加权递推平均滤波法

该算法适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统，例如工业控制、传感器数据采集等场景。

对传感器数据进行滤波，提高系统的稳定性。

平滑传感器数据，抑制随机扰动。              

常用的数字滤波算法，用于处理传感器数据或其他带有随机噪声的信号。

可以设定越接近当前时刻的数据权重越大，以提升灵敏度。但权重分配需要平衡，否则可能导致平滑度下降。

加权递推平均滤波的核心是：​​当前输出由最近N个测量值的加权和决定，且权重随时间衰减

这种设计提高了系统对当前数据的灵敏度，但会牺牲部分信号平滑度。

通常情况下，越接近当前时刻的数据，权值越大，这样可以提高滤波器的灵敏度。

卡尔曼滤波适合动态模型已知的系统，但计算复杂度较高。

通过为不同时刻的测量值分配不同的权重（通常近期数据权重更高），计算加权平均值作为当前输出。

在噪声较大的信号中提取有效信息。

对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号，滤波效果可能不佳。

这个方法听起来很不错，特别是在处理有较大纯滞后时间常数的对象时。不过，对于变化缓慢的信号，它的滤波效果似乎不太好。

这种滤波法听起来挺复杂的，不过通过给不同时间的数据分配不同的权重，确实可以提高信号处理的灵敏度。

这种方法听起来很实用，特别是在需要快速响应变化的情况下。不过，对于变化缓慢的信号，可能需要考虑其他滤波方法。

这种方法听起来很实用，尤其是在处理需要快速响应的系统中。不过，对于变化缓慢的信号，可能需要寻找其他更合适的滤波方法。

这种方法听起来非常适合处理大数据集，因为它减少了存储需求。

这是递推平均滤波的高级版，根据时间重要性给数据加权重，提高滤波准确度。

可能是程序或硬件限制，适合慢速处理。

递推加权平均法利用前一个信号值和权重系数，计算当前信号加权平均值，从而降低噪声，平滑信号。