胡超然　徐枫　陈永胜

摘要：：数字滤波具有精度高、可编程、可移植、可复用、便于集成等优点，而被广泛应用于各种数字设备。本文主要利用信号的随机特性，考虑信号本身以及噪声并进行统计，并估算逼近出信号本身。从本质上讲数字滤波技术，其实就是多种数字算法技术的应用。本文以C语言为编程媒介，介绍几种常用的数字滤波技术。

关键词：算法；滤波；实用；信号

1 限幅滤波算法

1.1 限幅滤波算法原理及其应用

限幅滤波算法是将最近相邻两次采集到的数据求差，并求其绝对值。并与系统两次采样最大允许的差值进行比较，若小于等于系统最大允许差值，则认为此次采样有效，否则认为本次采样无效，系统将上次采样的数据作为本次的采样数据。

由于限幅滤波的这种特性，限幅滤波一般被用于一些被测物理量变化相对缓慢的系统，比如温度、湿度、位移等。当然要取得较好的滤波效果，必须根据实际的物理对象，设定合适的系统最大允许差值。

1.2 限幅滤波算法的代码实现

若定义当前采集数据为DataCurrent，上次采样数据为DataLast，系统最大允许差值为Value_D，滤波后的数据为Data那么限幅滤波的核心C代码可以这么写：

If（（DataCurrentDataLast）>Value_D||（DataLastDataCurrent）>Value_D）Data=DataLast；

elseData=DataCurrent；

return Data；

2 算术平均滤波算法

2.1 算术平均滤波算法原理及其应用

算术平均滤波的算法比较简单，就是系统采样多组数据，求其平均数即可。

系统采用算术滤波算法后，系统的信噪比将提高N倍。算术平均滤波算法，适用于被测信号在一定时间内，采样数据在某个数据范围内上下浮动的物理量。比如液位、压力、流量等物理量。需要注意的是采用这种算法时应根据实际情况选取合适的N，否则若N数值较大时系统平滑度变高，但灵敏度变低，即外界物理量实际的变化，对于我们通过算法得出的数据影响较小；若N的数值较小时，平滑度变低。

2.2 算术平均滤波算法的代码实现

若定义当前一组数据的和为DataSum，系统数据为Data，get_data为采样函数，定义滤波后的数据为Data，N为采样次数.那么算术平均滤波算法的核心C代码可以这么写：

for（i=0；iData=DataSum/N；

returnData；

3 加权平均滤波算法

3.1 加权平均滤波算法原理及其应用

加权平均滤波算法是系统连续N次采样，并对每次采样乘以加权系数，最后求和。

加权平均滤波算法能够快速反映系统当前所受干扰的严重程度，但由于这种方法需要处理器不断计算各权系数，增加了计算量，降低了控制速度，因此这种算法一般应用于纯滞后且时间常数T较大、采用周期过程较短的系统。

3.2 加权平均滤波算法的代码实现

定义系统采样缓存为DataBuff[N]；定义采样次数N；定义采样函数get_data；定义加权系数数组为DataParameter[N]={0.1，0.15，0.2，0.25，0.3}这里注意各权值相加为1，定义滤波后数据为Data需要注意的是在使用这种算法时要根据实际情况选择合适的N以及分配好每次采样相对应的权值。加权平均滤波法的核心代码为：

for（count=0；count