采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：

1. 数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。

2. 数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。

3. 只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。

4. 在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。

   
   

限幅滤波算法

  
 1#define A //允许的最大差值   
 2   
 3char data; //上一次的数据   
 4   
 5char filter()   
 6   
 7{   
 8   
 9    char datanew; //新数据变量   
10   
11    datanew=get_data(); //获得新数据变量   
12   
13    if((datanew-data)>A||(data-datanew>A))   
14   
15        return data;   
16   
17    else   
18   
19        return datanew;   
20   
21}   
  

中值滤波算法

  
 1#define N 11 //定义获得的数据个数 2 3char filter()
 4
 5{
 6 7    char value_buff[N]; //定义存储数据的数组 8 9    char count,i,j,temp;
1011    for(count=0;count<N;count++)
1213    {
1415        value_buf[count]=get_data();
1617        delay(); //如果采集数据比较慢，那么就需要延时或中断1819    }
2021    for(j=0;j<N;j++)
2223    {
2425        if(value_buff[i]>value_buff[i+1])
2627        {
2829            temp=value_buff[i];
3031            value_buff[i]=value_buff[i+1];
3233            value_buff[i+1]=temp;
3435        }
3637    }
3839return value_buff[(N-1)/2];
4041}  

算术平均滤波算法

  
 1char filter()
 2
 3{   
 4   
 5    int sum=0;   
 6   
 7    for(count=0;count<N;count++)   
 8   
 9    {   
10   
11        sum+=get_data();   
12   
13        delay():   
14   
15    }   
16   
17    return (char)(sum/N);   
18   
19}   
  

加权平均滤波算法

  
 1char codejq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; //code数组为加权系数表，存在程序存储区   
 2   
 3char codesum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;   
 4   
 5char filter()   
 6   
 7{   
 8   
 9    char count;   
10   
11    char value_buff[N];   
12   
13    int sum=0;   
14   
15    for(count=0;count<N;count++)   
16   
17    {   
18   
19        value_buff[count]=get_data();   
20   
21        delay();   
22   
23    }   
24   
25    for(count=0;count<N;count++)   
26   
27        sum+=value_buff[count]*jq[count];   
28   
29    return (char)(sum/sum_jq);   
30   
31}

滑动平均滤波算法

  
 1char value_buff[N];   
 2   
 3char i=0;   
 4   
 5char filter()
 6
 7{   
 8   
 9    char count;   
10   
11    int sum=0;   
12   
13    value_buff[i++]=get_data();   
14   
15    if(i==N)   
16   
17        i=0;   
18   
19    for(count=0;count<N;count++)   
20   
21        sum=value_buff[count];   
22   
23    return (char)(sum/N);   
24   
25}   
  

低通滤波

  
1Yn=a* Xn+(1-a) *Yn-1   
2   
3式中 Xn——本次采样值   
4   
5Yn-1——上次的滤波输出值;   
6   
7a——滤波系数，其值通常远小于1;   
8   
9Yn——本次滤波的输出值。   
  

  
1fL=a/2Pit pi为圆周率3.14…   
2   
3式中 a——滤波系数;   
4   
5t——采样间隔时间;   
6   
7例如：当t=0.5s(即每秒2次)，a=1/32时;   
8   
9fL=(1/32)/(2*3.14*0.5)=0.01Hz