软件滤波设置通常涉及以下步骤和参数调整：
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，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。
缺点：无法抑制周期性的干扰，平滑度差。
应用：适用于需要克服偶然脉冲干扰的场景。
中位值滤波法
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、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。
应用：适用于对波动干扰敏感且被测参数变化缓慢的场景。
算术平均滤波法
方法：连续取N个采样值进行算术平均运算。N值较大时，信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时，信号平滑度较低，但灵敏度较高。
优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，信号有一个平均值，在某一数值范围附近上下波动。
缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。
应用：适用于需要较高平滑度和一定灵敏度的信号滤波。
递推平均滤波法（滑动平均滤波法）
方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N。每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出原则）。把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。
优点：适用于实时控制，滤波效果较好，计算简单。
缺点：需要存储N个采样值，对RAM需求较大。
应用：适用于实时性要求高且对RAM资源有限制的场合。
使用MATLAB设计滤波器
方法：在MATLAB中，可以使用FDAtool工具或滤波器设计工具来设计数字滤波器。选择滤波器类型（如FIR或IIR），设置滤波器阶数、频率参数（如采样频率、通带截止频率等），并调整其他参数（如阻带衰减、通带纹波等）。
优点：设计过程直观，参数调整灵活，可生成用于FPGA配置的滤波器系数。
缺点：需要一定的MATLAB使用经验，设计过程可能较为复杂。
应用：适用于需要高精度滤波且对实时性有一定要求的场合。
建议
选择合适的滤波方法：根据具体应用场景和需求选择合适的滤波方法。例如，对于需要克服偶然脉冲干扰的场景，限幅滤波法是一个简单有效的方法。
调整参数：根据实际测量的信号特性和干扰情况，调整滤波器的参数（如A值、N值等），以达到最佳的滤波效果。
测试和验证：在实际应用中，对滤波器进行测试和验证，确保其性能符合预期。