本发明专利技术提出了一种基于高速采样数据的三点相关性波形平滑方法，从连续采样的3个采样点之间的相关性考虑出发，利用连续采样数据之间变化趋势可预测性的理论原理，进行高速采样数据误差判别和误差修正处理，使得采样错误回落到正常理想的趋势范围内，从而改善采集效果，提高信号处理的质量。本发明专利技术方法从软件分析进行处理，降低了高速采样系统对硬件环境的要求，在硬件调试、人员开销、资源消耗等方面得以大大节省。由于关注重点为采样后的数据处理，并不关心干扰源的途径，也降低了对硬件环境的依赖性，使得本方法适用性加强，适用范围变广，通用性加强。同时，通过软件参数进行调试的方式，也使得数字信号处理手段方便、灵活，省时省力。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字信号处理领域，特别涉及一种基于高速采样数据连续3个采样点 数据相关性进行处理的使采样波形平滑的方法。
技术介绍
在理想工作条件下，周期性的正弦波模拟信号通过采样后也应是理想的正弦波波 形，但在实际工作环境中，受电源、其他板载信号、空间电磁辐射等因素干扰，尤其在高速采 样情况下，采集到的信号波形往往不是完全和理论的正弦波一模一样，有时差别很大，使得 模拟信号经采样处理后信号质量下降，信号分析效果下降。 经过对电路板硬件的调试改善，以及对FPGA信号处理程序的优化等措施，会使采 样数字信号的波形毛刺、纹波、噪声等有所好转，但仍然不能完全消除。在硬件环境和FPGA 环境调试到一定程度无法解决时，有时可考虑在上位机CPU中加入一定的波形优化算法来 完善采集信号误差缺陷，弥补信号采集中过大的采样错误，提高采集质量，改善信号分析效 果。 图1示出了理想采样和实际采样的区别，如图1所示，实际采样点由于噪声、干扰 等情况的存在，其在理想采样曲线一定的范围内摆动，摆动的幅度及偏差视具体噪声干扰 情况的不同而不同。当噪声干扰比较小时，采样点基本与理想情况一致，当噪声干扰比较大 时，采样点将偏离理想点一定的范围，由于实际工作情况下，噪声及干扰情况并不能完全消 除，所以实际采样时，实际采样点与理想采样点偏离一定范围的情况也是正常、合理的。 当个别实际采样点偏离理想情况比较大时，超过正常噪声影响的偏离范围，形成 不正常的波形毛刺或畸变时，可认定为此采样点采样有误或处理有误，其在后续的数字信 号处理中将形成一定的不良影响，所以可适当的对其进行一些前处理过程，使得畸变点或 毛刺点回落到正常的噪声范围影响内，从而改善信号处理的效果。 通常，在采样不理想的情况下，首先会进行硬件环境的测试分析，努力找到影响信 号采样的干扰途径和干扰源，并实施一些措施来降低干扰的影响，但是，通过硬件调试手段 很难做到完全消除干扰。而硬件环境在达到一定的调试程度后，将无法进行进一步的提升。 同时，硬件环境的改善在一定程度上需增加人力、时间、硬件资源等开销，且很多情况下，因 环境的不同，一次的调试结果不具备多个环境下的通用性需求。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术提出了一种基于高速采样数据的三点相关 性波形平滑方法，从连续采样的3个采样点之间的相关性考虑出发，利用连续采样数据之 间变化趋势可预测性的理论原理，进行高速采样数据误差判别和误差修正处理，使得采样 错误回落到正常理想的趋势范围内，从而改善采集效果，提高信号处理的质量，提升采集系 统工作性能。 本专利技术的技术方案是这样实现的： -种基于高速采样数据的三点相关性波形平滑方法，包括以下步骤： 步骤（1):对于连续采样的N点高速采样数据值，首先通过比较法确定其最大值 MX和最小值MIX，以及其在采样序列中的位置tl、t2 ; 步骤⑵：得到极值点后，从极值点tl处开始，统计MAX点到相邻理论中间点MID 之间单向单调下降的采样点数，并且从t2处开始统计MIX点到相邻理论中间点MID之间单 向单调上升的采样点数；四次统计值的最大值计为X ; 步骤⑶：判断X的数值，当X大于等于5则进入步骤⑷；否则返回步骤（1)，进 行下一轮数据的判别处理； 步骤⑷：设三点相关性判别的起始点Y从第2点开始，赋值Y等于2 ; 步骤（5):判断Y是否小于N，是则取Y位置处，以及与其相邻的前后位置的共三个 连续采样值^_1、￥￥、￥^进入步骤（6);否则整个处理流程结束，返回步骤（1)，进行下一轮 数据的判别处理； 步骤（6):对连续采样的三个数据进行判别处理，如果属于趋势内情况，则进入步 骤（7)，进行偏离理想范围判别处理；否则视为趋势外情况，进入步骤（9)，进行错误判别； 步骤（7):在偏离理想范围判别处理情况下，定义上述步骤（5)中连续采样的三个 点为pl、p2、p3,三个点的数据依次为Vpl、Vp2、Vp3,以及pi和p3的中点pp2, pp2点的数 据为Vpp2,进行对p2是否偏离理想范围的判别处理，若p2处于设定的理想范围内，则Y加 1，返回步骤（5)，进行下一点的判别处理；否则进入步骤（8);步骤（8):将p2数据Vp2替换为pp2数据Vpp2，Y加1，返回步骤（5)，进行下一点 的判别处理； 步骤（9):在错误判别处理情况下，定义上述步骤（5)中连续采样的三个点为p4、 p5、p6,三个点的数据依次为Vp4、Vp5、Vp6,以及p4和p6的中点pp5，pp5点的数据为Vpp5， 进行对P5是否是上升或下降中明显错误的判别处理，若是，则进入步骤（10);若不是，则进 入步骤（11); 步骤（10):将p5数据Vp5替换为pp5数据Vpp5, Y加1，返回步骤（5)，进行下一 点的判别处理； 步骤（11):对P5进行极值数据范围的判别处理，若为极值范围内，判别为理想范 围合理摆幅内情况，Y加1，返回步骤（5)，进行下一点的判别处理；若不是，则将p5数据Vp5 替换为pp5数据Vpp5, Y加1，返回步骤（5)，进行下一点的判别处理。 