10种软件滤波技术：从限幅到中位值滤波

"这篇资源提供了10种不同的软件滤波方法的示例程序，涵盖了限幅滤波、中位值滤波法等常见滤波技术，适用于从8位AD转换器获取数据的情况。" 在数字信号处理领域，滤波是至关重要的一个环节，用于去除噪声，提取信号中的有用信息。以下是对提供的10种滤波方法的详细解释： 1. **限幅滤波**： 限幅滤波是一种简单的滤波方式，它通过比较当前采样值与前一次的滤波结果，只有当新值与旧值之间的差异超过设定阈值`A`时，才会更新滤波后的值。这种滤波方法主要用于抑制剧烈的变化，防止因偶然的噪声导致信号突变。 2. **中位值滤波**： 中位值滤波利用了排序算法，例如冒泡法，对连续的N个采样值进行排序，然后返回中间值作为滤波结果。这种方法对于去除离群点（如脉冲噪声）非常有效，因为它不依赖于平均值，而是基于数据的分布位置。 3. **算术平均滤波**： 算术平均滤波是计算过去N个采样值的简单平均，返回的结果是这些值的总和除以N。这种滤波器对平稳的信号有很好的效果，但对突发噪声的抑制能力较弱。 4. **递推平均滤波（滑动平均滤波）**： 递推平均滤波法与算术平均类似，但它使用一个固定大小的缓冲区存储最近的N个采样值，并在每次新采样到来时更新平均值。这种方法比简单的算术平均更实时，因为只需要处理N个值，而不是重新计算所有历史值。 5. **中位值平均滤波法**： 结合了中位值滤波和平均滤波的特点，首先用中位值滤波去除脉冲噪声，然后对去除噪声后的数据进行平均，提高滤波效果。 6. **加权平均滤波**： 加权平均滤波会赋予最近的采样值更大的权重，旧的采样值则逐渐减少权重，这有助于更快速地响应信号变化。 7. **指数移动平均滤波**： 指数移动平均滤波器（也称为指数衰减平均）根据过去的采样值和时间间隔给予不同权重，最近的数据权重更大，旧数据权重逐渐衰减，适合处理连续变化的信号。 8. **滑动窗口滤波**： 在滑动窗口滤波中，只考虑最近一段时间内的采样值，窗口外的数据不再影响结果，这有助于捕捉短期趋势。 9. **卡尔曼滤波**： 卡尔曼滤波是一种更高级的滤波方法，适用于存在随机噪声和系统模型的动态系统，它可以结合预测和更新步骤，给出最优化的估计。 10. **自适应滤波**： 自适应滤波器可以根据输入信号的特性改变其参数，如LMS（最小均方误差）滤波器，可以在线调整权重以适应不断变化的环境。 以上10种滤波方法各有特点，适用于不同的信号处理场景。选择哪种方法取决于具体的应用需求，如噪声特性、信号变化速度以及实时性要求等因素。