基于LabVIEW 的中值濾波算法在剔除尖脈沖干擾中的應用

靳 松， 朱兆林， 張 旺， 格日勒圖

（中機生產力促進中心， 北京 100044）

0 引言

數據采集和控制系統在實際運行中會受到各種電磁干擾， 一般通過硬件濾波電路和軟件濾波算法的形式來消除電磁干擾對系統的影響。 但是當現場有大功率的設備頻繁啟停或傳感器的采集電路存在設計缺陷時，數據采集系統容易受到尖脈沖干擾，當系統受到強烈的尖脈沖干擾時， 采集的數據中會疊加一些尖脈沖干擾信號，這種干擾信號具有干擾能力強、無規律的特點。 尖脈沖干擾信號引起的粗大誤差會使采集數據瞬間增大或減少， 引起安全系統誤動作甚至使整個系統無法正常運行。

1 研究背景

當周圍有大功率設備頻繁啟動時某試驗臺潤滑油箱油溫采集受到嚴重的尖脈沖干擾， 油箱油溫曲線上布滿了尖峰，見圖1，溫度超限頻繁，安全系統報警停機，試驗臺無法正常工作。

圖1 縱坐標為20℃～80℃時油箱油溫曲線

從圖1 可以看出油箱油溫在50 ℃左右變化時，油溫曲線縱坐標為20℃～80℃時無法看到尖脈沖干擾的最大值。改變縱坐標的溫度值為-1000℃～6000℃，如圖2 所示，從圖2 中可以看到數據受到尖脈沖干擾時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，無法設置報警閾值，安全系統遇到這種尖脈沖干擾就會立即報警停機。

圖2 縱坐標為-1000℃～6000℃時油箱溫度曲線

2 中值濾波算法

1971 年著名學者J.W.Tukey 提出了中值濾波概念并將其用作時間序列平滑， 中值濾波一出現就因其對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的細節模糊，而且對濾除脈沖干擾最為有效。

所謂“中值”是指將一個數列中的數據按照從大到小（或者從小到大）的順序排列，如這個序列的長度為奇數，則排在中間的那個數就是此序列的中值； 如果數據序列長度為偶數， 可以定義處于中間的兩個數的平均值為中值。因此，中值濾波最簡單的辦法就是用一個條形或方形滑動窗口在被處理的數據數列上逐點滑動， 將窗口正中那點的值作為窗口的中值來代替窗口內各點的值， 中值濾波可以這樣進行定義：

設有一個一維序列{x1，x2，…，xn}，取窗口長度為N（N為奇數），對此序列進行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m 個數，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 個數按其數值大小排列，取其序號為正中間的那個數據作為濾波輸出，其數學公式表示為：

例如對某一測量過程進行連續5 次采樣，將采樣數值存儲在數列{Si}（i=5），按照采集時間順序數據排列為：

然后將數列（2）中的數據按照數值大小順序重新排列：

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

窗口長度N 的取值影響濾波效果， 在實際應用中要根據實際情況進行選擇，一般窗口長度N 選擇為奇數，若N 選擇為偶數干擾脈沖如果排在中間的兩個數據時干擾脈沖值就會參與平均值運算求出的中值是含有脈沖干擾的，在這種情況下就不能夠將脈沖干擾剔除出去。窗口長度N 選擇為奇數時， 只取序列的中間位置的元素不進行平均值運算，就避免了脈沖值參與運算可能性。但是如果N 取值太小， 假設N 取3 時三個數據中有一個為干擾脈沖時，不管干擾發生在什么位置，都能將其濾除，如果三個數據有兩個為脈沖干擾時而干擾是異向時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則無法將干擾脈沖完全濾去，甚至會把干擾信息記錄下來。為了有效的濾除兩次或三次脈沖干擾將窗口長度N 適當放大取5 或7。 因為這種干擾尖脈沖大都偶然因素引起的波動或者采樣器不穩定引起的， 實際中很少會出現連續多個干擾脈沖出現的情景。

