微弱信号检测课程论文
微弱信号检测——基于自相关检测的微弱信号分析与仿真
器问世[5]，锁相放大器在微弱信号的测领域中受到了广泛的重视与应用[5]。在过去的几十年 里， 锁相放大器的研究有了突飞猛进的发展， 锁相放大器由早期的模拟电路发展到现在的数 字电路，其性能有了很大的改善，提高了系统的精度和拓宽了动态范围。锁相放大器的原理 主要是应用相干检测完成对待测信号的频率迁移过程。 近些年来， 国内对于锁相放大器的研究有了很大的进展， 主要的研究公司有南京鸿宾微 弱信号检测有限公司等[5]。其对具有代表性的是 HB-211 精密双相锁相放大器，其输入信号 频率范围 5Hz〜lOOKHz,输出总动态范围大于 120dB。 相比与国内，国外对锁相放大器的研究比较成熟，国外代表性的锁相放大器有 SRS(sta nford Research System)公司的 SR8XX 系列[5]， 日本 NF 公司的 LI5630/5640 锁相放大器和美 国 SIGNAL RECOVERY 公司的 Model7265 系列锁相放大器比较具代表性的锁相放大器 Mo del7265[5]。 Model7265 为数字双相锁相放大器，输入信号频率范围为 0.001Hz〜250KHz,最大动态 范围大于 100dB, 具有双参考模式。新一代的锁相放大器具有较为理想的动态范围和稳定性 。目前，相比于国内，国外的输入信号频率范围、稳定性等较好与国内，国内锁相放大器的 性能仍有很大的提升空间。 1.4 研究的内容 本文主要讲述了微弱信号检测中的相关检测法以及 MATLAB 的仿真。 第一节，相干检测的原理。简要说明了微弱信号检测的原理。详细说明了自相关检测和 互相关检测的原理，并简单的对两者进行了比较。 第二节，相干检测的 MATLAB 仿真。给出了 MATLAB 的仿真程序。 第三节，总结。总结了这学期的课程学习，以及对微弱信号检测这门课程的理解。
微弱信号检测概论
1.引言
微弱信号检测是发展高新技术、探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动很多领域 的发展具有重要的应用价值。将淹没在强背景噪声中的微弱信号，运用电子学和近代信号处理手段抑制噪声，进而从噪声中提取和恢复有用的微弱信号。相关检测技术是一种对信号的时域信息分析和识别的检测方法，主要是对信号和噪声进行相关性分析。相关检测是频域的窄带化处理方法，是一种积分过程的相关测量。它利用信号和外加参考信号的相关特性，而这种特性是随机噪声所不具备。微弱信号中的相关检测是利用信号在时间轴上前后的相关性来度量的。实际中相关函数的运算通常利用模拟器件锁相放大器在一定时间内对信号积分而得到的相关函数。对于微弱信号检测来说，如能有效克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。电路中噪声是一种连续型随机变量，即它在某一时刻可能出现各种可能数值。电路处于稳定状态时，噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化，这时噪声电压称为广义平稳随机过程。若噪声的概率分布密度不随时间变化，则称为狭义平稳随机过程(或严格平稳随机过程)。
微弱信号检测
闫振华
【摘要】本文主要介绍微弱信号检测的基本理论，并给出一种实现微弱信号检测的装置。分别简介了检测理论中用到的关键技术，如为纳滤波，匹配滤波器，微弱信号放大，信号检测等。
【关键词】微弱信号滤波信号判决
Weak signal detection Introduction
YAN Zhen-hua
设接受信号为
(1)
式中 为被测量的正弦信号幅度；n（t）为观察噪声。可以用最大似然估计来对噪声中的正弦信号幅度 进行估计，即
(2)
信号振幅的最大似然估计为 (3)
式中 为 ； ，其中 用 代入即可算出。
浅谈近红外光谱仪中的微弱信号检测技术
浅谈近红外光谱仪中的微弱信号检测技术天津渤化化工发展有限公司天津市经济技术开发区300280摘要：本文采用了一种新型的微弱信号检测技术，基于近红外光谱成像原理，利用分光光度计、光电探测器等对被测物质的光谱进行数据采集，通过对采集数据的分析和处理，利用小波变换技术对数据进行去噪，提取出微弱信号，并对这些微弱信号进行数学建模分析。
