五种实用滤波算法详解及C代码实践

"《几种实用的滤波器算法.pdf》是一份详细介绍了五种常见的滤波器算法的文档，这些算法在处理数据采集过程中的噪声和干扰方面具有重要作用。以下是每种滤波器的核心内容： 1. 限幅滤波法（程序判断滤波） - 方法：通过比较连续两次采样值的差异，如果差异小于预设阈值（A），则保留本次采样值；否则，弃用本次值，使用上次值。这种方法能抵抗偶发性脉冲干扰，但对周期性干扰无能为力，且可能会牺牲信号的平滑度。 2. 中位值滤波法 - 方法：连续采集N个样本（通常取奇数），取其中位数作为有效值。此方法能有效抵消随机波动，特别适合于缓慢变化的参数如温度和液位，但对于快速变化的数据（如流量和速度）效果不佳。 3. 算术平均滤波法 - 方法：连续取N个样本值进行算术平均，N值大小影响平滑度和灵敏度。适用于随机干扰信号，但不适合对实时性要求高的场景，会消耗较多RAM。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波） - 方法：类似算术平均，但采样值形成一个固定长度的队列，新值入队，旧值出队，最后计算队列平均值。此方法对高频振荡的系统有良好抑制，但灵敏度相对较低，且对脉冲干扰处理较差。 5. 中位值平均滤波法（防脉冲干扰） - 结合了中位值滤波和算术平均滤波，先去掉最大和最小值，再计算剩余值的平均。这能有效减少脉冲干扰的影响，但对偶然脉冲仍有局限，并可能引入误差。 这些滤波器算法各有优缺点，选择哪种取决于具体的测量需求，例如信号特性、干扰类型以及实时性能的要求。掌握这些基础算法，对于实际应用中的数据处理和信号分析具有重要意义。在C语言编程中实现这些算法，可以提升数据采集系统的稳定性及精度，是每个从事IT特别是信号处理领域的工程师必备的技能之一。"