第7章 智能儀器中的數據處理及算法.ppt

1、，7.1測量誤差分類和處理方法，測量誤差可根據表示方法分為絕對誤差、相對誤差和參考誤差。1)測量的絕對誤差測量值x與實際值A0之間的差值稱為絕對誤差，以x表示。也就是說，x=x -A0在測量結果x中始終存在錯誤，可能大于A0或小于A0，因此x是帶大小、正負、單位的數字，大小和符號分別表示測量結果偏離了true、7.1.1測量誤差分類、第7章智能儀器的數據處理技術、A0表示幅度。在實際應用程序中，通常使用實際值A，而不是實際值A0。實際值，也稱為要約真，是根據測量誤差的要求，使用一級以上的標準儀器或測量儀器測量的。在牙齒情況下，常識可以替換為x=x-A。這是用于絕對誤差的常用表達式。絕對誤差的絕

2、對值和等于大小的值，與符號相反的值稱為修正值，在用C: C=-x=A-x定期檢查(校準)儀器時，將標準儀器與檢查器進行比較以獲得修正值，并以表格、曲線或公式的形式提供修正值。這使您可以通過將測量結果添加到已知修正值來測量測量實際測量值(例如，A=x C，示例7-1 10V的電壓表)。使用它進行測量時，測量標記值為7.5V。檢查時，7.5V刻度的修正值取得以-0.1V測量的電壓的實際值U。解決方案U=7.5 (-0.1)=7.4V 2)相對誤差絕對誤差可以描述測量結果偏離實際值的情況，但不能準確反映測量的準確度。例如，每個測量兩個頻率。其中一個為f1=1000Hz，絕對誤差f1=1Hz是。另一個

3、頻率為f2=1000000Hz，絕對誤差f2=10Hz。為了彌補絕對誤差的不足，引入了相對誤差的概念。絕對誤差與測量的實際值的比率以百分比表示，稱為相對誤差，即相對誤差沒有尺寸，只有大小和符號。在實際測量中，很難獲得實際值，因此通常使用實際值A而不是實際值A來表示相對誤差，使用A來表示實際相對誤差，稱為實際相對誤差。如果誤差小，要求不高，則可以使用測量值X代替實際值A來表示值相對誤差，而不是實際值A。測量儀器經常使用絕對誤差和儀器總尺度值XM。參考相對誤差(或整體程度相對誤差)，用N表示。也就是說，在徐璐不同的尺度下，儀器的絕對誤差并不完全相同，因此，使用最大參考誤差測量儀器的準確度更為合適。

4、也就是說，xm機器在范圍內發(fā)生的最大絕對誤差。Xm整體比例值；操作條件下nm設備的最大參考錯誤。1)在相同條件下多次測量隨機誤差，單個測量誤差產生不規(guī)則隨機變化，多個測量誤差遵循統(tǒng)計規(guī)律，大部分分布規(guī)律。這稱為隨機誤差或偶然誤差。隨機誤差反映了測量結果的準確性，隨機誤差越小，測量準確度越高。根據測量誤差的特性和特性，誤差可以分為隨機誤差、系統(tǒng)誤差和粗誤差。2)在系統(tǒng)誤差特定條件下，測量誤差的數值(大小和符號)恒定或恒定規(guī)律變化的誤差稱為系統(tǒng)誤差。恒定誤差稱為恒定系統(tǒng)誤差。例如，檢查儀器時存在于標準表中的固有誤差、儀器的基準誤差等。根據一定規(guī)律變化的誤差稱為變化系統(tǒng)誤差。例如，儀器的零漂移、放大

5、倍數的漂移、熱電偶冷端隨室溫變化的誤差等。系統(tǒng)誤差決定了測量的精度。系統(tǒng)誤差越小，測量結果越準確。3)粗誤差的粗誤差是指在一定條件下測量值明顯偏離實際值時的誤差。這簡稱為粗差。粗誤差是由讀取錯誤、記錄錯誤、操作不準確、測量失誤、不允許的干涉等原因引起的，粗誤差也稱為疏忽誤差。粗誤差明顯扭曲測量結果。數值上比隨機誤差和系統(tǒng)誤差大得多。，7.1.2克服錯誤的方法，1，克服系統(tǒng)錯誤的方法系統(tǒng)誤差是在相同條件下多次測量相同量時錯誤的絕對值和符號保持不變或在條件變化時根據一定規(guī)律變化的誤差。沒有系統(tǒng)誤差的一般處理方法，只能根據具體情況采取適當的措施。利用1誤差模型修正系統(tǒng)誤差2校正數據表，通過系統(tǒng)誤差修

