限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A方法：基于经验判断，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，若本次值与上次值之差不大于A，则本次值有效；否则，本次值无效，放弃本次值，用上次值替代本次值。
B优点：能够有效地克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
C缺点：无法完全抑制周期性的干扰，平滑度有所下降。
第二种方法：中位值滤波法
A方法：连续采样N次（N为奇数），并将N次采样值从小到大排序，取中间值作为本次有效值。
B优点：能够有效地克服因偶然因素引起的波动干扰，尤其是对温度、液位等缓慢变化的参数非常有帮助。
C缺点：不适合处理流量、速度等快速变化的参数。
第三种方法：算术平均滤波法
A方法：连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时，信号平滑度较好，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值的选择一般用于流量、压力等较为平稳的系统。
B优点：适用于大多数带有随机干扰的信号，且信号有平均值，信号在某一范围内上下波动。
C缺点：不适合实时控制，需要较多的RAM内存。
第四种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A方法：通过队列来实现，队列长度固定为N，每次采样到一个新的数据加入队尾，丢弃队首的一个数据（先进先出原则），最后计算队列中的N个数据的平均值，得到新的滤波结果。
B优点：能够有效地抑制周期性干扰，平滑度较高，适用于高频振荡系统的稳定运行。
C缺点：灵敏度较低，不适合快速变化的参数，容易引入脉冲干扰。
第五种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A方法：相当于中位值滤波法和算术平均滤波法，连续采样N个数据，去除一个最大值和一个最小值，然后计算剩余N-2个数据的算术平均值。
B优点：结合了这两种滤波法的优势，对脉冲干扰具有很好的抑制效果。
C缺点：测量速度相对较慢，占用较多的RAM资源。
第六种方法：限幅平均滤波法
A方法：相当于限幅滤波法和递推平均滤波法，每次采样到的新数据首先进行限幅处理，然后再进入队列进行递推平均处理。
B优点：融合了限幅和递推平均滤波的效果，对脉冲干扰具有很好的抑制能力。
C缺点：占用较多的RAM资源。
第七种方法：一阶滞后滤波法
A方法：采用线性插值公式：\( y(n) = (1 - a)y(n-1) + ay(n) \)，( a \)是一个常数，通常取0到1之间的小值。
B优点：对周期性干扰具有较强的抑制效果，适用于波动频率较高的场合。
C缺点：相位滞后，灵敏度较低，延迟程度由\( a \)值决定，不适用于滤波频率高于采样频率一半的干扰信号。
第八种方法：加权递推平均滤波法
A方法：是对递推平均滤波法的改进，使用不同权重的样本进行算术平均运算，每秒钟的数据都有一定的权重，最近的数据权重更大，从而提高灵敏度，但也降低了平滑度。
B优点：适用于有较大纯滞后时间和采样周期较短的系统。
C缺点：对于纯滞后时间常数较小且采样周期较长，变化缓慢的信号，可能难以迅速反应干扰的严重程度，滤波效果不佳。
第九种方法：消抖滤波法
A方法：设置一个计数器，每次采样值与当前有效值进行比较，如果采样值等于当前有效值，则计数器清零；如果采样值不等于当前有效值，则计数器加1，如果计数器达到阈值N（即溢出），则将本次采样值替换为当前有效值，并重置计数器。
B优点：适用于变化缓慢的被测参数，可以避免在临界值附近控制器频繁开关或显示数值抖动。
C缺点：对于快速变化的参数不太适合，如果在计数器溢出的那次采样值正好是干扰值，则可能会误认为是有效值导入系统。
第十种方法：限幅消抖滤波法
A方法：类似于限幅滤波法和消抖滤波法，首先限幅处理，然后应用消抖过滤效果。
B优点：继承了限幅和消抖的特性，改进了消抖滤波过程中的不足之处，避免了误认干扰值的情况。
C缺点：适用于快速变化的参数。
第十一种方法：IIR数字滤波器
A方法：确定信号带宽，采用适当的滤波系数（如\( a_1, a_2, \ldots, a_k \)和\( b_0, b_1, b_2, \ldots, b_k \)）来设计滤波器。
B优点：适用于多种类型的信号，包括高通、低通、带通和带阻滤波，设计简单，利用MATLAB软件进行。
C缺点：计算量相对较大，特别是在处理复杂的信号时。
希望这些改进建议能更好地帮助你理解和掌握电压滤波算法。