滤波算法程序详解：限幅滤波与中位值滤波

"包含多种滤波算法的程序集合，如限幅滤波法和中位值滤波法，适用于AD采集的噪声过滤。" 在信号处理领域，滤波算法是用于去除噪声、平滑数据和提取有用信息的重要工具。在给定的资源中，主要讨论了两种滤波算法，它们都是针对AD(模拟到数字)转换过程中可能出现的噪声和异常值进行处理的方法。 1. 限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 限幅滤波法是一种简单的滤波策略，它基于对连续两次采样值之间差值的限制。基本原理是设定一个允许的最大偏差值A，当新采样值与前一次采样值的差值超过这个阈值时，新值被视为无效，此时采用前一次的有效值作为本次的滤波结果。这种方法能够有效地去除偶发的脉冲干扰，但其缺点在于无法消除周期性干扰，而且滤波后的数据平滑度较低。以下是一个简单的C语言实现示例： ```c #define A 10 unsigned char Value; unsigned char AmplitudeLimiterFilter() { unsigned char NewValue; unsigned char ReturnValue; NewValue = GetAD(); // 获取当前值 if (((NewValue - Value) > A) || ((Value - NewValue) > A))) { ReturnValue = Value; } else { ReturnValue = NewValue; } return (ReturnValue); } ``` 2. 中位值滤波法 中位值滤波法适用于处理偶发的噪声干扰，尤其在温度、液位等变化缓慢的参数测量中表现出色。它的基本步骤是连续采集N个样本（N为奇数），然后将这些样本按照数值大小排序，选取位于中间位置的值作为本次的滤波结果。这种方法对突发的脉冲噪声具有较强的抑制能力，但可能不太适合处理像流量、速度这样变化快速的参数，因为快速变化的信号可能会被错误地视为噪声而被过滤掉。 这两种滤波算法各有优缺点，实际应用中应根据具体场景和需求选择合适的滤波方法。例如，对于受到偶发脉冲干扰的系统，限幅滤波法可能是不错的选择；而对于存在尖峰噪声或需要保留慢变信号的场合，中位值滤波法则更为适用。在某些情况下，还可以结合使用多种滤波算法，以获得更好的噪声抑制和信号恢复效果。