11种经典软件滤波技术详解

"本文档详细介绍了11种经典的软件滤波技术，包括它们的原理和应用场景，旨在帮助理解和应用这些滤波方法来去除信号中的噪声和干扰。" 滤波是信号处理中的关键步骤，用于去除噪声，提取有用信号，或者平滑数据。以下是文档中提到的几种滤波方法： 1. **限幅滤波法**： - 这是一种基于阈值判断的滤波方法，通过设定采样值的最大允许偏差A。当新值与前一次值的差值超过A时，忽略新值，使用前一次值替代，以抵抗脉冲干扰。然而，这种方法无法有效抑制周期性干扰，且平滑效果较差。 2. **中位值滤波法**： - 连续采样N个值，将它们排序后取中间值作为有效值。这种方法对偶然波动干扰有很好的抵抗力，适合处理温度、液位等变化缓慢的参数，但不适用于快速变化的参数如流量、速度。 3. **算术平均滤波法**： - 计算连续N个采样值的算术平均，平滑度随N增大而提高，但灵敏度降低。N的选择取决于信号特性，如流量通常取N=12，压力取N=4。该方法适用于有随机干扰的信号，但不适用于实时控制要求高的场合，且会占用较多内存。 4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**： - 使用固定长度为N的队列，新数据入队，旧数据出队，然后计算平均值。这种方法对周期性干扰有良好抑制，适用于高频振荡系统，但灵敏度低，对偶发脉冲干扰抑制不足，并可能因脉冲干扰导致采样偏差，同时消耗较多内存。 5. **中位值平均滤波法**： - 结合了中位值滤波和算术平均滤波，先去除一个最大值和一个最小值，再计算剩余数据的平均值。这种滤波器对脉冲干扰有较好的防御，但同样不适用于脉冲干扰严重的情况。 每种滤波方法都有其独特的优势和适用场景，选择哪种方法取决于具体的应用需求和信号特性。例如，如果需要处理快速变化的信号，可能更适合使用中位值滤波；而对于周期性干扰，递推平均滤波可能是更好的选择。在实际应用中，还需要根据系统的实时性要求、内存限制以及期望的信号平滑程度来综合考虑。