数字滤波算法详解：从限幅到中位值平均滤波

"这篇文档汇总了五种常用的滤波算法，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，主要适用于单片机中的采样滤波应用。每种算法都有其优缺点，适用于不同的信号特性和干扰环境。" 滤波算法是信号处理中的关键步骤，尤其在单片机系统中，用于减少噪声和不稳定因素的影响，提高数据的准确性。以下是对这五种滤波算法的详细说明： 1. **限幅滤波法**： - 该方法基于设定的最大偏差值A，当新采样值与前一次值的差值不超过A时，新值被认为是有效的，否则沿用前一次值。此方法适用于排除偶然的脉冲干扰，但对周期性干扰的抑制能力较弱。 2. **中位值滤波法**： - 中位值滤波法通过连续采样N个值并排序，取中间值作为有效值。这种方法在处理缓慢变化的参数如温度和液位时表现出色，能够有效地过滤偶然的波动干扰，但对于快速变化的信号可能不够理想。 3. **算术平均滤波法**： - 算术平均滤波法涉及连续N个采样值的平均运算，N值的选择影响平滑度和灵敏度。较大的N值提供更高的平滑度但降低灵敏度，适用于随机干扰较强的信号。不同应用场景中，N值的选取有所不同，如流量通常选12，压力选4。 4. **递推平均滤波法**： - 此方法采用固定长度N的队列，新数据进入队尾，旧数据从队首移出，然后计算队列内所有数据的平均值。递推平均滤波器对周期性干扰有很好的抑制效果，适合高频振动系统，但灵敏度较低，且消耗较多RAM。 5. **中位值平均滤波法**： - 这是一种结合了中位值滤波和算术平均滤波的方法，首先去除最大和最小值，然后计算剩余数据的平均值。这种方法综合了两种滤波器的优点，能较好地应对脉冲干扰，但在脉冲干扰严重的环境中仍有局限性。 选择合适的滤波算法取决于系统的需求和噪声特性。例如，限幅滤波适合快速响应且不需高度平滑的数据，而中位值滤波则适用于消除偶然波动。算术平均和递推平均滤波器在处理有随机噪声的信号时较为适用，而中位值平均滤波法则在防止脉冲干扰方面表现优异。在实际应用中，工程师需要根据系统的特点和干扰类型来选择或组合使用这些滤波算法。