1.限幅濾波演算法（程式判斷濾波演算法）

方法解析：

根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設定為A），每次檢測到新值時判斷：

如果本次值與上次值之差<=A，則本次值有效，

如果本次值與上次值只差>A,則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。

優點：

能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾

缺點：

無法抑制那種週期性的干擾，平滑度差

#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.中位值濾波法

方法解析：

連續取樣N次（N取奇數），把N次取樣值按大小排列，取中間值為本次有效值

優點：

能有效克服因偶然因素引起的波動干擾，對溫度，液位的變化緩慢的被測引數有良好的濾波效果

缺點：

對流量，速度等快速變化的引數不宜

#define N  11
char filter()
{
   char value_buf[N];
   char count,i,j,temp;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (j=0;j<N-1;j++)
   {
      for (i=0;i<N-j;i++)
      {
         if ( value_buf[i]>value_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];
}
 

方法解析：

連續取N個取樣值進行平均運算，N值較大時：訊號平滑度較高，但靈敏度較低

N值較小時：訊號平滑度較低，但靈敏度較高。N值的選取：一般12左右。

優點：

適應於對一般具有隨機干擾的訊號進行濾波，這樣訊號的特點是有一個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動

缺點：

對於測量速度較慢或要求資料計算速度較快的實時控制並不適用，比較浪費RAM

#define N 12
char filter()
{
   int  sum = 0;
   for ( count=0;count<N;count++)
   {
      sum + = get_ad();
      delay();
   }
   return (char)(sum/N);
 

方法解析：

把連續取N個取樣值看成一個佇列，佇列的長度固定為N，每次取樣到一個新資料放入隊尾，並扔掉原來隊首的一次資料（先進先出）。

把佇列中的N個數據進行算術平均運算，就可獲得新的濾波結果。N值的選取：一般12.

優點：

對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，適應於高頻振盪的系統

缺點：

靈敏度低，對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差。不易消除由於脈衝干擾所引起打的取樣值偏差，不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合

浪費RAM

#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<N,count++)
      sum = value_buf[count];
   return (char)(sum/N);
}

方法解析：

相當於中位值濾波+算術平均濾波，連續取樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，然後計算N-2個數據的算術平均值。

N值的選取：3-14

優點：融合了兩種濾波法的優點

對於偶然出現的脈衝性干擾，可消除由於脈衝干擾所引起的取樣值偏差。

缺點：

測量速度較慢，和演算法平均濾波一樣，浪費RAM。

#define N 12
char filter()
{
   char count,i,j;
   char value_buf[N];
   int  sum=0,temp=0;
   for  (count=0;count<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (j=0;j<N-1;j++)
   {
      for (i=0;i<N-j;i++)
      {
         if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] )
         {
            temp = value_buf[i];
            value_buf[i] = value_buf[i+1]; 
             value_buf[i+1] = temp;
         }
      }
   }
   for(count=1;count<N-1;count++)
      sum += value[count];
   return (char)(sum/(N-2));
}

方法解析：

取a=0-1

本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+a*上次濾波結果

優點：

對週期性干擾具有良好的抑制作用，適用於波動頻率較高的場合

缺點：

相位滯後，靈敏度低，滯後程度取決於a值的大小，不能消除濾波頻率高於取樣頻率的1/2的干擾訊號

#define a 50
char value;
char filter()
{
   char  new_value;
   new_value = get_ad();
   return (100-a)*value + a*new_value; 
}

方法解析：

是對遞推平均濾波法的改進，即不同時刻的資料加以不同的權

通常是，越接近現時刻的資料，權取得越大，給予新取樣值的權係數越大，則靈敏度越高，但訊號平滑度越低。

優點：

適用於有較大純滯後時間常數的物件，和取樣週期較短的系統

缺點:

 對於純滯後時間常數較小，取樣週期較長，變化緩慢的訊號，不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度，濾波效果差。

#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<N;count++)
   {
      value_buf[count] = get_ad();
      delay();
   }
   for (count=0,count<N;count++)
      sum += value_buf[count]*coe[count];
   return (char)(sum/sum_coe);
}

8.消抖濾波法

方法解析：

設定一個濾波計數器，將每次取樣值與當前有效值比較：

如果取樣值＝當前有效值，則計數器清零，如果取樣值<>當前有效值，則計數器+1，並判斷計數器是否>=上限N(溢位)，如果計數器溢位,則將本次值替換當前有效值,並清計數器

優點：

對於變化緩慢的被測引數有較好的濾波效果,可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動。

缺點：

對於快速變化的引數不宜，如果在計數器溢位的那一次取樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值匯入系統

#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;    
}

解析：

低通濾波也稱一階滯後濾波,方法是第N次取樣後濾波結果輸出值是(1-a)乘第N次取樣值加a乘上次濾波結果輸出值。可見a<<1。

該方法適用於變化過程比較慢的引數的濾波的C程式函式如下:

float low_filter(float low_buf[])
{
    float sample_value;
    float X=0.01;
    sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*low buf[0];
    retrun(sample_value);
}