基于LabVIEW 的中值濾波算法在剔除尖脈沖干擾中的應(yīng)用

靳 松， 朱兆林， 張 旺， 格日勒?qǐng)D

（中機(jī)生產(chǎn)力促進(jìn)中心， 北京 100044）

0 引言

數(shù)據(jù)采集和控制系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中會(huì)受到各種電磁干擾， 一般通過(guò)硬件濾波電路和軟件濾波算法的形式來(lái)消除電磁干擾對(duì)系統(tǒng)的影響。 但是當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)有大功率的設(shè)備頻繁啟?；騻鞲衅鞯牟杉娐反嬖谠O(shè)計(jì)缺陷時(shí)，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)容易受到尖脈沖干擾，當(dāng)系統(tǒng)受到強(qiáng)烈的尖脈沖干擾時(shí)， 采集的數(shù)據(jù)中會(huì)疊加一些尖脈沖干擾信號(hào)，這種干擾信號(hào)具有干擾能力強(qiáng)、無(wú)規(guī)律的特點(diǎn)。 尖脈沖干擾信號(hào)引起的粗大誤差會(huì)使采集數(shù)據(jù)瞬間增大或減少， 引起安全系統(tǒng)誤動(dòng)作甚至使整個(gè)系統(tǒng)無(wú)法正常運(yùn)行。

1 研究背景

當(dāng)周圍有大功率設(shè)備頻繁啟動(dòng)時(shí)某試驗(yàn)臺(tái)潤(rùn)滑油箱油溫采集受到嚴(yán)重的尖脈沖干擾， 油箱油溫曲線上布滿了尖峰，見(jiàn)圖1，溫度超限頻繁，安全系統(tǒng)報(bào)警停機(jī)，試驗(yàn)臺(tái)無(wú)法正常工作。

圖1 縱坐標(biāo)為20℃～80℃時(shí)油箱油溫曲線

從圖1 可以看出油箱油溫在50 ℃左右變化時(shí)，油溫曲線縱坐標(biāo)為20℃～80℃時(shí)無(wú)法看到尖脈沖干擾的最大值。改變縱坐標(biāo)的溫度值為-1000℃～6000℃，如圖2 所示，從圖2 中可以看到數(shù)據(jù)受到尖脈沖干擾時(shí)油箱溫度采集值可以瞬間增到5455℃，是油箱正常溫度的100 多倍，最低到0 度，無(wú)法設(shè)置報(bào)警閾值，安全系統(tǒng)遇到這種尖脈沖干擾就會(huì)立即報(bào)警停機(jī)。

圖2 縱坐標(biāo)為-1000℃～6000℃時(shí)油箱溫度曲線

2 中值濾波算法

1971 年著名學(xué)者J.W.Tukey 提出了中值濾波概念并將其用作時(shí)間序列平滑， 中值濾波一出現(xiàn)就因其對(duì)尖脈沖具有良好的擬制能力而備受矚目。 中值濾波是一種非線性濾波， 在一定條件下可以克服線性濾波器所帶來(lái)的細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾最為有效。

所謂“中值”是指將一個(gè)數(shù)列中的數(shù)據(jù)按照從大到?。ɑ蛘邚男〉酱螅┑捻樞蚺帕校邕@個(gè)序列的長(zhǎng)度為奇數(shù)，則排在中間的那個(gè)數(shù)就是此序列的中值； 如果數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度為偶數(shù)， 可以定義處于中間的兩個(gè)數(shù)的平均值為中值。因此，中值濾波最簡(jiǎn)單的辦法就是用一個(gè)條形或方形滑動(dòng)窗口在被處理的數(shù)據(jù)數(shù)列上逐點(diǎn)滑動(dòng)， 將窗口正中那點(diǎn)的值作為窗口的中值來(lái)代替窗口內(nèi)各點(diǎn)的值， 中值濾波可以這樣進(jìn)行定義：

設(shè)有一個(gè)一維序列{x1，x2，…，xn}，取窗口長(zhǎng)度為N（N為奇數(shù)），對(duì)此序列進(jìn)行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m 個(gè)數(shù)，xi-v，…，xi-1，xi，xi+1，…，xi+v，其中i 為窗口的中心位置，v=（N-1）/2， 再將這N 個(gè)數(shù)按其數(shù)值大小排列，取其序號(hào)為正中間的那個(gè)數(shù)據(jù)作為濾波輸出，其數(shù)學(xué)公式表示為：

