软件滤波技术在许多领域，如信号处理、控制系统和数据分析中都有着广泛的应用。本文将详细介绍11种经典的软件滤波方法，包括它们的原理、优缺点以及适用场景，并提供一些C语言实现的基础概念。
1. **限幅滤波法**：
- 该方法基于设定的偏差阈值A，如果新采样值与上次值之差小于等于A，则采用新值，否则保持上次值。这种方法能有效过滤偶然的脉冲干扰，但无法抑制周期性干扰，且平滑效果不佳。
2. **中位值滤波法**：
- 通过连续N次采样并排序，取中间值作为有效值。它能抵抗偶然的波动干扰，适用于变化缓慢的参数，但不适合快速变化的参数，因为其响应速度较慢。
3. **算术平均滤波法**：
- 通过连续N个采样值的平均来得到滤波结果。适用于随机干扰信号，平滑度和灵敏度可通过调整N值进行平衡。然而，对于快速变化的信号和实时控制应用可能不太适用，同时需要较大的内存空间。
4. **递推平均滤波法（滑动平均滤波法）**：
- 使用固定长度N的队列，每次新数据进入队尾，旧数据移出队首，然后计算平均值。这种方法对周期性干扰有良好抑制，适用于高频系统，但灵敏度低，对脉冲干扰的抑制效果较差。
5. **中位数平均滤波法**：
- 结合了中位数滤波和算术平均滤波的优点，去除最大和最小值后再平均，适用于抵抗脉冲干扰，但计算速度慢且占用内存。
6. **限幅平均滤波法**：
- 结合限幅和递推平均，先限幅处理新数据，再进行平均，对脉冲干扰有一定的抑制能力，但内存需求较高。
7. **一阶滞后滤波法**：
- 通过本次采样值和上次滤波结果的线性组合，其中a为权重。此方法对周期性干扰有效，但存在相位滞后，灵敏度低。
8. **加权递推平均滤波法**：
- 加权不同时间点的数据，近时数据权重更大，适用于纯滞后时间常数较大的系统和短采样周期环境，但对变化缓慢的信号滤波效果可能不佳。
9. **消抖滤波法**：
- 利用计数器判断连续不变的采样值，用于过滤缓慢变化参数的抖动，但不适合快速变化的参数，可能会遗漏真实变化。
10. **限幅消抖滤波法**：
- 结合限幅和消抖，首先限幅，然后消抖，提高了对脉冲干扰的抑制，但不适用于快速变化的参数。
11. **IIR数字滤波器**：
- 利用递归算法，如Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ...，根据信号带宽设计滤波器，能够实现各种类型的滤波特性，如低通、高通、带通等。
这些滤波方法各有特点，应根据实际应用场景选择合适的滤波策略。在实际编程实现中，例如C语言，可以利用数组、循环和条件判断等结构来构建这些滤波算法，以适应不同系统的需求。在实现时要注意效率和内存使用，以及滤波效果的实时调整。
