C语言实现数字滤波：方法与代码示例

本文档主要介绍了如何使用C语言实现数字滤波，特别是在工业过程控制系统中的应用。数字滤波在处理受到干扰的传感器数据时起着关键作用，有助于提高测量系统的可靠性。文档详细介绍了两种常用的数字滤波方法： 1. 程序判数滤波：这种方法针对因随机干扰或传感器不稳定导致的信号失真。通过预先设定的允许最大偏差△×（X），程序比较连续两次采样值的差。如果差值超过△×，则认为是干扰，忽略这次采样，使用上次的有效值；反之，本次采样值有效。该函数`program_detect_filter`接受一个包含上次和本次采样值的一维数组`old_new_value[]`，以及经验参数X，返回有效采样值。 ```c float program_detect_filter(float old_new_value[], float X) { float sample_value; if (fabs(old_new_value[1] - old_new_value[0]) > X) { sample_value = old_new_value[0]; } else { sample_value = old_new_value[1]; } return sample_value; } ``` 2. 中值滤波：这种方法适用于参数变化较慢的情况，通过对连续输入N个（通常为奇数）值求中位数作为本次采样值。对于变化平稳的数据，中值滤波能够较好地平滑数据，但对快速变化的参数（如流量和自然伽玛）可能不适用。中值滤波的实现函数为`middle_filter`，它接收一个包含N个连续输入值的数组`middle_value[]`和计数器`count`。 ```c float middle_filter(float middle_value[], int count) { // 中值滤波的具体实现逻辑 } ``` 文档还提到，这些C语言函数具有一定的通用性，适合在TurboC2.0环境下编译，并已成功在研华IPC-610/386机上测试，适用于大多数PC机和兼容设备。通过学习和实践这些滤波方法，工程师可以更好地处理工业控制系统中的信号干扰问题，提升数据的准确性和可靠性。