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嵌入式常用10种滤波算法
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了十种常用的滤波算法，适用于微控制器开发中的数据处理，包括限幅滤波法、中值滤波法和算术平均滤波法等。每种算法都有其优缺点，适用于不同的应用场景。良好的滤波处理能显著提高系统性能。
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关键要点
- 在微控制器开发中，常需要对输入数据进行过滤处理，以提高系统性能。
- 限幅滤波法通过判断采样值与上次值的差异来决定是否保留新值，能有效抵御偶然干扰，但无法抑制周期性干扰。
- 中值滤波法通过取连续采样值的中间值来过滤波动，适合温度等变化缓慢的参数，但不适合快速变化的参数。
- 算术平均滤波法通过对N个采样值进行平均来平滑信号，适合随机干扰信号，但对实时控制不适用。
- 递推平均滤波法使用固定长度的队列进行平均，适合高频振荡系统，但对偶然脉冲干扰的抑制较差。
- 中位值平均滤波法结合中值和算术平均的优点，能消除脉冲干扰，但测量速度较慢。
- 限幅平均滤波法结合限幅和递推平均的优点，能消除脉冲干扰，但比较浪费RAM。
- 一阶滞后滤波法通过加权上次滤波结果来平滑信号，适合周期性干扰，但存在相位滞后问题。
- 加权递推平均滤波法对不同时间的数据赋予不同权重，适合短周期系统，但对慢变化信号反应较差。
- 消抖滤波法通过计数器避免在临界值附近的抖动，适合变化缓慢的参数，但对快速变化参数不适用。
- 限幅消抖滤波法结合限幅和消抖的优点，避免将干扰值导入系统，但同样不适合快速变化的参数。
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延伸问答
什么是限幅滤波法，它的优缺点是什么？
限幅滤波法通过判断采样值与上次值的差异来决定是否保留新值。优点是能有效抵御偶然干扰，缺点是无法抑制周期性干扰，平滑度较差。
中值滤波法适合处理哪些类型的信号？
中值滤波法适合处理温度、液位等变化缓慢的参数，但不适合流量、速度等快速变化的参数。
算术平均滤波法的优缺点是什么？
算术平均滤波法的优点是适用于随机干扰信号，缺点是对实时控制不适用，且比较浪费RAM。
递推平均滤波法的工作原理是什么？
递推平均滤波法将连续取N个采样值视为一个固定长度的队列，新的数据放入队尾，旧的数据被丢弃，然后对队列中的数据进行算术平均。
消抖滤波法的主要优点是什么？
消抖滤波法对变化缓慢的参数有良好的滤波效果，能够避免在临界值附近的抖动。
限幅消抖滤波法如何改进了消抖滤波法的缺陷？
限幅消抖滤波法结合了限幅和消抖的优点，避免将干扰值导入系统，从而改进了消抖滤波法中的某些缺陷。
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