在AD收集中常常要用到数字滤波，而不同情况下又有不同的滤波需求，下面是10种经典的软件滤波办法的程序和优缺陷剖析：
1、限幅滤波法（又称程序判别滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术均匀滤波法
4、递推均匀滤波法（又称滑动均匀滤波法）
5、中位值均匀滤波法（又称防脉冲搅扰均匀滤波法）
6、限幅均匀滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推均匀滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
1、限副滤波
A、办法：
依据经历判别，确认两次采样答应的最大误差值（设为A）
每次检测到新值时判别：
假如本次值与前次值之差《=A，则本次值有用
假如本次值与前次值之差》A，则本次值无效，抛弃本次值，用前次值替代本次值
B、长处：
能有用战胜因偶尔要素引起的脉冲搅扰
C、缺陷
无法按捺那种周期性的搅扰
滑润度差
程序：
/* A值可依据实践情况调整
value为有用值，new_value为当时采样值
滤波程序回来有用的实践值*/
#define A 10
char value;
char filter（）
{
char new_value;
new_value = get_ad（）;
if （ （ new_value – value 》 A ） || （ value – new_value 》 A ） ）
return value;
else
return new_value;
}
2、中位值滤波法
A、办法：
接连采样N次（N取奇数），把N次采样值按巨细摆放 ，取中心值为本次有用值
B、长处：
能有用战胜因偶尔要素引起的动摇搅扰，对温度、液位的改变缓慢的被测参数有杰出的滤波作用
C、缺陷：
对流量、速度等快速改变的参数不宜
程序：
/* N值可依据实践情况调整
排序选用冒泡法*/
#define N 11
char filter（）
{
charvalue_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－1;i++）
{
if （ value_buf》value_buf［i+1］ ）
{
temp =value_buf;
value_buf = value_buf［i+1］;
value_buf［i+1］ = temp;
}
}
}
returnvalue_buf［（N-1）/2］;
}
3、算术均匀滤波法
A、办法：
接连取N个采样值进行算术均匀运算
N值较大时：信号滑润度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号滑润度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、长处：
适用于对一般具有随机搅扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个均匀值，信号在某一数值规模邻近上下动摇
C、缺陷：
关于丈量速度较慢或要求数据核算速度较快的实时操控不适用
比较糟蹋RAM
程序：
#define N 12
char filter（）
{
int sum = 0;
for （ count=0;count《N;count++）
{
sum + =get_ad（）;
delay（）;
}
return （char）（sum/N）;
}
4、递推均匀滤波法（又称滑动均匀滤波法） （FIR前身）
A、办法：
把接连取N个采样值当作一个行列
行列的长度固定为N
每次采样到一个新数据放入队尾，并丢掉本来队首的一次数据。（先进先出准则）
把行列中的N个数据进行算术均匀运算，就可获得新的滤波成果
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
B、长处：
对周期性搅扰有杰出的按捺作用，滑润度高
适用于高频振动的体系
C、缺陷：
灵敏度低
对偶尔呈现的脉冲性搅扰的按捺作用较差
不易消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差
不适用于脉冲搅扰比较严峻的场合
比较糟蹋RAM
程序：
#define N 12
char 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、中位值均匀滤波法（又称防脉冲搅扰均匀滤波法）
A、办法：
相当于“中位值滤波法”+“算术均匀滤波法”
接连采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值
然后核算N-2个数据的算术均匀值
N值的选取：3~14
B、长处：
交融了两种滤波法的长处
关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差
C、缺陷：
丈量速度较慢，和算术均匀滤波法相同
比较糟蹋RAM
程序：
#define N 12
char 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-1;i++）
{
if （ value_buf》value_buf［i+1］ ）
{
temp = value_buf;
value_buf = 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、限幅均匀滤波法
A、办法：
相当于“限幅滤波法”+“递推均匀滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理，
再送入行列进行递推均匀滤波处理
B、长处：
交融了两种滤波法的长处 关于偶尔呈现的脉冲性搅扰，可消除因为脉冲搅扰所引起的采样值误差
C、缺陷：
比较糟蹋RAM
程序略 参阅子程序1、3
7、一阶滞后滤波法
A、办法：
取a=0~1
本次滤波成果=（1-a）*本次采样值+a*前次滤波成果
B、长处：
对周期性搅扰具有杰出的按捺作用 适用于动摇频率较高的场合
C、缺陷：
相位滞后，灵敏度低 滞后程度取决于a值巨细 不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的搅扰信号
程序：
/* 为加速程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */
#define a 50
char value;
char filter（）
{
char new_value;
new_value = get_ad（）;
return （（100-a）*value + a*new_value）;
}
8、加权递推均匀滤波法
A、办法：
是对递推均匀滤波法的改善，即不同时间的数据加以不同的权
通常是，越挨近现时间的数据，权获得越大。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号滑润度越低
B、长处：
适用于有较大纯滞后时间常数的目标和采样周期较短的体系
C、缺陷：
关于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，改变缓慢的信号 不能敏捷反响体系当时所受搅扰的严峻程度，滤波作用差
程序：
/* coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
#define N 12
char 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《N;count++）
{
value_buf［count］ = get_ad（）;
delay（）;
}
for （count=0，count《N;count++）
sum += value_buf［count］*coe［count］;
return （char）（sum/sum_coe）;
}
9、消抖滤波法
A、办法：
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当时有用值比较：
假如采样值＝当时有用值，则计数器清零
假如采样值《》当时有用值，则计数器+1，并判别计数器是否》=上限N（溢出）
假如计数器溢出，则将本次值替换当时有用值，并清计数器
B、长处：
关于改变缓慢的被测参数有较好的滤波作用，
可防止在临界值邻近操控器的重复开/关跳动或显示器上数值颤动
C、缺陷：
关于快速改变的参数不宜
假如在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是搅扰值，则会将搅扰值当作有用值导入体系
程序：
#define N 12
char 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
A、办法：
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅，后消抖
B、长处：
承继了“限幅”和“消抖”的长处
改善了“消抖滤波法”中的某些缺陷，防止将搅扰值导入体系
C、缺陷：
关于快速改变的参数不宜
程序略 参阅子程序1、9
