两种感应加热电源滤波软件算法优缺点比较

在日常的工作和检测过程中，常见的感应加热电源滤波软件算法有两种，分别是递推平均滤波法和中位值平均滤波法，这两种算法都极为常用。但是这两种算法也都有各自的优势和缺点，下面我们就从原理、优缺点来分别比较两种算法，来看一下究竟哪一种算法更为合适。

首先我们来看递推平均滤波法。

递推平均滤波法又被称为滑动平均滤波法。这种方法的基本原理是：将采样值作为一个队列来看，例如，将连续N个采样值作为一个长度为N的队列，每次采样的新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出原则）。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取参考值为：流量N=12；压力N=4；液面N=4~12；温度N=1~4。

这种方法的好处在于：能够良好的抑制周期性干扰，测量平滑度高，适用于高频振荡的系统。

但同样，这种方法也有不足之处，主要在于灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

接下来我们来看看中位值平均滤波法的长处和短处。中位值平均滤波法又叫做防脉冲干扰平均滤波法。这种方法综合了中位值滤波法、算术平均滤波法两种方法，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取在3~14左右。这种中位值滤波法融合了两种算法的优势，能够消除偶尔出现的脉冲性干扰，消除采样偏差。但是效率偏低，中位值算法测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

综上所诉，在两种感应加热电源滤波软件算法中，我们要依据具体情况来选用不同的宣发，如果我们需要计算高频振荡系统的感应加热电源，那么久选择递推平均滤波法，而如果想要更精准的测量并且时间充沛，则选择中位值平均滤波法。