实时滤波是一种在数据流或信号处理过程中，对数据进行即时过滤和调整的方法。这种方法可以有效地去除噪声、干扰或异常值，从而提高数据质量或系统的性能。以下是一些常见的实时滤波方法：
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移动平均滤波： 通过计算一定数量的数据点的平均值来平滑数据。这种方法简单易行，但对高频噪声敏感。
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加权移动平均滤波： 与移动平均滤波类似，但为每个数据点分配不同的权重，使得更近的数据点对平均值的影响更大。这有助于更好地保留数据的趋势。
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中值滤波： 将数据流中的每个数据点替换为其相邻数据点的中值。这种方法对于去除椒盐噪声（脉冲噪声）特别有效。
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低通滤波： 允许低于某个截止频率的信号通过，同时阻止高于截止频率的信号。这是滤波器设计的基础，如巴特沃斯滤波器、椭圆滤波器和切比雪夫滤波器。
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高通滤波： 允许高于某个截止频率的信号通过，同时阻止低于截止频率的信号。这种方法常用于去除低频噪声。
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带通滤波： 允许特定频率范围内的信号通过，同时阻止该范围外的信号。这通常用于音频处理和通信系统。
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自适应滤波： 根据信号的当前特性动态调整滤波器的参数。这种方法对于处理非线性、时变信号特别有效。
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卡尔曼滤波： 一种高效的递归滤波器，用于估计动态系统的状态。它结合了预测和更新步骤，以在存在噪声和干扰的情况下提供准确的结果。
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粒子滤波： 另一种适用于非线性、非平稳系统的递归滤波方法。它通过一组随机样本（粒子）来表示系统状态的概率分布，并根据观测数据更新这些粒子的权重。
实时滤波器的设计和选择取决于具体的应用场景、信号特性以及所需的性能指标。在实际应用中，可能需要根据反馈和实时性能要求对滤波器进行调整和优化。
