限幅中位值滤波算法

① 高分，求助， 有多少软件滤波的方式

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差

2、中位值滤波法
A、方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点：
对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法
A、方法：
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A、方法：
把连续取得的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
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
B、优点：
对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点：
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、方法：
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
N值的选取：3~14
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM

② 在程序判断滤波方法中如何确定偏差

你所说的A1应该是一个类似门槛的问题
当B在A附近波动时会出现报警断续现象，建议加入滤波，这样可以防止B的波动带来的报警不稳定
常见的滤波算法有10种
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差

2、中位值滤波法
A、方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点：
对流量、速度等快速变化的参数不宜
3、算术平均滤波法
A、方法：
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A、方法：
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
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
B、优点：
对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点：
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、方法：
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
N值的选取：3~14
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM
6、限幅平均滤波法
A、方法：
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
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
比较浪费RAM
7、一阶滞后滤波法
A、方法：
取a=0~1
本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
B、优点：
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
C、缺点：
相位滞后，灵敏度低
滞后程度取决于a值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

8、加权递推平均滤波法
A、方法：
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
B、优点：
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C、缺点：
对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
9、消抖滤波法
A、方法：
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
B、优点：
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10、限幅消抖滤波法
A、方法：
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
B、优点：
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜

③ 求 中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）西门子 300、400、1200PLC 程序！

1，限制副滤波/ * A值可根据实际情况调整
值是一个有效的值，NEW_VALUE采样值
过滤程序。返回的实际值* /
定义一个10
char值;
炭过??滤器（）
{
字符NEW_VALUE;
NEW_VALUE get_ad（）
（（NEW_VALUE - 价值> A）| |（价值 - NEW_VALUE> A）
返回值;
回报NEW_VALUE;}

2，中位数的滤波方法
/ * N值是根据实际情况调整
排序冒泡法* /
定义N 11
炭过??滤器（）
{ BR />字符value_buf [N];
字符数，I，J，温度;
（计数= 0;数
{
value_buf [计数] = get_ad（ ）;
延迟（）;
}
为（J = 0;
{
（i = 0;
{
>（value_buf [I]> value_buf [i +1]）
{
TEMP = value_buf [I];
value_buf [I] = value_buf [i +1] value_buf [i +1] =温度;
}
}

}
回报率value_buf [（N-1）/ 2];
}
算术平均滤波方法
/ *
* /
定义N 12
炭过??滤器（）
{
int总和= 0
为（计数= 0;数
{
总和+ = get_ad的（）;
延迟（）;
}
回报（字符）（总和/ N）;
}
4，交付推动平均滤波法（也被称为移动平均滤波器）
/ *

* /
＃定义N 12
字符value_buf [N];
CHAR I = 0;
炭过??滤器（）
{
字符计数;
诠释总和= 0;
value_buf [+ +] = get_ad（）;
（== N）= 0;
为（计数= 0;数
总和= value_buf第[count];
回报（字符）（总和/ N）;
}
5，中位数平均滤波法（也被称为抗脉冲干扰的滤波方法）
> / *
* /
定义N 12
炭过??滤器（）
{
字符数，I，J;
字符value_buf [N]
int总和= 0;
为（计数= 0;数
{
value_buf [计数] = get_ad（）;
延迟（）;
>}
（J = 0;
{
（i = 0;
{
（value_buf [I]> value_buf [+1 ]）
{
TEMP = value_buf [I];
value_buf [I] = value_buf [i +1];
value_buf [+1] =温度;
>}
}
}
为（计数= 1;数
总和+ =值[计数];
回报率（字符）（金额/（N-2 ））;
}
6，限幅平均滤波法
/ *
* /
缩写参考子程序1,3
7，一阶落后过滤器的方法

