一、限幅滤波法/程序判断滤波法
方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的Zui大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值
优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
缺点
无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差
二、中位值滤波法
方法：
连续采样N次（N取奇数）
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
优点：
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
缺点：
对流量、速度等快速变化的参数不宜
三、算术平均滤波法
方法：
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低
N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高
N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4
优点：
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动
缺点：
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
比较浪费RAM
四、递推平均滤波法/滑动平均滤波法
方法：
把连续取N个采样值看成一个队列
队列的长度固定为N
每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则)
把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果
N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
优点：
对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统
缺点：
灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM
五、中位值平均滤波法/防脉冲干扰平均滤波法
方法：
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个Zui大值和一个Zui小值，计算N-2个数据的算术平均值，N值的选取：3~14
优点：
融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
缺点：
测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM
六、幅平均滤波法
方法：
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理
优点：
融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
缺点：
比较浪费RAM
七、一阶滞后滤波法
方法：
取a=0~1
本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果
优点：
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
缺点：
相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小
不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
八、加权递推平均滤波法
方法：
是对递推平均滤波法的改进，即不刻的数据加以不同的权
通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低
优点：
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
缺点：
对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差
九、消抖滤波法
方法：
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较：
如果采样值＝当前有效值，则计数器清零
如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N（溢出）
如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器
优点：
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
缺点：
对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统
十、限幅消抖滤波法
方法：
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
优点：
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
缺点：
对于快速变化的参数不宜
