C语言实现十种经典滤波算法：抗干扰与性能优化

本文档深入探讨了十种经典的滤波算法在C语言中的实现，这些滤波方法在处理实际的数字信号处理中具有广泛的应用。以下是每种滤波方式的详细解读： 1. 限幅滤波算法： 这是一种基于程序判断的滤波方法。它通过设定一个最大偏差值A（例如10），每次获取新采样值时，与前一次比较。如果偏差小于等于A，认为采样有效；否则，舍弃新值，保留上次有效值。这种滤波方式有助于抑制偶然噪声的影响，但可能牺牲掉周期性干扰的处理能力，且平滑度有限。 2. 中位值滤波法： 当连续采集N次数据（如N=11，取奇数），将这组数据排序后，选择中间的那个值作为有效值。这种方法适用于抑制随机波动，对诸如温度和液位等缓慢变化的参数有良好的滤波效果，但对于快速变化的参数（如流量、速度）效果不佳。 3. 算术平均滤波： 通过对连续N个采样值进行求平均（例如N=12），可以得到较为平滑的结果。较大的N值提高了信号的平滑性，但降低了响应速度；较小的N值则相反。这种滤波适合处理具有随机干扰的信号，信号波动围绕一个平均值。然而，它对实时性和内存占用有一定的影响，不适合对计算速度要求高的实时控制系统。 4. 其他滤波方式： 文档还介绍了其他几种滤波算法，如滑动平均滤波、指数移动平均滤波、傅立叶滤波、自适应滤波等。每种滤波方法都有其特定的应用场景和优缺点，例如滑动平均滤波通过窗口内的平均值来消除噪声，指数移动平均滤波给予近期数据更大的权重，而自适应滤波则能根据信号特性动态调整滤波参数。 总结来说，本篇文章提供了一系列实用的C语言滤波算法示例，涵盖了从简单到复杂的方法，帮助读者在实际项目中根据信号特性选择合适的滤波策略，提高数据处理的精度和稳定性。理解并掌握这些滤波技术，对于从事电子工程、信号处理或嵌入式开发的工程师来说是非常重要的技能。