新闻中心

EEPW首页 > EDA/PCB > 设计应用 > A/D转换中的数字滤波抗干扰技术

A/D转换中的数字滤波抗干扰技术

作者:时间:2011-01-18来源:网络收藏

1引言

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/191394.htm

  仪器仪表设备在现场测试过程中,由于生产变量的测试数据对生产过程具有重要的意义,因此对各种物理量测试数据精度要求是比较高的。

  在前向测试通道上采用的抗干扰措施中,滤波方法是抑制干扰的一种有效途径。在工业现场中,可利用硬件滤波器电路或软件滤波器算法提高测试数据的准确性。硬件滤波措施是使用较多的一种方法,技术比较成熟,但同时也增加了设备,提高了成本,而且电子设备的增加有可能带来新的干扰源。而采用软件滤波算法不需增加硬件设备,可靠性高,功能多样,使用灵活,具有许多硬件滤波措施所不具备的优点,当然它需要占一定的运行时间。

  2常用的几种软件滤波方法

  (1)中值滤波法:即每次

  取N个AD值,去除其中的最大值和最小值而取剩余的N-2个A/D值的平均值。

  (2)程序判断滤波法:即根据经验确定出两次采样的最大偏差ΔY,若先后两次采样的信号相减数值大于ΔY,表明输入为干扰信号,应去除;用上次采样值与本次采样值比较,若小于或等于Δ Y,表明没有受到干扰,此时本次采样值有效,这样可以滤去随机干扰和传感器不稳定而引起的误差。

  (3)利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理:根据误差理论,要有效地剔除偶然误差,一般要测量10次以上,兼顾到精度和响应速度,取15次为一个单位。在取得的15个数据中,有些可能含有较大的误差,需要对它们分检,剔除可疑值,提高自适应速度。对可疑值的剔除有多种准则,如莱以达准则、肖维勒(Chauvenet)准则、格拉布斯(Grubbs)准则等。以Grubbs准则为例,它认为若某测量值 xi对应的残差Vi满足下式

  |Vi|=| xi-|>g(n,a)× σ(X)

  时应将该数据舍去。式中,为n次采集到的AD 值的平均值,=(∑xi)/n ;σ(X)为测量数据组的标准差,由贝塞尔函数可得: σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2;g(n, a)是取决于测量次数n和显著性水平a (相当于犯“弃真” 错误的概率系数),a通常取0.01或0.05。通过查表可得:当 n=15时,a=0.05, g(n,a)=2.41。

  把15次采集到的AD值存入一个数组中然后求平均值,计算残差,求标准差σ(X)。将残差绝对值与2.41倍的标准差σ(X)比较。剔除可疑值以后,再求平均值,求出新的平均值以后,应再重复以上过程,验证是否还有可疑值存在。据我们对测量装置大量的实际测试结果看,这样做没有什么必要,因为一般只有第一遍即可达到要求。

  然而这种方法也有它的不足, 利用Grubbs准则需要处理大量的数据,而在一般的工业现场测试设备中,仪表结构大多采用嵌入式结构,如AVR单片机。这些MCU程序空间和数据空间有限,若处理大量数据,难以满足资源要求。而且,由于Grubbs准则要求MCU进行大量数据处理,使得系统降低了信号采集速率,影响实时性。


上一页 1 2 下一页

评论


相关推荐

技术专区

关闭