经典滤波算法详解及应用

"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，这些方法各有优缺点，适用于不同类型的信号处理。 1、限幅滤波法： 限幅滤波法基于经验设定的最大偏差值A来决定采样值的有效性。当连续两次采样值的差值不超过A时，新值被接受；若差值超过A，则新值被忽略，仍采用上一次的有效值。这种方法能有效抵抗偶然的脉冲干扰，但无法消除周期性干扰，且滤波效果不够平滑。 2、中位值滤波法： 该方法通过连续N次采样并排序，取中间值作为有效值。中位值滤波法能有效对付偶然的波动干扰，特别适合于温度、液位等变化缓慢的参数。然而，对于快速变化的参数如流量和速度，它可能不适用。 3、算术平均滤波法： 算术平均滤波法涉及连续N个采样值的平均运算，N值的选择会影响滤波的平滑度和灵敏度。较大的N值提供更好的平滑效果但降低灵敏度，反之亦然。此方法适用于有随机干扰且平均值明显的信号，但在需要快速计算或实时控制的场景中可能不理想。 4、递推平均滤波法： 递推平均滤波法采用固定长度N的队列，新数据入队尾，旧数据出队首，然后计算队列中数据的平均值。这种方法对周期性干扰有很好的抑制效果，适用于高频振荡系统，但灵敏度较低，对脉冲干扰的抑制不足，且需要较多的RAM存储。 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，首先去掉N个采样值中的最大和最小值，然后对剩余值进行平均，适用于3到14次采样的场合。这种方法能减少脉冲干扰的影响，但仍然不适用于脉冲干扰非常严重的环境。 这些滤波算法在电子设计和信号处理领域广泛应用，选择合适的滤波方法取决于具体应用的需求，如信号特性、抗干扰能力以及实时性要求。"