C语言实现的10种数字滤波算法详解

"这篇资源提供了10种简单的数字滤波算法，主要应用于处理从8位AD转换器获取的数据。这些算法包括限幅滤波、中位值滤波、算术平均滤波、递推平均滤波和中位值平均滤波，旨在去除噪声，提高信号质量。所有算法都附带了C语言源程序，并且适应于不同类型的滤波需求。" 1. **限幅滤波**: 这是最基础的滤波方法，通过设定一个阈值(A)来限制滤波器的输出变化范围。如果新采样的值与当前有效值的差值大于阈值，则返回当前有效值；否则返回新采样值。这种方法适用于抑制大波动的噪声，但可能无法完全消除小幅度的噪声。 2. **中位值滤波**: 中位值滤波器利用了排序原理，对一定数量(N)的连续采样值进行排序，然后返回中间值。这种方法对于去除离群点（如脉冲噪声）非常有效，但对连续噪声的平滑效果较差。 3. **算术平均滤波**: 这种滤波器计算一段时间内(N)采样值的算术平均，返回平均值作为滤波结果。它能有效地平滑信号，但对突发噪声的响应较慢。 4. **递推平均滤波（滑动平均滤波）**: 类似于算术平均滤波，但它使用一个固定大小的缓冲区来存储N个采样值，每次新采样时将旧值移出，新值移入，然后计算平均。这种方法也适用于连续信号的平滑，但比算术平均滤波对突变响应更快。 5. **中位值平均滤波（防脉冲干扰平均滤波）**: 结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，先对采样值进行中位值处理，然后再进行平均。这种方法在保留中位值滤波抗脉冲干扰能力的同时，通过平均提高了平滑性。 6. **指数平均滤波**: 也称为递归平均或指数衰减平均，它给予最近的采样值更大的权重。这种滤波器对瞬态响应较快，同时保持了良好的平滑效果。 7. **滑窗滤波**: 在一段固定长度的时间窗口内进行滤波，只考虑窗口内的数据，窗口外的数据不参与计算。这种方法适用于处理具有时间相关性的信号。 8. **加权平均滤波**: 根据采样值的时间间隔或重要性分配不同的权重，更近或更重要的采样值有更大的权重。 9. **巴特沃兹滤波器**: 这是一种线性相位的数字滤波器，可以设计成低通、高通、带通或带阻滤波器，具有平坦的通带和陡峭的截止特性。 10. **卡尔曼滤波**: 这是一种基于概率的滤波算法，特别适合处理存在噪声和不确定性的动态系统，它可以利用先验信息优化估计。 这些滤波算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。例如，限幅滤波器适用于防止过大的信号波动，而卡尔曼滤波器则在复杂动态环境中表现优异。选择合适的滤波算法取决于具体的需求，如信号特性、噪声类型以及对实时性和精度的要求。