📄 软件滤波器可提高信号测量的稳定性和精度.htm
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content=在高噪音或干扰大条件下，小型或嵌入信号测量有足够精度和(或)稳定性的稳定信号。本文介绍一个简单的软件滤波器，借助该软件滤波器，成本低廉的嵌入式控制系统能够大幅提高精密测量的稳定性。
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<H1>软件滤波器可提高信号测量的稳定性和精度</H1></B></TD></TR>
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<TD class=content>上网时间：2006年01月01日</TD>
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width=17 border=0> 推荐给同仁</A> <A class=maintext
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href="http://www.ed-china.com/article/quickSearch.do?action=Search&keyword=信号测量">信号测量</A>有足够精度和(或)稳定性的稳定信号。本文介绍一个简单的<A
href="http://www.ed-china.com/article/quickSearch.do?action=Search&keyword=软件滤波器">软件滤波器</A>，借助该软件滤波器，成本低廉的嵌入式控制系统能够大幅提高精密测量的稳定性。
<P>最初开发下面算法是为了检测毫安培信号中的微安培变化，后来被用到多种不同的应用上。简单系统中的传统测量方法包括多样本平均或连续积分。
<P>但存在的问题是：数据点的分散性可能太大，导致不能得到一个可重复的答案；某种类型的干扰(特别是大多数开关电源的干扰)将使综合后的结果(integrated
answer)出现误差。
<P>换句话说，真正的统计分析可能耗尽嵌入式处理器的资源。
<P>该算法假定执行大量序列测量(比如近似连续的模数转换器(ADC)可能发出序列检测)的能力能平均分配以得到最终结果。少量的交叉处理(在等待下一个ADC结果的时候)和后处理可提供一个对大多数单个结果有利的结果。
<P>存储阵列被分配用来为后续处理保存每一个结果。样本数量则根据不同需求和资源而有所不同。在获得最后样本之后，计算样本的算术平均值，并将每个样本(阵列元件)与平均值进行比较。对一个方向(>或者<)上的结果以及偏差进行累计(其平均值等于另一个方向的平均值)，根据下列公式计算平均值：
<P>
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<P>其中，A是修正过的结果，M是算术平均值，P是大于M的样本号，N是小于M的样本号，TD是由平均值得出的总偏差(仅绝对值和一个方向上的偏差)，而n是样本号。
<P>例如，设想一个简单系统取10个样本，得到的结果是10、10、10、10、10、20、10、10、10和10。不考虑明显误差的结果可能会被删除这个事实，继续这个过程，得到的平均数是11。正样本数为1，负样本数为9(因此P?CN
=－8)。从平均数得来的任一方向的总偏差是9。偏差系数是－72，该系数被n的平方(100)除，得到修正指数-0.72。
<P>这个算法适应于随机散射，也适用于寄生干扰。请注意，正弦误差将导致P-N＝0，或者是平均数无偏差。对于许多数学家来说，一个有趣的家庭作业是用不同值的n来计算各种类型干扰的排斥比(rejection
ratio)。
<P><I>作者：Bob Dvorak </I>
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