AD采样滤波技术：10种方法详解

本文主要探讨了10种用于AD采样的软件滤波方法，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，每种方法都有其独特的优缺点，适用于不同类型的信号处理。 1. 限幅滤波法： - 方法：设定允许的最大偏差值A，当新值与上次值的差值不超过A时，新值有效；若超过，则保持上次值不变。 - 优点：能够有效抵抗偶然脉冲干扰。 - 缺点：无法抑制周期性干扰，且平滑度较低。 2. 中位值滤波法： - 方法：连续采样N次，将N个值排序后取中间值作为有效值。 - 优点：对偶然波动干扰有良好效果，适用于变化缓慢的参数。 - 缺点：不适合快速变化的参数如流量和速度。 3. 算术平均滤波法： - 方法：连续N次采样值求平均，N值的选择影响平滑度和灵敏度。 - 优点：适用于随机干扰信号的滤波，特别是一些平均值稳定的信号。 - 缺点：实时控制中可能不适用，消耗RAM较多。 4. 递推平均滤波法： - 方法：固定队列长度N，新数据入队尾，旧数据出队首，N个数据平均。 - 优点：抑制周期性干扰，适用于高频振荡系统，平滑度高。 - 缺点：灵敏度低，对脉冲干扰抑制不足，不适用于严重脉冲干扰场景，消耗RAM较多。 5. 中位值平均滤波法： - 方法：结合中位值滤波和算术平均滤波，去除最大和最小值后求平均。 - 优点：兼顾两种滤波方法的优点，能消除脉冲干扰的偏差。 - 缺点：计算速度较慢，对快速变化信号不理想。 这些软件滤波方法在实际应用中，可以根据具体系统的特性和干扰类型来选择合适的滤波算法，以提高AD采样数据的准确性和稳定性。例如，在温度测量中，中位值滤波可能是不错的选择，而在流量监测中，递推平均滤波可能更合适。选择滤波方法时，还需要考虑计算资源、实时性需求以及抗干扰能力等因素。