在C++中，针对滤波器（filt）的优化策略有很多。以下是一些建议：
选择合适的数据结构：根据滤波器的需求和性能要求，选择合适的数据结构。例如，如果需要频繁地插入和删除元素，可以考虑使用链表；如果需要快速查找，可以使用哈希表。
使用缓存友好的算法：优化算法以充分利用CPU缓存。例如，使用循环展开、避免不必要的数据复制和临时变量的使用。
并行化：如果滤波器可以分解为多个独立的任务，可以考虑使用多线程或并行计算库（如OpenMP、TBB等）来加速计算。
使用编译器优化：利用编译器的优化选项（如-O2、-O3等）来提高代码性能。编译器会自动执行许多优化策略，如内联函数、循环展开、死代码消除等。
使用专用硬件：如果滤波器的计算量非常大，可以考虑使用专用硬件（如GPU、FPGA等）来加速计算。
算法优化：针对特定的滤波器类型，可以尝试使用更高效的算法。例如，对于低通滤波器，可以使用椭圆滤波器或数字微分分析器（DDA）来替代常见的低通滤波器。
分块处理：将大图像或大数据集分成较小的块，对每个块分别进行滤波处理，然后再合并结果。这样可以减少内存访问次数，提高缓存利用率。
使用查找表：对于某些滤波器，可以使用查找表（LUT）来加速计算。例如，对于有限脉冲响应（FIR）滤波器，可以使用查找表存储滤波器的系数，从而避免实时计算。
延迟计算：在某些情况下，可以将滤波器的计算结果延迟到实际需要时再进行计算。这样可以避免不必要的计算，提高性能。
代码剖析和性能测试：使用性能分析工具（如gprof、Valgrind等）对代码进行剖析，找出性能瓶颈，然后针对性地进行优化。同时，进行性能测试以确保优化策略的有效性。