常用滤波算法详解：限幅、中位、算术与滑动平均

本文档主要介绍了几种经典滤波算法，对于初入IT领域的技术人员来说，理解和掌握这些基本原理和应用至关重要。以下是对五种常见滤波算法的详细解析： 1. 限幅滤波法（程序判断滤波）：这种方法通过设定阈值A来判断采样值的变化，若变化小于阈值，则认为数据有效，否则弃用并保留上次值。该算法可以有效抵抗偶然因素导致的脉冲干扰，但无法处理周期性干扰，且平滑度有限。 2. 中位值滤波法：此法采集N个数据（N通常为奇数），将它们排序后取中间值作为有效值。它对缓慢变化的参数如温度和液位有很好的滤波效果，但对于快速变化的参数如流量和速度则不适用。 3. 算术平均滤波法：通过连续N个采样值的加权平均，N值的选择取决于测量对象（如流量N=12，压力N=4）。这种滤波适合随机干扰的信号，但可能牺牲灵敏度，不适合实时控制且消耗内存资源。 4. 递推平均滤波法（滑动平均）：将N个连续采样值组成队列，按照先进先出原则操作。这种方法对周期性干扰有较好的抑制，但灵敏度较低，对脉冲干扰的处理能力较弱，对RAM需求较高。 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，通过去掉最大值和最小值，再计算剩余数据的平均值，适用于消除脉冲干扰。其适用范围介于前两者之间，但同样存在灵敏度较低的问题。 这些滤波算法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景，如信号特性、实时性要求、抗干扰能力和资源限制等。理解并熟练运用这些基础技术，是进行有效信号处理和数据分析的关键步骤。在实际工程设计中，可能还需要根据实际情况调整参数，优化滤波效果。