C语言软件滤波法：十种实用技巧

本文档深入探讨了单片机C语言编程中常见的十种软件滤波方法，这些方法对于嵌入式系统中的数据采集和处理至关重要。滤波技术旨在减少噪声、平滑信号，提高数据的准确性和稳定性。 1. 限幅滤波法（程序判断滤波）： 这种方法通过设置一个预设的最大偏差值A，新值与旧值之间的差异小于这个阈值时认为是有效的。这种方法能有效抵消偶发性脉冲干扰，但对周期性干扰无能为力，并且可能导致平滑度不足。C语言实现的函数`filter()`会检查并根据这个规则决定新值是否保留。 2. 中位值滤波法： 通过连续采集N个样本（N为奇数），将这些值排序后取中间值作为有效值。这种方法特别适合处理波动性较大的环境，如温度和液位，但可能对快速变化的参数如流量和速度滤波效果不佳。`filter()`函数通过一系列比较操作找到中间值。 3. 算术平均滤波法： 通过计算连续N个采样值的平均值来进行滤波，N值的选择会影响平滑度与灵敏度的关系。N较大时，滤波后的信号更平滑但响应变慢；反之，N小则信号敏感但可能会有较多噪声。此方法适用于随机干扰信号，如一般流量N=12，压力N=4。 除了以上三种，文档还介绍了其他七种滤波方法，包括指数移动平均、滑动窗口平均、自适应滤波、双线性变换滤波、傅立叶滤波、卡尔曼滤波和模糊逻辑滤波等。每种方法都有其适用的场景和特点，工程师在实际应用中需根据具体需求和系统的特性来选择最合适的滤波策略。 掌握这些软件滤波方法不仅有助于提升嵌入式系统的数据处理性能，还能优化系统的稳定性和可靠性。学习和实践这些技术，程序员可以更好地应对各种复杂的传感器输入，提高系统的整体效能。