可选地，所述步骤（1)中寻找极值点的比较法为： 将连续N点采样数据的第一个数据赋值给MX和MIX，并将其位置赋值给tl和t2， 然后从第2个采样点开始，分别把每一个采样点与MX比较，如其大于等于MAX，则将其值赋 予MAX，将其位置赋予tl，否则跳过进行下一个数据点的比较；并且，分别把每一个采样点 与MIX比较，如其小于等于MIX，则将其值赋予MIX，将其位置赋予t2,否则跳过进行下一个 数据点的比较；依次进行，直到最后一个数据点比较完毕后，确定极值点MAX、MIX的值及其 位置tl、t2。 可选地，所述步骤（2)中对X的统计方法为： 统计值X1归零，从tl位置开始，依次向前进行取值，当所取值小于等于MAX，且大 于等于MID时，统计值&加1 ;否则跳出； 统计值X2归零，从tl位置开始，依次向后进行取值，当所取值小于等于MAX，且大 于等于MID时，统计值&加1 ;否则跳出； 统计值X3归零，从t2位置开始，依次向前进行取值，当所取值大于等于MIX，且小 于等于MID时，统计值&加1 ;否则跳出； 统计值X4归零，从t2位置开始，依次向后进行取值，当所取值大于等于MIX，且小 于等于MID时，统计值\加1 ;否则跳出； 将统计值Xp X2、X3、X4中的最大值赋值给X。 可选地，所述步骤（6)中趋势内情况的判别方法应满足：VmSVy彡Vy+^ Vh彡Vy 彡 VY+1〇 可选地，所述步骤（6)中趋势外情况应满足V Y且V Y+1< V Y，或VY_i> V Y且 vY+1> vY〇 可选地，所述步骤（7)中，pi和p3的中点pp2的数据值Vpp2确定方法为： 可选地，所述步骤（7)中，进行对p2点偏离理想范围的判别方法为： 其中，A2定义为pi和p3点之间的垂直距离，对于等间隔采样过程，A2 = Vpl-Vp3| ； Al定义为P2和pp2点之间的垂直距离，对于等间隔采样过程，Al = Vp2_Vpp2 I ;若A 1等于0,则强制A 1等于0. 001 ; M定义为A 2与A 1的比值，作为P本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于高速采样数据的三点相关性波形平滑方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：对于连续采样的N点高速采样数据值，首先通过比较法确定其最大值MAX和最小值MIX，以及其在采样序列中的位置t1、t2；步骤(2)：得到极值点后，从极值点t1处开始，统计MAX点到相邻理论中间点MID之间单向单调下降的采样点数，并且从t2处开始统计MIX点到相邻理论中间点MID之间单向单调上升的采样点数；四次统计值的最大值计为X；步骤(3)：判断X的数值，当X大于等于5则进入步骤(4)；否则返回步骤(1)，进行下一轮数据的判别处理；步骤(4)：设三点相关性判别的起始点Y从第2点开始，赋值Y等于2；步骤(5)：判断Y是否小于N，是则取Y位置处，以及与其相邻的前后位置的共三个连续采样值VY‑1、VY、VY+1，进入步骤(6)；否则整个处理流程结束，返回步骤(1)，进行下一轮数据的判别处理；步骤(6)：对连续采样的三个数据进行判别处理，如果属于趋势内情况，则进入步骤(7)，进行偏离理想范围判别处理；否则视为趋势外情况，进入步骤(9)，进行错误判别；步骤(7)：在偏离理想范围判别处理情况下，定义上述步骤(5)中连续采样的三个点为p1、p2、p3，三个点的数据依次为Vp1、Vp2、Vp3，以及p1和p3的中点pp2，pp2点的数据为Vpp2，进行对p2是否偏离理想范围的判别处理，若p2处于设定的理想范围内，则Y加1，返回步骤(5)，进行下一点的判别处理；否则进入步骤(8)；步骤(8)：将p2数据Vp2替换为pp2数据Vpp2，Y加1，返回步骤(5)，进行下一点的判别处理；步骤(9)：在错误判别处理情况下，定义上述步骤(5)中连续采样的三个点为p4、p5、p6，三个点的数据依次为Vp4、Vp5、Vp6，以及p4和p6的中点pp5，pp5点的数据为Vpp5，进行对p5是否是上升或下降中明显错误的判别处理，若是，则进入步骤(10)；若不是，则进入步骤(11)；步骤(10)：将p5数据Vp5替换为pp5数据Vpp5，Y加1，返回步骤(5)，进行下一点的判别处理；步骤(11)：对p5进行极值数据范围的判别处理，若为极值范围内，判别为理想范围合理摆幅内情况，Y加1，返回步骤(5)，进行下一点的判别处理；若不是，则将p5数据Vp5替换为pp5数据Vpp5，Y加1，返回步骤(5)，进行下一点的判别处理。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：白月胜，高长全，曹淑玉，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第四十一研究所，
类型：发明
国别省市：山东;37
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