常见的经典软件滤波原理，有什么优缺点？

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=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
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RAM
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：3~14
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：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
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
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
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
第11种方法：IIR 数字滤波器
A. 方法：
确定信号带宽， 滤之。
Y（n） = a1*Y（n-1） + a2*Y（n-2） + 。.. + ak*Y（n-k） + b0*X（n） + b1*X（n-1） + b2*X（n-2） + 。.. + bk*X（n-k）
B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单（用matlab）
C. 缺点：运算量大。
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软件滤波的C程序样例
10种软件滤波方法的示例程序
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
#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
#define N 11
char 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》value_buf［i+1］ ）
{
temp = value_buf;
value_buf = 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 12
char 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 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 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 12
char 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》value_buf［i+1］ ）
{
temp = value_buf;
value_buf = value_buf［i+1］;
value_buf［i+1］ = temp;
}
}
}
for（count=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、3
7、一阶滞后滤波法
#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
#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 {
value_buf［count］ = get_ad（）;
delay（）;
}
for （count=0，count sum += value_buf［count］*coe［count］;
return （char）（sum/sum_coe）;
}
9、消抖滤波法
#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
略 参考子程序1、9
11、IIR滤波例子
int BandpassFilter4（int InputAD4）
{
int ReturnValue;
int ii;
RESLO=0;
RESHI=0;
MACS=*PdelIn;
OP2=1068; //FilterCoeff4［4］;
MACS=*（PdelIn+1）;
OP2=8; //FilterCoeff4［3］;
MACS=*（PdelIn+2）;
OP2=-2001;//FilterCoeff4［2］;
MACS=*（PdelIn+3）;
OP2=8; //FilterCoeff4［1］;
MACS=InputAD4;
OP2=1068; //FilterCoeff4［0］;
MACS=*PdelOu;
OP2=-7190;//FilterCoeff4［8］;
MACS=*（PdelOu+1）;
OP2=-1973; //FilterCoeff4［7］;
MACS=*（PdelOu+2）;
OP2=-19578;//FilterCoeff4［6］;
MACS=*（PdelOu+3）;
OP2=-3047; //FilterCoeff4［5］;
*p=RESLO;
*（p+1）=RESHI;
mytestmul《《=2;
ReturnValue=*（p+1）;
for （ii=0;ii《3;ii++）
{
DelayInput［ii］=DelayInput［ii+1］;
DelayOutput［ii］=DelayOutput［ii+1］;
}
DelayInput［3］=InputAD4;
DelayOutput［3］=ReturnValue;
// if （ReturnValue《0）
// {
// ReturnValue=-ReturnValue;
// }
return ReturnValue;
}
//------------------------------------------------------------------------------

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=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