4 char code sum_jp=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
5 char filter_5（）
6 {
7 char count;
8 char value_buf［N］;
9 int sum=0;
10 for（count=0;count
11 {
12 value_buf［count］=get_data（）;
13 delay（）;
14 }
15 for（count=0;count
16 sum+=value_buf［count］*jq［count］;
17 return （char）（sum/sum_jq）;
18 }
1.4 中位值平均滤波
它相当于是“中位值滤波法”和“算术平均滤波法”的结合。它连续采样N个数据，然后去掉一个最大值和一个最小值，最后计算N-2个数据的算术平均值。一般N值的选取：3-14。
具体算法程序如下：
1 #define N 12
2 char filter（）
3 {
4 char count，i，j;
5 char value_buf［N］;
6 int sum=0;
7 for （count=0;count
8 {
9 value_buf［count］ = get_ad（）;
10 delay（）;
11 }
12 for （j=0;j
13 {
14 for （i=0;i
15 {
16 if （ value_buf［i］》value_buf［i+1］ ）
17 {
18 temp = value_buf［i］;
19 value_buf［i］ = value_buf［i+1］;
20 value_buf［i+1］ = temp;
21 }
22 }
23 }
24 for（count=1;count
25 sum += value［count］;
26 return （char）（sum/（N-2））;
27 }
这种滤波方法兼容了移动平均滤波算法和中位值滤波算法的优点，所以无论对缓慢变化的信号，还是对快速变化的信号，都能取得较好的滤波效果。
1.5 限幅滤波
限幅滤波的基本原理是把两次相邻时刻（n和n-1）的采样值Yn和Yn-1相减，求出其差值，以绝对值表示，然后将这个差值与两次采样允许的最大偏差值ΔY比较，如果两次采样值的差值超过了允许的最大偏差值ΔY，则认为发生了随机干扰，并认为最后一次采样值Yn非法，应予剔除。剔除Yn后，可用Yn-1代替Yn；若未超过允许的最大偏差值范围，则认为本次采样值有效。可用如下公式表示：
|Yn-Yn-1|≤ΔY；则Yn有效
|Yn-Yn-1|＞ΔY；则Yn-1有效
此算法的样例子程序如下：
此算法的样例子程序如下：
#define A 10 //A值可根据实际情况调整
char data; //上一次的数据
char filter_1（）
{
char datanew; //新数据变量
datanew=get_data（）; //获得新数据
//滤波算法
if （（datanew-data》A）||（data-datanew》A）
return data;
return datanew;
}
该算法主要用于处理变化比较缓慢的数据，如温度、物体的位置等。使用时关键在于最大偏差值的Δy的选择，通常可根据经验获得，也可按照输出参数可能的最大变化速度Vmax及采样周期T来决定ΔY的值，即ΔY=VmaxT。
1 #include
2 #include
3 #define uchar unsigned char
