本文章介绍了十种常用的数字信号处理中的滤波算法，并提供了每种算法在C语言中的具体实现方法。适合希望深入了解信号处理技术的读者参考学习。
限幅滤波法（又称程序判断滤波法）是一种常用的技术手段：
1. 方法：依据经验设定两次采样之间的最大允许偏差值A；每次采集新数据后进行比较，如果本次与上次之差小于或等于A，则认为当前值有效；否则该次无效，并用上一次的有效值替代。
2. 优点：能有效地消除由偶然因素导致的脉冲干扰现象。
3. 缺点：无法抑制周期性干扰且平滑度较差。
中位数滤波法：
1. 方法：连续采样N（奇数）个数据，将这些数值排序后取中间值作为最终结果。
2. 优点：可以有效应对波动性的随机干扰，并适用于温度、液位等变化缓慢的参数测量。
3. 缺点：不适合快速变化的数据如流量和速度。
算术平均滤波法：
1. 方法：连续选取N个样本进行求均值得到新的值，其中N的选择依据具体应用而定（例如对于压力信号可选4）。
2. 优点：适用于具有随机干扰的一般性信号处理，此类信号通常有稳定的基础数值并在此基础上波动变化。
3. 缺点：不适宜于测量速度慢或需要实时计算的场景，并且会消耗较多内存。
递推平均滤波法（滑动平均滤波）：
1. 方法：采用固定长度为N的数据序列作为队列，每次新采样值加入尾部并移除头部旧数据；然后对当前窗口内的所有数值求均值得到新的结果。
2. 优点：具备良好的周期性干扰抑制效果以及高的平滑度，并适用于高频振荡系统。
3. 缺点：灵敏度较低且难以完全消除脉冲干扰的影响，不适合在高脉冲环境使用。
中位数平均滤波法（防脉冲干扰平均）：
1. 方法：结合了“中位值滤波”与“算术平均”的特点，在连续采样N个数据后去除一个最大和最小值后再求均值得到最终结果。
2. 优点：能够有效地应对偶然出现的脉冲性干扰，消除其对测量准确性的影响。
3. 缺点：由于需要处理更多样本数量导致计算速度较慢，并且同样会消耗较多内存资源。
限幅平均滤波法：
1. 方法：先通过“限幅”步骤限制数据范围然后进行递推平均运算以获得最终结果。
2. 优点：结合了两种方法的优点，特别适合于消除脉冲干扰引起的偏差问题。
3. 缺点：较高的计算成本（内存消耗）。
一阶滞后滤波法：
1. 方法：通过调整参数a (0到1之间) 来生成新的过滤值，每次更新时采用新采样值与之前处理结果的加权平均得到当前输出。
2. 优点：对周期性干扰具有良好的抑制效果，并适用于波动频率较高的系统应用场合。
3. 缺点：存在相位延迟问题且灵敏度较低；同时不能有效滤除高于采样率一半以上的噪声信号。
加权递推平均法：
1. 方法：为不同时间的数据赋予不同的权重值，通常近期数据的比重会更大一些。然后通过计算这些加权后的均值得到新的输出。
2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的滤波效果；可以避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数值波动现象。
3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，并且在处理突发性干扰时表现不佳。
消抖滤波法：
1. 方法：设置一个计数器，用于比较每次采样值与现有有效值；如果两者一致则重置计数器；否则增加计数值直至达到上限N（溢出）。
2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的过滤效果，并能避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数字跳动现象。
3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，且有可能将干扰值误判为有效数据并引入系统中。
5星