例如對(duì)某一測(cè)量過(guò)程進(jìn)行連續(xù)5 次采樣，將采樣數(shù)值存儲(chǔ)在數(shù)列{Si}（i=5），按照采集時(shí)間順序數(shù)據(jù)排列為：

然后將數(shù)列（2）中的數(shù)據(jù)按照數(shù)值大小順序重新排列：

重新排列后數(shù)列{Si}（i=5）的中值為S3，則S3就作為此次濾波的輸出值。 若窗口長(zhǎng)度N 取奇數(shù)則中值為從大到小排列的中間元素， 若N 取偶數(shù)則中值為從大到小排列的中間兩個(gè)元素的平均值。

窗口長(zhǎng)度N 的取值影響濾波效果， 在實(shí)際應(yīng)用中要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇，一般窗口長(zhǎng)度N 選擇為奇數(shù)，若N 選擇為偶數(shù)干擾脈沖如果排在中間的兩個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)干擾脈沖值就會(huì)參與平均值運(yùn)算求出的中值是含有脈沖干擾的，在這種情況下就不能夠?qū)⒚}沖干擾剔除出去。窗口長(zhǎng)度N 選擇為奇數(shù)時(shí)， 只取序列的中間位置的元素不進(jìn)行平均值運(yùn)算，就避免了脈沖值參與運(yùn)算可能性。但是如果N 取值太小， 假設(shè)N 取3 時(shí)三個(gè)數(shù)據(jù)中有一個(gè)為干擾脈沖時(shí)，不管干擾發(fā)生在什么位置，都能將其濾除，如果三個(gè)數(shù)據(jù)有兩個(gè)為脈沖干擾時(shí)而干擾是異向時(shí)則仍可以將干擾脈沖濾去， 但如果有兩次同向干擾或三次干擾時(shí)則無(wú)法將干擾脈沖完全濾去，甚至?xí)迅蓴_信息記錄下來(lái)。為了有效的濾除兩次或三次脈沖干擾將窗口長(zhǎng)度N 適當(dāng)放大取5 或7。 因?yàn)檫@種干擾尖脈沖大都偶然因素引起的波動(dòng)或者采樣器不穩(wěn)定引起的， 實(shí)際中很少會(huì)出現(xiàn)連續(xù)多個(gè)干擾脈沖出現(xiàn)的情景。

為了考察中值濾波對(duì)尖脈沖的濾波效果， 并找出合適的窗口長(zhǎng)度N 的取值，對(duì)中值濾波進(jìn)行仿真。生成振幅為10 頻率為1/180Hz 初始相位為0 的正弦波：

x（t）=10*sin（π/90*t） （5）

在正弦波x（t）上隨機(jī)加入幅值在區(qū)間[-50，50]之間的脈沖干擾信號(hào)r（t），形成帶有隨機(jī)脈沖干擾的正弦信號(hào)y（t）

對(duì)信號(hào)y（t）進(jìn)行中值濾波，窗口長(zhǎng)度N 分別取3 和5，其濾波效果如圖3 所示，從圖3 中可以看出當(dāng)窗口長(zhǎng)度N 取3 時(shí)根據(jù)隨機(jī)干擾產(chǎn)生的位置不同會(huì)偶爾存在個(gè)別濾不去的干擾存在， 當(dāng)窗口長(zhǎng)度N 取5 時(shí)濾波效果會(huì)好很多，能夠滿足大部分應(yīng)用場(chǎng)合。

圖3 中值濾波仿真

3 LabVIEW 實(shí)現(xiàn)

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）實(shí)驗(yàn)室虛擬儀器集成環(huán)境的簡(jiǎn)稱， LabVIEW 是專為測(cè)試、 測(cè)量和控制應(yīng)用而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)工程軟件，包含大量的用于數(shù)據(jù)采集、分析的工具。 利用LabVIEW 自帶的中值函數(shù)就可以方便的實(shí)現(xiàn)中值濾波。

利用LabVIEW 自帶的中值函數(shù)可以方便獲得一個(gè)數(shù)列的中值。 圖4 為L(zhǎng)abVIEW 的中值函數(shù)。

圖4 LabVIEW 中值函數(shù)

