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吉林大学:《智能仪器》第四章(4-1) 克服随机误差的数字滤波算法

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随机误差:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器 件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量 同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测 但在多次测量中符合统计规律的误差采用模拟 滤波器是主要硬件方法。
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第四聿智能议器的基本数处算浍 数据处狸能力是智能仪器水平的标志,不能充分发 挥软件作用,等同硬件化的数字式仪景 测量精度和可靠性是仪器的重要指标,引入 数据处理算法后,使许多原來靠硬件电路难以 实现的信号处理问题得以解决,从而克服和弥 补了包括传感器在內的各个测量环节中硬件本 身的缺陷或弱点,提高了仪器的综合性能

第四章 智能仪器的基本数据处理算法 数据处理能力是智能仪器水平的标志,不能充分发 挥软件作用,等同硬件化的数字式仪器. 测量精度和可靠性是仪器的重要指标,引入 数据处理算法后,使许多原来靠硬件电路难以 实现的信号处理问题得以解决,从而克服和弥 补了包括传感器在内的各个测量环节中硬件本 身的缺陷或弱点,提高了仪器的综合性能

基本教辑处理算念內容提戛 克服随机误差的教字滤波算法 ●消除糸统误差的算法、非线性校正 工程量的标度变换。 ●诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等 算法,阅读数字信号处理方面的文献

基本数据处理算法内容提要 ⚫ 克服随机误差的数字滤波算法 ⚫ 消除系统误差的算法、非线性校正 ⚫ 工程量的标度变换。 ⚫ 诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等 算法,阅读数字信号处理方面的文献

第一节克服隨机溪差的字滤皴算渎 随机误差:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器 件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量 同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测 但在多次测量中符合统计规律的误差。采用模拟滅 波器是主要硬件方法。 数字滤波算法的优点:(1)数字滤波只是 个计算过程,无需硬件,因此可靠性高,并且不存 在阻抗匹配、特性波动、非一致性等问题。模拟滤 波器在频率很低时较难实现的问题,不会出现在数 字滤波器的实现过程中。(2)只要适当改变数字滤 波程序有关参数,就能方便的改变滤波特性,因此 数字濾波使用时方便灵活

第一节 克服随机误差的数字滤波算法 ⚫随机误差:由串入仪表的随机干扰、仪器内部器 件噪声和A/D量化噪声等引起的,在相同条件下测量 同一量时,其大小和符号作无规则变化而无法预测, 但在多次测量中符合统计规律的误差。采用模拟滤 波器是主要硬件方法。 ⚫数字滤波算法的优点:(1)数字滤波只是一 个计算过程,无需硬件,因此可靠性高,并且不存 在阻抗匹配、特性波动、非一致性等问题。模拟滤 波器在频率很低时较难实现的问题,不会出现在数 字滤波器的实现过程中。(2)只要适当改变数字滤 波程序有关参数,就能方便的改变滤波特性,因此 数字滤波使用时方便灵活

常用的教字滤波算 克服大脉冲干扰的数字滤波法 1.限幅滤波法 2.中值滤波法 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法(剔除粗大误差) 4.基于中值数绝对偏差的决策滤波器 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 1.算数平均 滑动平均3.加权滑动平均 复合滤波法

常用的数字滤波算法 一、克服大脉冲干扰的数字滤波法 1.限幅滤波法 2.中值滤波法 3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法(剔除粗大误差) 4. 基于中值数绝对偏差的决策滤波器 二、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 1.算数平均 2.滑动平均 3.加权滑动平均 三、复合滤波法

克服大脉冲干扰的教字滤波法 克服由仪器外部环境偶然因 素引起的突变性扰动或仪器内部 不稳定引起误码等造成的尖脉冲 干扰,是仪器数据处理的第一步。 通常采用简单的非线性濾波法

一、克服大脉冲干扰的数字滤波法 克服由仪器外部环境偶然因 素引起的突变性扰动或仪器内部 不稳定引起误码等造成的尖脉冲 干扰,是仪器数据处理的第一步。 通常采用简单的非线性滤波法

