十大滤波算法程序大全

一、arduino版

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法

11、新增加 卡尔曼滤波（非扩展卡尔曼）

程序默认对int类型数据进行滤波，如需要对其他类型进行滤波，只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。
 

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

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1. /*

2. A、名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

3. B、方法：

4.     根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），

5.     每次检测到新值时判断：

6.     如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，

7.     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。

8. C、优点：

9.     能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

10. D、缺点：

11.     无法抑制那种周期性的干扰。

12.     平滑度差。

13. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

14. */

16. int Filter_Value;

17. int Value;

19. void setup() {

20.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

21.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

22.   Value = 300;

23. }

25. void loop() {

26.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

27.   Value = Filter_Value;          // 最近一次有效采样的值，该变量为全局变量

28.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

29.   delay(50);

30. }

32. // 用于随机产生一个300左右的当前值

33. int Get_AD() {

34.   return random(295, 305);

35. }

37. // 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

38. #define FILTER_A 1

39. int Filter() {

40.   int NewValue;

41.   NewValue = Get_AD();

42.   if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))

43.     return Value;

44.   else

45.     return NewValue;

46. }

2、中位值滤波法

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1. /*

2. A、名称：中位值滤波法

3. B、方法：

4.     连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，

5.     取中间值为本次有效值。

6. C、优点：

7.     能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；

8.     对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

9. D、缺点：

10.     对流量、速度等快速变化的参数不宜。

11. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

12. */

14. int Filter_Value;

16. void setup() {

17.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

18.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

19. }

21. void loop() {

22.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

23.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

24.   delay(50);

25. }

27. // 用于随机产生一个300左右的当前值

28. int Get_AD() {

29.   return random(295, 305);

30. }

32. // 中位值滤波法

33. #define FILTER_N 101

34. int Filter() {

35.   int filter_buf[FILTER_N];

36.   int i, j;

37.   int filter_temp;

38.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

39.     filter_buf[i] = Get_AD();

40.     delay(1);

41.   }

42.   // 采样值从小到大排列（冒泡法）

43.   for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {

44.     for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {

45.       if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {

46.         filter_temp = filter_buf[i];

47.         filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];

48.         filter_buf[i + 1] = filter_temp;

49.       }

50.     }

51.   }

52.   return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2];

53. }

3、算术平均滤波法

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1. /*

2. A、名称：算术平均滤波法

3. B、方法：

4.     连续取N个采样值进行算术平均运算：

5.     N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；

6.     N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高；

7.     N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。

8. C、优点：

9.     适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波；

10.     这种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。

11. D、缺点：

12.     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；

13.     比较浪费RAM。

14. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

15. */

17. int Filter_Value;

19. void setup() {

20.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

21.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

22. }

24. void loop() {

25.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

26.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

27.   delay(50);

28. }

30. // 用于随机产生一个300左右的当前值

31. int Get_AD() {

32.   return random(295, 305);

33. }

35. // 算术平均滤波法

36. #define FILTER_N 12

37. int Filter() {

38.   int i;

39.   int filter_sum = 0;

40.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

41.     filter_sum += Get_AD();

42.     delay(1);

43.   }

44.   return (int)(filter_sum / FILTER_N);

45. }

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

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1. /*

2. A、名称：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

3. B、方法：

4.     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，

5.     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），

6.     把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。

7.     N值的选取：流量，N=12；压力，N=4；液面，N=4-12；温度，N=1-4。

8. C、优点：

9.     对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；

10.     适用于高频振荡的系统。

11. D、缺点：

12.     灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差；

13.     不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差；

14.     不适用于脉冲干扰比较严重的场合；

15.     比较浪费RAM。

16. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

17. */

19. int Filter_Value;

21. void setup() {

22.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

23.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

24. }

26. void loop() {

27.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

28.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

29.   delay(50);

30. }

32. // 用于随机产生一个300左右的当前值

33. int Get_AD() {

34.   return random(295, 305);

35. }

37. // 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

38. #define FILTER_N 12

39. int filter_buf[FILTER_N + 1];

40. int Filter() {

41.   int i;

42.   int filter_sum = 0;

43.   filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();

44.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

45.     filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉

46.     filter_sum += filter_buf[i];

47.   }

48.   return (int)(filter_sum / FILTER_N);

49. }

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

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1. /*

2. A、名称：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

3. B、方法：

4.     采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值，

5.     相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。

6.     连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，

7.     然后计算N-2个数据的算术平均值。

8.     N值的选取：3-14。

9. C、优点：

10.     融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。

11.     对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。

12.     对周期干扰有良好的抑制作用。

13.     平滑度高，适于高频振荡的系统。

14. D、缺点：

15.     计算速度较慢，和算术平均滤波法一样。

16.     比较浪费RAM。

17. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

18. */

20. int Filter_Value;

