C语言实现滤波算法：限幅、中位值、算术平均法

"这篇文档介绍了10种使用C语言实现的软件滤波方法，包括限幅滤波法、中位值滤波法和算术平均滤波法，并提供了相应的示例代码。这些方法用于处理传感器数据，以消除噪声和干扰，提高测量精度。" 在数字信号处理中，软件滤波是至关重要的一步，特别是在嵌入式系统和实时应用中。C语言因其高效和通用性，常被用来编写滤波算法。以下是这三种滤波方法的详细解释： 1. **限幅滤波法**： - 此方法基于设定一个阈值A，连续两次采样的差值若不超过A，则认为本次采样值有效。否则，认为存在较大干扰，采用上一次的有效值。 - 这种方法简单且易于实现，适用于消除偶然的脉冲干扰，但对周期性或持续的干扰效果不佳。 - 示例代码中展示了如何实现一个简单的限幅滤波器，通过比较新旧值的差值决定是否更新有效值。 2. **中位值滤波法**： - 连续采样N次（N为奇数），将所有采样值排序后选取中间值作为有效值。 - 中位值滤波法能有效抵抗偶然的脉冲干扰，对于缓慢变化的信号如温度、液位有良好效果。 - 但是，对于快速变化的参数（如流量、速度），由于需要多次采样，可能会导致响应延迟。 - 示例代码演示了如何使用冒泡排序找到中位数并返回作为滤波结果。 3. **算术平均滤波法**： - 通过连续取N个采样值求平均，来降低噪声的影响。 - 算术平均滤波法适用于平稳信号，可以平滑信号并降低随机噪声的影响，但会降低系统的动态响应速度。 - 示例代码中，连续采集N个值并计算它们的平均值，返回平均值作为滤波后的结果。 除此之外，还有其他滤波方法，例如滑动平均滤波、指数平均滤波（也称为加权平均滤波）、滑动中位数滤波、卡尔曼滤波等。每种滤波方法都有其适用场景，选择哪种滤波器取决于具体应用的需求，如噪声特性、信号变化速率以及实时性要求。 滤波器设计的关键在于理解噪声特性，选择合适的滤波参数（如N值、阈值A等），并在实际应用中不断优化。在实际工程中，往往需要结合多种滤波方法，通过组合和调整来达到最佳的滤波效果。