软件滤波是通过算法处理信号以去除干扰的方法，主要分为以下几类：

一、基础算法类

限幅滤波法（程序判断滤波法）

根据经验设定两次采样的最大允许偏差值A，新值与上次值差值超过A则舍弃，保留上次值。 - 优点：

可抑制偶然脉冲干扰；

缺点：无法消除周期性干扰，平滑度较差。

中位值滤波法

连续采样N次（N为奇数），将采样值排序后取中间值作为有效值。 - 优点：

对温度、液位等缓慢变化的参数滤波效果好；

缺点：对流量、速度等快速变化参数不适用。

移动平均滤波

对连续采样值进行滑动平均运算，N值较大时平滑度提高但灵敏度降低，N值小则反之。 - 优点：

简单易实现；

缺点：运算量大，实时性较差。

二、高级算法类

卡尔曼滤波

递归滤波算法，结合预测值与测量值进行最优估计，广泛应用于目标跟踪和传感器数据处理。 - 特点：

计算复杂度低，能同时处理系统动态变化和噪声。

低通滤波

保留信号低频成分，去除高频噪声，常用于信号预处理。 - 特点：

实现简单，但可能丢失高频有效信息。

三、其他常见方法

高通滤波：去除低频成分，保留高频信号，适用于边缘检测等场景；

带通滤波：允许特定频率范围通过，抑制其他频率信号；

带阻滤波：阻断特定频率范围，保留其余信号。

四、算法选择建议

缓慢变化信号：优先考虑中位值滤波或低通滤波；

快速变化信号：需结合卡尔曼滤波等高级算法；

资源受限系统：限幅滤波法因实现简单且计算量小，适合单片机等设备。

以上方法可根据具体应用场景灵活选择，实际工程中常组合使用以提高滤波效果。