嵌入式领域常见的几种滤波算法

在嵌入式领域，滤波算法广泛应用于传感器数据处理、通信系统、图像处理等方面，用于去除噪声、提取有效信息或平滑信号。以下是嵌入式领域常见的几种滤波算法：

1. 移动平均滤波（MA Filter）：

   • 原理： 将一定数量的连续采样值取平均，用于平滑信号。
   • 应用： 适用于对周期性干扰的滤除，如简单的噪声或震荡。

2. 指数加权移动平均滤波（Exponential Moving Average，EMA）：

   • 原理： 对每个采样值分配不同的权重，最新的值权重较大，用于快速适应信号变化。
   • 应用： 适用于需要快速响应变化的场景，如实时控制系统。

3. 中值滤波（Median Filter）：

   • 原理： 将一组采样值按大小排序，取中间值，用于去除异常值和噪声。
   • 应用： 适用于存在脉冲噪声或离群值的情况，如传感器测量。

4. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：

   • 原理： 利用系统动态模型和测量模型进行状态估计，适用于线性系统。
   • 应用