在ST语言中实现滤波，可以通过以下几种方法：
滑动平均滤波
可以通过一个循环来实现滑动平均滤波，每次取一定长度的数据求平均值作为滤波结果。
最值滤波
遍历数据，记录最大值和最小值，然后取这些值之间的某个值作为滤波结果。
使用功能块（FB）
ST语言提供了功能块（FB）来实现滤波算法，例如滑动平均滤波和累计计算。这些功能块可以有效抑制信号波动，提供稳定可靠的流量累计数据。
示例代码
```st
PROGRAM FilterExample；
VAR
// 输入流量值
flow_in: REAL；
// 采样周期
sample_time: TIME；
// 滤波系数
filter_factor: INT；
// 滤波前输入数据
data_in: ARRAY [1..100] OF REAL；
// 滤波后输出数据
data_out: ARRAY [1..100] OF REAL；
END_VAR
METHOD sliding_average_filter；
VAR
i: INT；
sum: REAL；
END_VAR
BEGIN
// 初始化滤波数据
FOR i := 1 TO LENGTH（data_in） DO
data_out（i） := 0；
END_FOR；
// 滑动平均滤波
FOR i := 1 TO LENGTH（data_in） DO
sum := 0；
FOR j := 1 TO filter_factor DO
sum := sum + data_in（i - j）；
END_FOR；
data_out（i） := sum / filter_factor；
END_FOR；
END_METHOD
METHOD main；
BEGIN
// 示例输入数据
data_in（1） := 10.5；
data_in（2） := 12.3；
data_in（3） := 11.8；
data_in（4） := 14.6；
data_in（5） := 13.2；
// 设置滤波系数
filter_factor := 3；
// 调用滤波方法
sliding_average_filter；
// 输出滤波结果
FOR i := 1 TO LENGTH（data_out） DO
WRITE（'滤波后数据（', i, '） = ', data_out（i））；
END_FOR；
END_METHOD
END_PROGRAM
```
建议
根据具体应用场景选择合适的滤波方法。
在实现滤波器时，注意数据的长度和滤波系数的选择，以确保滤波效果和计算效率。
如果需要更复杂的滤波算法，可以考虑使用ST语言提供的数学库或第三方库。