单片机温度滤波算法

单片机在数据采集过程中，经常会遇到随机误差的问题，这些误差可能由环境干扰、设备精度等因素引起。

为了提高温度测量的准确性和稳定性，可以采用滤波算法对采集到的温度数据进行处理。

以下是一些常见的温度滤波算法：
1. 算术平均滤波法：
连续采样N次温度值。

计算这N次采样值的平均值作为滤波后的温度值。

这种方法的平滑度高，但灵敏度较低。

2. 中位值滤波法：
连续采样N次温度值。

将这N个数从小到大排序。

取中间的数值作为滤波后的温度值。

这种方法对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，但对快速变化的参数不宜。

3. 限幅滤波法：
设定一个经验值A，表示两次采样允许的最大偏差。

每次采样时，判断当前值与上次值之差是否小于A，只有当这个条件满足时，本次采样值才有效。

这种方法可以克服脉冲干扰，但对周期性干扰的处理效果不佳。

4. 滑动平均滤波法：
每次采样的新数据替换队列中的旧数据，保持队列长度不变。

计算队列中所有数据的平均值作为滤波结果。

这种方法可以较好地抑制随机干扰，适用于信号变化较慢的情况。

5. 加权平均滤波法：
给不同时间的采样值分配不同的权重。

计算加权后的平均值作为滤波结果。

这种方法可以根据数据的重要性分配权重，提高滤波效果。

6. 低通滤波法：
允许低于特定频率的信号通过，抑制高频噪声。

通常用于信号处理的软件滤波中。