软件滤波是一种通过软件算法来识别和滤除信号中的干扰成分，从而提取有用信号的方法。以下是一些常用的软件滤波方法及其使用步骤：
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，判断本次值与上次值之差是否超过A，如果超过则本次值无效，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：无法抑制周期性干扰，平滑度差。
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。
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。N值的选取一般流量N=12，压力N=4。
优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，信号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。
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。
优点：适用于实时控制，滤波效果较好。
缺点：需要存储N个采样值，对RAM需求较大。
数字滤波器设计
方法：使用MATLAB等工具设计数字滤波器，选择合适的滤波器类型（如FIR或IIR），并设置关键频率参数（如采样频率、通带截止频率等）。
优点：设计灵活，适用于各种复杂的滤波需求。
缺点：需要一定的数学和信号处理知识。
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，对于快速变化的参数，可能需要使用灵敏度较高的方法，如算术平均滤波法或递推平均滤波法。
调整参数：根据实际效果调整滤波器的参数，如N值、A值等，以达到最佳的滤波效果。
测试和验证：在实际应用中，需要对滤波器进行测试和验证，确保其性能满足需求。
通过以上步骤和方法，可以选择合适的软件滤波方法，有效滤除信号中的干扰成分，提高信号处理的准确性和可靠性。