在现代电子设备中，光感传感器被广泛应用于各种领域，从智能手机到智能家居系统，无处不在。然而，光感数据往往受到环境噪声的干扰，导致采集的数据不够准确。为了提高数据质量，我们需要对这些数据进行滤波处理。接下来，将介绍10种适用于ADC（模数转换器）的滤波算法，帮助大家更好地理解和应用它们。

1️⃣ 均值滤波：通过计算一段时间内采样值的平均值来减少随机噪声。

2️⃣ 中值滤波：选择一组样本中的中间值作为输出，有效去除尖刺噪声。

3️⃣ 限幅滤波：限制每次采样的变化幅度，防止突然的大波动。

4️⃣ 滑动平均滤波：使用固定窗口大小，持续更新平均值，实现平滑效果。

5️⃣ 加权平均滤波：给最近的采样值分配更高的权重，以反映最新情况。

6️⃣ 低通滤波器：允许低频信号通过，阻挡高频噪声。

7️⃣ 卡尔曼滤波：结合预测和测量，动态调整权重以优化估计。

8️⃣ 粒子滤波：基于概率模型，通过大量粒子表示状态空间。

9️⃣ 自适应滤波：根据输入信号的变化自动调整滤波参数。

🔟 递归最小二乘滤波：通过最小化误差平方和来不断改进滤波结果。

每种滤波算法都有其适用场景和优缺点，正确选择和应用可以显著提升光感数据的质量。希望上述内容能为您的项目提供有益的帮助！