实现软件滤波算法的方法有多种，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。以下是几种常见的软件滤波算法及其实现方法：
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，如果本次值与上次值之差大于A，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。
一阶滞后滤波法
方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。
优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。
加权递推平均滤波法
方法：对递推平均滤波法进行改进，即不同时刻的数据加以不同的权。
缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。
限幅消抖滤波法
方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅，后消抖。
优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。
缺点：对于快速变化的参数不宜，每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。
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。将每次采样值与当前有效值比较，如果采样值=当前有效值，则计数器清零。
优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的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。
卡尔曼滤波法
方法：通过预测和更新两个步骤，利用卡尔曼增益来调整预测，以获得更准确的状态估计。具体步骤包括设定过程噪声协方差（Q）和测量噪声协方差（R），误差协方差（P）和状态估计的初始值，通过迭代计算卡尔曼增益K，并更新状态和误差协方差。
优点：适用于动态系统的状态估计，滤波效果好，尤其适用于存在噪声和不确定性的情况。
缺点：需要较复杂的数学模型和计算，对初始值和噪声协方差的设定较为敏感。
建议
选择合适的滤波算法需要根据具体的应用场景和需求来决定。对于简单的周期性干扰，一阶滞后滤波法和限幅滤波法可能已经足够。对于更复杂的动态系统，可以考虑使用卡尔曼滤波法。在实际应用中，还可以根据具体情况对滤波算法进行改进和优化。