最新十大滤波算法程序大全(精心整理版)

10种软件滤波方法及示例程序滤波是数字信号处理中常用的一种方法，用于去除信号中的噪声或者改变信号的频率响应。

软件滤波是指使用计算机软件来实现滤波功能。

本文将介绍10种常用的软件滤波方法，并附上相应的示例程序。

1.均值滤波：将信号中的每个样本点都替换为其邻近样本点的平均值。

这种方法适用于去除高频噪声，但会导致信号的模糊化。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef mean_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.mean(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]window_size = 3filtered_signal = mean_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```2.中值滤波：将信号中每个样本点都替换为邻近样本点的中值。

这种方法适用于去除椒盐噪声等随机噪声，但不适用于平滑信号。

示例程序：```pythonimport numpy as npdef median_filter(signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(signal)):start = max(0, i - window_size//2)end = min(len(signal), i + window_size//2)filtered_signal.append(np.median(signal[start:end]))return filtered_signal#使用示例signal = [1, 3, 5, 7, 9, 8, 6, 4, 2]window_size = 3filtered_signal = median_filter(signal, window_size)print(filtered_signal)```3.高斯滤波：使用一维/二维高斯函数作为滤波器，加权平均信号的邻近样本点。

10种简单的数字滤波算法(C语言源程序) 假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int）,子程序为get_ad();1、限副滤波/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）/**/#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N,count++)sum = value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）/**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。

十大滤波算法程序大全（精心整理版）1、限幅滤波法*函数名称：AmplitudeLimiterFilter(）-限幅滤波法＊优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰＊缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD（),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue：当前采样的值ReturnValue：返回值3、常量说明A：两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置＊入口:Value，上一次有效的采样值,在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果＊**＊＊*＊**＊＊＊**＊＊＊*＊*＊＊*＊*＊*＊＊*＊**＊＊*＊****＊＊＊*＊*＊**＊*/ #define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue；unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD（）;if（（(NewValue—Value)〉A））｜|（(Value—NewValue）〉A）））ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue；return（ReturnValue）;}2、中位值滤波法/＊**＊＊＊*****＊＊*＊**＊*＊＊＊＊＊＊＊＊＊*＊＊****＊＊*＊****＊＊*＊＊***＊＊函数名称：MiddlevalueFilter(）—中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量,速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD（），该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer［N]：用来存放一次性采集的N组数据Temp：完成冒泡法试用的临时寄存器i，j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度＊入口:*出口：value_buf[(N—1）/2],返回值，本次滤波结果＊*＊****＊*＊＊＊*＊＊＊***＊＊＊＊**＊*****＊*＊＊＊＊＊*＊**＊**＊****＊＊*/ #define N 11unsigned char MiddlevalueFilter（){unsigned char value_buf[N];unsigned char i，j，k,temp;for（i=0；i<N；i++）｛value_buf[i] = get_ad(）；delay(）;}for (j=0;j〈N-1；j++）｛for （k=0；k<N-j;k++）｛if（value_buf[k］>value_buf［k+1］)｛temp = value_buf［k］;value_buf［k] = value_buf［k+1];value_buf[k+1] = temp；｝}｝return value_buf[(N-1)/2］；}3、算术平均滤波法/***＊**＊*＊＊*＊*＊＊**＊**＊****＊＊＊*****＊**＊＊＊*＊**＊＊*＊*＊＊＊＊＊＊＊*＊说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。

假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int）,子程序为get_ad();1、限副滤波/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法*/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）/**/#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N,count++)sum = value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）/**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++)for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。

十大滤波算法滤波是一种常用的数据处理技术，用于有效构建和改善信号的质量，优化信号的性能。

通过滤波，可以有效地抑制信号中的噪声，从而提高信号的清晰度，改善信号的性能。

现在，在许多应用及其他领域中，滤波算法已经成为一个重要的研究课题。

首先，我们应该了解滤波算法有哪些，其中主要有十类滤波算法：低通滤波、带通滤波、带阻滤波、高通滤波、椭圆滤波、阶跃滤波、时间延迟滤波、均值滤波、中值滤波、振荡器滤波。

下面，我们来详细介绍这十类滤波算法。

1. 低通滤波：它是将所有高频成分从信号中滤除，保留低频成分的一种滤波器。

它可以有效地抑制信号中的噪声，提高信号的清晰度，同时改善信号的性能。

2.通滤波：它是一种仅保留低频和高频成分的滤波器，可以有效地去除中间频率的干扰成分，提高系统的鲁棒性。

3.阻滤波：它是滤除一定范围内的频率成分，保留高频成分和低频成分的一种滤波器。

它可以有效地利用低频成分进行模型适应，以解决信号的噪声问题。

4.通滤波：它是一种仅保留高频成分的滤波器，可以有效地滤除信号中的低频成分，增强信号的清晰度。

5.圆滤波：它是在低通滤波器和带通滤波器之间的一种滤波器，可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的清晰度。

