程序滤波的处理方法主要包括以下几种：
限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
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，判断本次值与上次值之差是否超过A，如果超过则本次值无效，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：无法抑制周期性的干扰，平滑度差。
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。
优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位等缓慢变化的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。
限幅平均滤波法
方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”。每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。
优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
缺点：比较浪费RAM。
一阶滞后滤波法
方法：适用于信号变化相对平稳，但存在一定高频噪声的情形。通过引入一定的滞后时间，使得滤波器对高频噪声有一定的抑制作用。
数字低通滤波算法
方法：使用数字低通滤波算法对输入的音频信号进行处理，程序分为数据采集、滤波处理和输出三个主要功能块。
优点：能够有效地平滑随机噪声，提高信号的质量和可靠性。
卡尔曼滤波
方法：通过测量数据来估计动态系统的状态，降低噪声对结果的影响。卡尔曼滤波器在每个时间步中，进行预测和更新步骤，根据测量值调整状态估计。
优点：能够有效地降低噪声对结果的影响，适用于动态系统的状态估计。
根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的滤波方法进行处理。例如，在需要去除脉冲噪声或异常值的场合，中位值滤波法是一个很好的选择；而在信号变化相对平稳且存在高频噪声的情况下，可以考虑使用一阶滞后滤波法或数字低通滤波算法。对于需要高精度测量的场合，卡尔曼滤波则是一个更为复杂但效果显著的解决方案。