近红外光谱仪通过光谱成像技术获取物质的信息，是一种新型的无损检测技术，其主要通过光谱成像原理进行物质信息检测。
近红外光谱仪是由光学系统、信号处理系统、计算机和显示器组成的一种检测仪器。
它可以利用近红外光谱成像原理进行物质信息的测量，并且具有无破坏性、非接触性、使用方便等特点。
关键词：近红外光谱仪；微弱信号检测技术一、微弱信号检测理论（一）检测理论微弱信号检测技术的理论基础是非线性、非平衡、多变量以及随机等理论。
该理论的核心在于系统非线性和非平衡的特点，采用非线性技术对微弱信号进行检测，可以实现对信号的放大，并且可以通过调节非线性参数来满足实际应用要求。
系统非线性在微弱信号检测过程中表现得比较明显，其主要特征表现为系统对于输入信号的放大以及系统本身噪声的抑制等方面。
另外，系统非平衡也是在微弱信号检测中体现得比较明显的特点，在进行微弱信号检测时，需要充分考虑到系统本身的非线性特征，根据不同的情况，选择不同的检测方法。
（二）信号噪声的构成在分析微弱信号的检测过程中，我们需要对噪声进行了解，通常情况下，我们将噪声分为两种类型：第一种是外部干扰噪声，第二种是内部干扰噪声。
外部干扰噪声主要指的是外部环境中所存在的一些物理性干扰，这些物理性干扰主要包括温度、湿度等，由于受到了外界环境的影响，这些干扰噪声也会随之发生变化，导致其性质发生改变。
内部干扰噪声则指的是电子元器件在工作过程中所产生的一些误差或者是外界因素影响而产生的信号。
通过对信号的检测过程中可以发现，外部环境所产生的噪声和内部所产生的噪声在本质上是一样的，都属于外部因素影响导致而成。
微弱信号检测技术
微弱信号检测技术科学技术发展到现阶段，极端条件下的物理实验已成为深化认识自然的重要手段．这些实验中要测量的物理量往往都是一些非常弱的量，如弱光、弱磁、弱声、微小位移、徽温差、微电导及微弱振动等等。
由于这些微弱的物理量一般都是通过各种传感器进行电量转换．使检测的弱物理量变换成电学量。
但由于弱物理量本身的涨落、传感器的本底和测量仪器的噪声的影响，被测的有用的电信号往往是淹没在数千倍甚至数十万倍的噪声中的微弱信号．为了要得到这一有用的微弱电信号，就产生了微弱信号检测技术。
因此．微弱信号检测技术是一种与噪声作斗争的技术．它利用了物理学、电子学和信息论的方法．分析噪声的原因和规律．研究信号的特征及相关性．采用必要的手段和方法将淹没在噪声中有用的微弱信号检测出来．目前．微弱信号检测主要有以下几种方法：‘1、相干检测相干检测是频域信号的窄带化处理方法．是一种积分过程的相关测量．它利用信号和外加参考信号的相干特性，而这种特性是随机噪声所不具备的，典型的仪器是以相敏检波器(PSD)为核心的锁相放大器。
2、重复信号的时域平均这种方法适用于信号波形的恢复测量。
利用取样技术．在重复信号出现的期间取样．并重复n次，则测量结果的信噪比可改善n倍。
代表性的仪器有Boccar 平均器或称同步(取样)积分器，这类仪器取样效率低，不利低重复率的信号的恢复．随着微型计算机的应用发展．出现了信号多点数字平均技术，可最大限度地抑制噪声和节约时间，并能完成多种模式的平均功能．3、离散信号的统计处理在微弱光检测中，由于微弱光的量子化，光子流具有离散信号的特征．使得利用离散信息处理方法检测微弱光信号成为可能。
微弱光检测又分为单道(Single-Channel)和多道(MuIti．-Channel)两类。
前者是以具有单电子峰的光电倍增管作传感器，采用脉冲甄别和计数技术的光子计数器；后者是用光导摄象管或光电二极管列阵等多路转换器件作传感嚣．采用多道技术的光学多道分析器(OMA)。
微弱信号检测装置论文
2
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一、方案论证与比较
1、信号检测方案比较 方案一：滤波方法，构造以目标频率为中心频带的带通滤波器，只允 许目标频率的正弦信号通过。这种方法电路设计相对便捷，结果直观， 能直接将目标信号从混合中提取出来，缺点是电路稳定性较难控制， 对元器件精度要求较高（如电阻、电容值），且滤波器中心频率一经 确定，很难再依据信号的频率改变而改变，无法实现较宽频带范围内 的正弦信号提取。 方案二：采样积分和数字式平均方法，适用于周期信号处理，适合衰 减性较强的信号检测，缺点是耗时、效率低下，数据运算量较大，不 适宜单片机处理和实时显示。 方案三：锁相放大法，适用于已知目标信号频率的情况，能较为准确 地从强噪声混合信号中锁定目标信号。应用这种方法，采用模拟开关 CD4066 搭建相敏检波器，利用单片机发生于目标信号同频率的参考 方波，完全符合要求。