22. void setup() {

23.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

24.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

25. }

27. void loop() {

28.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

29.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

30.   delay(50);

31. }

33. // 用于随机产生一个300左右的当前值

34. int Get_AD() {

35.   return random(295, 305);

36. }

38. // 中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法1）

39. #define FILTER_N 100

40. int Filter() {

41.   int i, j;

42.   int filter_temp, filter_sum = 0;

43.   int filter_buf[FILTER_N];

44.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

45.     filter_buf[i] = Get_AD();

46.     delay(1);

47.   }

48.   // 采样值从小到大排列（冒泡法）

49.   for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) {

50.     for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) {

51.       if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {

52.         filter_temp = filter_buf[i];

53.         filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];

54.         filter_buf[i + 1] = filter_temp;

55.       }

56.     }

57.   }

58.   // 去除最大最小极值后求平均

59.   for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];

60.   return filter_sum / (FILTER_N - 2);

61. }

64. //  中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）（算法2）

65. /*

66. #define FILTER_N 100

67. int Filter() {

68.   int i;

69.   int filter_sum = 0;

70.   int filter_max, filter_min;

71.   int filter_buf[FILTER_N];

72.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

73.     filter_buf[i] = Get_AD();

74.     delay(1);

75.   }

76.   filter_max = filter_buf[0];

77.   filter_min = filter_buf[0];

78.   filter_sum = filter_buf[0];

79.   for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) {

80.     if(filter_buf[i] > filter_max)

81.       filter_max=filter_buf[i];

82.     else if(filter_buf[i] < filter_min)

83.       filter_min=filter_buf[i];

84.     filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];

85.     filter_buf[i] = filter_buf[i - 1];

86.   }

87.   i = FILTER_N - 2;

88.   filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入

89.   filter_sum = filter_sum / i;

90.   return filter_sum;

91. }*/

6、限幅平均滤波法

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1. /*

2. A、名称：限幅平均滤波法

3. B、方法：

4.     相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”；

5.     每次采样到的新数据先进行限幅处理，

6.     再送入队列进行递推平均滤波处理。

7. C、优点：

8.     融合了两种滤波法的优点；

9.     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。

10. D、缺点：

11.     比较浪费RAM。

12. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

13. */

15. #define FILTER_N 12

16. int Filter_Value;

17. int filter_buf[FILTER_N];

19. void setup() {

20.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

21.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

22.   filter_buf[FILTER_N - 2] = 300;

23. }

25. void loop() {

26.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

27.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

28.   delay(50);

29. }

31. // 用于随机产生一个300左右的当前值

32. int Get_AD() {

33.   return random(295, 305);

34. }

36. // 限幅平均滤波法

37. #define FILTER_A 1

38. int Filter() {

39.   int i;

40.   int filter_sum = 0;

41.   filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD();

42.   if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A))

43.     filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2];

44.   for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) {

45.     filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];

46.     filter_sum += filter_buf[i];

47.   }

48.   return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1);

49. }

7、一阶滞后滤波法

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1. /*

2. A、名称：一阶滞后滤波法

3. B、方法：

4.     取a=0-1，本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果。

5. C、优点：

6.     对周期性干扰具有良好的抑制作用；

7.     适用于波动频率较高的场合。

8. D、缺点：

9.     相位滞后，灵敏度低；

10.     滞后程度取决于a值大小；

11.     不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。

12. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

13. */

15. int Filter_Value;

16. int Value;

18. void setup() {

19.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

20.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

21.   Value = 300;

22. }

24. void loop() {

25.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

26.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

27.   delay(50);

28. }

30. // 用于随机产生一个300左右的当前值

31. int Get_AD() {

32.   return random(295, 305);

33. }

35. // 一阶滞后滤波法

36. #define FILTER_A 0.01

37. int Filter() {

38.   int NewValue;

39.   NewValue = Get_AD();

40.   Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value);

41.   return Value;

42. }

8、加权递推平均滤波法

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1. /*

2. A、名称：加权递推平均滤波法

3. B、方法：

4.     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；

5.     通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

6.     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。

7. C、优点：

8.     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。

9. D、缺点：

10.     对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号；

11.     不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

12. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

13. */

15. int Filter_Value;

17. void setup() {

18.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

19.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

20. }

22. void loop() {

23.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

24.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

25.   delay(50);

26. }

28. // 用于随机产生一个300左右的当前值

29. int Get_AD() {

30.   return random(295, 305);

