五种实用数字滤波算法详解：限副、中位、算术与滑动平均

本文档主要探讨了数字滤波算法在数字信号处理中的应用，特别是在8位模拟到数字转换（ADC）后的数据处理中。针对常见的数字滤波方法，作者提供了五个实用的子程序实现示例： 1. 限幅滤波：该滤波方法通过比较当前采样值(new_value)与历史有效值(value)的差值，如果新值超过预设阈值(A)，则限制新值，保持滤波后的值稳定。这种简单但直观的策略有助于减少信号噪声。 2. 中位值滤波法：利用冒泡排序算法对连续N个采样值进行排序，然后返回中间值作为滤波结果。这种方法对突发脉冲干扰有很好的抑制作用，因为中位值不受极端值的影响。 3. 算术平均滤波法：计算N个采样值的平均值作为结果。平均滤波是低通滤波的一种，能够平滑数据，去除高频噪声，但可能会对快速变化的信号造成滞后。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法）：又称为“滑窗”或“滚动窗口”滤波，每次只考虑最近N个采样值，不断将旧值替换为新值，再计算新的平均值。这种方法灵活性较高，可以根据窗口大小调整响应速度和抗干扰能力。 5. 中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）：结合了中位值滤波的抗干扰特性与算术平均滤波的信号平滑效果。它不是简单地取中位数，而是对一个窗口内的数据取平均值，从而在一定程度上降低脉冲噪声的影响。 这些滤波算法都是数字信号处理中常用的技术，选择哪种方法取决于应用场景的具体需求，比如需要快速响应还是抑制高频噪声，或者对信号的实时性和稳定性有特殊要求。理解并熟练掌握这些基本的数字滤波原理和实现方法，对于设计和优化数字信号处理系统至关重要。