使用TIA驯服桀骜不驯的“欧阳锋”（4）限幅滤波法1
前言
在前面的文章中，我们介绍了一阶滞后滤波法（模拟量处理方式介绍（1）一阶滞后滤波法）、算术平均滤波法（模拟量处理方式介绍（2）算术平均滤波法）、中位值滤波法（突破噪声与异常值的困扰（3）中位值滤波法（含示例代码））。这篇文章，我们来介绍限幅滤波法。他们都是模拟量信号处理中，常用的滤波方法之一。这机种方法都可以用来平滑信号，去除噪声和波动，但它们的实现方式和效果略有不同，侧重点不同：
一阶滞后滤波法：该方法是根据当前输入信值与前一个滤波输出值的差异进行滤波的。主要特点包括：过渡响应较快，对信号的快速变化有较好的跟踪能力。可能引入相位滞后，原始信号的快速变化可能在滤波输出中被平滑或延迟。
算术平均滤波法：该方法通过计算过去一段时间内输入信号的平均值来获得滤波输出。主要特点包括：平滑输出信号，减小了噪声的影响。对于快速变化的信号或突发噪声，滤波效果可能较差。对于频率较低的信号变化，滤波效果较好。
中位值滤波法：该方法将一组样本排序并选择中间值作为滤波输出。主要特点包括：较好地去除了脉冲噪声和异常值的影响。对于连续的信号变化，滤波效果可能不理想，信号的快速变化可能导致输出的跳跃。
限幅滤波法：该方法通过设定上下阈值，将超出阈值范围的信号值限制在阈值内。突出特点如下：当输入信号超出阈值范围时，输出信号与输入信号相比具有较小的扰动。适用于应对突发噪声或异常值。不能很好地平滑信号，对于较小的变化可能会丢失信息。
综上所述，限幅滤波法在处理突发噪声或异常值方面具有优势，可以通过设定阈值来保护系统或输出信号不被极端值干扰。然而，对于平滑信号和小幅变化的过滤，其他滤波方法可能更加合适。
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引言
在数字信号处理领域，信号的平滑和干扰抑制是非常重要的问题。限幅滤波法作为一种简单而有效的滤波方法，被广泛应用于传感器测量、控制系统等领域。本文将详细介绍限幅滤波法的原理、优缺点、应用场景，并通过一个运行在博图平台的案例加以说明。
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限幅滤波法的原理：
限幅滤波法的原理非常简单。首先，根据经验判断两次采样允许的大偏差值 A。然后，在每次采集到新值时，判断本次值与上次值之差是否小于等于 A。如果是，则认为本次值有效；如果不是，则本次值无效，用上次值代替本次值。这样就实现了对信号的平滑处理和干扰抑制。
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限幅滤波法的优缺点：
限幅滤波法具有以下优点：
可以有效地抑制脉冲干扰，使得信号更加稳定。算法简单，实现方便，适用于各种嵌入式系统和传感器测量。
然而，限幅滤波法也存在以下缺点：
无法抑制周期性干扰，对周期性信号的处理效果较差。平滑度相对较差，对于快速变化的信号可能造成较大的误差。
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限幅滤波法的应用场景：
限幅滤波法广泛应用于各种传感器测量和控制系统中，特别适合以下场景：
传感器信号处理：用于消除传感器采集信号中的噪声和干扰，提高测量精度。
控制系统：用于平滑控制信号，减少控制系统的抖动和不稳定性。
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示例代码：
下面是一个运行在博图平台的限幅滤波法程序：
该程序通过比较当前值与上次值之差的值与预设的大偏差值 a 的大小，来判断信号的有效性。如果差值大于 a，则本次值被认为是无效的，用上次值代替；否则，本次值被认为是有效的。通过这种方式，可以实现对信号的平滑处理和干扰抑制。
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总结：
限幅滤波法是一种简单而有效的数字信号处理方法，适用于传感器测量和控制系统中对信号进行平滑处理和干扰抑制的场景。虽然限幅滤波法无法抑制周期性干扰并且平滑度较差，但在实际应用中具有重要的作用。通过不断优化算法和结合其他滤波技术，可以进一步提高限幅滤波法的性能和适用范围。