C语言实现的经典滤波算法及其优缺点分析

本文档深入探讨了六种经典的滤波算法在C语言中的实现，针对不同的应用场景提供了解决方案。以下是每种滤波算法的详细介绍： 1. 限幅滤波法（程序判断滤波法） - 方法：通过设定一个允许的最大偏差值（A），当新采样值与上一次值的差小于等于A时，认为该值有效，否则用上次值替换。这种方法有助于去除偶然性干扰，但无法处理周期性干扰。 2. 中位值滤波法 - 方法：连续采集N次数据（通常N为奇数），取其中间值作为有效值。此方法对缓慢变化的参数如温度和液位有良好滤波效果，但对于快速变化的参数如流量和速度不太适用。 3. 算术平均滤波法 - 方法：对N个连续采样值求平均，根据N的大小调整平滑度和灵敏度。适用于随机干扰信号的滤波，但对于计算速度要求高的实时控制可能不理想，且可能占用较多内存。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法） - 方法：将N个连续采样值组成队列，新数据入队尾，旧数据出队头，计算队列平均值。对周期性干扰抑制效果好，但牺牲了灵敏度，且处理脉冲干扰能力有限。 5. 中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法） - 结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，对偶然脉冲干扰有较好抑制，但测量速度较慢，且内存消耗大。 6. 限幅平均滤波法 - 类似于限幅滤波法，同样用于去除偶然性干扰，但没有提及具体的算法细节。 以上滤波算法的选择取决于实际应用的需求，例如信号的特性、干扰类型以及实时性要求。C语言程序的编写将涉及到数组操作、条件判断和循环结构，以实现这些滤波策略。在实际编程过程中，还需要考虑性能优化，如内存管理、循环次数等，以确保算法在实际设备上的高效运行。