软件滤波算法实战：10种方法解析

"这篇资源详细介绍了10种不同的软件滤波方法，这些方法适用于单片机和DSP程序的开发。其中包括限副滤波、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（滑动平均滤波）、中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波）、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法和限幅消抖滤波法。每种方法都有其独特的应用场景和优势，可用于处理来自8位AD转换器的数据。" 在软件滤波领域，这10种方法是常见的数据平滑和噪声抑制技术： 1. **限副滤波**：这种方法限制了输入值的变化范围，如果当前采样值与先前的有效值之间的差值超过设定阈值A，则返回先前的有效值，否则返回新的采样值。它主要用于消除偶然的噪声峰值。 2. **中位值滤波法**：该方法基于统计概念，选取一定样本窗口内的中位数作为滤波结果，能有效去除异常值和尖峰噪声，对冲击噪声有良好的抑制作用。 3. **算术平均滤波法**：简单地将一段时间内采集的多个数据值求平均，返回平均值，适用于平稳信号的平滑处理，但对突变信号响应较慢。 4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**：每次采样值与前N-1个值求平均，然后用新值替换最旧的值，不断更新平均值，适合连续信号的平滑处理。 5. **中位值平均滤波法**：结合了中位数滤波和算术平均滤波，既能去除尖峰噪声，又能保持一定的平滑效果。 6. **限幅平均滤波法**：在算术平均的基础上加上限幅条件，防止滤波结果超出预设范围。 7. **一阶滞后滤波法**：新采样值与前一时刻值的线性组合，系数通常小于1，保留了一部分历史信息，适用于低通滤波。 8. **加权递推平均滤波法**：不同时间点的采样值具有不同的权重，权重随时间衰减，适用于对近期数据更重视的情况。 9. **消抖滤波法**：用于消除快速变化的信号，例如按键抖动，只有当信号持续在某个状态一段时间后才认为有效。 10. **限幅消抖滤波法**：结合限幅和消抖，既限制输出的波动范围，又避免短时间内频繁的开关动作。 这些滤波算法各有特点，可以根据实际应用需求选择合适的方法，比如对于传感器数据处理、信号调理、噪声抑制等场合，软件滤波可以显著提高数据的准确性和稳定性。