A/D轉換中的數字濾波抗干擾技術(shù)

1引言

　　儀器儀表設備在現場(chǎng)測試過(guò)程中，由于生產(chǎn)變量的測試數據對生產(chǎn)過(guò)程具有重要的意義，因此對各種物理量測試數據精度要求是比較高的。

　　在前向測試通道上采用的抗干擾措施中，濾波方法是抑制干擾的一種有效途徑。在工業(yè)現場(chǎng)中，可利用硬件濾波器電路或軟件濾波器算法提高測試數據的準確性。硬件濾波措施是使用較多的一種方法，技術(shù)比較成熟，但同時(shí)也增加了設備，提高了成本，而且電子設備的增加有可能帶來(lái)新的干擾源。而采用軟件濾波算法不需增加硬件設備，可靠性高，功能多樣，使用靈活，具有許多硬件濾波措施所不具備的優(yōu)點(diǎn)，當然它需要占一定的運行時(shí)間。

　　2常用的幾種軟件濾波方法

　　(1)中值濾波法：即每次

　　取N個(gè)AD值，去除其中的最大值和最小值而取剩余的N-2個(gè)A/D轉換值的平均值。

　　(2)程序判斷濾波法：即根據經(jīng)驗確定出兩次采樣的最大偏差ΔY，若先后兩次采樣的信號相減數值大于ΔY，表明輸入為干擾信號，應去除;用上次采樣值與本次采樣值比較，若小于或等于Δ Y，表明沒(méi)有受到干擾，此時(shí)本次采樣值有效，這樣可以濾去隨機干擾和傳感器不穩定而引起的誤差。

　　(3)利用格拉布斯(Grubbs)準則進(jìn)行處理：根據誤差理論，要有效地剔除偶然誤差，一般要測量10次以上，兼顧到精度和響應速度，取15次為一個(gè)單位。在取得的15個(gè)數據中，有些可能含有較大的誤差，需要對它們分檢，剔除可疑值，提高自適應速度。對可疑值的剔除有多種準則，如萊以達準則、肖維勒(Chauvenet)準則、格拉布斯(Grubbs)準則等。以Grubbs準則為例，它認為若某測量值 xi對應的殘差Vi滿(mǎn)足下式

　　|Vi|=| xi-|>g(n，a)× σ(X)

　　時(shí)應將該數據舍去。式中，為n次采集到的AD 值的平均值，=(∑xi)/n ;σ(X)為測量數據組的標準差，由貝塞爾函數可得： σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2;g(n， a)是取決于測量次數n和顯著(zhù)性水平a (相當于犯“棄真” 錯誤的概率系數)，a通常取0.01或0.05。通過(guò)查表可得：當 n=15時(shí)，a=0.05, g(n，a)=2.41。

　　把15次采集到的AD值存入一個(gè)數組中然后求平均值，計算殘差，求標準差σ(X)。將殘差絕對值與2.41倍的標準差σ(X)比較。剔除可疑值以后，再求平均值，求出新的平均值以后，應再重復以上過(guò)程，驗證是否還有可疑值存在。據我們對測量裝置大量的實(shí)際測試結果看，這樣做沒(méi)有什么必要，因為一般只有第一遍即可達到要求。

　　然而這種方法也有它的不足, 利用Grubbs準則需要處理大量的數據，而在一般的工業(yè)現場(chǎng)測試設備中，儀表結構大多采用嵌入式結構，如AVR單片機。這些MCU程序空間和數據空間有限，若處理大量數據，難以滿(mǎn)足資源要求。而且，由于Grubbs準則要求MCU進(jìn)行大量數據處理，使得系統降低了信號采集速率，影響實(shí)時(shí)性。