6.跃滤波：它是一种仅保留高频成分和低频成分的滤波器，可以有效地滤除信号中的中频成分，以消除信号中的干扰。

7.间延迟滤波：它是一种仅保留低频成分的滤波器，可以有效地抑制信号中的高频成分，提高信号的清晰度。

8.值滤波：它是一种仅保留低频成分的滤波器，可以有效地抑制信号中的噪声，提高信号的清晰度。

9. 中值滤波：它是一种仅保留低频成分的滤波器，可以有效地抑制信号中的噪声，提高信号的清晰度。

10.荡器滤波：它是一种放大和抑制信号中特定频率成分的滤波器，可以有效地改善信号的性能。

以上便是十大滤波算法，它们可以有效地分离信号中的高频、低频成分，抑制信号中的噪声，提高信号的清晰度，改善信号的性能。

因此，滤波算法在现代信号处理领域的应用也越来越广泛，并且取得了很好的效果。

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4B、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法:取a=0~1本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点:对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大.给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低B、优点:适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统C、缺点:对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差9、消抖滤波法A、方法:设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较:如果采样值＝当前有效值,则计数器清零如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器B、优点:对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动C、缺点:对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统10、限幅消抖滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”先限幅,后消抖B、优点:继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统C、缺点:对于快速变化的参数不宜以下是我编的示例程序,如有不足之处还望各位同行指教假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();1、限副滤波/* A值可根据实际情况调整value为有效值,new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value;return new_value;}2、中位值滤波法/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;i{if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count{sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)/**/#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;countsum = value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) /**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j{for (i=0;i{if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;countsum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法/**/略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法/* 为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100 */ #define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区.*/#define N 12char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;char filter(){char count;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0,count{value_buf[count] = get_ad();delay();}for (count=0,countsum += value_buf[count]*coe[count];return (char)(sum/sum_coe);}9、消抖滤波法#define N 12char filter(){char count=0;char new_value;new_value = get_ad();while (value !=new_value);{count++;if (count>=N) return new_value;delay();new_value = get_ad();}return value;}10、限幅消抖滤波法/**/略参考子程序1、9。

十种经典的软件滤波方法+程序十种经典的软件滤波方法+程序1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制周期性的干扰平滑度差/* A值可根据实际情况调整， value为有效值，new_value为当前采样值，滤波程序返回有效的实际值*/#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜#define N 11 //N值可根据实际情况调整char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count]=get_ad(); //获取采样值delay();}for (j=0;j<N-1;j++) //采样值由小到大排列，排序采用冒泡法{for (i=0;i<N-j;i++){if(value_buf[i]>value_buf[i+1]){temp=value_buf[i];value_buf[i]=value_buf[i+1];value_buf[i+1]=temp;}}}return value_buf[(N-1)/2]; //取中间值}3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N,count++)sum += value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ){temp = value_buf[i];value_buf[i] = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM参考子程序1、37、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

11种滤波算法及程序十一种滤波算法及程序1 概述数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。

从大的范围可分为3 类。

1.1 克服大脉冲干扰的数字滤波法克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪器数据处理的第一步。

通常采用简单的非线性滤波法。

㈠.限幅滤波法㈡.中值滤波法1.2 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、A/D 量化噪声等。

通常采用具有低通特性的线性滤波器：算数平均滤波法、加权平均滤波法、滑动加权平均滤波法一阶滞后滤波法等。

㈠．算数平均㈡．滑动平均㈢．加权滑动平均㈣一阶滞后滤波法1.3 复合滤波法在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰，有要做到数据平滑。

因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。

去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平均滤波。

连续采样N 次，剔除其最大值和最小值，再求余下N－2 个采样的平均值。

显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。

2 十一种通用滤波算法2.1 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2.2 中位值滤波法A、方法：连续采样N 次（N 取奇数）把N 次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜2.3 算术平均滤波法A、方法：连续取N 个采样值进行算术平均运算N 值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N 值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N 值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM2.4 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N 个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N 个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N 值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM2.5 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法” +“算术平均滤波法”连续采样N 个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2 个数据的算术平均值N 值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM2.6 限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法” +“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM2.7 一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a 值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2 的干扰信号2.8 加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。