31. }

33. // 加权递推平均滤波法

34. #define FILTER_N 12

35. int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};    // 加权系数表

36. int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和

37. int filter_buf[FILTER_N + 1];

38. int Filter() {

39.   int i;

40.   int filter_sum = 0;

41.   filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();

42.   for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {

43.     filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移，低位仍掉

44.     filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];

45.   }

46.   filter_sum /= sum_coe;

47.   return filter_sum;

48. }

9、消抖滤波法

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1. /*

2. A、名称：消抖滤波法

3. B、方法：

4.     设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较：

5.     如果采样值=当前有效值，则计数器清零；

6.     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）；

7.     如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

8. C、优点：

9.     对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果；

10.     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。

11. D、缺点：

12.     对于快速变化的参数不宜；

13.     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。

14. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

15. */

17. int Filter_Value;

18. int Value;

20. void setup() {

21.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

22.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

23.   Value = 300;

24. }

26. void loop() {

27.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

28.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

29.   delay(50);

30. }

32. // 用于随机产生一个300左右的当前值

33. int Get_AD() {

34.   return random(295, 305);

35. }

37. // 消抖滤波法

38. #define FILTER_N 12

39. int i = 0;

40. int Filter() {

41.   int new_value;

42.   new_value = Get_AD();

43.   if(Value != new_value) {

44.     i++;

45.     if(i > FILTER_N) {

46.       i = 0;

47.       Value = new_value;

48.     }

49.   }

50.   else

51.     i = 0;

52.   return Value;

53. }

10、限幅消抖滤波法

ARDUINO 代码复制打印

1. /*

2. A、名称：限幅消抖滤波法

3. B、方法：

4.     相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”；

5.     先限幅，后消抖。

6. C、优点：

7.     继承了“限幅”和“消抖”的优点；

8.     改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。

9. D、缺点：

10.     对于快速变化的参数不宜。

11. E、整理：shenhaiyu 2013-11-01

12. */

14. int Filter_Value;

15. int Value;

17. void setup() {

18.   Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信

19.   randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子

20.   Value = 300;

21. }

23. void loop() {

24.   Filter_Value = Filter();       // 获得滤波器输出值

25.   Serial.println(Filter_Value); // 串口输出

26.   delay(50);

27. }

29. // 用于随机产生一个300左右的当前值

30. int Get_AD() {

31.   return random(295, 305);

32. }

34. // 限幅消抖滤波法

35. #define FILTER_A 1

36. #define FILTER_N 5

37. int i = 0;

38. int Filter() {

39.   int NewValue;

40.   int new_value;

41.   NewValue = Get_AD();

42.   if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A))

43.     new_value = Value;

44.   else

45.     new_value = NewValue;

46.   if(Value != new_value) {

47.     i++;

48.     if(i > FILTER_N) {

49.       i = 0;

50.       Value = new_value;

51.     }

52.   }

53.   else

54.     i = 0;

55.   return Value;

56. }

二、C语言版

1、限幅滤波法

*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法
*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，且平滑度差
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
  2、变量说明
     Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量
     NewValue:当前采样的值
     ReturnValue:返回值
  3、常量说明
     A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置
*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值
*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果
****************************************************/
#define  A   10
unsigned char Value
unsigned char AmplitudeLimiterFilter()
{
   unsigned char NewValue;
   unsigned char ReturnValue;
   NewValue=GatAD();
   if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))
   ReturnValue=Value;
   else ReturnValue=NewValue;
   return(ReturnValue);
} 

2、中位值滤波法

/****************************************************
*函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法
*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液
       位等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
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
     Delay(),基本延时函数
  2、变量说明
     ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据
     Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器
     i,j,k:循环试用的参数值
  3、常量说明
     N：数组长度
*入口：
*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果
*****************************************************/

#define N 11

unsigned char MiddlevalueFilter()

{
  unsigned char value_buf[N];
  unsigned char i,j,k,temp;
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }
  for (j=0;j<N-1;j++)
  {
   for (k=0;k<N-j;k++)
   {
    if(value_buf[k]>value_buf[k+1])
     {
       temp = value_buf[k];
       value_buf[k] = value_buf[k+1];
       value_buf[k+1] = temp;
     }
   }
  }
  return value_buf[(N-1)/2];
}

3、算术平均滤波法

/*********************************************************
说明：连续取N个采样值进行算术平均运算
优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是
      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较快的实时控制不适用。
**********************************************************/

#define N 12

char filter()
{
  unsigned int sum = 0;
  unsigned char i;

  for (i=0;i<N;i++)
  {
    sum + = get_ad();
    delay();
  }
  return(char)(sum/N);
}