6、正3曲線擬合修正系統(tǒng)誤差，利用1誤差模型修正系統(tǒng)誤差，首先通過分析建立系統(tǒng)的誤差模型，然后從誤差模型中得出誤差修正公式。糾錯公式通常包含幾個茄子錯誤元素。修正時，首先通過修正技術求出這些誤差系數，然后使用修正公式修正測量結果，從而減弱誤差的影響。x是輸入電壓(測量)，y是有誤差的輸出電壓(測量結果)，影響量(例如，零漂移或干擾)，I是偏差量(例如，直流放大器的偏置電流)，k是影響特性(例如，放大器增益的變化)。(1)零校正：(2)增益校正：(3)實際測量：2使用校準數據表更正系統(tǒng)錯誤。如果對系統(tǒng)錯誤的來源和儀器工作原理了解不足，無法建立錯誤模型，可以設置修正數據表來修正系統(tǒng)錯誤。(1)設備輸入

7、端已知的標準電壓x1，x2，逐個添加，xn，并測量相應的測量結果y1，y2，yn。(2)將測量的yi(i=1，2，n)值映射到內存中的一個區(qū)域，將yi用作內存中的地址，并存儲相應的Xi值，則在存儲上建立了排序數據表。(3)進行實際測量時，讓微處理器根據實測yi訪問內存，讀取其中的Xi。Xi是修改后的測量值。(4)如果實際測量的Y值介于兩個標準點yi和yi 1之間，則必須通過基于祖懷表執(zhí)行插值計算來更正誤差。線性插值：通過三曲線擬合更正系統(tǒng)錯誤。曲線和表示從N對測量數據(xi，yi)中獲取函數f(x)作為實際函數近似。曲線總和的本質是尋找簡單、易于電腦處理的近似表達式，而不是實際的非線性關系。用

8、曲線補償測量結果的方法是，首先確定f(x)的具體形式，然后通過測量值進行選定的函數數值計算，得出準確的測量結果。曲線擬合方法分為連續(xù)映射擬合和線段曲線擬合兩種。隨機誤差通常是由于測量過程中一系列沒有徐璐相關的獨立因素造成的，例如外部電磁場變化、溫度變化、空氣擾動、地球的未震和隨機干擾信號對測量的復合影響。與一次測量相比，隨機誤差沒有一定的規(guī)律。如上所述，如果測量次數足夠，測量結果的隨機誤差遵循一定的統(tǒng)計規(guī)律，大部分按正態(tài)分布分布。因此，消除隨機誤差的最常見方法是取多個測量結果的算術平均值。也就是說，(7-11)，2，隨機錯誤處理方法，表達式中N是測量次數，xi(i=1，2，N)是測量值。顯然，

9、N牙齒越大，X越接近真值，但所需的測量時間也越長。3，粗誤差處理方法，粗誤差是指在一定的測量條件下，測量值明顯偏離實際值的誤差。粗誤差明顯歪曲了測量結果，需要消除。測量次數較多時(N20)，測量結果的粗誤差應根據光指針判斷。如果測量次數不夠，則應采用格拉布斯規(guī)范。對儀器的系統(tǒng)誤差采取了有效的技術措施后，測量過程中產生的隨機誤差和粗誤差一般可以按照以下步驟進行處理。(5)如果判斷有粗的誤差，請移除，重復上述步驟(一次最多只能移除一個)。如果判斷沒有大誤差，則當前算術平均數、每個剩余誤差和標準偏差估計值分別為A是壞值數、(1)測量數據的算術平均數、(2)查找每個項目的剩余誤差、(3)查找標準偏差、

