编程数据滤波的方法主要包括以下几种：
低通滤波器
原理：允许低频信号通过，同时过滤掉高频噪声。
常见算法：
简单移动平均法：通过对数据点的前N个值进行平均，获得当前点的滤波值。
指数移动平均法：为每个数据点赋予不同的权重，通常越近期的数据点权重越大。
应用：广泛应用于去除数据偶然的尖峰噪声，改善数据的整体趋势可读性。
高通滤波器
原理：适用于去除慢速变化的趋势，保留高频成分。
常见算法：
差分和导数运算：通过计算信号的差分和导数来突出数据的变化率。
应用：在信号处理和数据分析中有着举足轻重的地位，特别是在提取快速变化信号时颇为重要。
带通滤波器
原理：结合了低通和高通滤波器的特性，只允许特定频率范围内的信号通过。
常见算法：
定义截止频率：确保滤波器能够精确地工作于特定的频率范围。
应用：在音频处理、通信等领域有着广泛应用，能够精确筛选需要的信号频段。
中值滤波器
原理：将输入信号的连续采样值按照大小排序，然后选择中间值作为输出。
常见算法：
排序后取中间值：对采样值进行排序，取中间值作为滤波结果。
应用：可以有效去除突发性噪声，但对于高频噪声处理效果较差。
限幅滤波器
原理：设定输入信号的允许范围，将超出范围的采样值限制在允许范围内。
常见算法：
设定最大偏差值：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值，超出范围的值视为无效。
应用：可以有效消除异常值，但可能会丢失部分真实信号。
算术平均滤波器
原理：连续取N个采样值进行算术平均。
常见算法：
计算平均值：对N个采样值求和，然后除以N得到平均值。
应用：适用于一般有随机干扰的信号，但计算速度较慢，适用于实时控制要求不高的场合。
递推平均滤波器（滑动平均滤波器）
原理：将连续N个采样值看作一个队列，新数据进入队尾，旧数据从队首移除。
常见算法：
队列滑动：新数据加入队列，旧数据移除，保持队列长度为N。
应用：适用于需要较高平滑度的场合，但计算速度较慢。
这些滤波方法可以根据具体应用场景和需求选择合适的算法来实现数据滤波，以达到去除噪声、平滑数据或提取特定频率成分的目的。在实际编程中，可以根据数据的特性和实时性要求选择合适的滤波方法。