第四章 测量数据处理

程序判断被测信号的变化幅度，从而 消除缓变信号中的尖脉冲干扰。 具体方法是，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。
15
4.6.1 数字滤波技术—限幅滤波法
已滤波的采样结果：
yn 1,yn 2 , yn 1
28
消除系统误差的方法--基本概念

系统误差： 由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准 确或测量环境改变等原因,在多次测量时 所产生的,总是偏大或总是偏小的误差,称 为系统误差。 它带有规律性,经过校正和处理,通常可以 减少或消除。
29
消除系统误差的方法--基本概念
系统误差的特点： ① 系统误差是一个非随机变量，即系统误 差的出现不服从统计规律而服从确定的函数 规律。

38
4.1.2 零位和灵敏度的误差校正 –– 硬件校正算法
一、零位调整电路
1、传感器调零电路
39
4.1.2 零位和灵敏度的误差校正 –– 硬件校正算法 2、电桥调零电路
2、电桥调零电路
40
4.1.2 零位和灵敏度的误差校正 –– 硬件校正算法 3、放大器输入偏移调零电路
41
4.1.2 零位和灵敏度的误差校正 –– 硬件校正算法 二、灵敏度调整的硬件实现 1、调整传感器本身的灵敏度 2、调整传感器电桥电源电压 3、调整放大器放大倍数――最常用 4、调整A/D转换器的基准电压
2．滑动平均 3．加权滑动平均
三、复合滤波法
13
4.6.1 数字滤波技术—常用数字滤波算法
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 起误码等造成的尖脉冲干扰。 通常采用简单的非线性滤波法。
14
4.6.1 数字滤波技术—限幅滤波法
限幅滤波法（又称程序判别法）通过
10
4.6 数字滤波技术--基本概念
数字滤波算法的优点：
1。数字滤波只是一个计算过程，无需硬件，因此 可靠性高，并且不存在阻抗匹配、特性波动、 非一致性等问题。模拟滤波器在频率很低时较难 实现的问题，不会出现在数字滤波器的过程中。 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，因此数字滤波使用时方便灵活。 3。多输入通道可共用一个滤波程序，无须多个滤波 电路，节约大量成本。 4。计算机的高频时钟满足测控系统的实时要求。

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。
对温度、液位等缓慢变化的被测参数，采用中值 滤波法一般能收到良好的滤波效果。
18

4.6.1 数字滤波技术—中值滤波法

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；N>>n），则当窗口在信号 序列上滑动时，一维中值滤波器的输出: med[x（i）]=x(k) 表示窗口2 k+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
19
4.6.2 数字滤波技术—平均滤波
抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 小幅度高频电子噪声：电子器件热噪声、 A/D量化噪声等。 通常采用具有低通特性的线性滤波器：算 术平均滤波法、递推平均滤波法、递推加 权平均滤波法等。

20
4.6.2 数字滤波技术—算术平均滤波
若本次采样值为yn，则本次滤波的结果由下式确定：
a, yn yn yn | yn yn 1 | a, yn yn1或yn 2 yn1 yn2
16
4.6.1 数字滤波技术—限幅滤波法
a, yn yn yn | yn yn 1 | a, yn yn1或yn 2 yn1 yn2
x2 y1 x1 y 2 x2 x1
a0
y2 y1 y y1 ( x x1 ) x2 x1
35
4.1.1 零位和灵敏度的误差校正 –– 软件校正算法
需要输入增加一个多路开关电路。开关的状 态由计算机控制。
36
4.1.1 零位和灵敏度的误差校正 –– 软件校正算法


23
4.6.2 数字滤波技术—递推平均滤波
Xn 1 N
X
i 0
N 1
n i
Xn
为第n次采样经滤波后的输出；
Xn i
为未经滤波的第n－i次采样值；N为递推平均项数。
平滑度高，灵敏度低；但对偶然出现的脉冲性干扰 的抑制作用差。实际应用时，通过观察不同N值下 滑动平均的输出响应来选取N值以便少占用计算机 时间，又能达到最好的滤波效果。
切换方法
6
4.4 标度变换 –
被 测 参 数
基本概念
传 感 器
信 号 调 理
CPU
数据处理
显示
标度变换――为能从显示器上直接读取 带有被测量量纲的数值所进行必要的变 换。
7
4.4 标Baidu Nhomakorabea变换 –
硬件实现方法
模拟显示的标度变换――将表头的刻度改换成按被测量刻度。 线性模拟仪表 非线性模拟仪表
测量通道

31
4.1 零位和灵敏度的误差校正 – 基本概念
理想的线性测试系统：输出读数x与被测量 的真值y：
x y k0
k0为该通道的标称灵敏度或增益
32
4.1 零位和灵敏度的误差校正 – 基本概念 实际的线性测试系统 ――存在“零位误差”和“灵敏度误差”
x y k x0
“零位误差” ――输入y为零时的输出 ：
第 四 讲
测量数据处理
1
微机测控系统
显示
被 测 参 数
传 感 器
信 号 调 理
存储 CPU 传输 驱动
数据处理
2
测量数据处理的作用
提高测量精度： 测 量 数 据 处 理 便于直观显示： 4.2 量程切换 4.4 标度变换
随机误差修正： 4.6 数字滤波
测量误差修正 4.1 零位灵敏度校正 系统误差修正： 4.5 非线性校正
不包含任何非线性环节 包含非线性环节
非线性关系 非线性非均匀刻度
表头指针偏转角θ与被 线性关系 测量x的关系 表盘刻度 线性均匀刻度
8
4.4 标度变换 –
软件实现方法
一、线性通道的标度变换 二、非线性通道的标度变换
1、非线性函数关系式算法――适用于A/D转换结果与被测量 存在明确而简单的函数关系 2、非线性校正算法――适用于A/D转换结果与被测量不存在 明确或简单的函数关系
3
4.2 量程自动切换 --
基本概念
量程： 指检测系统测量上限xmax和测量下限xmin 之代数差。
L xmax xmin
量程自动切换： 使测量过程自动迅速地选择在最佳量程上： 既能防止数据溢出和系统过载，又能保证一定的 测量精度。
4
4.2 量程自动切换 --
切换方法
5
4.2 量程自动切换 --