為了考察中值濾波對尖脈沖的濾波效果， 并找出合適的窗口長度N 的取值，對中值濾波進行仿真。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）上隨機加入幅值在區間[-50，50]之間的脈沖干擾信號r（t），形成帶有隨機脈沖干擾的正弦信號y（t）

對信號y（t）進行中值濾波，窗口長度N 分別取3 和5，其濾波效果如圖3 所示，從圖3 中可以看出當窗口長度N 取3 時根據隨機干擾產生的位置不同會偶爾存在個別濾不去的干擾存在， 當窗口長度N 取5 時濾波效果會好很多，能夠滿足大部分應用場合。

圖3 中值濾波仿真

3 LabVIEW 實現

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）實驗室虛擬儀器集成環境的簡稱， LabVIEW 是專為測試、 測量和控制應用而設計的系統工程軟件，包含大量的用于數據采集、分析的工具。 利用LabVIEW 自帶的中值函數就可以方便的實現中值濾波。

利用LabVIEW 自帶的中值函數可以方便獲得一個數列的中值。 圖4 為LabVIEW 的中值函數。

圖4 LabVIEW 中值函數

其中X 為輸入序列，函數對輸入序列X 進行排序，如果序列X 有奇數個元素則輸出中值為序列中間元素， 如果序列X 有偶數個元素則輸出中值為中間兩個元素的平均值。

只要創建一個X 序列將傳感器采集的數值不斷的放入X 序列里就可以實現對采集數字進行中值濾波。 采用LabVIEW 的數據隊列將采集的數據值逐點放到數據量隊列里，選擇隊列長度為5，即中值濾波窗口長度N 為5，一般選擇奇數， 防止干擾脈沖值參與平均值運算而引起誤差。這樣就創建了一個含有5 個元素的X 序列。LabVIEW中值濾波程序見圖5。

圖5 LabVIEW 中值濾波程序

該程序首先從緩沖區里讀取采集數據， 將讀取的數據逐點放入數據隊列， 數據隊列將每5 個數據作為一個隊列輸出給中值函數， 中值函數將數據隊列里的5 個數據從大到小進行排序，選取中間的數據作為輸出值輸出。

4 濾波效果驗證

將中值濾波程序應用到試驗臺油箱溫度采集中，油箱由侵入式加熱器進行加熱， 上位機根據設定溫度控制加熱器的啟停， 例如設定溫度為50℃， 則油箱油溫高于50 ℃時停止加熱，當溫度低于48℃時開始加熱。 試驗臺油箱溫度控制采集系統界面，見圖6。

圖6 溫度采集和控制界面如圖所示

上位機通過串口采集溫度傳感器的數據， 為了方便對比將沒有經過濾波的原始數據曲線顯示在界面上方，將經過中值濾波的數據曲線顯示在界面的下方。 從原始數據曲線中可以看出當采集系統受到尖脈沖干擾時會出現很多遠遠大于真實值的干擾噪聲， 曲線上出現了很多尖峰毛刺。 經過中值濾波后可以很好的將尖脈沖干擾信號濾去， 從原始數據曲線和中值濾波數據曲線中可以看出中值濾波數據曲線上的尖峰脈沖被有效的剔除了，曲線平滑沒有突變的粗大值。采集數據真實準確，整個系統運行穩定可靠。

5 結論

試驗設備遇到尖脈沖干擾時采集數據因尖脈沖干擾會產生粗大誤差， 這種粗大誤差會引起試驗設備安全系統誤動作，嚴重時設備無法正常運行。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生的粗大誤差，利用LabVIEW 的中值函數實現了中值濾波算法，并應用在試驗臺油箱溫度采集中，獲得了良好的效果。

中值濾波對因尖脈沖干擾、 偶然波動或采集系統不穩定而引起的尖峰干擾具有良好的剔除作用，對溫度、液位等具有一定滯后性、 響應比較慢的被測量具有良好的濾波效果。