合不同的滤波方法来达到更好的效果。

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)