在单片机中，ADC（模数转换器）是一种将模拟信号转换为数字信号的重要组件，但由于输入信号往往受到噪声的影响，因此在实际应用中需要对ADC采集的数据进行滤波处理，以保证数据的准确性和稳定性。在C语言中，有许多常用的滤波算法可以用来处理ADC采集的数据，以下列出了十种常用的滤波算法：

1. Moving Average Filter（简称MAF）：移动平均滤波器是一种简单有效的滤波算法，通过取一定时间内的采样数据的平均值来平滑信号并滤除噪声。
2. Median Filter（中值滤波器）：中值滤波器通过取一定时间内的采样数据的中值来平滑信号，并能在一定程度上保留信号的尖峰。
3. Exponential Moving Average Filter（指数移动平均滤波器）：指数移动平均滤波器通过赋予不同采样数据不同的权重来对信号进行滤波，其效果较好。
4. Butterworth Filter（巴特沃斯滤波器）：巴特沃斯滤波器是一种常见的滤波算法，通过设计滤波器的截止频率和阶数来实现对信号的滤波。
5. Chebyshev Filter（切比雪夫滤波器）：切比雪夫滤波器是一种具有较快陡峭的通带截止边缘的滤波器，适用于需要较高抑制比的场景。
6. Bessel Filter（贝塞尔滤波器）：贝塞尔滤波器是一种相位线性的滤波器，能够保持信号的波形不失真。
7. Savitzky-Golay Filter（萨维茨基-戈莱滤波器）：萨维茨基-戈莱滤波器是一种基于多项式拟合的平滑滤波算法，具有较好的平滑效果。
8. Kalman Filter（卡尔曼滤波器）：卡尔曼滤波器是一种递归估计滤波算法，能够对信号进行在线估计和滤波，适用于动态系统的滤波。
9. Wavelet Transform Filter（小波变换滤波器）：小波变换滤波器是一种基于小波变换的信号处理算法，能够对信号进行局部时频分析和滤波处理。
10. Adaptive Filter（自适应滤波器）：自适应滤波器是一种根据信号的变化自动调整滤波参数的滤波算法，适用于信号频谱和幅度变化较大的场景。

通过以上介绍，我们可以看到在C语言中，有多种常用的滤波算法可以用来处理单片机ADC采集的数据，不同的滤波算法适用于不同的场景和要求，工程师可以根据实际需求选择合适的滤波算法来提高信号的质量和稳定性。在实际应用中，结合具体的信号特点和系统需求来选择合适的滤波算法是非常重要的，可以有效提高系统性能和稳定性。