软件滤波是一种通过软件算法来识别和滤除信号中的干扰成分，从而提取有用信息的技术。以下是一些常见的软件滤波方法及其特点：

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，每次检测到新值时判断是否在允许偏差范围内，如果不在则放弃本次值，用上次值代替。

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。

均值滤波法

方法：连续采样N次，取平均值作为本次有效值。

优点：实现简单，滤波效果较好。

缺点：采样次数越多，滤波效果越好，但计算量也越大，可能不适用于实时性要求较高的场合。

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、液位等缓慢变化参数有良好的滤波效果。

缺点：对流量、速度等快速变化参数不宜使用。

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。

优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，信号平滑度较高，但灵敏度较低。

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。

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。

优点：适用于实时性要求较高的场合，能有效平滑数据波动。

缺点：需要固定的队列长度，可能不适用于数据量波动较大的场合。

低通滤波器

方法：通过阻止高频信号，只允许低频信号通过，从而平滑数据波动，对不同的采样值赋予不同的权重，通常是越新的数据权重越大。

优点：能有效平滑数据波动，适用于需要去除高频噪声的场合。

傅里叶分析滤波

方法：通过傅里叶分析将信号分解为不同频率的成分，然后累加频率为10附近的成分，从而实现滤波。

优点：能有效滤除特定频率的干扰信号。

缺点：计算量较大，适用于特定场合，如需要精确滤除特定频率干扰的情况。

建议

选择合适的滤波方法需要根据具体应用场景的需求来决定。例如，如果对实时性要求较高，可以考虑使用递推平均滤波法或算术平均滤波法；如果需要滤除特定频率的干扰，可以考虑使用傅里叶分析滤波法。在实际应用中，也可以结合多种滤波方法，以达到更好的滤波效果。