实现软件滤波算法的方法有多种，以下是一些常见的滤波算法及其实现步骤：

限幅滤波法

方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）。每次检测到新值时，判断本次值与上次值之差是否小于等于A。如果是，则本次值有效；否则，本次值无效，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：无法抑制周期性的干扰，平滑度较差。

递推平均滤波法

方法：把连续N个采集值看成一个队列，每次采集到的新数据放入队尾，并扔掉原来队首的数据。把队列中的N个数据进行平均计算，即可获得新的滤波结果。

优点：简单易实现，能有效平滑数据。

缺点：对噪声的抑制能力有限，可能引入滞后。

均值滤波

方法：每次采集n个数据，然后取平均值作为最终结果。

优点：能有效去除偶尔的异常值。

缺点：可能引入滞后，平滑度较差。

```c

define A 10

uchar AmplitudeLimiterFilter() {

static uchar Value; // 上次采样有效值

uchar NewValue, Retur0;

for (int i = 0; i < N; i++) {

NewValue = GetAD(); // 获取新采样值

if (abs(NewValue - Value) <= A) {

Value = NewValue; // 如果新值在允许范围内，更新上次采样有效值

} else {

Value = Value; // 否则，保持上次采样有效值不变

}

}

return Value;

}

```

在这个示例中，`GetAD（）`是一个假设的函数，用于获取模拟输入信号的当前值。`N`是一个预定义的常量，表示用于计算平均值的采样点数。`abs（）`函数用于计算两个值之间的绝对差值。

根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的滤波算法。例如，在需要快速响应且对实时性要求较高的系统中，限幅滤波法可能是一个简单有效的选择。在需要更高平滑度和更好抑制噪声能力的系统中，可以考虑使用递推平均滤波法或其他更复杂的滤波算法。