滤波程序的设计取决于具体的应用场景和需求。以下是一些常见的滤波方法及其实现步骤：
限幅滤波法
方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差大于A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。
优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
示例代码（Arduino）：
```cpp
int Filter_Value；
int Value；
void setup（） {
Serial.begin（9600）；
randomSeed（analogRead（0））；
Value = 300；
}
void loop（） {
Filter_Value = Filter（）；
Value = Filter_Value；
Serial.println（Filter_Value）；
delay（50）；
}
int Filter（） {
int new_value = Get_AD（）；
if （（new_value - Value > FILTER_A） || （Value - new_value > FILTER_A）） {
return Value；
} else {
return new_value；
}
}
int Get_AD（） {
return random（295, 305）；
}
```
平均值滤波
方法：对信号进行多次采样，计算其平均值作为滤波后的输出值。
优点：算法简便，能够切实有效地平滑随机噪声。
示例代码（模拟量5次采样平均值）：
```cpp
const int sample_count = 5；
float sum = 0；
int count = 0；
float filtered_value；
void loop（） {
float new_value = analogRead（A0）；
sum += new_value；
count++；
if （count == sample_count） {
filtered_value = sum / sample_count；
sum = 0；
count = 0；
// 处理滤波后的值
}
}
```
中值滤波
方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化再送入队列进行递推平均滤波处理。
示例代码（中值滤波）：
```cpp
const int sample_count = 7；
float values[sample_count]；
int index = 0；
float median；
void loop（） {
float new_value = analogRead（A0）；
values[index] = new_value；
index = （index + 1） % sample_count；
if （index == 0） {
// 计算中值
float sum = 0；
for （int i = 0； i < sample_count； i++） {
sum += values[i]；
}
median = sum / sample_count；
// 处理滤波后的值
}
}
```
一阶滞后滤波
方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a） 本次采样值+a 上次滤波结果。
优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
示例代码（一阶滞后滤波）：
```cpp
const float alpha = 0.1；
float filtered_value；
float last_value = 0；
void loop（） {
float new_value = analogRead（A0）；
filtered_value = alpha * new_value + （1 - alpha） * last_value；
last_value = filtered_value；
// 处理滤波后的值
}
```
卡尔曼滤波
方法：通过测量数据来估计动态系统的状态，降低噪声对结果的影响。
优点：能够有效降低噪声，适用于高精度测量系统。
示例代码（一维卡尔曼滤波）：