其中X 為輸入序列，函數(shù)對(duì)輸入序列X 進(jìn)行排序，如果序列X 有奇數(shù)個(gè)元素則輸出中值為序列中間元素， 如果序列X 有偶數(shù)個(gè)元素則輸出中值為中間兩個(gè)元素的平均值。

只要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)X 序列將傳感器采集的數(shù)值不斷的放入X 序列里就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)字進(jìn)行中值濾波。 采用LabVIEW 的數(shù)據(jù)隊(duì)列將采集的數(shù)據(jù)值逐點(diǎn)放到數(shù)據(jù)量隊(duì)列里，選擇隊(duì)列長(zhǎng)度為5，即中值濾波窗口長(zhǎng)度N 為5，一般選擇奇數(shù)， 防止干擾脈沖值參與平均值運(yùn)算而引起誤差。這樣就創(chuàng)建了一個(gè)含有5 個(gè)元素的X 序列。LabVIEW中值濾波程序見(jiàn)圖5。

圖5 LabVIEW 中值濾波程序

該程序首先從緩沖區(qū)里讀取采集數(shù)據(jù)， 將讀取的數(shù)據(jù)逐點(diǎn)放入數(shù)據(jù)隊(duì)列， 數(shù)據(jù)隊(duì)列將每5 個(gè)數(shù)據(jù)作為一個(gè)隊(duì)列輸出給中值函數(shù)， 中值函數(shù)將數(shù)據(jù)隊(duì)列里的5 個(gè)數(shù)據(jù)從大到小進(jìn)行排序，選取中間的數(shù)據(jù)作為輸出值輸出。

4 濾波效果驗(yàn)證

將中值濾波程序應(yīng)用到試驗(yàn)臺(tái)油箱溫度采集中，油箱由侵入式加熱器進(jìn)行加熱， 上位機(jī)根據(jù)設(shè)定溫度控制加熱器的啟停， 例如設(shè)定溫度為50℃， 則油箱油溫高于50 ℃時(shí)停止加熱，當(dāng)溫度低于48℃時(shí)開(kāi)始加熱。 試驗(yàn)臺(tái)油箱溫度控制采集系統(tǒng)界面，見(jiàn)圖6。

圖6 溫度采集和控制界面如圖所示

上位機(jī)通過(guò)串口采集溫度傳感器的數(shù)據(jù)， 為了方便對(duì)比將沒(méi)有經(jīng)過(guò)濾波的原始數(shù)據(jù)曲線顯示在界面上方，將經(jīng)過(guò)中值濾波的數(shù)據(jù)曲線顯示在界面的下方。 從原始數(shù)據(jù)曲線中可以看出當(dāng)采集系統(tǒng)受到尖脈沖干擾時(shí)會(huì)出現(xiàn)很多遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于真實(shí)值的干擾噪聲， 曲線上出現(xiàn)了很多尖峰毛刺。 經(jīng)過(guò)中值濾波后可以很好的將尖脈沖干擾信號(hào)濾去， 從原始數(shù)據(jù)曲線和中值濾波數(shù)據(jù)曲線中可以看出中值濾波數(shù)據(jù)曲線上的尖峰脈沖被有效的剔除了，曲線平滑沒(méi)有突變的粗大值。采集數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確，整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠。

5 結(jié)論

試驗(yàn)設(shè)備遇到尖脈沖干擾時(shí)采集數(shù)據(jù)因尖脈沖干擾會(huì)產(chǎn)生粗大誤差， 這種粗大誤差會(huì)引起試驗(yàn)設(shè)備安全系統(tǒng)誤動(dòng)作，嚴(yán)重時(shí)設(shè)備無(wú)法正常運(yùn)行。采用中值濾波算法可以有效的剔除這種因尖脈沖干擾而產(chǎn)生的粗大誤差，利用LabVIEW 的中值函數(shù)實(shí)現(xiàn)了中值濾波算法，并應(yīng)用在試驗(yàn)臺(tái)油箱溫度采集中，獲得了良好的效果。

中值濾波對(duì)因尖脈沖干擾、 偶然波動(dòng)或采集系統(tǒng)不穩(wěn)定而引起的尖峰干擾具有良好的剔除作用，對(duì)溫度、液位等具有一定滯后性、 響應(yīng)比較慢的被測(cè)量具有良好的濾波效果。