/ *加快程序假设底座100，A = 0 100 * /
＃50
char值;
炭过??滤器（）
{
字符NEW_VALUE
NEW_VALUE get_ad（）;
回报（100-A）*值+ A * NEW_VALUE;
} <BR / 8，加权平均递归滤波方法
/ * COE阵列加权系数表，有一个程序存储区。* /
定义N 12
字符代码COE [N] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
字符代码sum_coe = 1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +10 +11 +12;
炭过??滤器（）
{
字符value_buf [N];
int总和= 0;
（计数= 0时，计算
{
value_buf [计数] = get_ad（）;
延迟（）;
}
为（计数= 0，计数 BR />总和+ = value_buf [数量] * COE [计数];
回报（char）的（和/ sum_coe）;
}
9，去抖滤波法
定义N 12
炭过??滤器（）{

字符数= 0;
字符NEW_VALUE
NEW_VALUE get_ad（）;
而（value! = NEW_VALUE）;
{
计数+ +;
如果（计数> = N）返回NEW_VALUE;
延迟（）;
NEW_VALUE get_ad（）
}
返回值;
}
10，限制去抖滤波方法
/ *
* /
略参考子程序1,9
方式限制的方法去抖动滤波器的方法是等效的限幅滤波“+”消抖滤波方法。“之前的优势去抖乙限的限制”和“反跳”改善一些缺陷去抖滤波的方法，以避免继承的优势到系统C的缺点中的参数的快速变化的干扰值不应该是第11方法IIR数字滤波器的方法，以确定信号的带宽被滤除，Y = a1的* Y第（n-1）+（n）的A2 * Y第（n-2）+ ... +阿克* Y（nk）的+ B0 * X（n）的+ B1 * X（1）+ B2 * X第（n-2）+ ... +浅滩* X（NK）乙优势，高通，低通，带通，带停止任意简约的设计（MATLAB）C大型计算的优缺点

④ 获取直流，怎么数字滤波

给你10种滤波方式你自己看看吧：
1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差

2、中位值滤波法
A、方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点：
对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法
A、方法：
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高,但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低,但灵敏度较高
N值的选取：一般流量,N=12;压力：N=4
B、优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A、方法：
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
N值的选取：流量,N=12;压力：N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
B、优点：
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
适用于高频振荡的系统
C、缺点：
灵敏度低
对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合
比较浪费RAM

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、方法：
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
N值的选取：3~14
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
比较浪费RAM

6、限幅平均滤波法
A、方法：
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
B、优点：
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
C、缺点：
比较浪费RAM

7、一阶滞后滤波法
A、方法：
取a=0~1
本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
B、优点：
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
C、缺点：
相位滞后,灵敏度低
滞后程度取决于a值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

8、加权递推平均滤波法
A、方法：
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
B、优点：
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
C、缺点：
对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差

9、消抖滤波法
A、方法：
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
B、优点：
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统

10、限幅消抖滤波法
A、方法：
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
B、优点：
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
C、缺点：
对于快速变化的参数不宜

⑤ 简述数字滤波技术，其算法有哪些

1、定义
所谓数字滤波， 就是通过一定的计算或判断程序减少干扰在有用信号中的比重。 故实质上它是一种程序滤波。

2、算法
算术平均值法、 中位值滤波法、 限幅滤波法、 惯性滤波法。

⑥ 数字滤波常用方法有几种，维纳、卡尔曼、自适应滤波是非线性滤波方法，线性的有FIR和IIR滤波结构吗

现在滤波方法主要该算是维纳和卡尔曼，自适应滤波中LMS其实就是变系数的维纳滤波，维纳滤波本身也是线性滤波，FIR和IIR是传统的频率域的滤波方式，和维纳卡尔曼这种现代滤波出发点不是一回事儿

⑦ 如何用delphi编程实现低通滤波

1.限幅滤波算法（程序判断滤波算法）

方法解析：

根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设定为A），每次检测到新值时判断：

如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，

如果本次值与上次值只差>A,则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

优点：

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

缺点：

无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差

[cpp]view plain

• #defineA10

• charvalue;

• charfilter()

• {

• charnew_value;

• new_value=get_ad();

• if((new_value-value>A)||(value-new_value>A)

• returnvalue;

• returnnew_value;

• }

2.中位值滤波法

方法解析：

连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值

优点：

能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度，液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

