信号滤波是对原始信号进行预处理的一种方法，其作用主要有以下两个方面：
首先，对于传感器采集的信号来说，其受到电磁干扰、噪声等多种因素的影响，因而信号会混合上许多与所关注的物理量无关的信号成分。这些干扰信号会降低信号的精度，甚至会导致误判或漏判。因此，通过滤波手段，可以有效地去掉不必要的信号成分，提高信号的质量和准确性。
其次，对于嵌入式系统或无线通信等实时应用场景来说，需要快速、准确地获取信号的关键特征，如频率、幅值等。此时如果信号中存在频域或时域的噪声、杂波等成分，会对信号解析和特征提取造成干扰和困难。通过滤波处理，可以有效地提取出信号的关键特征，有利于后续信号处理和分析。
根据信号处理中的滤波原理，可以将滤波器分为两类：时域滤波器和频域滤波器。时域滤波器通常根据时域的响应特性进行分类，主要有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。频域滤波器则主要有傅里叶滤波器和小波滤波器两种。
根据应用场景和信号特点，可以选用不同类型的滤波器进行信号处理。例如：
低通滤波器适用于需要去除高频噪声的场合，如音频处理中去除录音中的爆音、口吃声等杂音；
高通滤波器适用于需要去除低频噪声的场合，如图像处理中去除图像中的阴影；
带通滤波器适用于需要突出某一频率范围内的信号成分的场合，比如音频处理中突出某个频段的声音；
带隙滤波器适用于需要去除特定频率范围内的信号成分的场合，比如滤除掉机电设备中干扰噪声；
傅里叶滤波器适用于频域分析的场合，可以将复杂的信号分解成多个频率成分，进行信号处理和特征提取；
小波滤波器适用于需要同时在时域和频域进行分析的场合，能够提取信号的局部特征，适合于非平稳信号分析。
对于数字滤波器的实现，主要有两种方式：一种是基于差分方程的实现方法，另一种是基于快速傅里叶变换（FFT）算法的实现方法。
基于差分方程的实现方法，主要是将滤波器转化为差分方程，通过递推计算的方式得到滤波结果。这种实现方法的优点是计算简单、延迟小、适合于实时处理等应用场景。其缺点是计算精度和稳定性较低，难以实现高阶滤波器。
基于FFT算法的实现方法，则是在频域上对信号进行处理，通过傅里叶变换将滤波器和信号转换到频域，进行频域卷积后，再通过傅里叶逆变换将结果转换回时域。这种实现方法的优点是分辨率高、精度高、可实现高阶滤波器等，但其计算复杂度较大，实现难度大。
信号滤波在信号处理中是一项基础性的技术，其主要作用是去除噪声、提取关键特征等。根据信号的特点和应用场景，可以选择不同类型的滤波器进行处理。滤波器的实现方式一般有基于差分方程和FFT算法两种方式，实现时需要根据具体需求进行选择。
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