电路及其仿真特性曲线图如下：
图5
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图6 5、数据采集与显示电路 5.1 频差所导致滤波结果误差分析
由于本系统参考信号由单片机产生，受其晶振频率影响，无法 获得与目标信号完全一致频率的参考方波信号，经精密测量可知，单 片机所产生 1KH 的参考信号波形实际为 1000.04Hz，此时低通滤波器 输入端无法获得稳定的整流波形，而是随着时间推移不断相移的变周 期图像的，因而经过低通滤波的直流量也将随时间作周期变化，经仿 真并结合大量试验数据分析，下面给出输入信号为 2V，频率为 1000Hz 时利用本系统测量量计算的信号幅度值随时间变化的关系图线：
微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)
微弱信号检测技术的原理及应用2018年1月一、微弱信号检测的基本原理、方法及技术在自然现象和规律的科学研究和工程实践中，经常会遇到需要检测诸如地震的波形和波速、材料分析时测定荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及生物电信号测量等。
这些测量量被强背景噪声或检测电路的噪声所淹没，无法用传统的测量方法检测出来。
微弱信号，为了检测被背景噪声淹没的微弱信号，人们进行了长期的研究工作，分析背景噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性，以寻找出从背景噪声中检测出目标信号的方法。
微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比，这就需要采用电子学、信息论和物理学的方法，以便从强噪声中检测出有用的微弱信号。
微弱信号检测技术不同于一般的检测技术，主要是考虑如何抑制噪声和提高信嗓比，因此可以说，微弱信号检测是一门专门抑制噪声的技术。
抑制噪声的现代信号处理手段的理论基础是概率论、数理统计和非线性科学。
1、经典检测与估计理论时期这一时期检测理论主要是建立在统计学家工作的基础上的。
美国科学家WienerN .将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中，提出了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线性滤波理论，即维纳滤波理论。
NorthD.O.于1943年提出以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论；1946年卡切尼科夫(BA.K)提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论，证明了理想接收机应在其输出端重现出后验概率为最大的信号，即是将最大后验概率准则作为一个最佳准则。
1950年在仙农信息理论的基础上，WoodwardP.M.把信息量的概念用于雷达信号的检测中，提出了理想接收机应能从接收到的信号加噪声的混合波形中提取尽可能多的有用信息。
但要知道后验概率分布。
所以，理想接收机应该是一个计算后验概率分布的装里。
1953年以后，人们直接利用统计推断中的判决和统计理论来研究雷达信号检测和参盘估计。
密德尔顿(Middleton D)等用贝叶斯准则(最小风险准则)来处理最佳接收问题，并使各种最佳准则统一于风险理论。
微弱信号检测
光电检测技术——微弱光检测一、相关检测原理 (2)1 相关函数 (2)2、相关检测 (3)二、锁定放大器 (6)1、基本原理 (6)2、锁定放大器的主要参数 (8)三、光子计数技术 (10)1、基本原理 (10)2、光子计数器的组成 (13)3、光电倍增管 (14)4、光子计数系统的测量误差 (15)在许多研究和应用领域中,都涉及到微弱信号的精密测量.然而，由于任何一个系统部必然存在噪声，而所测量的信号本身又相当微弱，因此，如何把淹没于噪声中的有用信号提取出来的问题具有十分重要的意义。