缺点：

对流量，速度等快速变化的参数不宜

[cpp]view plain

• #defineN11

• charfilter()

• {

• charvalue_buf[N];

• charcount,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;

• }

• }

• }

• returnvalue_buf[(N-1)/2];

• }



• 3.算术平均滤波

方法解析：

连续取N个采样值进行平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低

N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般12左右。

优点：

适应于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动

缺点：

对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制并不适用，比较浪费RAM

[cpp]view plain

• #defineN12

• charfilter()

• {

• intsum=0;

• for(count=0;count<N;count++)

• {

• sum+=get_ad();

• delay();

• }

• return(char)(sum/N);

• 4.递推平均滤波（滑动平均滤波法）

方法解析：

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）。

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。N值的选取：一般12.

优点：

对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适应于高频振荡的系统

缺点：

灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差。不易消除由于脉冲干扰所引起打的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合

浪费RAM

[cpp]view plain

• #defineN12

• charvalue_buf[N];

• chari=0;

• charfilter()

• {

• charcount;

• intsum=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);

• }



• 5.中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）

方法解析：

相当于中位值滤波+算术平均滤波，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。

N值的选取：3-14

优点：融合了两种滤波法的优点

对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

缺点：

测量速度较慢，和算法平均滤波一样，浪费RAM。

[cpp]view plain

• #defineN12

• charfilter()

• {

• charcount,i,j;

• charvalue_buf[N];

• intsum=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));

• }



• 6一阶滞后滤波法

方法解析：

取a=0-1

本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果

优点：

对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合

缺点：

相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值的大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号

[cpp]view plain

• #definea50

• charvalue;

• charfilter()

• {

• charnew_value;

• new_value=get_ad();

• return(100-a)*value+a*new_value;

• }



• 7.加权递推平均滤波法

方法解析：

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。

优点：

适用于有较大纯滞后时间常数的对象，和采样周期较短的系统

缺点:

对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

[cpp]view plain

• #defineN12

• charcodecoe[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};

• charcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

• charfilter()

• {

• charcount;

• charvalue_buf[N];

• intsum=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.消抖滤波法

方法解析：

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

优点：

对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。

缺点：

对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统

[cpp]view plain

• #defineN12

• charfilter()

• {

• charcount=0;

• charnew_value;

• new_value=get_ad();

• while(value!=new_value);

• {

• count++;

• if(count>=N)returnnew_value;

• delay();

• new_value=get_ad();

• }

• returnvalue;

• }



• 10.低通数字滤波

解析：

低通滤波也称一阶滞后滤波,方法是第N次采样后滤波结果输出值是(1-a)乘第N次采样值加a乘上次滤波结果输出值。可见a<<1。

该方法适用于变化过程比较慢的参数的滤波的C程序函数如下:

[cpp]view plain

• floatlow_filter(floatlow_buf[])

• {

• floatsample_value;

• floatX=0.01;

• sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*lowbuf[0];

• retrun(sample_value);

• }

⑧ 软件滤波的算法

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效。如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。
2、中位值滤波法
A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。
3、算术平均滤波法
A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算。N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A、方法：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。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。
C、缺点：灵敏度低 ，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A、方法：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。N值的选取：3~14
B、优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。
6、限幅平均滤波法
A、方法：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。
C、缺点：比较浪费RAM。
7、一阶滞后滤波法
A、方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。
B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
C、缺点： 相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。
8、加权递推平均滤波法
A、方法：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。
B、优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。
C、缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。
9、消抖滤波法
A、方法：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 。
B、优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。
C、缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。
10、限幅消抖滤波法
A、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖。
B、优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统。
C、缺点：对于快速变化的参数不宜。
11、IIR 数字滤波器
A. 方法：确定信号带宽， 滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + . + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + . + bk*X(n-k)。
B. 优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）
C. 缺点：运算量大。

⑨ 平均滤波有几种

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差

2、中位值滤波法
A、方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
C、缺点：
对流量、速度等快速变化的参数不宜

3、算术平均滤波法
A、方法：
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
B、优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
C、缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM