真实传感器数据会受到电源噪声、机械振动、通信误码和环境突变影响。数字滤波的目标不是让曲线越平越好，而是在抑制噪声与保留真实变化之间取得平衡。
限幅滤波根据相邻采样允许的最大变化量判断异常点，计算开销小，适合排除偶发尖峰。但阈值过小会误删真实快速变化，因此应结合采样周期和被测对象设置。
中值滤波对连续若干个样本排序并取中间值，能有效处理脉冲噪声，常用于变化较慢的温度、液位和距离信号。窗口越大，抗干扰越强，但延迟和计算量也会增加。
滑动平均保存最近 N 个样本并计算平均值，适合随机噪声，但会削弱快速变化。工程中可维护循环缓冲区和累加和，避免每次重新遍历全部数据。
实际系统常组合使用：先进行物理范围检查和限幅，再做中值或滑动平均，最后根据业务需求设置变化率和报警滞回。评估滤波器时要同时观察噪声、响应时间、过冲和 MCU 资源占用。