软件滤波法详解：10种AD采样优缺点对比与实例

本文档深入探讨了10种不同的软件滤波方法在AD采样中的应用，这些方法包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（滑动平均）、中位值平均滤波法以及限幅平均滤波法。每种滤波方法都有其独特的优缺点，适用于不同的应用场景。 1. 限幅滤波法：通过设定阈值判断采样值的变化，能有效抑制偶然脉冲干扰，但无法处理周期性干扰，且平滑度有限。 2. 中位值滤波法：利用N个采样值的中间值作为有效值，适合处理波动干扰和缓慢变化参数，但不适合快速变化的数据。 3. 算术平均滤波法：适用于一般随机干扰，提供信号平滑，但对高速度信号和实时控制要求不适用，且可能消耗较多RAM。 4. 递推平均滤波法（滑动平均）：能有效抑制周期性干扰，但牺牲灵敏度，对脉冲干扰抑制能力有限，同样需要关注RAM消耗。 5. 中位值平均滤波法：结合中位值和算术平均，能较好地抵抗脉冲干扰，但处理速度较慢。 6. 限幅平均滤波法：基于限幅原理，针对脉冲干扰有较好的抑制作用，但同样存在对周期性干扰处理不足的问题。 每种滤波方法的选择应考虑实际应用中的干扰特性、数据变化速率、实时性需求以及硬件资源。在实际工程中，可能需要结合多种滤波方法，根据具体情况进行优化，以达到最佳的信号处理效果。在编程实现时，除了算法设计外，还需要注意性能优化，如合理设置参数、减少不必要的计算等，以提高系统的整体性能和稳定性。