数字滤波算法详解：从限幅到中位值平均滤波

"这篇资源主要介绍了五种常用的数字滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法和中位值平均滤波法，适用于不同的AD采样数据处理，以消除噪声和干扰，提高测量精度。" 在数字信号处理领域，滤波是一种关键的技术，特别是在模拟信号转换为数字信号（如通过AD转换器）之后，数字滤波能够去除噪声，提取有用信号。以下是各种滤波方法的详细说明： 1. 限幅滤波法： - A方法：基于设定的阈值A，比较连续两次采样值的差值。如果差值小于等于A，新值被认为是有效的；否则，新值被忽略，采用上一次的值。 - B优点：对偶发的脉冲干扰有较好的抑制效果。 - C缺点：对周期性干扰的抑制不足，可能导致平滑度不佳。 2. 中位值滤波法： - A方法：连续采集N个样本，排序后取中间值作为有效值，N通常取奇数。 - B优点：适合处理慢变化的参数，如温度、液位，能有效对抗偶然波动。 - C缺点：不适合快速变化的信号，如流量、速度，可能错过真实的变化。 3. 算术平均滤波法： - A方法：计算连续N个样本的平均值，N的选择影响平滑度和灵敏度。 - B优点：适用于具有随机干扰的信号，可以得到平均值附近的稳定信号。 - C缺点：计算速度较慢，且需要较多内存，对于实时控制系统可能不适用。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法）： - A方法：保持固定长度N的数据队列，新样本加入队尾，旧样本从队首移除，然后计算平均值。 - B优点：对周期性干扰有良好抑制，适用于高频振荡系统，平滑度高。 - C缺点：灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制不足，内存需求较大。 5. 中位值平均滤波法： - A方法：结合中位值滤波和算术平均滤波，去掉一个最大值和一个最小值后计算剩余数据的平均值。 - B优点：兼顾两种滤波方法的优点，能有效处理脉冲干扰。 - C缺点：计算过程相对较慢，可能不适合需要快速响应的场合。 每种滤波方法都有其适用的场景和局限性，选择合适的滤波算法应根据实际应用中的信号特性、干扰类型以及系统性能要求来决定。在实际项目中，可能还需要根据具体情况进行参数调整和优化，以达到最佳的滤波效果。