智能仪器第3版 程德福 林君第4章 数据处理与建模
62页1、第四章 基本数据处理算法和模型化测量,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.,引入数据处理算法后,使许多依赖硬件电路难以实现的信号处理问题得以解决,提高测量精度和可靠性等仪器的核心指标。,(本章为重点学习内容),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 模型化软测量技术入门 数据处理算法:频谱估计、相关分析、复杂滤波、小波等算法,阅读文献。这方面技术知识很丰富、发展快。,第一节 克服随机误差的数字滤波算法,随机误差:由串入仪器的随机干扰、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,其大小和符号无规则变化,但在多次测量中符合统计规律的误差。 硬件处理方法:模拟滤波器,屏蔽等,数字滤波算法的优点,(1)数字滤波是一个计算过程,通常用软件实现,在实时性要求高的情况下用FPGA实现。无需模拟电路,不存在阻抗匹配、特性波动、非一致性等问题。因此可靠性高。 (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,因此数字滤波方便灵活。,第一节 克服随机误差的数字滤波算法,常
2、用的数字滤波算法,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法(非线性法) 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 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,第一节 克服随机误差的数字滤波算法,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大脉冲干扰,通常采用简单的非线性滤波法。 滤除随机脉冲干扰是仪器数据处理的第一步。,第一节 克服随机误差的数字滤波算法,1限幅滤波法,通过程序判断被测信号幅度的变化量,从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 方法: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。,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法:限幅滤波法,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及采样间隔Ts确定, 即 a = Vmax Ts 实现本算法的关键是设定被测参量相邻两次采样值最大允许误差a.要求准确估计
3、Vmax和采样间隔Ts。 适合对温度、压力等变化较慢测控系统滤除大幅度脉冲,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,在滤除脉冲干扰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。 最适合单调变化信号中脉冲干扰滤除。 温度、液位等缓慢变化的信号中脉冲干扰滤除。,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法,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;Nn),则当窗口在信号序列上滑动时,一维中值滤波器的输出: medx(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,2中值滤波法,3基于拉依达准则的奇异数据滤波法,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Vi3,则认为该Xi为坏值,予以剔除。,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法,拉依达准则法实施步骤(算法),(1)求N次测量值X1至XN的算术平均值,(2)求各项的剩余误差Vi,(3
4、)计算标准偏差,(4)判断并剔除奇异项Vi3,则认为该Xi为坏值,予以剔除。,N,依据拉依达准则净化数据的局限性,L中的L值(L2,3,4,5)调整净化门限,L3,门限放宽,L3,门限紧缩。采用3准则净化采样数据有其局限性,有时甚至失效。 (1)该准则在样本值少于10个时不能判别任何奇异数据; (2)3准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上,而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法,4. 基于中值数绝对偏差的决策滤波器,,,一个序列的中值对奇异数据的灵敏度远小于序列的平均值,用中值构造一个尺度序列,设xi(k) 中值为Z,则:,(1)确定当前数据有效性的判别准则,给出了每个数据点偏离参照值的尺度,一、克服大脉冲干扰的数字滤波法,令参照尺度序列d(k)的中值为d,著名的统计学家FR.Hampel提出并证明了中值数绝对偏差MAD1.4826*d,MAD可以代替标准偏差。对3法则的这一修正有时称为“Hampel标识符”。,4.基于中值数绝对偏差的决策滤波器,(2) 基于L*MAD准则的滤波算法实现,建立移动数据窗口(宽度m) 计算出窗口序列的中值Z(排
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