4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

/***************************************************
说明：把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N。
      每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一
      次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，既获得
      新的滤波结果。
优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡的系统
缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干
      扰较严重的场合
****************************************************/

#define N 12

unsigned char value_buf[N];

unsigned char filter()
{
  unsigned char i;
  unsigned char value;
  int sum=0;

  value_buf[i++] = get_ad();       //采集到的数据放入最高位
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i]=value_buf[i+1];   //所有数据左移，低位扔掉
    sum += value_buf[i];
  }
  value = sum/N;
  return(value);
}

5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

/********************************************
 说明：采一组队列去掉最大值和最小值
 优点：融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消
       除有其引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用，
       平滑度高，适于高频振荡的系统。
 缺点：测量速度慢
*********************************************/

#define N 12

uchar filter()

{
  unsigned char i,j,k,l;
  unsigned char temp,sum=0,value;
  unsigned char value_buf[N],;

  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }
  //采样值从小到大排列（冒泡法）
  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(i=1;i<N-1;i++)
  sum += value_buf[i];

  value = sum/(N-2);
  return(value);
}

6、递推中位值滤波法
/************************************************
 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其引起的采样值偏差。
       对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡
       的系统
 缺点：测量速度慢
*************************************************/

char filter(char new_data,char queue[],char n)
{
  char max,min;
  char sum;
  char i;

  queue[0]=new_data;
  max=queue[0];
  min=queue[0];
  sum=queue[0];

  for(i=n-1;i>0;i--)
  {
    if(queue[i]>max)
    max=queue[i];
    else if (queue[i]<min)
    min=queue[i];
    sum=sum+queue[i];
    queue[i]=queue[i-1];
  }

  i=n-2;
  sum=sum-max-min+i/2;     //说明：+i/2的目的是为了四舍五入
  sum=sum/i;

  return(sum);
}

7、限幅平均滤波法

/************************************************
 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。
*************************************************/
#define A 10
#define N 12

unsigned char data[];
unsigned char filter(data[])
{
  unsigned char i;
  unsigned char value,sum;

  data[N]=GetAD();
  if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))
  data[N]=data[N-1];
  //else data[N]=NewValue;
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    data[i]=data[i+1];
    sum+=data[i];
  }
  value=sum/N;
  return(value);
}

8、一阶滞后滤波法

/****************************************************
*函数名称：filter()-一阶滞后滤波法
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
     Delay(),基本延时函数
  2、变量说明
     Or_data[N]:采集的数据
     Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位
     coeff:滤波系数
     F_count：滤波计数器
  3、常量说明
     N：数组长度
     Thre_value：比较门槛值
*入口：
*出口：
*****************************************************/

#define Thre_value  10
#define  N   50

float Or_data[N]；
unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;

void abs(float first,float second)
{
 float abs;
 if(first>second)
 {
   abs=first-second;
   Dr1_flag=0;
 }
 else
 {
   abs=second-first;
   Dr1_flag=1;
 }
 return(abs);
} 

void filter(void)
{
  uchar i=0,F_count=0,coeff=0;
  float Abs=0.00;

  //确定一阶滤波系数
  for(i=1;i<N;i++)
    {
      Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);
      if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))                    //前后数据变化方向一致
      {  
        F_count++;
        if(Abs>=Thre_value) 
        {
          F_count++;
          F_count++;
        }
        if(F_count>=12)
        F_count=12;
        coeff=20*F_count;   
      }
      else                                        //去抖动
      coeff=5;
      //一阶滤波算法
      if(Dr1_flag==0)                             //当前值小于前一个值
      Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256;
      else
      Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;    
       
      F_count=0;                                  //滤波计数器清零
      Dr0_flag=Dr1_flag;
    }
}

9、加权递推平均滤波法

/************************************************************
 coe:数组为加权系数表，存在程序存储区。
 sum_coe:加权系数和
 ************************************************************/

#define N 12

const char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

unsigned char filter()
{
  unsigned char i;
  unsigned char value_buf[N];
  int sum=0;

  for (i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }

  for (i=0,i<N;i++)
  {
    value_buf[i]=value_buf[i+1];
    sum += value_buf[i]*coe[i];
  }

  sum/=sum_coe;
  value=sum/N;
  return(value);
}

10、消抖滤波法

/************************************************

*************************************************/
#define N 12

unsigned char filter()
{
  unsigned char i=0;
  unsigned char new_value;
  new_value = get_ad();
  if(value !=new_value);
  {
    i++;
    if (i>N)
    {
      i=0;
      value=new_value;
    }
  }
  else i=0;
  return(value);
}

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