数字滤波算法详解：五种方法应对噪声干扰

本文档主要探讨了五种常见的数字滤波算法在模拟信号处理中的应用，特别是在8位AD（模拟到数字转换器）数据采集中的噪声抑制和信号平滑。以下是每种滤波方法的详细介绍： 1. **限幅滤波**: 这种简单的方法通过比较连续两次采样的差值（`new_value - value`），如果这个差值超过预设阈值A（例如A10），则保持上一次的有效值（`value`）不变，防止极端值对后续处理的影响。它主要用于抑制瞬态噪声。 2. **中位值滤波法**: 通过将N（如N11）个连续采样值存储在一个缓冲区`value_buf`中，然后使用冒泡排序算法找到中间值作为结果。这种方法能有效抵抗极端值和突发脉冲干扰，因为它对最大和最小值不敏感，取的是一个分布中心点。 3. **算术平均滤波法**: 通过对N（如N12）个样本求和，然后除以N得到平均值，这种方法强调的是所有样本的加权平均，适用于信号趋势较为平稳的情况。在计算过程中，每次新采样值加入后，旧值会被替换。 4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**: 也称为滑动窗口或移动平均，同样考虑N个连续样本（存储在`value_buf`数组中），但随着新样本的加入，最旧的样本会被移除。这种滤波方式适合于实时处理且需要较快响应的系统，因为它能够快速适应变化。 5. **中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）**: 类似于中位值滤波，但采用平均的方式，选择样本缓冲区`value_buf`中的中位数作为结果，这样可以进一步减少尖峰脉冲对结果的影响。这种方法特别适合在有强烈脉冲噪声的环境中使用，因为它对突发的异常值具有较强的抗干扰能力。 这些数字滤波算法在实际应用中，根据信号特性和噪声特性选择合适的滤波器可以显著提高数据的质量，尤其是在工业控制、信号处理和电子设备中，对于稳定输出和准确度有重要意义。通过调整参数如A、N，工程师可以根据具体需求定制滤波效果。