八位AD采样滤波策略：限幅、中位值与算术平均示例

本文档深入探讨了在AD采样过程中常见的三种软件滤波方法：限幅滤波法、中位值滤波法以及算术平均滤波法，并提供了相应的示例程序。这些方法对于处理AD采样中的噪声和干扰具有重要意义。 1. 限幅滤波法（Programmatic Cutoff Filtering） - 此方法通过比较连续两次采样的差异来判断数据的有效性。如果新的采样值与前一次的差值小于预设的最大偏差（例如A10），则认为新值有效，否则保留上一次的值。这种方法特别适合于对抗偶然性的脉冲干扰，但对周期性干扰无能为力，且可能会牺牲一定的平滑度。 2. 中位值滤波法（Median Filtering） - 通过连续采样N次（如N=11），将数据排序后取中间值作为有效值。这种方法适用于处理温度、液位这类变化缓慢的参数，可以有效消除波动干扰，但对于快速变化的参数如流量和速度，其效果不佳。 3. 算术平均滤波法（Arithmetic Average Filtering） - 这是通过计算N个连续采样值的平均值来平滑信号。N的大小决定了滤波的特性：大N值提供更好的平滑度但可能降低灵敏度；小N值则相反，牺牲部分平滑度以保持较高的灵敏度。选择N值时需权衡信号质量与响应速度。 在实践中，开发者可以根据具体的系统需求和被测参数特性，灵活选择合适的滤波方法。示例程序代码展示了如何在C语言中实现这三种滤波技术，包括限幅滤波函数`filter()`和中位值滤波函数。理解并应用这些方法有助于提高AD采样的准确性和稳定性，尤其是在工业控制、自动化设备和信号处理等领域。