经典滤波算法解析与C语言实现

"这篇资源主要介绍了经典滤波算法在C语言中的实现，涵盖了限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法以及中位值平均滤波法。这些算法主要用于处理传感器数据，消除噪声，提高信号质量。" 1. 限幅滤波法是一种简单的滤波技术，它通过设定一个允许的最大偏差值A，当连续两次采样的值之差不超过A时，新值被认为是有效的；如果超过这个阈值，则采用上次采样值作为有效值。这种方法能有效过滤偶然的脉冲干扰，但无法应对周期性干扰，并且滤波效果平滑度较低。 2. 中位值滤波法则连续采集N个样本，将它们排序后取中间值作为当前的有效值。这种滤波方式对偶发的波动干扰有很好的抑制效果，尤其适用于变化缓慢的参数，如温度和液位。然而，对于快速变化的参数，如流量和速度，它可能不适用。 3. 算术平均滤波法是通过连续N个采样值的算术平均来获取滤波结果。N值的选择直接影响滤波效果：大N值提供更好的平滑度，但灵敏度降低；小N值则反之。这种滤波器适用于有随机干扰且存在平均值的信号，但不适合需要快速响应或实时控制的应用，同时会占用较多的内存资源。 4. 递推平均滤波法，也称为滑动平均滤波，利用固定长度N的队列，新数据加入队尾，旧数据从队首移除，队列中剩余的数据进行平均。这种方式增强了对周期性干扰的抑制，适用于高频振荡系统，但其灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制不足，且同样存在内存消耗问题。 5. 中位值平均滤波法结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，首先去除N个采样值中的最大和最小值，然后计算剩余值的平均，N通常在3到14之间。这种方法能更好地抵抗脉冲干扰，同时保持一定的滤波效果。 在实际应用中，滤波算法的选择应根据系统特性和干扰类型来定，例如，对于噪声较大但变化缓慢的参数，可以考虑使用中位值滤波或算术平均滤波；而对于快速变化的信号，递推平均滤波可能是更合适的选择。在C语言中实现这些算法，需要编写相应的代码结构，如循环、数组操作和条件判断，以确保算法能够正确地处理输入数据，提供稳定的滤波输出。