软件滤波算法原理与比较：从限幅到中位值平均

本文主要介绍了六种常见的软件滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法、中位值平均滤波法和限幅平均滤波法，每种方法都有其独特的工作原理、优缺点以及适用场景，并提供了相应的源码实现。 1. **限幅滤波法**（程序判断滤波法） - 原理：设定一个最大偏差值A，新值与前值比较，若差值不超过A，则新值有效；超过则用前值代替。 - 优点：能有效抵挡偶然的脉冲干扰。 - 缺点：无法消除周期性干扰，平滑度较低。 2. **中位值滤波法** - 原理：连续采样N次，排序后取中位数作为有效值。 - 优点：对波动干扰有良好效果，适合慢变参数。 - 缺点：不适用于快速变化的参数，如流量、速度。 3. **算术平均滤波法** - 原理：连续N个采样值求平均，N值决定平滑度与灵敏度。 - 优点：适用于随机干扰信号，平滑度与灵敏度可调。 - 缺点：计算量大，不适合实时控制且消耗内存。 4. **递推平均滤波法**（滑动平均滤波法） - 原理：固定长度N的队列，新值入队，旧值出队，计算平均值。 - 优点：对周期性干扰有强抑制，适用于高频系统。 - 缺点：灵敏度低，对脉冲干扰抑制不足，内存消耗大。 5. **中位值平均滤波法**（防脉冲干扰平均滤波法） - 原理：结合中位值滤波与算术平均，去除最大最小值后求平均。 - 优点：结合两种滤波器优点，消除脉冲干扰误差。 - 缺点：计算速度慢，内存消耗较大。 6. **限幅平均滤波法** - 原理：类似限幅滤波法，但结合平均值处理，具体实现未详述。 这些滤波算法在实际应用中需根据具体干扰类型、信号特性及实时性需求来选择。例如，对于温度测量，可能选择限幅滤波法或算术平均滤波法；而对于快速变化的流量或速度，中位值滤波法或递推平均滤波法可能是更好的选择。在设计滤波器时，还需要考虑到计算效率和存储空间的限制。通过源码实现，可以更好地理解和应用这些滤波算法。