滤波算法详解：10大经典方法

本文介绍了工程中常用的10种滤波算法，包括限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波法、中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法以及限幅消抖滤波法，旨在帮助理解和应用这些滤波技术以消除噪声和干扰。 1. **限幅滤波**：限幅滤波是一种简单有效的滤波方法，主要用于抑制偶然的脉冲干扰。它通过设定两次采样的最大偏差值，若新值与上次值之差超过该值，则忽略本次值，采用上次值作为有效值。这种方法对随机干扰有较好效果，但对周期性干扰无能为力，且平滑度较低。函数原形`FloatFilterLimit`用于实现此功能。 2. **中位值滤波**：适用于消除偶然波动干扰，特别是对温度、液位等变化缓慢的参数。它连续采集N个（奇数）样本并按大小排序，取中间值作为有效值。中位值滤波对快速变化的参数可能不适用。函数原形`FloatFilterMiddle`用于实现中位值滤波。 3. **算术平均滤波**：通过对连续N个样本进行算术平均来过滤随机干扰，适用于波动在一定范围内变化的信号。大N值提供更好的平滑度，但降低灵敏度。小N值则相反。例如，流量通常取N=12，压力取N=4。然而，这种方法在计算速度要求高的实时控制系统中可能不理想，且消耗较多内存。 4. **递推平均滤波法**（滑动平均滤波法）：这是一种动态的平均方法，队列长度固定，新数据加入队尾，旧数据移除队首，然后计算队列内的平均值。这种方法对周期性干扰有较好的抑制作用，适用于高频系统，但灵敏度较低，对偶发的脉冲干扰抑制不足。N值的选择根据具体应用场景调整。 以上滤波算法各有优缺点，选择哪种滤波器取决于应用的具体需求，如抗干扰能力、实时性、计算复杂度等因素。其他未详细展开的滤波算法，如中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法和限幅消抖滤波法，也都有各自的适用场景和特点，需要根据实际问题进行选择和设计。理解这些滤波算法的工作原理和适用条件，能够帮助我们更好地处理各种传感器数据，提高系统的稳定性和精度。