數據處理中的幾種常用數字濾波算法

1、數據處理中的幾種常用數字濾波算法王慶河王慶山(濟鋼集團計量管理處，濟南250101)(濟鋼集團中厚板廠，濟南250101)摘要隨著數字化技術的發(fā)展，數字濾波技術成為數字化儀表和計算機在數據采集中的關鍵性技術，本文對常用的幾種數字濾波算法的原理進行描述，并給出必要的數學模型。關鍵詞：數據采樣噪聲濾波移動濾波一、引言在儀表自動化工作中，經常需要對大量的數據進行處理，這些數據往往是一個時間序列或空間序列，這時常會用到數字濾波技術對數據進行預處

2、理。數字濾波是指利用數學的方法對原始數據進行處理，去掉原始數據中摻雜的噪聲數據，獲得最具有代表性的數據集合。數據采樣是一種通過間接方法取得事物狀態(tài)的技術如將事物的溫度、壓力、流量等屬性通過一定的轉換技術將其轉換為電信號，然后再將電信號轉換為數字化的數據。在多次轉換中由于轉換技術客觀原因或主觀原因造成采樣數據中摻雜少量的噪聲數據，影響了最終數據的準確性。為了防止噪聲對數據結果的影響，除了采用更加科學的采樣技術外，我們還要采用一些必要的技術

3、手段對原始數據進行整理、統(tǒng)計，數字濾波技術是最基本的處理方法，它可以剔除數據中的噪聲，提高數據的代表性。二、幾種常用的數據處理方法在實際應用中我們所用的數據濾波方法很多，在計算機應用高度普及的今天更有許多新的方法出現，如邏輯判斷濾波、中值濾波、均值濾波、加權平均2中值濾波中值濾波是對采樣序列按大小排濾波、眾數濾波、一階滯后濾波、移動濾波、復合濾波等。假設我們采用前端儀表采集了一組采樣周期為1s的溫度數據的時間序列T0為第0s采集的溫度值

4、，Ti為第is采集的溫度值。下面介紹如何應用幾種不同濾波算法來計算結果溫度T。1.程序判斷濾波當采樣信號由于隨機干擾、誤檢測或變送器不穩(wěn)定引起嚴重失真時，可采用程序判斷濾波算法，該算法的基本原理是根據生產經驗，確定出相鄰采樣輸入信號可能的最大偏差△T若超過此偏差值，則表明該輸入信號是干擾信號，應該去掉，若小于偏差眾數濾波算法的原理是在采樣序列TiIi=0n中找出其最大值Tmax和最小值Tmln，再在區(qū)間[T_，T腿]上平均分為m組（5—

5、10組)，組間距為L=(Tmax—T_)m第1組的區(qū)間為[T_，T_L]，第2組的區(qū)間為[T_L，T_2XL)第3組的區(qū)間為[T_2XL，T_3XL]，......，第m組區(qū)間為[Tlnin(m—1)XLT]。確定完分組后，對序列Ti統(tǒng)計各組區(qū)間內數據的個數，形成統(tǒng)計序列GiIi=l—?，查找其最大的值即眾數組序號k根據式（6)或式（7)計算眾數的近似值。6.—階滯后濾波一階滯后濾波算法屬于動態(tài)濾波算法，它對慢速隨機變化的量的濾波效果較

6、好，其算法公式如下所示。T=(1一《)TiaT’其中T為上次的結果，a為濾波平滑系數，它與濾波環(huán)節(jié)的時間常數和采樣周期相關，可以根據具體情況確定，一般取小于1的常數。7.移動濾波中值濾波、均值濾波、加權均值濾波、眾數濾波算法是對一個采樣序列進行處理得出一個結果數據，如果樣本數據較大時，數據采樣時間較長將造成結果數據的實際采樣周期過長，不能滿足實時性的要求。如果我們將算法處理中所應用的數據序列定義為當前采樣點及其以前的一組數據，數據序列是

7、采樣序列中一個可移動截取框內的數據，由于截取框每次向后移動1個數據點，移動截取框第1個數據被丟棄，后序的數據點依次前移1個位置，然后増加1個新的數據，即當前時間采樣點數據，構成新的數據序列。由于新的數據序列與舊的數據序列相比，只有一個數據不同，所以在濾波算法中的排序、取和、求眾數的算法可以適當修改以適應這個特點，使得上次數據處理的中間結果可以在新的處理重復利用，有效提高運算速度。移動濾波的結果數據的產生速度與采樣速度相同，實時性大大優(yōu)于