在单片机ADC（模数转换器）采样中，数字滤波算法用于处理模拟信号，以去除噪声和不必要的波动，以获得更准确的数字化数据。以下是一些常用的数字滤波算法：
移动平均滤波（Moving Average Filter）：
移动平均滤波是一种简单而常用的数字滤波算法。
它通过取一系列连续采样的平均值来减小噪声和平滑信号。
可以选择不同的窗口大小，以平衡滤波效果和滞后性能。
指数加权移动平均滤波（Exponential Moving Average Filter）：
这种滤波器类似于移动平均滤波，但它对不同时间点的数据分配不同的权重。
通常，最新的采样点具有更高的权重，以更敏感地跟踪信号的变化。
滑动窗口中值滤波（Sliding Window Median Filter）：
这个滤波器计算一个窗口内的值的中位数，然后将中位数作为输出。
中值滤波对于去除脉冲噪声非常有效，因为它不容易受到离群值的影响。
有限脉冲响应滤波器（Finite Impulse Response, FIR）：
FIR滤波器是一种线性相位滤波器，通常通过卷积来实现。
可以设计不同的FIR滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，以满足不同的信号处理需求。
无限脉冲响应滤波器（Infinite Impulse Response, IIR）：
IIR滤波器是另一种常见的数字滤波器，通常比FIR滤波器更高效。
它具有递归特性，可以实现复杂的频率响应，但也需要更多的计算资源。
巴特沃斯滤波器（Butterworth Filter）：
巴特沃斯滤波器是IIR滤波器的一种，具有平坦的通带响应和快速的滚降。
它通常用于要求平滑频率响应的应用。
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）：
卡尔曼滤波器是一种递归状态估计滤波器，通常用于估计系统的状态变量。
它在嵌入式控制系统和导航系统中应用广泛，对于复杂系统有很好的性能。
选择哪种数字滤波算法通常取决于应用的特定需求，包括信号特性、噪声类型、计算资源和实时性要求。在实际应用中，通常需要进行模拟仿真和实验以确定最适合的滤波算法和参数配置。
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