经典软件滤波法解析：限幅、中位值与滑动平均

经典软件滤波方法是数据处理中的关键技术，用于减少噪声和异常值，提高信号的稳定性和精度。本文将详细介绍六种常见的经典滤波方法：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（滑动平均）、中位值平均滤波法以及限幅平均滤波法。 1. **限幅滤波法**（程序判断滤波法）： - 该方法通过设定允许的最大偏差值，当新值与前一次的偏差小于这个阈值时，认为是有效值；否则，用上次值替换。限幅滤波法能有效抵抗随机脉冲干扰，但不能处理周期性干扰，平滑度有限。 2. **中位值滤波法**： - 通过连续采集奇数个样本，取中间值作为有效值。这种方法适用于缓慢变化的参数，如温度和液位，可以抑制波动，但不适合快速变化的数据，如流量和速度。 3. **算术平均滤波法**： - 对N个连续采样值求平均，N值不同会影响平滑度和灵敏度。算术平均法适用于随机干扰信号，但对于实时性要求高的场合不适用，可能消耗较多RAM。 4. **递推平均滤波法（滑动平均）**： - 基于队列原理，每次添加新数据并丢弃最旧数据，进行算术平均。适合高频振荡系统，但灵敏度较低，且对脉冲干扰抑制效果一般，同样可能消耗较多RAM。 5. **中位值平均滤波法**： - 结合中位值滤波和算术平均，去除非中心的最大值和最小值后计算剩余值的平均。此方法能有效抵抗脉冲干扰，但速度较慢且占用内存。 6. **限幅平均滤波法**： - 是限幅滤波与递推平均的结合，新数据首先接受限幅检查，然后参与平均。此方法综合了限幅滤波和滑动平均的优点，对脉冲干扰有一定的抑制能力，但处理速度和内存需求较高。 每种滤波方法都有其适用的场景和限制，选择合适的滤波技术要考虑系统的具体需求，如信号特性、实时性要求、资源可用性等因素。在实际应用中，可能需要根据实际情况调整参数或组合使用多种滤波方法以达到最佳效果。