传感器数据滤波：10种算法详解及C代码示例

本文档提供了10种不同的滤波算法，包括它们的简要介绍、优缺点，并给出了C语言的示例代码。这些算法主要用于处理传感器数据中的噪声和抖动，确保获取到更为准确的测量结果。算法主要包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、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、限幅消抖滤波法以及IIR滤波。 1. **限幅滤波法**： - 方法：设定一个允许的最大偏差值A，当新值与前一次值的差值不超过A时，新值有效；否则，保持前一次值。 - 优点：能有效抑制脉冲干扰。 - 缺点：对周期性干扰无效，平滑度较低。 2. **中位值滤波法**： - 方法：连续采集N个样本并排序，取中间值作为有效值。 - 优点：对偶发干扰有很好的抑制作用，适用于慢变参数。 - 缺点：不适用于快速变化的参数，如流量、速度。 3. **算术平均滤波法**： - 方法：对一段时间内的数据求平均值，降低噪声的影响。 - 优点：简单易实现，适用于大部分情况。 - 缺点：对瞬态响应较慢，可能会延迟真实信号的传递。 4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**： - 方法：每次新值到来时，更新平均值，如使用新值替换旧值后再求平均。 - 优点：响应速度较快，平滑效果好。 - 缺点：同样可能导致瞬态响应延迟。 5. **中位值平均滤波法**： - 方法：结合中位值滤波和平均滤波，兼顾两者优点。 - 优点：既能抑制脉冲干扰，又具有一定的平滑效果。 - 缺点：计算复杂度相对较高。 6. **限幅平均滤波法**： - 方法：在平均滤波的基础上增加限幅条件，限制数据的波动范围。 - 优点：在保持平滑的同时，防止数据的突然跳跃。 - 缺点：可能会影响快速变化信号的捕捉。 7. **一阶滞后滤波法**： - 方法：新值是旧值和新采样值的线性组合，常用于温度等缓慢变化信号的滤波。 - 优点：响应速度快，适用于缓慢变化的信号。 - 缺点：对快速变化信号的跟踪能力较差。 8. **加权递推平均滤波法**： - 方法：赋予不同时间点的数据不同的权重，最近的值权重更大。 - 优点：能够更好地追踪信号的变化。 - 缺点：需要选择合适的权重分配。 9. **消抖滤波法**： - 方法：通过延迟判断来消除短暂的抖动。 - 优点：有效消除瞬时噪声。 - 缺点：可能会延长响应时间。 10. **限幅消抖滤波法**： - 方法：结合限幅滤波和消抖滤波，提高抗干扰能力。 - 优点：既能防止数据跳跃，又能消除短暂噪声。 - 缺点：可能对快速变化信号的响应不够及时。 11. **IIR滤波**： - 方法：利用反馈机制，实现无限长 impulse response 的滤波效果。 - 优点：设计灵活，可以实现各种滤波特性，如低通、高通、带通等。 - 缺点：需要进行更复杂的数学计算，且可能导致环