信号滤波

 　　从传感器或其它接收设备获得的电信号，由于传输过程中的各种噪声干扰，工作现场的电磁干扰，前段电路本身的影响，往往会有多种频率成分的噪声信号，严重情况下，这种噪声信号甚至会淹没有效输入信号，致使测试无法正常进行。为了减少噪声信号对测控过程的影响，需采取滤波措施，滤除干扰噪声，提高系统的信噪比（S/N）。

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 　　过去常用模拟滤波电路实现滤波，模拟滤波的技术较为成熟。模拟滤波可分为有源滤波和无源滤波。设计有源滤波器，首先根据所要求的幅频特性，寻找可实现的有理函数进行逼近设计。常用的逼近函数有：波待瓦兹（Butterworth）函数、切比雪夫（Chebyshev）函数，贝塞尔（Besel）函数等，然后计算电路参数，完成设计。

 　　但是模拟滤波电路复杂，不仅增加了设计成本，而且还增加系统的功耗，降低了系统可靠性。随着电子技术的发展，现在很多的场合都应用数字滤波技术。数字滤波技术发展非常迅速，现在的手机、PDA等智能设备，大多采用数字滤波技术。它作为软件无线电的一个处理单元，有非常广阔的发展前景。但是，单片机的处理能力有限，只能完成比较简单的数字滤波。

 　　在单片机系统中，首先在设计硬件是对信号采取抗干扰措施，然后在设计软件时，对采集到的数据进行消除干扰的处理，以进一步消除附加在数据中的各式各样的干扰，使采集到的数据能够真实的反映现场的情况。下面介绍的几种工控中常用的数字滤波技术。

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 　　（1）死区处理　　从工业现场采集到的信号往往会在一定的范围内不断的波动，或者说有频率较高、能量不大的干扰叠加在信号上，这种情况往往出现在应用工控板卡的场合，此时采集到的数据有效值的zui后一位不停的波动，难以稳定。这种情况可以采取死区处理，把波动的值进行死区处理，只有当变化超出某值时才认为该值发生了变化。比如编程时可以先对数据除以10，然后取整，去掉波动项。

 　　（2）算术平均值法 　　公式为YK =（XK1+XK2+XK3+…+XKN）/N，在一个周期内的不同时间点取样，然后求其平均值，这种方法可以有效的消除周期性的干扰。同样，这种方法还可以推广成为连续几个周期进行平均。

 　　（3）中值滤波法　　这种方法的原理是将采集到的若干个周期的变量值进行排序，然后取排好顺序的值得中间的值，这种方法可以有效的防止受到突发性脉冲干扰的数据进入。在实际使用时，排序的周期的数量要选择适当，如果选择过小，可能起不到去除干扰的作用，选择的数量过大，会造成采样数据的时延过大，造成系统性能变差。

 　　（4）低通滤波法 　　公式为YK =Q*XK+（1-Q）*YK-1 截止频率为f=K/2πT。这种滤波方式相当于使采集到的数据通过一次低通滤波器。来自现场的信号往往是4~20mA信号，它的变化一般比较缓慢，而干扰一般带有突发性的特点，变化频率较高，而低通滤波器就可以滤除这种干扰，这就是低通滤波的原理。实际使用时，根据信号的带宽，合理选择Q值。

 　　（5）滑动滤波法　　滑动滤波法是由一阶低通滤波法推广而来的。现场信号一般都是平滑的，不会出现突变，如果接收到的信号有突变，那么很可能就是干扰。滑动滤波法就是基于这个原理，把所有的突变都视为干扰，并且通过平滑去掉干扰。应用这种方法，只能处理平滑信号，并且不同的场合，数据处理过程也要做相应调整。滑动滤波法的公式是：Yn=Q1Xn+Q2Xn-1+Q3Xn-2，其中Q1 + Q2+ Q3 =1且Q1 >Q2> Q3。

 　　在实际使用时，常常需要结合多种方法，以其它滤波的效果。比如在中值滤波法中，加入平均值滤波，借以提高滤波的性能。

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