软件滤波是一种通过软件算法来识别和滤除信号中的干扰，从而提取有用信息的技术。以下是几种常见的软件滤波方法：

限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

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，如果本次值与上次值之差大于A，则本次值无效，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：无法抑制周期性的干扰，平滑度差。

中位值滤波法

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。

优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位等缓慢变化参数有良好的滤波效果。

缺点：对流量、速度等快速变化参数不宜。

算术平均滤波法

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。

优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，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不适用，比较浪费RAM。

均值滤波

方法：最简单的软件滤波方法，通过多次采样取平均来平滑信号。

示例代码：

```c

define FILTER_N 10 // 采样次数

uint16_t ADC_Filter() {

uint32_t sum = 0;

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

sum += ADC_GetValue(); // 假设这是ADC采样函数

}

return (uint16_t)(sum / FILTER_N);

}

```

注意：采样次数越多，滤波效果越好。

建议

选择合适的滤波方法：根据实际应用场景选择合适的滤波方法，例如在需要快速响应的实时系统中，算术平均滤波法可能更合适；在需要抑制周期性干扰的场景中，中位值滤波法可能更有效。

调整参数：对于限幅滤波法和中位值滤波法，合理设置采样次数N，以达到最佳的滤波效果和平滑度。

考虑实时性要求：在实时控制系统中，应选择计算量小、响应速度快的滤波方法，以避免因计算延迟影响系统性能。