C语言经典滤波算法详解：限幅、中位、算术与滑动平均

本文档主要介绍了五种常见的C语言经典滤波算法，用于处理信号噪声和异常值，提高数据的稳定性和可靠性。这些算法在电子设计和实时控制系统中广泛应用： 1. 限幅滤波法 (Programmatic Cutoff Filtering): - 方法：基于经验设定阈值A，若采样值变化小于该阈值，则保留；否则，使用上次有效值。 - 优点：有效对抗随机干扰，如脉冲噪声。 - 缺点：无法抑制周期性干扰，对平滑度有影响。 2. 中位值滤波法: - 方法：采集N个数据（N奇数），取其中位数作为有效值。 - 优点：适合缓慢变化参数，如温度和液位，抗随机波动能力强。 - 缺点：不适合快速变化参数，如流量和速度。 3. 算术平均滤波法: - 方法：连续N个样本求平均，N大时平滑但灵敏度低，N小时平滑度低但灵敏度高。 - 优点：适用于一般随机干扰，信号稳定在一个平均范围内。 - 缺点：实时控制和RAM消耗问题。 4. 递推平均滤波法 (Sliding Average Filtering, 或滑动平均滤波法): - 方法：将N个样本构成队列，新样本入队，旧样本出队，取平均值。 - 优点：对高频振荡有良好抑制，适用于这类系统。 - 缺点：灵敏度相对较低，对脉冲干扰抑制有限，可能积累误差。 5. 中位值平均滤波法 (Pulse-Resistant Average Filtering): - 方法：结合中位值滤波和算术平均，去除最大值和最小值后计算剩余值的平均。 - 优点：综合两种滤波法，能有效应对脉冲干扰。 这些滤波算法的选择取决于具体应用的需求，例如对干扰的敏感程度、数据变化的特性以及实时性能的要求。在C语言编程中，它们可以通过循环结构和数组操作来实现，有助于提高信号的质量，为后续的数据分析和决策提供更可靠的数据基础。