数字滤波器常用算法有很多种，以下介绍几种常见的算法及其软件实现方式：

均值滤波算法

算法原理：对连续的N个采样数据进行求和，然后取平均值作为滤波输出。其目的是减少数据中的随机噪声，使信号更加平滑。

软件实现：在软件中，可以使用数组来存储N个采样数据。每次有新的采样数据到来时，将其放入数组中，并将最早的一个数据移出数组。然后对数组中的N个数据进行求和并计算平均值，得到滤波后的输出值。以C语言为例，代码大致如下：

```c float meanFilter(float newData, float buffer[], int N) {    // 将新数据放入缓冲区    for (int i = N - 1; i > 0; i--) {        buffer[i] = buffer[i - 1];    }    buffer[0] = newData;    // 计算缓冲区中数据的总和    float sum = 0.0;    for (int i = 0; i < N; i++) {        sum += buffer[i];    }    // 返回平均值    return sum / N; } ```

中值滤波算法

算法原理：对连续的N个采样数据进行排序，取中间值作为滤波输出。它对于去除脉冲噪声等具有很好的效果，能够保留信号的边缘信息。

软件实现：同样可以使用数组来存储N个采样数据。当新数据到来时，将其放入数组并进行排序，然后取中间位置的数据作为滤波输出。在C语言中，可以使用冒泡排序等算法来实现排序，代码示例如下：

```c // 冒泡排序函数 void bubbleSort(float arr[], int n) {    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {            if (arr[j] > arr[j + 1]) {                // 交换元素                float temp = arr[j];                arr[j] = arr[j + 1];                arr[j + 1] = temp;            }        }    } } float medianFilter(float newData, float buffer[], int N) {    // 将新数据放入缓冲区    for (int i = N - 1; i > 0; i--) {        buffer[i] = buffer[i - 1];    }    buffer[0] = newData;    // 对缓冲区数据进行排序    bubbleSort(buffer, N);    // 返回中值    if (N % 2 == 0) {        // 如果N为偶数，取中间两个数的平均值        return (buffer[N / 2 - 1] + buffer[N / 2]) / 2.0;    } else {        // 如果N为奇数，取中间的数        return buffer[N / 2];    } } ```

一阶低通滤波算法

算法原理：通过一个一阶差分方程来实现滤波，其传递函数具有低通特性，能够平滑信号并抑制高频噪声。算法公式为`y(n)=a*x(n)+(1-a)*y(n-1)`，其中`x(n)`是当前输入数据，`y(n)`是当前滤波输出，`y(n-1)`是上一时刻的滤波输出，`a`是滤波系数，取值范围通常在0到1之间。

软件实现：在软件中，需要保存上一时刻的滤波输出值。每次有新的输入数据时，根据上述公式计算当前的滤波输出。以下是用C语言实现的代码：

```c float firstOrderLowPassFilter(float newData, float* prevOutput, float a) {    // 计算当前滤波输出    float currentOutput = a * newData + (1 - a) * *prevOutput;    // 更新上一时刻的滤波输出    *prevOutput = currentOutput;    // 返回当前滤波输出    return currentOutput; } ```