经典滤波算法详解：从限幅到中位值平均滤波

"经典滤波算法设计的必备资料" 在电子设计和信号处理领域，滤波算法扮演着至关重要的角色，其主要目标是去除噪声，提取有用信号。本篇资料详细介绍了几种经典滤波算法，包括限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法以及中位值平均滤波法。 1. 限幅滤波法是一种基于程序判断的方法，通过设定一个最大偏差值A，当新采样值与前一次采样值之差不超过A时，新值被视为有效；若超过A，则采用前一次值。这种方法能有效抵挡偶然的脉冲干扰，但无法消除周期性干扰，且平滑度不足。 2. 中位值滤波法适用于对抗偶发的波动干扰，尤其是对于温度、液位等变化缓慢的参数。该方法通过连续采样N次并排序，取中间值作为有效值。然而，对于快速变化的参数，如流量和速度，此方法可能不太适用。 3. 算术平均滤波法是基于连续N个采样值的平均值来滤波。N值的选择影响平滑度和灵敏度：N越大，平滑度越高，但灵敏度降低。例如，流量通常取N=12，压力取N=4。这种滤波器适用于随机干扰信号，但不适用于实时控制和计算速度要求高的场景。 4. 递推平均滤波法（滑动平均滤波法）保持队列长度为N，每次新采样值进入队尾，旧值从队首移除，然后计算平均值。该方法对周期性干扰有良好抑制，适用于高频系统，但灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制不足，并且需要较多内存。 5. 中位值平均滤波法结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，首先去除最大和最小值，然后计算剩余数据的平均值，有效抵抗脉冲干扰，适用于中度脉冲干扰环境，N值通常在3到14之间。 这些滤波算法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体应用的需求，如信号特性、抗干扰需求、计算资源限制以及实时性要求。理解并灵活运用这些滤波技术是设计高效滤波器的关键。