测试信号分析与信息处理-文献综述

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1、数字滤波算法文献综述姓名(电子科技大学机械电子工程学院学号201622080314)摘要：通过对滤波算法的研究，阐述了数字滤波算法的历史背景与研究现状。详细介绍了平均滤波算法、限幅滤波算法、中值滤波算法的原理与实现方式，并叙述了各算法的优缺点。最后对未来数字滤波领域的发展方向做出展望。关键词：数字滤波；限幅滤波；中值滤波；均值滤波0引言随着仪器精密化以及机械智能化等相关技术的发展，人们对测试信号处理与分析的需求越来越高。滤波技术是信号处理的一项重要内容，数字滤波则是滤波技术的主要分支。数字滤波主要通过一类算法，对测试信号进行处理，去除不需

2、要的频段进而得到新信号的过程。例如，对数字信号进行滤波以限制噪声频带，或分离不同中心频率的信号;对信号进行频谱分析或功率谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别；对信号进行某种变换，使之更适合于传输、存储和应用；对信号进行编码以达到数据压缩的目的等等。数字滤波器具有稳定性高、精度高、灵活性强和可预见性、不要求阻抗匹配等优点1110因此数字滤波算法技术近年来得到了迅速的发展。1国内外研究背景与现状近些年，数字滤波方法得到了广泛的研究和应用。如均值滤波、限幅滤波、中值滤波等都是现代信号处理的前沿课题，数字滤波不但有重要的理论意义，而且有

3、广阔的应用前景。20世纪40年代数学家N.维纳(NorbertWiener,1894-1964)于第二次世界大战期间提出的维纳滤波(WienerFiltering)是最早提出的一种滤波方法，当信号混有白噪声时，可以在最小均方误差条件下得到信号的最佳估计。但是，由于求解Wiener-Hoff方程的复杂性，使得Wiener滤波实际应用起来很困难,不过Wiener滤波在理论上的意义是非常重要的。20世纪60年代初匈牙利裔美国数学家鲁道夫・卡尔曼(RudolfEmilKalman)提岀了卡尔曼滤波(KalmanFiltering)。这种滤波技术在

4、时域中采用递推方式进行，因此速度快，便于实时处理，从而得到了广泛的应用。20世纪70年代出现了屮值滤波，它可以在最小绝对误差条件下，给出信号的最佳估计。目前，国外有许多院校和科研机构在研究数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)应用与滤波算法设计，比较突出的有Denmark大学的研究小组，主要从事数字滤波器的研究。随着现代工业控制中检测设备的精密度逐渐提高，而外部输入信号被各种高频信号叠加然后形成畸变的正弦波形⑵，从而模拟滤波很难实现，因此他们重点研究开发数字滤波器算法。加州大学洛杉矶分校的研究小组采用运行时

5、重构技术开发了一种视频通讯系统，该系统用一片现场可编程门阵列(Field—ProgrammableGateArray,FPGA)器件就可每帧重构四次完成视频图像压缩和传送的操作。我国在DSP技术起步较早，产品的研究开发成绩斐然，基本上与国外同步发展。全国有100来所高等院校从事DSP&FPGA的教学和科研，除了一部分DSP芯片需要从国外进口外，在信号处理理论和算法方面，与国外处于同等水平。3常用数字滤波算法3.1平均滤波算法3.1.1算数平均算术平均滤波是对一个输入项连续进行N(N=4〜12)次数据采样，获得N个采样数据Xi(1WiWN)

6、,寻找与各采样值之间方差之和最小的Y,如式(1)所示：NT2E=(Y-Xj).⑴求其极值，得：丫=汩打Xj.(2)式(2)即为算术平均滤波，对N个采样数据求算术平均值作为当前项的采样值。该方法适用于过滤随机干扰信号，对脉冲干扰抑制能力弱，滤波周期长，处理速度比较慢。3.1.2加权平均加权平均滤波是在算术平均滤波的基础上改变每次采样的权重，数据越靠近当前吋刻，所占的权重越高。N次加权平均滤波算法表示为：丫=器伯人(3)其中％为权值系数，且有：(al+a2+•*•+aN“I(0

7、是同样存在周期过长、效率低的缺点，n运算暈更大，权值不容易确定。3.1.3滑动平均滤波滑动平均滤波是先缓冲一个固左宽度为N的数据队列，然后每获取一个数据，将新数据插入队尾，同时丢弃原处于队首的数据,对新的N个数据求平均得到新的滤波值：Y(n+i)=范障Xi.(5)滑动平均滤波流程如图1所示。图1滑动平均滤波算法流程滑动平均滤波数据处理速度快，能够进行高速数据采集，可以抑制周期性的干扰，但对脉冲干扰作用很弱。均值滤波作为一种线性滤波方法，对零均值的高斯噪声具有较好的去噪性能。但在滤除噪声的同时，也对信号中的细节等信息产生破坏，从而使信号较大

8、失真⑶。3.2限幅滤波算法限幅滤波算法原理非常简单，如果输入数据值超过了给定的阈值，我们就认为该值存在疏失误差，如果没有超过此阈值,就无需对其进行限制，即为限幅⑷。限幅滤波法实现简单，适用范围