工程应用中，偶有ADC采样异常或者需要采样值更加平稳之类的需求，在硬件设计已经完成的情况下，常采用一些软件算法来弥补不足，增强系统鲁棒性。本篇主要记录分享强大网友的智慧结晶。

1. 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

设随机变量为X，定义一误差幅值A，滤除|Xn-Xn-1|>A的值。

2. 中位值滤波法

连续采样奇数次，排序取中间值。

3.算数平均滤波法

连续取 N个采样值进行算术平均运算。

4.递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

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

5.中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

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

6.限幅平均滤波法

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

7.一阶滞后滤波法

取 a=0~1

本次滤波结果=（1-a） 本次采样值+a上次滤波结果

8.加权递推平均滤波法

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

9.消抖滤波法

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

10.限幅消抖滤波法

相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”; 先限幅，后消抖

以上算法截取自https://blog.csdn.net/u011852186/article/details/126484032

11.卡尔曼滤波

下面是一个极简卡尔曼滤波。

算法的核心思想是,根据当前的仪器”测量值” 和上一刻的 “预测量” 和 “误差”,计算得到当前的最优量.

再预测下一刻的量, 里面比较突出的是观点是. 把误差纳入计算, 而且分为预测误差和测量误差两种.通称为 噪声. 还有一个非常大的特点是,误差独立存在, 始终不受测量数据的影响。

R值固定，Q值越大，代表越信任测量值，Q值无穷大，代表只用测量值。

Q值越小，代表越信任模型预测值，Q值为0，代表只用模型预测值。

float KalmanFilter( float inData )

{

}static float prevData = 0; //上一个数据

static float p = 10, q = 0.001, r = 0.001, kGain = 0; // q 控制误差 r 控制响应速度

p = p + q;

kGain = p / ( p + r ); //计算卡尔曼增益

inData = prevData + ( kGain * ( inData – prevData ) ); //计算本次滤波估计值

p = ( 1 – kGain ) * p; //更新测量方差

prevData = inData;

return inData;

}

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36296398/article/details/110760647

除了上述滤波算法外，其他一些滤波技术如自适应滤波、维纳滤波、小波滤波、卷积滤波、混沌滤波、机器学习滤波等等已过滤掉我等杂波信号，不再链接，网友自行探索。