在计算机控制系统中，消除滤波通常涉及到数字滤波的方法，因为它们是通过软件编程来实现的，具有灵活性高和成本低的优势。以下是一些常用的数字滤波方法：
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。
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，适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。
缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。
递推平均滤波法
方法：连续采样N次，每次采样后计算所有采样值的平均值作为本次有效值。
优点：对周期性干扰和非周期性干扰都有较好的抑制作用，且计算简单。
缺点：对突发干扰的抑制效果较差。
加权平均滤波法
方法：根据各次采样值的重要性赋予不同的权重，然后计算加权平均值作为本次有效值。
优点：对周期性干扰和非周期性干扰都有较好的抑制作用，且可以根据不同情况调整权重，灵活性较高。
缺点：需要较复杂的计算，且权重选择对结果影响较大。
惯性滤波法
方法：引入一个惯性因子，使滤波器在短时间内对突变信号不敏感，而在较长时间内对信号的平滑处理作用明显。
优点：对周期性干扰和非周期性干扰都有较好的抑制作用，且能兼顾信号的实时性和平滑性。
缺点：需要较复杂的计算，且惯性因子选择对结果影响较大。
建议
选择合适的滤波方法需要根据实际应用场景和控制要求来决定。对于对实时性要求较高且干扰较简单的系统，可以选择限幅滤波法或中位值滤波法。对于对滤波效果要求较高且干扰较复杂的系统，可以选择递推平均滤波法、加权平均滤波法或惯性滤波法。同时，还可以考虑结合多种滤波方法，以进一步提高系统的抗干扰能力和稳定性。