数字滤波算法实现与源码解析

"该资源提供了一系列的数字滤波算法实现，包括限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波（滑动平均滤波）以及中位值平均滤波法，适用于从8位AD转换器获取数据的场景。这些算法有助于去除噪声，提升信号质量。" 数字滤波在电子工程和信号处理领域至关重要，它主要用于去除噪声、平滑信号或提取有用信息。以下是对给定文件中列出的五种数字滤波算法的详细解释： 1. **限幅滤波**： 这种滤波方法基于设定的阈值A，新采样的值与前一有效值进行比较。如果新值与有效值之差超过阈值A，则返回前一有效值，否则返回新值。这种方法简单且快速，但可能无法完全消除快速变化的噪声。 2. **中位值滤波**： 中位值滤波通过计算一段时间内（N个样本）采样值的中位数来过滤噪声。这种方法对消除偶发的尖峰噪声（如脉冲干扰）特别有效，但可能会减慢响应速度。 3. **算术平均滤波**： 算术平均滤波是将一段时间内N个采样值相加然后除以N，得到平均值作为滤波结果。这种滤波器可以平滑信号，但对高频噪声的抑制效果一般。 4. **递推平均滤波（滑动平均滤波）**： 递推平均滤波是算术平均滤波的变种，使用一个固定大小的缓冲区存储最近的N个采样值，每次新采样到来时，旧值被替换，新的平均值由缓冲区内的所有值求和后除以N得出。这种方法响应速度快于算术平均滤波，但对短期突变的响应较慢。 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，先对一段时间内的N个采样值取中位数，然后用这个中位数去替换原始缓冲区中的一个值，再计算新的平均值。这种方法能有效防止脉冲干扰，同时保持对信号变化的一定敏感度。 以上五种滤波算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际应用中，应根据系统的具体需求选择合适的滤波方法，例如信号的噪声特性、实时性要求、处理速度等。同时，滤波参数（如N的值、阈值A等）也需要根据实际信号和噪声的统计特性进行调整以达到最佳滤波效果。