软件滤波技术：限幅、中位数与算术平均法

"本文介绍了10种软件滤波方法，主要关注了限幅滤波法、中位值滤波法和算术平均滤波法。这些方法常用于处理从模拟到数字转换（AD转换）后的数据，以消除噪声和干扰。" 在软件滤波领域，针对从模拟信号采集到的数字数据，有多种方法可以用来去除噪声和不稳定因素。以下是三种常见的滤波方法： 1. **限幅滤波法**： - **方法**：设定一个最大偏差值A，比较相邻两次采样的值。如果新值与旧值之差小于等于A，则认为新值有效；如果差值大于A，则保留旧值，丢弃新值。 - **优点**：能有效地排除由于瞬时干扰导致的脉冲噪声。 - **缺点**：对周期性干扰无能为力，且平滑效果不佳。例如，在代码中，定义A为10，并通过函数`filter()`实现滤波，返回有效值。 2. **中位值滤波法**： - **方法**：连续采样N次，将N个值排序，取中间值作为有效值。通常选择奇数N以确保在排序后有一个明确的中间值。 - **优点**：对偶发的波动干扰有良好抑制效果，适用于缓慢变化的参数，如温度和液位。 - **缺点**：对于快速变化的参数，如流量和速度，可能不适合，因为中位值可能会丢失快速变化的信息。 3. **算术平均滤波法**： - **方法**：连续取N个采样值，计算它们的平均值，以得到平滑结果。N的选择影响滤波效果：大N提供更好的平滑度，但灵敏度降低；小N则相反，平滑度较差，但对信号变化敏感。 - **N值选取**：N的大小需根据具体应用的需求和系统的动态特性来确定，以平衡平滑度和灵敏度之间的关系。 除了以上三种方法，还有其他滤波技术，如移动平均滤波、加权平均滤波、滑动平均滤波、指数平均滤波、卡尔曼滤波、巴特沃斯滤波等，它们各自有不同的适用场景和性能特点。例如，移动平均滤波和加权平均滤波是算术平均滤波的变体，可以通过不同权重分配来优化滤波效果；指数平均滤波器考虑了历史数据的重要性，最近的数据影响更大；卡尔曼滤波是一种更为高级的滤波算法，适用于含有随机噪声和系统不确定性的情况；而巴特沃斯滤波器则是一种线性滤波器，能够提供平滑的频率响应。 在实际应用中，选择合适的滤波方法需要考虑系统噪声特性、信号变化速度、系统响应时间以及计算资源等因素。通过实验和分析，可以确定最能满足需求的滤波策略。