数字滤波算法详解：限幅、中位值、平均与递推平均滤波

本文介绍了几种简单的数字滤波算法，包括限幅滤波、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法（滑动平均滤波法）以及中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）。这些算法常用于从8位模数转换器（AD）获取数据的噪声处理和信号净化。 1. 限幅滤波： 限幅滤波是一种简单且快速的滤波方法，主要用于去除较大波动的噪声。在给定的阈值A（本例中A=10）内，如果新采样的值与当前有效值的差值超过A，则返回当前有效值；否则，返回新采样的值。这种方法适用于噪声幅度变化较大的情况，但可能会忽略小的信号变化。 2. 中位值滤波： 中位值滤波是基于排序的滤波方法，能够有效地去除离群值（outliers），对脉冲噪声有很好的抑制作用。在本例中，先采集N个AD值，然后用冒泡排序法将这些值排序，最后返回中间值（N为奇数时为(N-1)/2，偶数时为N/2）。这种方法对随机噪声不敏感，适合处理尖峰噪声。 3. 算术平均滤波： 算术平均滤波是最基础的平均滤波方法，它通过计算N个连续采样值的平均值来平滑信号。每次采样后，更新平均值，即新平均值等于所有采样值之和除以N。这种方法能降低噪声，但会减慢信号的变化速度。 4. 递推平均滤波（滑动平均滤波）： 递推平均滤波与算术平均类似，但它使用一个固定大小的缓冲区来存储N个采样值。每次新采样到来时，缓冲区最旧的数据被替换，然后计算新的平均值。这种方法比算术平均滤波响应更快，因为只有一部分历史数据参与计算。 5. 中位值平均滤波： 中位值平均滤波结合了中位值滤波和算术平均滤波的优点，通常用于防脉冲干扰。它首先对N个采样值进行中位值滤波，然后对得到的中位值序列再次进行算术平均。这种方法在保持对脉冲噪声的抑制能力的同时，也能提供一定的信号平滑效果。 在实际应用中，选择哪种滤波算法取决于具体的需求，如噪声特性、信号变化速度、实时性要求等。例如，对于需要快速响应的应用，递推平均滤波可能是更好的选择；而对于需要消除尖峰噪声的情况，中位值滤波则更为适用。在设计滤波器时，还需要考虑系统资源（如内存和计算能力）的限制，并根据实际效果进行参数调整。