在单片机的数据处理中，很多电子工程师会经常使用数字滤波算法，用来消除或减小信号中的噪声干扰，提高信号的信噪比。本文将谈谈单片机常见的数字滤波算法，希望对小伙伴们有所帮助。

1、有限幅滤波法

有限幅滤波法是一种简单的滤波方法，通过设定一个上下限阈值，对超出该范围的信号进行截断处理。其特点在于算法简单、实时性好，但滤波效果相对有限，适用于对信号波动范围有严格要求的场景。

2、中值滤波法

中值滤波法是一种非线性滤波方法，通过对一组数据排序后取中值作为输出。该方法能有效抑制信号中的随机噪声，特别适用于去除椒盐噪声等脉冲干扰。中值滤波法的优点是简单易行，对脉冲噪声的抑制效果好，但可能改变信号的边缘信息。

3、算术平均滤波法

算术平均滤波法是一种常用的线性滤波方法，通过对连续多个采样值进行算术平均计算，得到滤波后的输出。该方法能平滑信号中的随机噪声，降低信号的波动范围。算术平均滤波法的特点是实现简单、计算量小，但可能导致信号相位滞后。

4、加权平均滤波法

加权平均滤波法是对算术平均滤波法的改进，通过对不同采样值赋予不同的权重，再进行加权平均计算。这种方法能更好地保留信号中的有用信息，同时抑制噪声。加权平均滤波法的关键在于权重的选择，需要根据实际应用场景进行调整。

5、滑动平均滤波法

滑动平均滤波法是一种实时性较好的滤波方法，它采用一个固定长度的数据窗口，随着新数据的到来不断更新窗口内的数据，并计算窗口内数据的平均值作为输出。滑动平均滤波法能够实时地平滑信号，但同样存在相位滞后的问题。通过调整窗口长度，可以在一定程度上平衡滤波效果和实时性。

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