文档介绍：第23章检测算法
常用数字滤波方法
克服系统误差的软件算法
量程自动切换及标度变换
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23. 检测算法
常用数字滤波方法
数字滤波技术特点概述
优点:
不需增加硬件,只是一个计算程序,可靠性高,尤其是
可对频率很高或很低的信号滤波。
(2) 用软件算法实现,可以使多个输入通道共享一个软件“滤
波器”,降低硬件成本。
(3) 改变软件滤波器程序和参数,即可改变滤波特性,对于
抑制低频脉冲干扰、随机噪声特别有效。
主要不足:
需要计算时间,可能影响实时性。
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常用数字滤波方法
数字滤波方法
1)程序判断滤波
: 相邻两个采样值之差的最大可能变化范围。
程序判断滤波又称限幅滤波,很容易用程序判断方法实现。
关键:确定的值。
因过程的动态特性决定其输出参数的变化速度,故可根据检测实践经验或按参数可能的最大变化速度Vmax及采样周期T来决定值,即: =T·Vmax
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常用数字滤波方法
数字滤波方法
2) 中(位)值滤波法
对某一被测参数连续采样n次(一般n=2m+1),把n次采样值按大小排序,取中间值作为本次的有效采样值。
对温度、液位等缓慢变化的被测参数,此法能收到良好滤波效果,但对压力等快变参数一般不宜采用。
特点:有效抑制脉冲(宽度<m)干扰,保持边沿或细节特征。
3) 算术平均滤波法
取连续几个采样值的算术均值作为滤波输出值。
此方法适用于一般有随机干扰的信号滤波,对信号的平滑程度完全取决于N。N大,平滑度高,但灵敏度低;N小,平滑度低,但灵敏度高。
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常用数字滤波方法
数字滤波方法
4) 递推平均滤波法
把N个测量数据看成一个队列,前次所测数据作列尾,
将此数为列尾数的前N个测量数据的算术平均值作为当前滤波输出值。
特点:只需一次测量,就能得到当前的滤波输出值
5) 加权递推平均滤波法
权值确定方法:设为对象的纯滞后时间,且
其中:
,则:
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常用数字滤波方法
数字滤波方法
4) 复合滤波法
若yl≤y2≤…≤yn,其中,3≤n≤14 (y1和yn分别是采样值
中的最小值和最大值),则:
5)一阶惯性滤波法
以数字形式通过算法实现一阶惯性(动态)RC滤波,能
很好地克服模拟滤波器的缺点。适用于波动频繁的参数滤波,
但带来相位滞后(取决于a值),灵敏度低。算法如下:
其中,a=Tf /(Tf+T), Tf为滤波时间常数,T为采样周期。a由实
验定,只要使被测信号不产生明显纹波。
缺点:不能滤除频率高于采样频率二分之一(奈奎斯特频率)的
干扰信号。高于奈奎斯特频率的干扰信号,需模拟滤波。
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克服系统误差的软件算法
系统误差的模型校正法(非线性校正)
校正系统误差的关键是建立误差模型。多数情况下模型未知,只能通过测量数据建立反映测量值变化的近似模型。
1)代数插值法
设有n+1组离散点: (x0, y0), (xl, y1), …, (xn, yn),x∈[a,b]和未知函数f(x),并有 f(x0)=y0, f(x1)=y1, …, f(xn)=yn,找一个函数g(x),使g(x)在xi(i=0,…,n)处与f(xi)相等。满足此条件的函数g(x)称为f(x)的插值函数,xi称为插值节点。
用一个n阶代数多项式 Pn(x)=anxn+an-1xn-1+ …+a1x+a0逼近f(x),使Pn(x)在节点xi处满足Pn(xi) = f(xi) = yi i=0,2, …,n
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克服系统误差的软件算法
系统误差的模型校正法(非线性校正)
1)代数插值法
通常给出离散点总是多于求解插值方程所需的离散数,因此,用多项式插值法求解离散点的插值函数时,先必须根据所需的逼近精度决定多项式阶次,该次数与所要逼近的函数有关。一般常用线性插值和抛物线(二次)插值。
(1) 线性插值
在一组数据(xi, yi )中选两个代表性的点(x0, y0), (x1, y1),然后根据插值原理求出插值方程:
其中:
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克服系统误差的软件算法
系统误差的模型校正法(非线性校正)
1)代数插值法
当(x0 , y0)、(x1 , y1)为非线性特性曲线f (x)或数组的两端点时,线性插值是常用的直线方程校正法(端点连线法)。拟合误差小于允许拟合误差时,直线方程是理想的校正方程。
实际测量中,每采样一个值,就用校正方程计算P1(x),并把P1(x)当做被测量值的校正值。
非线性特性的直线方程校正图
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克服系统误差的软件算