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基本的数字滤波方法及算法实现
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；
D、算法：
/*  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 10
char 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，非常占用时间，如果不使用冒泡算法的话相对会快一点。
D、算法
/*  N值可根据实际情况调整
    排序采用冒泡法*/
#define N  11
char filter()
{
   char value_buf[N];
   char count,i,j,temp;
   for ( count=0;count
      for (i=0;ivalue_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];
}    
E、实际的效果
通过中间值选取，可以将信号压缩，这样针对缓慢变化的信号可以利用这个方法对信号进行时间轴上的压缩处理这样就自然的将干扰脉冲清除干净。
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=4
B、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
D、算法：
#define N 12
char filter()
{

   int  sum = 0;
   for ( count=0;countN=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RAM
D、算法：
#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较浪费RAM
D、算法：
#define N 12
char filter()
{
   char count,i,j;
   char value_buf[N];
   int  sum=0;
   for  (count=0;countvalue_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf[i];
            value_buf[i] = value_buf[i+1];
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   for(count=1;count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
D、算法：
参考子程序1、3

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
D、算法：
/* 为加快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
D、算法：
/* 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,countcount++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (count=0,count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
D、算法：
#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、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
D、算法：