经典滤波算法解析：中值滤波、均值滤波与更多

本文主要介绍了五种经典的滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法以及中位值平均滤波法，适用于不同类型的信号处理和干扰抑制。 1. 限幅滤波法： 限幅滤波法是一种简单的滤波策略，通过设定两次采样值的最大允许偏差A来判断新值的有效性。当新值与前一次值的差值不超过A时，新值被认为是有效的，否则采用前一次值。这种方法能有效抵抗偶然的脉冲干扰，但无法消除周期性干扰，并且滤波效果较为粗糙。 2. 中位值滤波法： 中位值滤波法适合于处理随机噪声，尤其是针对偶然因素引起的波动。它连续采集N个样本，然后排序并选取中间值作为有效值。这种方法对温度、液位等变化缓慢的参数有良好效果，但对于快速变化的参数（如流量、速度）可能不适用。 3. 算术平均滤波法： 算术平均滤波法通过计算连续N个样本的平均值来过滤信号。N值的选择取决于信号特性和应用需求，较大的N值提供更好的平滑度，但灵敏度降低；较小的N值则相反。该方法适用于有随机干扰且存在平均值的信号，但不适合实时控制和计算资源有限的场合。 4. 递推平均滤波法： 递推平均滤波法，也称为滑动平均滤波法，保持固定长度的样本队列，每次新样本进入队尾，旧样本从队首移除，然后计算队列内所有样本的平均值。此方法对周期性干扰有良好的抑制效果，适用于高频系统的滤波，但灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制能力不足，且消耗内存资源。 5. 中位值平均滤波法： 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，首先去除N个样本中的最大和最小值，然后对剩余的N-2个值求平均。这种方法在抵抗偶然脉冲干扰方面更有效，适合在脉冲干扰较为严重的情况下使用。 这五种滤波算法各有优缺点，选择哪种方法主要取决于待处理信号的特性、抗干扰需求以及计算资源的限制。在实际应用中，可能会根据具体场景灵活组合或改进这些滤波方法，以达到最佳的信号处理效果。