在嵌入式测控系统中，数字滤波算法扮演着至关重要的角色，它们主要用于去除噪声，提取信号的真实信息。本文主要介绍了七种常见的数字滤波算法，这些算法都是基于软件实现，灵活性高，成本效益显著。
1. **限幅滤波**：限幅滤波器是一种简单的滤波方法，它通过设定一个允许的最大差值（△Y）来判断采样值的有效性。如果连续两次采样值的变化不超过这个差值，那么当前采样值就被认为是有效的。否则，采样值会被忽略，取上一次的有效值。这种方法适用于变化平缓的参数，如温度、湿度等。选择合适的△Y至关重要，它直接影响到滤波效果。
2. **中值滤波**：这种滤波方法通过取连续采样值的中值来滤除噪声。适用于变化缓慢的参数，但对快速变化的信号可能不够适用。具体实现中，通常对采样值进行排序，选取中间值作为有效值。
3. **算术平均滤波**：算术平均滤波是通过对连续采样值求平均来实现平滑信号。它适用于随机噪声干扰的信号，信号的平均值是稳定的。采样次数越多，平滑效果越好，但响应速度会变慢。为了简化计算，通常选取2的整数次幂作为采样次数。
4. **去极值平均滤波**：去极值平均滤波能有效地剔除明显的脉冲干扰。它在算术平均的基础上，排除最大值和最小值后再求平均，使得滤波后的输出更接近真实值。这种方法对脉冲干扰有较好的抑制作用，适用于需要高稳定性的应用场景。
5. **加权平均滤波**：加权平均滤波解决了平滑性和灵敏性的矛盾。它给不同采样值分配不同的权重，强调近期采样值的影响，以增强对参数变化趋势的识别。加权系数的总和应为1，通常选取整数以简化计算。
6. **滑动平均滤波**：滑动平均滤波在保证实时性的同时实现平均滤波。它只使用一次新的采样值和之前若干次的采样值求平均，通过环形队列数据结构管理历史采样值，从而提高了系统的实时响应能力。
7. **低通滤波**：低通滤波通过软件模拟硬件RC低通滤波器的功能，适用于处理变化缓慢的物理量。其滤波效果依赖于滤波系数α，但不能滤除高于采样频率一半的高频干扰，可能需要配合硬件滤波电路。
这些滤波算法各有优缺点，选择哪种滤波方法取决于待处理信号的特性、系统的实时性需求以及抗干扰能力的要求。在实际应用中，往往需要根据具体情况灵活选用或组合使用这些滤波技术，以达到最佳的滤波效果。