在光电探测系统中，噪声来自信号光、背景光、光电探测器及电子电路。
通常抑制这些光学噪声和干扰的方法是：合理压缩系统视场,在光学系统结构上抑制背景光，加适当光谱滤波器，空间滤波器等以抑制背景光干扰。
合理选择光信号的调制频率，使信号频率远离市电（50Hz)频率和空间高频电磁波频率，偏离l／f噪声为主的区域，以使光电探测系统在工作的波段范围内达到较高的信噪比。
此外，在电子学信号处理系统中采用低噪声放大技术,选取适当的电子滤波器限制系统带宽，以抑制内部噪声及外部干扰。
保证系统的信噪比大大改善，即使信号较微弱时，也能得到S/N>1的结果。
但当信号非常微弱，甚至比噪声小几个数量级或者说信号完全被噪声深深淹没时，再采用上述的办法，就不会有效,必须利用信号和噪声在时间特性方面的差别，也即利用信号和噪声在统计特性上的差别去区分它们，来提取被噪声淹没的极微弱信号，即采用相关检测原理来提取信号。
一、相关检测原理利用信号在时间上相关这一特性，可以把深埋于噪声中的周期信号提取出来,这种摄取方法称为相关检测或相干接收，是微弱信号检测的基础。
信号的相关性用相关函数采描述，它代表线性相关的度量,是随机过程在两个不同时间相关性的一个重要统计参量。
1 相关函数相关函数R xy是度量两个随机过程x(t），y（t)间的相关性函数，定义为（1）式中τ为所考虑时间轴上两点间的时间间隔.如果两个随机过程互相完全没有关系(例如信号与噪声,则其互相关因数将为一个常数，并等于两个变化量平均值的乘积；若其中一个变化量平均值为零(例如噪声），则两个变化量互相关函数R xy将处处为零，即完全独立不相关.如果两个变化量是具有相同基波频率的周期函数，则它们的互相关函数将保存它们基波频率以及两者所共有的谐波。
微弱信号检测的论文
2012年8月8日摘要本设计采用TI公司的AD630作为作为整个系统的核心，先通过一个反向加法器将输入的微弱信号和1v左右的强噪声结合，然后经过纯电阻网络衰减，再通过前置放大OPA2134负反馈运放，将加法后的混合信号放大接给微弱信号检测电路，再通过AD630检波和低通滤波电路，将噪声滤除，最后输出微弱信号，通过A/D模块将采样后信号传送给单片机，由单片机控制液晶的输出。
OPA2134，OPA2227采用双电源供电，电压范围+2.5V~+18V之间，采用开关双电源+15V供电，单片机模块电路采用USB 5V供电，液晶电压有单片机供给。
经测试，系统性能稳定，精度达到题目要求。
目录一、系统方案 (1)1.方案的比较与选择 (1)1.1加法器方案 (1)1.2纯电阻分压网络 (1)1.3微弱信号检测电路 (1)1.4显示电路方案 (2)1.5总体思路 (2)二、系统理论分析与计算 (3)2.1加法器的分析 (3)2.2衰减电路的分析 (3)2.3前置放大分析 (3)2.4微弱信号检测输入阻抗分析 (4)三、电路与程序设计 (4)3.1电路设计 (4)3.2电源模块 (4)3.3加法器模块 (5)3.4衰减与前置放大模块 (5)3.5 AD630锁相检测模块 (5)3.6 滤波模块 (6)3.7显示模块 (6)四、测试方案与测试结果 (7)4.1测试方案及测试条件 (7)4.2测试结果完整性 (7)4.3测试结果分析 (7)五、总结展望 (7)附录1：电路原理图 (8)附录2：实物图 (8)附录2：液晶调试程序 (9)微弱信号检测电路（A题）【本科组】一、系统方案1．1、加法器方案加法器选用运放OPA2134的一个运放搭建反向放大器，有“虚短”、“虚断”，可实现两个模拟信号的叠加。
1.2纯电阻分压网络纯电阻分压网络采用电阻分压，纯电阻衰减避免引入多余的噪声源，本设计采用2.4k与20V两电阻分压形式分压1.3微弱信号检测电路方案一：滤波法。
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微弱信号检测
课程论文
题目数字滤波技术的研究
学生姓名
学号
院系
专业
指导教师
二ＯＯ九年十二月三十一日
数字滤波技术的研究