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及采样周期T确定，即
a = Vmax T

实现本算法的关键是设定被测参量相邻两次采样 值的最大允许误差a.要求准确估计Vmax 和采样周 期T。
17
4.6.1 数字滤波技术—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，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号 的细节信息。
24
4.6.2 数字滤波技术—加权递推平均滤波

增加新的采样数据在递推平均中的比重，以提高 系统对当前采样值的灵敏度，即对不同时刻的数 据加以不同的权。通常越接近现时刻的数据，权 取得越大。
1 Xn Ci X n i N i 0
C0 C1 CN 1 1
C0 C1 CN 1 0

26
为使计算更方 5.1.7 数字滤波技术—复合滤波 便，N－2应为2， 4，8，16 常取N为 4，6，10，18。
27
测量数据处理的作用
提高测量精度： 测 量 数 据 处 理 便于直观显示： 4.2 量程切换 4.4 标度变换
随机误差修正： 4.6 数字滤波
测量误差修正 4.1 零位灵敏度校正 系统误差修正： 4.5 非线性校正
x0
“灵敏度误差”――指实际灵敏度k与标称灵敏度k0的偏差
k k k0
33
4.1 零位和灵敏度的误差校正 – 基本概念
k x0 y y y k0 k0
34
4.1.1 零位和灵敏度的误差校正 –– 软件校正算法
误差校正算法： y a1 x a0
a1 y 2 y1 x 2 x1

N个连续采样值（分别为X1至XN）相加，然后 取其算术平均值作为本次测量的滤波值。即
N
1 X N
X
i 1
i
21
4.6.2 数字滤波技术—算术平均滤波
设 Xi Si n i
N
Si为采样值中的有用部分 ni为随机误差。
N N
1 1 1 X (si n i ) si n i N i 1 N i 1 N i 1
1 N X Si N i 1
滤波效果主要取决于采样次数N，N越大，滤 波效果越好，但系统的灵敏度要下降。因此 这种方法只适用于慢变信号。
22
4.6.2 数字滤波技术—递推平均滤波
对于采样速度较慢或要求数据更新率较高 的实时系统，算术平均滤法无法使用的。 递推平均滤波法把N个测量数据看成一个队 列，队列的长度固定为N，每进行一次新的 采样，把测量结果放入队尾，而去掉原来 队首的一个数据，这样在队列中始终有N个 “最新”的数据。
② 重复测量时，误差的重现性。 ③ 可修正性。由于系统误差的重现性，确 定了它具有可修整的特点。
30
消除系统误差的方法--基本概念
系统误差:是指在相同条件下，多次测量同一量 时其大小和符号保持不变或按一定规律变化的误 差。 恒定系统误差:校验仪表时标准表存在的固有误 差、仪表的基准误差等； 变化系统误差:仪表的零点和放大倍数的漂移、 温度变化而引入的误差等；（4.1小节） 非线性系统误差:传感器及检测电路（如电桥） 被测量与输出量之间的非线性关系。（4.5小节）
42
4.5 非线性校正算法

传感器的输出电信号与被测量之间的关系呈非 线性 ；仪器采用的测量电路是非线性的 。
模型方法来校正系统误差的最典型应用是非线性校正。
37
4.1.1 零位和灵敏度的误差校正 –– 软件校正算法
其基本思想是测量基准参数，建立误差校正模型，确定并 存储校正模型参数。在正式测量时，根据测量结果和校正 模型求取校正值，从而消除误差。 需要校正时，先将开关接地，所测数据为X0，然后把开 关接到Vr，所测数据为X1，存储X0和X1，得到校正方程： Y=A1X+A0 A1=Vr/（X1X0） A0=Vr X0/（X0X1） 这种校正方法测得信号与放大器的漂移和增益变化无关， 降低了对电路器件的要求，达到与Vr等同的测量精度。 但增加了测量时间。
数据处理
被 测 参 数
传 感 器
A/D
CPU
显示
9
4.6 数字滤波技术--基本概念

随机误差： 由串入仪表的随机干扰、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，其大小和符号作无规则变化而无法预测， 但在多次测量中符合统计规律的误差。
滤波方法： 硬件：采用模拟滤波器是主要硬件方法。 软件：数字滤波器
25
N 1
4.6.4 数字滤波技术—复合滤波
在实际应用中，有时既要消除大幅度的脉冲干扰， 又要做数据平滑。因此常把前面介绍的两种以上的 方法结合起来使用，形成复合滤波。 去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样 值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各采样值进行平 均滤波。连续采样N次，剔除其最大值和最小值， 再求余下N－2个采样的平均值。显然，这种方法既 能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
在每一个测量周期或中断正常的测量过程中，把输入接 地(即使输入为零)，此时整个测量输入通道的输出即为 零位输出(一般其值不为零)N0；再把输入接基准电压Vr 测得数据Nr，并将N0和Nr存于内存；然后输入接Vx， 测得Nx，则测量结果可用下式计算出来。
Vr ( N x No) V x NrNo
11
4.6 数字滤波技术—种类



限幅滤波法 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法 加权递推平均滤波法 一阶惯性滤波法 复合滤波法
12
4.6 数字滤波技术—常用数字滤波算法
一、克服大脉冲干扰的数字滤波法
1．限幅滤波法 2．中值滤波法
二、抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
1．算术平均