软件滤波是通过算法处理数据以减少噪声、平滑波动并提取有效信息的技术。以下是常见的软件滤波方法及其实现要点：
一、基础滤波方法
限幅滤波法 通过设定允许的最大偏差值（阈值）过滤异常值。若新值与当前值的差值超过该阈值，则保留上一次的有效值。 示例代码
（C语言）：
```c
define THRESHOLD 10
int filter_value(int current, int previous) {
if (abs(current - previous) > THRESHOLD) {
return previous;
}
return current;
}
```
均值滤波法
通过多次采样取平均值来平滑数据，类似烹饪时多次调味取平均效果。采样次数越多，滤波效果越明显。 示例代码： ```c define FILTER_N 10 int adc_filter() { int sum = 0; for (int i = 0; i < FILTER_N; i++) { sum += ADC_GetValue(); // 假设为ADC采样函数 } return sum / FILTER_N; } ```中位值滤波法
将最近N个采样值排序后取中位数，可有效抵抗脉冲干扰。需维护一个固定大小的有序样本缓冲区。 示例代码： ```c define N 11 int median_filter(int values[N]) { qsort(values, N, sizeof(int), compare); return values[N/2]; } ``` 二、进阶滤波方法递推平均滤波法（滑动平均）
类似均值滤波，但仅保留最近N个样本，减少计算量。 示例代码： ```c int sliding_average_filter(int current, int *buffer, int index) { buffer[index] = current; if (index >= FILTER_N) index = 0; int sum = 0; for (int i = 0; i < FILTER_N; i++) { sum += buffer[i]; } return sum / FILTER_N; } ```加权递推平均滤波法
给近端样本赋予更高权重，远端样本权重递减，平衡响应速度与稳定性。 示例代码： ```c define FILTER_N 10 define WEIGHT 0.9 int weighted_filter(int current, int *buffer, int index) { buffer[index] = current; if (index >= FILTER_N) index = 0; int sum = 0; for (int i = 0; i < FILTER_N; i++) { sum += buffer[i] * (1 - WEIGHT / FILTER_N) + current * (WEIGHT / FILTER_N); } return sum / FILTER_N; } ```中位值平均滤波法（防脉冲干扰）
结合中位值滤波与均值滤波，先取中位数再平均，提升抗干扰能力。 示例代码： ```c int median_mean_filter(int values[N]) { int median = median_filter(values); int sum = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { sum += values[i] * (values[i] == median ? 2 : 1); } return sum / N; } ``` 三、其他实用方法一阶滞后滤波法
仅使用前一个样本进行滤波，简单但响应滞后。 示例代码： ```c int lag_filter(int current, int previous) { return previous; } ```消抖滤波法
通过设定时间窗口和阈值，过滤短时间内异常波动（如按键抖动）。 示例代码：
```c
define DURATION 50 // 毫秒
define THRESHOLD 50
int debounced_value(int current, int last) {
static unsigned long last_time = 0;
if (millis() - last_time > DURATION) {
return current;
}
return (abs(current - last) > THRESHOLD) ? last : current;
}
```
四