1、限幡滤波妫 ●限幅滤波法(又称程序判别法)通过程序判断被测 信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干 扰。具体方法是,依赖已有的时域采样结果,将本 次采样值与上次采样值选行比较。若它们的差值超 出允许范,则认为本次采样值受到了干批,应予 易除。 已滤波的釆样结果:Yn1,…yn-2 若本次采样值为yn,则本次滤波的结果由下式确定 a △yn彐yn-yn n y1 >a,yn=y_yn=2yn-i-yn-

1.限幅滤波法 ⚫ 限幅滤波法(又称程序判别法)通过程序判断被测 信号的变化幅度,从而消除缓变信号中的尖脉冲干 扰。具体方法是,依赖已有的时域采样结果,将本 次采样值与上次采样值进行比较,若它们的差值超 出允许范围,则认为本次采样值受到了干扰,应予 易除。     = = −  =  = − − − − − n n 1 n n 1 n 2 n n n n n 1 a, y y y 2y y a,y y y | y y | 或 n 1 n 2 yn 1 y , y , 已滤波的采样结果: −  − − ⚫若本次采样值为yn,则本次滤波的结果由下式确定:

yn=yn △yn=yn-yn 或 >a, yn=yn-ExY a是相邻两个采样值的最大允许增量,其 数值可根据y的最大变化速率Vn及采样 周期T确定,即a=VnT 实现本犷法的关键是设定被测参量相邻 两次采样值的最大允许误差a.要求准确 节计V和采样周期T

⚫ a是相邻两个采样值的最大允许增量,其 数值可根据y的最大变化速率Vmax及采样 周 期 T 确 定 , 即 a = Vmax T 实现本算法的关键是设定被测参量相邻 两次采样值的最大允许误差a.要求准确 估计Vmax和采样周期T。     = = −  =  = − − − − − n n 1 n n 1 n 2 n n n n n 1 a, y y y 2y y a,y y y | y y | 或

2、中值 中值滤波是一种典型的非线性濾波器。它远 犷简单。在滤除脉冲噪声的同时可以很好地 保护信号的细节信息。 对某一被测参数连续采样n次(一般n应为奇 数),然后将这些采样值选行排序,选取中 间值为本次采样值。 对温度、液位葶缓慢变化的被测參数,采用 中值滤波法一敷能收到良好的滤波效果

2.中值滤波法 ⚫ 中值滤波是一种典型的非线性滤波器,它运 算简单,在滤除脉冲噪声的同时可以很好地 保护信号的细节信息。 ⚫ 对某一被测参数连续采样n次(一般n应为奇 数),然后将这些采样值进行排序,选取中 间值为本次采样值。 ⚫ 对温度、液位等缓慢变化的被测参数,采用 中值滤波法一般能收到良好的滤波效果

设滤波器窗口的宽度为n=+1,高时间信号x ()的长度为M,(i=1,2,…,MM>m), 则当窗口在傖号序列上滑动时。一錐中值滤波 器的出 meax(i)]=x(表示窗口2+1内排序的第k 个值,即排序后的中间值。 原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果

⚫ 设滤波器窗口的宽度为n=2k+1,离散时间信号x (i)的长度为N,(i=1,2,…,N;N>>n), 则当窗口在信号序列上滑动时,一维中值滤波 器的输出: med[x(i)]=x (k) 表示窗口2k+1内排序的第k 个值,即排序后的中间值。 原始信号 中值滤波后的信号 对不同宽度脉冲滤波效果

3、基子拉懷达准则的奇异教婚滤劬油 剔除粗火误差) ●抗依达准则法的应用场合与程序判别 法类似。并可更准确地剔除严重失真 为奇异数据。 ●拉依达准则:当测量次数N足够多且测 量服从正态分布时,在各次测量值中, 若某次测量值X所对应的剩余误差V 3σ,则认为该X;为坏值,予以剔除

3.基于拉依达准则的奇异数据滤波法 (剔除粗大误差) ⚫拉依达准则法的应用场合与程序判别 法类似,并可更准确地剔除严重失真 的奇异数据。 ⚫拉依达准则:当测量次数N足够多且测 量服从正态分布时,在各次测量值中, 若某次测量值Xi所对应的剩余误差Vi> 3σ,则认为该Xi为坏值,予以剔除

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