C语言实现的十种数字滤波算法详解

本文主要探讨了10种在C语言环境下实现的简单数字滤波算法，适用于信号调理领域的基本信号处理技术。这些算法旨在改善数字信号的质量，减少噪声和不规则性，常用于信号采集、通信和数据分析等领域。 1. 限副滤波: 这是一种基于阈值的滤波方法，通过定义一个常量A（本例中设为10），对连续的AD采样值进行比较。如果新值与前一个值之差超过预设阈值A，则保留前一值作为滤波后的结果；否则，采用新值。这种滤波有助于抑制短时间内显著偏离趋势的异常值。 2. 中位值滤波法: 该方法利用排序（此处使用冒泡排序）找出一组（N=11）连续采样值的中位数作为输出。中位数不受极端值影响，能有效抵抗随机噪声，提供较为平滑的结果。这种方法适合于信号中存在异常值或随机干扰的情况。 3. 算术平均滤波法: 这是一种基本的平均滤波，计算N个（N=12）连续采样值的平均值。通过对数据集求和然后除以N得到滤波后的结果，该方法可以平滑信号的趋势，但可能会拉伸信号周期。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法): 也基于平均，但它使用一个缓冲区（数组）存储最近N个采样值（N同样为12）。每次新值到达时，将旧值替换并重新计算平均。这种方法动态更新平均值，适用于实时应用中，如移动窗口内的信号平滑。 5. 中位值平均滤波法: 结合了中位数和平均的特性，通过先求取一定长度的样本序列的中位数，再取其平均作为输出，既抵抗了极端值的影响，又保持了信号的连续性。这在信号具有异常且需要平滑但不失真度较高的场景中特别有用。 以上这些滤波算法在实际应用中可以根据具体需求进行参数调整，如滤波器长度、阈值等。C语言的实现简洁明了，便于理解和实现，但在处理大量数据时要注意效率问题。每种方法都有其适用性和局限性，选择合适的滤波器能够优化信号处理的效果。