软件滤波是通过算法处理离散信号以去除噪声和干扰的方法，常用于嵌入式系统和数据采集场景。以下是常见的软件滤波方法及其实现要点：

一、限幅滤波（程序判断滤波法）

原理 ：通过设定允许的最大偏差值A，判断当前采样值与上次采样值的差是否超过A。若超过则舍弃当前值，保留上次值。

实现示例：

```c

define A 10 // 允许的最大偏差值

char filter() {

char new_value = get_ad(); // 假设get_ad()为ADC采样函数

if (abs(new_value - last_value) > A) {

return last_value; // 超出范围则保留上次值

}

return new_value; // 否则采用新值

}

```

优缺点

- 优点：简单易实现，可抑制偶然脉冲干扰

- 缺点：无法消除周期性干扰，且平滑度较低

二、中位值滤波法

原理：

连续采样N次（N取奇数），将采样值排序后取中间值作为有效值，可减少随机波动干扰。

实现示例：

```c

define N 11 // 奇数采样点数

char filter() {

char value_buf[N];

int i, j, temp;

for (i = 0; i < N; i++) {

value_buf[i] = get_ad();

}

qsort(value_buf, N, sizeof(char), (int)cmpfunc); // 排序

return value_buf[N/2]; // 取中间值

}

```

优缺点

- 优点：对温度、液位等缓慢变化参数有效

- 缺点：无法处理快速变化的信号（如流量、速度）

三、滑动平均滤波法

原理：

连续取N个采样值进行算术平均，N值越大平滑度越高，但灵敏度降低。

实现示例：

```c

define N 12 // 采样点数

uint16_t adc_filter() {

uint32_t sum = 0;

for (int i = 0; i < N; i++) {

sum += get_ad();

}

return (uint16_t)(sum / N);

}

```

优缺点

- 优点：简单且对随机干扰有一定抑制作用

- 缺点：对周期性干扰无效，且计算量较大

四、其他方法

加权平均滤波（FIR滤波）：

通过理论计算确定权重，实现线性相位响应，但需复杂度较高的卷积运算。

卡尔曼滤波：结合预测值与测量值，适用于动态系统，但算法复杂且需初始参数。

注意事项

抗混叠限制：

软件滤波仅能处理采样后的离散信号，无法解决采样过程中可能发生的混叠问题，需配合硬件滤波器使用。

资源消耗：

算法复杂度直接影响单片机运行时间，需权衡滤波效果与性能。

通过合理选择滤波方法，可在硬件资源有限的情况下提升系统稳定性和可靠性。