AD采样，即模拟到数字转换（Analog-to-Digital Conversion），是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号的过程。在实际应用中，AD采样得到的数据往往受到噪声和干扰的影响，这时就需要采取软件滤波方法来提高数据的准确性。以下是10种常见的AD采样软件滤波方法的详细介绍：
1. 限幅滤波法：
此方法通过设定两次采样值的最大允许偏差，如果新值与旧值之差超过这个阈值，则忽略新值，采用旧值。这种方法能有效抵抗偶然的脉冲干扰，但无法处理周期性干扰，且平滑度不高。
2. 中位值滤波法：
连续采样N次，然后将这些值排序，取中间值作为有效值。此方法对偶然因素引起的波动有良好效果，适合处理变化缓慢的参数，但不适合快速变化的参数。
3. 算术平均滤波法：
通过对N个连续采样值求平均来降低噪声。大N值提供更好的平滑度但灵敏度较低，小N值反之。适用于随机干扰且信号有平均值的场景，但对于实时控制可能不适用，且消耗内存。
4. 递推平均滤波法：
用一个固定长度的队列存储N个采样值，新值入队，旧值出队，再计算平均值。这种方法对周期性干扰有抑制作用，适合高频系统，但灵敏度低，不易处理脉冲干扰，且占用内存。
5. 中位值平均滤波法：
结合中位值滤波和算术平均滤波，去除最大值和最小值后再求平均，适合处理脉冲干扰，但计算速度慢且消耗内存。
6. 限幅平均滤波法：
先对新数据限幅，再进行递推平均，结合了两种滤波方法的优点，能消除脉冲干扰，但同样消耗内存。
7. 一阶滞后滤波法：
采用比例因子a，当前滤波结果为新采样值和上次滤波结果的线性组合。这种方法对周期性干扰有效，适用于高频波动，但存在相位滞后，灵敏度低，且不能滤除高于采样频率一半的干扰。
8. 加权递推平均滤波法：
对不同时刻的采样值赋予不同权重，新采样值权重较大，适用于纯滞后时间常数大的对象和采样周期短的系统。但在采样周期长、变化慢的信号中，滤波效果不佳。
9. 消抖滤波法：
设置一个滤波计数器，当连续多次采样值稳定时才更新有效值。这种方法能过滤缓慢变化参数的噪声，防止控制设备反复开关，但不适用于快速变化的参数，且可能误判干扰值为有效值。
10. 限幅消抖滤波法：
结合限幅和消抖，先进行限幅处理，再应用消抖滤波。这样可以减少干扰值进入系统的机会，改善消抖滤波法的不足，但仍有缺点未完全克服。
以上10种滤波方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体应用的需求，如信号特性、抗干扰需求、实时性要求以及系统资源限制。
