九种AD滤波算法详解：限幅、中位值与算术平均

本文档主要探讨了三种常见的AD（模拟到数字）转换器滤波算法，分别是限幅滤波法、中位值滤波法和算术平均滤波法，以提高数据采集过程中的信号质量和可靠性。 1. 限幅滤波法（程序判断滤波法）：这种方法基于一个预设的最大允许偏差值（例如A=10），当新采样值与上一次采样值的差小于这个阈值时，认为该值有效；反之，将上一次的有效值保留。这种滤波方式适用于抑制随机脉冲干扰，但不适用于抑制周期性干扰，且平滑度有限。在代码示例中，通过比较new_value和value的差值来决定是否保留新值。 2. 中位值滤波法：此法采取连续N次采样（如N=11，取奇数），然后将这些值排序并选择中间的那个作为有效值。这种方法可以有效抵抗随机波动，特别适合于测量温度和液位这类缓慢变化的参数，但对于快速变化的流量和速度数据可能效果不佳。通过冒泡排序算法实现这一过程。 3. 算术平均滤波法：通过对连续N个采样值进行算术平均，平滑信号，当N值较大时，滤波效果更明显，但可能会牺牲一定的实时响应速度。这个方法有助于减少噪声，提高数据的长期稳定性。 这三种滤波算法各有优缺点，适用于不同类型的信号处理场景。选择合适的滤波方法取决于具体的测量需求，如数据的特性、干扰类型以及实时性能的要求。通过结合这些算法，工程师可以优化AD采集系统的性能，提升数据质量，为后续的数据分析和应用奠定基础。在实际应用中，可以根据实际测试结果调整参数（如A值或N值），以达到最佳的滤波效果。