摘要：阐述了数字滤波技术的概念和特点，探讨了算术平均值法、积分平均值法、加权算术平均法、中值滤
波法、滑动平均值法以及限幅滤波法等几种常用的数字滤波技术。
关键词：数字滤波技术；特点；常用方法。
一、概述
在信号的检测与处理过程中，干扰信号经常会使系统不稳定，有时甚至能带来严重的后果。
如果要消除干扰，可用数字字滤波技术对信号进行处理。
数字滤波技术是指在软件中对采集到的数据进行消除干扰的处理。
一般来说，除了在硬件中对信号采取抗干扰措施之外, 还要在软件中进行数字滤波的处理, 以进一步消除附加在数据中的各式各样的干扰, 使接收到的信号能够真实地反映传递信息的实际情况。
二、数字滤波技术的特点
对于一般的测量仪器, 检测现场传感器所测到的信号不可避免地要混杂一些干扰信号, 尤其在长线传输时更是如此, 在模拟控制系统中, 都是由硬件组成各种各样的滤波器滤除干扰。
在数字控制系统里, 除一些必要的硬件滤波器外, 很多滤波任务可由数字滤波器来承担, 数字滤波器实质上是一种数字处理方法, 是由程序实现的数学运算。
数字滤波又称软件滤波。
数字滤波在数字控制系统里得到成功的应用, 因为与硬件滤波相比, 数字滤波有很多优点。
数字滤波是对数字进行滤波, 因此它不仅适用于测量仪器的现场测量, 也同样适用于其它用到数据处理的领域, 如图象信息, 地形地貌信息等庞大数据的数据处理。
数字滤波的优点是
1. 数字滤波器是由程序实现的, 不需增加硬设备, 且可以多个输人通道共用, 因而成本低。
2. 由于数字滤波是由程序实现的, 不需硬设备, 因而可靠性高, 稳定性好, 同时不存在阻抗匹配的问题。
3. 使用灵活, 修改方便。
如果在某个回路要更换滤波器, 若采用更换硬件的方法就要更换器件或设备, 更换费用高且很麻烦, 而采用数字滤波的方法只需调用另一个滤波子程序即可。
若要更改滤波器参数, 数字滤波器只需修改内存中的某个数据即可, 非常灵活。
4. 可以实现硬件滤波无法实现或难以实现的滤波任务。
以低通滤波器来说, 如果截止频率很低, 便要求滤波器的电阻和电容值很大, 电阻太大, 滤波器的稳定性差, 电容值大则体积大。
但对数字滤波来说只是某几个参数不同比如时间常数, 实现起来很方便。
另外有些滤波方法用硬件实现是很困难的, 但用数字滤波就很容易比如判断滤波。
三、几种常用的数字滤波方法
1. 算术平均值法
设有次N 次采样值123,,,...,N x x x x ,算术平均滤波是找到这样一个X 值, 使X 与各次采样值
之差的平方和E 为最小。
即2min[
()]i
E X x =-∑ 上式两边对取导数并令其为零, 即 /0dE dX =
得到
1i X x N
=∑ 上式就是算术平均值法滤波算式。
算术平均值法主要对压力、流量等静态或周期脉动量进行平滑滤波。
算术平均值法的优点是简单, 缺点是只有在采样次数较大时平滑效果才明显, 特别是对偶然出现的噪声更是如此。
但是太大, 灵敏度又低, 运算时间长, 所占内存空间也大。
值应取多少为合适, 应视具体情况而定。
对于动态系统, 由于被测量是在不断地变化, 因而采样次数不宜取得过大, 而在实时性要求较高的情况下, 尤其对高动态量的检侧, 只能取较小值。
对某些被测量如果无干扰可不滤波。
在编程时, 为使运行速度快可采用下面的方法
将上式改写为
11[
],2N S i i X x N N
===∑ 式中1,2,3,...S =。
这样就简化了运算, 因为除以2S 相当于二进制算术的右移次。
如果
2S N ≠, 则可采用近似公式, 例如3,5N N ==时, 即按下式计算：
1111 (3416256)
=+++ 11111 (5816128256)
=++++ 如果N=6，N=10，则利用13和15
右移一位即可。
2. 积分平均值法
积分平均法是算术平均法的一种变形, 在实际应用中由于其本身的特点同样被广泛地使用。
目前, 在模拟量到数字量的A/D 变换中, 通常采用两种方式, 一是将模拟量直接变为数字量而送到数据总线上与CPU 相连, 如8位输出的灯芯片ADC0809, 另一种方法是将模拟量变换为频率量的A/F 变换, 即随着输入量大小的变化而使输出脉冲的频率发生变化, 一般将此信号与的定时器输入端或外部中断输入端相连, 常用的器件如AD654, 它所完成的就是电压--频率V/F 的变换。
