[发明专利]一种适用于含跳变边沿信号的平滑滤波方法

说明书

本发明公开了一种适用于含跳变边沿信号的平滑滤波方法，属于数字滤波系统中对数据波形平滑处理领域。本发明通过求取信号一阶差分的方法对跳变边沿进行判断，能够实时自动判断含有跳变边沿的信号的跳变边沿，从而在进行平滑处理时能够自动保留跳变边沿，相比传统的直接平滑滤波能够有效防止该类信号跳变边沿信息丢失，因此相比传统的平滑滤波算法能够适用的范围更广。

技术领域

本发明属于数字滤波系统中对数据波形平滑处理领域，特别涉及一种适用于含跳变边沿信号的平滑滤波方法。

背景技术

在数字滤波系统中常会出现经一次低通滤波后所得波形仍含有小幅度高频噪声从而导致波形整体不平整，会产生小幅度抖动的现象，这种干扰现象对于需要尽可能保持平稳的波形来说是无法容忍的，而由于这些经过一次低通滤波仍然无法滤除的小幅度高频噪声其频率处在更低的范围，因此除非进一步减少低通滤波器的通带频率，否则无法进行滤除，但对于数字滤波器尤其是最常用的FIR(Finite Impulse Response，有限脉冲响应)数字滤波器来说，在保持信号采样频率不变的情况下，如果要进一步减小其通带频率则意味着要增加滤波器阶数，而数字滤波器阶数决定了实现数字滤波器所需要的硬件资源(乘法器、加法器等)的多少。因此为了尽可能节省硬件资源，并且能够滤除信号本身所含有的小幅高频噪声，平滑滤波算法就是最常用最有效的一种手段。

传统的平滑滤波算法的做法是设定合适长度的平滑窗宽N，并直接将采集到的N个待平滑处理数据进行平均，得到的平均值就是这一次的平滑滤波结果，比如由西安理工大学李强等人提出的一种基于双窗宽滑动滤波的i_p-i_q谐波检测算法中其滑动滤波算法部分就是采用此算法[李强，王博强，王子豪.一种基于双窗宽滑动滤波的i_p-i_q谐波检测算法，电力电容器与无功补偿，40(3):23-28,2019.]，但是这种算法有一个缺点，即对于一些含有跳变边沿的信号，如方波、三角波、锯齿波或者脉冲信号等，使用这种传统平滑滤波方法将会导致在平滑处理的过程中将这些信号具有的跳变边沿进行平滑处理，从而致使其跳变边沿严重失真，而这种情况对于需要特意保留其跳变边沿的信号(如采样时钟信号、触发信号、异步复位信号等)来说是致命的，因此传统的平滑滤波算法对于此类信号是不适用的。

发明内容

鉴于上述现有技术中平滑滤波算法无法应对具有跳变边沿信号的不足，本发明的目的在于改良平滑滤波算法，使其能够实时分辨待处理信号是否处于跳变边沿状态，从而自动选择是否进行平滑处理。本发明提出的平滑滤波算法能够适用于含有跳变边沿信号的平滑处理。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种适用于含跳变边沿信号的平滑滤波方法，包括以下步骤：

S1.采集一段包含完整跳变边沿(包含上升沿和下降沿)的待平滑处理数据；

S2.将待平滑处理数据输入嵌入式微处理器中，对于新进入队列的数据，在进行取平均值运算前先抓取新进入队列的数据以及此数据的前一个数据，若新进入队列的数据为第一个数据，则该数据的前一个数据取0；

S3.计算两个数据差值的绝对值，该绝对值即为待平滑处理数据的一阶后向差分数据的绝对值，将该绝对值与判断阈值进行比较，并输出判断信号；

S4.根据判断信号决定是否进行平滑滤波处理，如果判断信号有效则表示当前数据为跳变边沿状态，不进行平均运算；如果判断信号无效，则判断当前数据为刚脱离跳变边沿状态，或者为非刚脱离状态，对于前一种状态需要进行重新求平均运算，对于后一种状态则直接进行求平均运算。

进一步地，步骤S3中所述判断阈值通过以下步骤得到：

(1)求出步骤S1中的待平滑处理数据的一阶后向差分数据的绝对值，即将原数据的每一个数据减去前一个数据再取绝对值，若为第一个数据，则该数据的前一个数据取0；