10、(4)粗誤差(壞值)判斷、7.2常用數字濾波器處理、(7.2)數字過濾的優(yōu)點：沒有硬件、可靠性、阻抗匹配問題。軟件算法實現允許多個輸入通道共享一個軟件“篩選器”，從而降低裝置硬件成本。適當變更軟件篩選的篩選或運算參數，可以輕松變更篩選性質。對低頻、脈沖干擾、隨機噪聲尤其有效的數字濾波算法：節(jié)目判斷、中值濾波、算術平均數濾波、遞歸平均濾波、加權迭代平均濾波、主慣性濾波、復合濾波算法等，隨機誤差是由侵入儀器的隨機干擾引起的，雖然牙齒誤差意味著在相同條件下，其大小和符號將變得不規(guī)則，無法預測，7.2.1克服大脈沖干擾的數字濾波方法，克服由于儀器外部環(huán)境的偶然因素引起的突變干擾或儀器內部不穩(wěn)定引起的錯

11、誤代碼等引起的尖銳脈沖干擾是儀器數據處理的第一步。通常使用簡單的非線性濾鏡方法，包括限制濾鏡、中值濾鏡等。1，節(jié)目判斷法，通常根據可參數的最大更改速率Vmax和采樣周期T確定A值，即a=Vmax*T，節(jié)目，7-2限制過濾器子程序。假設從8位AD讀取數據，并且子例程為get_ad()。/* A值可以根據實際情況進行調整。Value是上次采樣的有效值，new_value是當前采樣值，過濾器返回牙齒采樣的有效值*/#define A 10 /兩個采樣允許的最大偏差charvalue。/自上次采樣以來的有效值變量char filter()char new _ value；/牙齒樣例值變量new _ v

12、alue=get _ ad()；/牙齒樣例值if(new _ value-value)a)| |(value-new _ value)a)/最大偏差return value如果超過/，則返回最后一個有效值作為此次有效值。else return new _ value；/如果不超過，則返回此有效值的采樣值。2、中值過濾器，中值過濾器是典型的非線性過濾器。牙齒過濾器在過濾脈沖噪聲的同時，很好地保護了信號的細節(jié)。執(zhí)行測試的參數連續(xù)采樣n次(通常n必須是奇數)，然后選擇中間值作為牙齒采樣值進行排序。牙齒方法有效地克服了偶然因素引起的波干擾，對溫度、水位等變化緩慢的參數測量具有良好的濾波效果。缺點是不適

13、合使用流量、速度等快速變化的參數。中值過濾器主要包括兩個階段：數據對齊和中間值。數據排序包括冒泡、沉淀等幾種茄子常用排序方法，示例7-3中值篩選器子例程。/* N值根據實際情況進行調整，并設置冒泡方法*/#define N 11 /連續(xù)采樣次數charfilter () charvalue _ bufn，count，I，j，tempfor(count=0)；count value _ bufi 1)temp=value _ bufi；value _ bufi=value _ bufi 1；Value _ bufi 1=tempreturn value _ buf(N-1)/2；/對齊的中間值作

14、為最終結果，7.2.2是抑制小幅度高頻噪聲的平均濾波器，小幅度高頻電子噪聲包括電子設備熱噪聲、A/D量化噪聲等。通常，使用具有低通特性的線性濾波器來執(zhí)行數據處理(例如，算術平均數濾波器、滑動平均濾波器、加權滑動平均濾波器等)。最基本的平均過濾器是算術平均數過濾器。，1，算術平均數過濾器，算術平均數過濾器對過濾被測試信號中混雜的隨機干擾非常有效。通常，采樣數N牙齒越大，過濾效果越好，但系統(tǒng)的靈敏度越低。為了加快運算速度，程序經常使用移動而不是除法，因此N通常取2的整數平方，例如4，8，16。算術平均數過濾的缺點是不適用于測量速度慢或數據計算速度快的實時控制。比較RAM空間浪費。org0000h ljmp檔案3 org4000h檔案： clra累積和MOVR2、A MOVR3、A MOVR0、# 30H第一個示例值filt 303360 mova，r0；示例值adda、R3 movr3、a、clra addca、R2 movr2、a Inc r0 cjner0、# 38h、filt30Movr0，# 03h filt 31: clrcmova，R2 rrca mov