数字滤波算法详解：从限幅到中位值平均滤波

本文主要介绍了数字滤波技术中的一些常见算法，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（防脉冲干扰平均滤波法），这些都是在数字信号处理领域中用于去除噪声、平滑数据的重要方法。 1. **限幅滤波**：限幅滤波是一种简单的滤波方式，主要用于消除较大的突变值。在给定的代码中，设定一个阈值`A`，如果当前采样值与前一次的有效值之差大于`A`，则返回前一次的有效值，否则返回当前采样值。这种方法适用于抑制偶尔出现的极端噪声，但可能无法处理连续变化的信号。 2. **中位值滤波**：中位值滤波利用了排序原理，对一定窗口内的多个采样值进行排序，然后返回中间值作为滤波结果。这种方法对于去除离群点（如脉冲干扰）效果较好，尤其适合于消除偶发的噪声。在示例代码中，使用冒泡法对`N`个采样值进行排序，并返回中间值。 3. **算术平均滤波**：算术平均滤波是将一段时间内采集的`N`个采样值求和后除以`N`，得到的平均值作为滤波结果。这种方法能够平滑信号，但对突变响应较慢。代码中通过循环累加`N`次`get_ad()`的值，然后除以`N`来实现。 4. **递推平均滤波（滑动平均滤波）**：递推平均滤波与算术平均类似，但使用一个固定大小的缓冲区`value_buf`来存储最近的`N`个采样值，每次新采样值到来时，更新缓冲区并计算平均值。这种方法相比算术平均滤波响应速度更快，因为它只考虑最近的数据。在代码中，使用一个环形缓冲区避免数组越界，并且每次迭代更新总和与平均值。 5. **中位值平均滤波**：这种滤波方法结合了中位值滤波和平均滤波的优点，先对`N`个采样值取中位数，然后用这个中位数替换缓冲区中的一个旧值，最后计算所有缓冲区值的平均。这种方法可以同时抑制脉冲噪声和连续噪声，适合于复杂环境下的信号处理。 以上五种滤波算法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体应用需求，例如噪声特性、实时性要求以及对信号细节的保留程度。在实际应用中，还需要根据系统的具体情况（如采样率、噪声特性等）调整参数，如滤波窗口大小`N`和阈值`A`，以达到最佳滤波效果。