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文檔簡介

數據采集系統中溫度數據的數字濾波算法分析數據采集系統已獲得廣泛應用，在工業生產和科學試驗現場的電磁環境比較惡劣、干擾源較多時，一般要對采樣數據開展數字濾波。結合數據采集系統中溫度數據的特點，選擇合理的數字濾波方式。針對具體的數據采集系統，通過試驗確定溫度數據的濾波參數。實踐說明，利用復合數字濾波方法能夠有效的提高溫度數據的穩定性與準確性。

1、引言

隨著計算機技術的飛速發展與普及，數據采集系統迅速得到了大量應用。在生產過程中，應用數據自動采集系統可以對生產現場的相關物理量開展自動采集、監視和記錄，為提高產品質量、降低生產成本提供了有效的信息和手段。在科學研究中，應用數據采集系統可以獲得大量的動態信息，是研究瞬間物理過程的有力工具。

由于工業生產和科學試驗現場的電磁環境比較惡劣、干擾源較多時，為了能夠減少外界環境對采樣數據的干擾，提高測試數據的穩定性與準確性，在開展數據處理之前，一般先要對采樣數據開展數字濾波。數字濾波是模擬濾波器的補充，它不需要增加任何硬件設備，可以多個輸入通道共用一個數字濾波程序，并且能夠對頻率很低的信號實現濾波，以克服模擬濾波器的缺陷。但并不是任何一個系統都需要開展數字濾波，有時采取不恰當的數字濾波反而會剔除關鍵信息[1]。因此，在開展數據采集與處理系統設計時，是否需要開展數字濾波，采取哪種濾波方法都需要結合相應的試驗慎重考慮。

2、常用的數字濾波方法

中值濾波即對某一個樣本連續采樣N次，然后把N個采樣值由小到大開展排隊，最后選取中間值作為本次采樣值。

算術平均值法是計算本次樣本的算術平均值，一般算術平均值法適用于壓力、流量、真空度之類信號的平滑處理，樣本越多，平滑度越高，但靈敏度有所降低，因此樣本數量的選取應根據實際情況慎重選擇。

加權遞推平均濾波法適用于系統的純滯后時間常數較大、采樣周期短的過程，它能夠對不同采樣時間得到的采樣值分別給予不同的權系數，以便能夠迅速的反映出當前系統所受干擾的嚴重程度，但這種方法計算量大，降低了數據處理的速度，其實際應用沒有算術平均值法廣泛。

5、結論

經過實際測試，該算法所處理的溫度數據刷新速度滿足試驗測試要求，數據刷新及時，數據顯示穩定、準確，并且能夠有效的剔除外界環境中主要干擾源的影響，

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