单片机软件滤波六种策略：限幅、中位、算术、滑动及混合方法详解

本文主要介绍了单片机软件滤波的几种常用方法，这些方法旨在通过算法处理单片机采集的数据，以提高数据的稳定性和准确性，减少噪声干扰。以下是详细介绍： 1. 限幅滤波法（程序判断滤波法）：这种方法基于经验设置一个允许的最大偏差值，如果新值与旧值之差小于这个阈值，认为数据有效，否则替换旧值。此方法可以有效抵抗随机噪声，但无法处理周期性干扰，且滤波效果取决于预设的阈值，平滑度有限。 2. 中位值滤波法：通过对连续N次采样值进行排序并取中间值作为有效值，这种方法能抑制随机波动，适合于缓慢变化的参数如温度和液位，但不适合快速变化的流量和速度。 3. 算术平均滤波法：通过计算连续N个样本的平均值，可以根据需要调整N的大小来平衡平滑度和灵敏度。适用于随机干扰较多的信号，但可能不适合实时控制和内存紧张的情况。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法）：以队列形式存储N个数据，新数据入队尾，旧数据出队首，再进行算术平均。这种方法对周期性干扰有良好抑制，但牺牲了一定的灵敏度，对脉冲干扰抑制不佳。 5. 中位值平均滤波法：结合了中位值滤波和算术平均滤波，能更好地抵抗脉冲干扰，但牺牲了响应速度和内存使用。 6. 限幅平均滤波法：这种滤波方法是限幅滤波与算术平均的结合，限制了数据范围后再进行平均，有助于消除极端值的影响。 选择哪种滤波方法取决于具体的应用场景，例如所需的数据稳定性、实时性、抗干扰能力以及可用硬件资源。每种方法都有其适用的信号类型和性能特点，设计师应根据实际需求进行权衡和选择。掌握这些软件滤波技术对于提升单片机系统的数据处理能力至关重要。