软件滤波技术：10种方法的代码实现

本文将介绍10种不同的软件滤波方法，并提供相关的示例程序，这些方法包括限副滤波、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（滑动平均滤波法）以及中位值平均滤波法，适用于处理从AD转换器获取的数据。 1. **限副滤波**：限副滤波是一种简单且有效的滤波方法，用于限制数据的波动范围。在给定的示例中，定义了一个常量`A`来设置阈值，如果新采样的值与当前有效值的差值大于`A`，则返回当前有效值，否则返回新采样的值。这种方法可以防止快速跳变的噪声影响结果。 2. **中位值滤波法**：中位值滤波法主要用于去除噪声，特别是尖峰噪声。示例中，首先采集`N`个数据点并进行冒泡排序，然后返回排序后数组的中间值。这种方法对消除孤立的异常值非常有效，但可能会牺牲一部分实时性。 3. **算术平均滤波法**：此方法是通过计算一段时间内多个采样值的平均值来平滑信号。示例中，连续`N`次读取AD数据，然后求和并除以`N`，得到的平均值作为滤波后的结果。算术平均滤波法适用于缓慢变化的信号，但对于快速变化的信号可能会导致响应延迟。 4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**：递推平均滤波法是在算术平均滤波的基础上，使用一个固定大小的缓冲区存储历史数据，每次新采样值到来时，将旧值移出，新值移入，并计算新的平均值。这种方法同样可以平滑信号，且比算术平均滤波响应更快，但对突发噪声的抑制能力较弱。 5. **中位值平均滤波法**：结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，适用于防脉冲干扰。在示例中，先对`N`个数据点取中位数，然后计算这`N`个数据的平均值，这样既能去除异常值，又能平滑信号。 除了上述5种方法，还有其他滤波技术未在提供的内容中完全展示，如指数平均滤波、加权平均滤波、滑动窗口滤波等。软件滤波在信号处理领域广泛应用，例如在传感器数据处理、图像处理、音频处理等多个领域。选择哪种滤波方法取决于应用的具体需求，如信号特性、噪声类型、实时性要求以及计算资源限制等因素。在实际应用中，可能需要结合多种滤波方法，或者通过参数调整来优化滤波效果。