10种经典软件滤波方法详解：限幅、中位值与滑动平均

本文主要探讨了基础电子领域中十种经典的软件滤波方法，这些方法在处理信号噪声和异常值时具有重要的应用价值。以下是详细介绍： 1. 限幅滤波法（程序判断滤波法）： - 方法：通过设定一个最大允许偏差值A，每次采集新值时，若新值与前一次值的差小于等于a，则认为新值有效；否则，丢弃新值，保留前一次值。这种方法能有效对抗突发的脉冲干扰。 - 优点：对偶然性干扰有良好的抑制作用，但无法消除周期性干扰，并且可能导致平滑度不足。 2. 中位值滤波法： - 方法：连续采集N个数据（通常为奇数），将它们排序后取中间值作为有效值。这能抵消随机波动，尤其适合于缓慢变化的参数，如温度和液位。 - 优点：对随机波动有很好的抵抗能力，但对快速变化的参数如流量和速度的响应较弱。 3. 算术平均滤波法： - 方法：对连续N个采样值进行算术平均，N值的选择根据被测参数类型调整，如流量N=12，压力N=4。此法适用于信号有明显平均值的随机干扰，但可能牺牲灵敏度。 - 优点：适用于信号波动范围小的情况，对随机噪声有一定的过滤效果，但不适合实时高速计算。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法）： - 方法：采用固定长度的队列存储N个数据，新数据入队，旧数据出队，计算平均值。N值选择根据具体应用调整。对周期性干扰有良好抑制，平滑度较好。 每种滤波方法都有其适用场景，选择合适的滤波器对于保证电子设备的稳定性和准确性至关重要。理解并灵活运用这些经典方法，可以有效地提高信号的质量，减少误差，提升电子系统性能。在实际应用中，需要根据具体的需求和信号特性来权衡各种滤波方法的优缺点，以达到最佳的滤波效果。