对于后一种方法, 其数字滤波即可采用积分平均法, 其方法是:预先设定采样时间t 秒, 在采样时间内对A/F 变换后的变频脉冲信号进行计数, 假定所计脉冲个数为N,则输出脉冲频率的平均值为:
N F t
= 采用这种方法设计硬件电路时, 为保证计数的精度, 应使变换后的频率F 不能过小, 一般选在几十KHz 到几百KHz 之间。
不难看出, 如果所检测的模拟量保持不变, 则输出脉冲的频率不变, 此时t 的大小与平均值F 无关, 因而可取得小些。
此种方法适合于检测量为连续变化且不会出现偶然的尖峰噪声
的情况。
与算术平均值法相比可以看出, 算术平均值法所采用的样本是在时间上是不连续的若干个采样, 因此在采样次数较少时这些采样值可能并不很好地代表检测量, 只有通过增如采样次数来解决这个问题, 但这又与实时性相矛盾。
而采用积分平均法解决上述问题就方便多了, 积分平均法在采样时间内采样是连续的, 不会丢失检测量的特征。
3. 加权算术平均值法
算术平均值法对每次采样值给出相同的加权系数，即1／N 。
但有些场合为了改进滤波效果，提高系统对当前所受干扰的灵敏度，需要增加新采样值在平均值中的比重，即将各采样
值取不同的比例，然后再相加，此方法称为加权平均值法。
一个N 项加权平均式为：
0011110...N
n i i n n n n t X a x a x a x a x a x --===++++∑
其中010...n a a a <<<<，并且001111...1n n n n a x a x a x a x --++++=，i a 的选取是灵活的，需要根据实际情况处理，最常用的是加权系数法。
加权平均值法适用于系统纯滞后时间常数τ较大、采样周期较短的过程，他给不同的相对采样时间得到的采样值以不同的权系数，以便能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度。
但采用加权平均值法需要测试不同过程的纯滞后时间τ，同时要不断计算各权系数，增加了计算量，降低了控制速度，因而他的实际应用不如算术平均值法广泛。
4．中值滤波法
中值滤波是对某一被测参数连续采样N 次(一般N 取奇数)，然后把N 次采样值从小到大，或从大到小排序，再取其中间值作为本次采样值。
设有123,,,...,N x x x x ，共N 个数，其计算算法如下：
（1）先利用排序算法将i x 重新排序，生成以排好序的新的数列123,,,...,n y y y y 。
（2）计算N/2，如果能整除说明是偶数，不能整除说明是奇数，取N/2的整数部分，设为k 。
（3）计算所求数值
当N 是偶数时，z=(y k + y(k+1))/2
当N 是奇数时，z= y k
中值滤波对于去掉偶然因素引起的波动或采样器不稳定而造成的误差所引起的脉冲干扰比较有效，对温度、液位等变化缓慢的被测参数采用此法能收到良好的滤波效果，但对流量、速度等快速变化的参数一般不易采用。
另外，中值滤波在模式识别图像处理使用的比较多，对于需要检分的数据取中值滤波值得到比较理想的效果。
5．滑动平均值法
滑动平均值法把N 个采样数据看成一个队列，对列的长度固定为N ，每进行一次新的采样，把采样结果放入队尾，而扔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。
计算滤波值时，只要把队列中的N 个数据进行平均，就可得到新的滤波值。
6．限幅滤波法
限幅滤波把两次相邻的采样值相减，求出其增量(以绝对值表示)，然后与两次采样允许的最大差值(由被控对象的实际情况决定)ΔY 进行比较，若小于或等于ΔY ，则取本次采样值；若大于ΔY ，则仍取上次采样值作为本次采样值。
四、总结
上面一共介绍了6种常用的数字滤波的方法，在实际使用时，可能不仅仅使用一种方法, 而是综合运用上述的方法，比如在中值滤波法中, 加入平均值滤波，以提高滤波的性能。
总而言之。
要根据现场的情况，灵活选用。
数字滤波主要适用于随机干扰信号的处理，对于系统误差无能为力，对于硬件设计来说，由于集成度越来越高，所以数字滤波的价值越来越大，每减少一个硬件器件就可以节省可观的成本，如果又运用了合理的算法的话，科技含量提高了，设备的利润也就相应提高了。