剛看到要寫濾波演算法的時候懵了，想著是不是要去掉最大值、最小值什麼的，感覺很高大上
於是開始查資料了解，發現濾波演算法其實有很多種方法，如下列舉了一些，當然能起到的濾波作用也是不同的
於是我看了下，選擇了一種最簡單實用的濾波演算法學習了一下，即下面的中位值濾波演算法
簡單來說就是多次取樣，排序，取中間值
如adc，取樣20次，再把這20次資料從小到大排序，取出中間值作為有效值，這裡是偶數個所以要把中間兩個數相加除二
貼上**：
float get_adc1_filter(void)
for(j=0;j<20;j++)
}} return (adc_value[9]+adc_value[10])/2;
}
1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
a、方法：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為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之差》a,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
b、優點：
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
c、缺點
無法抑制那種週期性的干擾
平滑度差
2、中位值濾波法
a、方法：
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
b、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
c、缺點：
對流量、速度等快速變化的引數不宜
3、算術平均濾波法
a、方法：
連續取n個取樣值進行算術平均運算
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：一般流量，n=12；壓力：n=4
b、優點：
適用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乙個平均值，訊號在某一數值範圍附近上下波動
c、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不適用
比較浪費ram
4、遞推平均濾波法（又稱滑動平均濾波法）
a、方法：
把連續取n個取樣值看成乙個佇列
佇列的長度固定為n
每次取樣到乙個新資料放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次資料.(先進先出原則)
把佇列中的n個資料進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
n值的選取：流量，n=12；壓力：n=4；液面，n=4~12；溫度，n=1~4
b、優點：
對週期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高
適用於高頻振盪的系統
c、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的取樣值偏差
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
比較浪費ram
5、中位值平均濾波法（又稱防脈衝干擾平均濾波法）
a、方法：
相當於「中位值濾波法」+「算術平均濾波法」
連續取樣n個資料，去掉乙個最大值和乙個最小值
然後計算n-2個資料的算術平均值
n值的選取：3~14
b、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
c、缺點：
測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣
比較浪費ram
6、限幅平均濾波法
a、方法：
相當於「限幅濾波法」+「遞推平均濾波法」
每次取樣到的新資料先進行限幅處理，
再送入佇列進行遞推平均濾波處理
b、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
c、缺點：
比較浪費ram
7、一階滯後濾波法
a、方法：
取a=0~1
本次濾波結果=（1-a）*本次取樣值+a*上次濾波結果
b、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
c、缺點：
相位滯後，靈敏度低
滯後程度取決於a值大小
不能消除濾波頻率高於取樣頻率的1/2的干擾訊號
8、加權遞推平均濾波法
a、方法：
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
b、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
c、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
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