fA级微弱电流信号的软件滤波方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及一种fA级微弱电流信号的软件滤波方法、电子设备及存储介质，滤波方法包括以下步骤：设置采样参数，计算采样点数预设目标值；开始AD数据采集，当采样点数达到预设目标值时，触发数据处理软件中断，并进行一级滤波处理；回调二级滤波处理函数，进行二级滤波处理，得出滤波电压数值，一级滤波采用算数平均滤波算法，二级滤波采用递归平均滤波算法。本发明专利技术，通过算数平均滤波算法叠加改进的递归平均滤波算法的两级软件滤波算法可依次有效滤除微弱电流信号中的周期性与非周期性干扰，实现对微电流信号中的系统热噪声有效提取并滤除，并在最大程度上保留信号离散度，使滤波后的拟合曲线与实际曲线进一步重合，有效提升测量准确度。测量准确度。测量准确度。

【技术实现步骤摘要】
fA级微弱电流信号的软件滤波方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及微弱电流信号
，具体涉及一种fA级微弱电流信号的软件滤波方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]微电流信号的探测在仪器仪表、传感器等尖端科技领域有着广泛的应用，fA级电流信号探测代表了目前微电流测试领域的顶尖水平。微弱电流信号极易受到外界干扰，如电路的相互干扰、电源噪声干扰、电磁干扰、环境随机干扰等，原始采集信号上叠加了周期性或非周期性的多种干扰信号，且信噪比低，因此如何有效滤除微弱电流信号噪声是该领域的难点之一。在微弱电流信号探测系统的硬件电路设计中，可通过电磁屏蔽电路优化设计屏蔽部分干扰，但其成本一般较高，灵活性较差。且与信号具有同样低频特性的工频干扰信号、系统的热噪声、环境随机脉冲干扰等均很难通过硬件电路设计去除，滤波效果不甚理想，无法满足微弱电流信号的滤波需求。相对于硬件滤波，软件滤波具有成本低、灵活度高等优势，在数据采集领域中应用广泛。
[0003]在信号采集领域，传统的软件滤波算法有算数平均滤波算法、限幅滤波算法、递归平均滤波算法等。传统的滤波算法均无法同时滤除周期性噪声与非周期性噪声，如递归平均滤波算法与算数平均滤波算法对周期性干扰信号有良好的抑制作用，但响应速度慢，信号灵敏度低，且非常浪费RAM，且对脉冲干扰无法有效抑制。限幅滤波算法可有效滤除脉冲干扰，但对于周期性干扰滤波效果差，且信号平滑度较差。与此同时，对于微弱信号来说，系统热噪声对信号的干扰不可忽略，而上述常规的软件滤波方法均无法有效滤除淹没在微弱信号中的系统热噪声，且对保留信号的离散度与平滑度两方面无法兼顾，无法满足高准确度微弱电流信号的滤波需求。

技术实现思路

[0004]鉴于上述技术问题，本专利技术的目的为提供一种fA级微弱电流信号的软件滤波方法、电子设备及存储介质，对微电流信号中的系统热噪声有效提取并滤除，并在最大程度上保留信号离散度，有效提升测量准确度。
[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种fA级微弱电流信号的软件滤波方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1、设置采样参数，计算采样点数预设目标值；
[0007]步骤S2、开始AD数据采集，当采样点数达到预设目标值时，触发数据处理软件中断，并进行一级滤波处理；
[0008]步骤S3、回调二级滤波处理函数，进行二级滤波处理，得出滤波电压数值，
[0009]所述一级滤波采用算数平均滤波算法，所述二级滤波采用递归平均滤波算法。
[0010]根据本专利技术的一个技术方案，还包括：
[0011]步骤S4、根据转换电阻值，计算出原始的微弱电流信号值。
[0012]根据本专利技术的一个技术方案，在所述步骤S2中，包括：
[0013]步骤S21、按采样的先后顺序，将此采样周期读取的AD采集数据从数组的第一个数开始，依次存入原始信号数组AD_buf_Data[]，并对采样点数进行计数；
[0014]步骤S22、当采样点数等于预设目标值时，触发数据处理软件中断，计算AD_buf_Data[]中的原始采样数据的平均值，得出一级滤波后的信号值data_avg。
[0015]根据本专利技术的一个技术方案，在所述步骤S3中，具体包括：
[0016]步骤S34、定义二级滤波数组AD_buf_normal[]；
[0017]步骤S35、判断新传入的一级滤波后的信号值data_avg是否处于[n
‑
kδ，n+kδ]之间；
[0018]步骤S36、若是，则将数组AD_buf_normal[]的第一个数据抛弃，其余数据依次前移，将data_avg更新至数组AD_buf_normal[]末端，同时将数据data_avg更新至数组AD_buf_orig[]；
[0019]步骤S37、若data_avg>n+kδ，则用n+kδ替换data_avg更新至数组AD_buf_normal[]；
[0020]步骤S38、若data_avg<n
‑
kδ，则用n
‑
kδ替换data_avg更新至数组AD_buf_normal[]；
[0021]步骤S39、计算AD_buf_normal[]数组的算数平均值，确定算数平均值为经过两级滤波后的最终信号值。
[0022]根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤S3中，在定义二级滤波数组前，还包括：
[0023]步骤S30、回调二级滤波处理函数，并将一级滤波后的信号值data_avg作为参数传入二级滤波处理程序；
[0024]步骤S31、定义AD_buf_orig[]数组作为二级滤波原始数据存储数组；
[0025]步骤S32、判断原始数据存储数组AD_buf_orig[]的数据是否有0；
[0026]步骤S33、若所述数组AD_buf_orig[]中的数据均不为0时，计算原始数据数组AD_buf_orig[]的均值n和均方差δ。
[0027]根据本专利技术的一个技术方案，在所述步骤S32中，若所述若数组AD_buf_orig[]中的数据中有0，则将数组AD_buf_orig[]的第一个数据丢弃，其他数据依次前移，将一级滤波得到的采样值data_avg存入数组AD_buf_orig[]的末尾。
[0028]根据本专利技术的一个技术方案，在所述步骤S3中，还包括：
[0029]根据新传入的一级滤波后的信号值data_avg不处于[n
‑
kδ，n+kδ]之间的出现的次数，判断是否为信号的正常变化。
[0030]根据本专利技术的一个技术方案，所述根据新传入的一级滤波后的信号值data_avg不处于[n
‑
kδ，n+kδ]之间的出现的次数，判断是否为信号的正常变化，具体包括：
[0031]步骤S351、定义数据超限数为Y；
[0032]步骤S352、若data_avg>n+kδ或data_avg<n
‑
kδ，则将计数值Y加1；
[0033]步骤S353、若data_avg在n
‑
kδ～n+kδ范围内，若判断Y是否大于0，若是，则将Y值减1，若否，则不作处理；
[0034]步骤S354、若数据超限次数值Y大于5，判断此为信号正常变化，为非干扰值，此时则清空AD_buf_orig[]及AD_buf_normal[]数组，并将超限计数值Y清零，重新启动二级滤
波程序。
[0035]根据本专利技术的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行如上述技术方案中任一项所述的fA级微弱电流信号的软件滤波方法。
[0036]根据本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种fA级微弱电流信号的软件滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、设置采样参数，计算采样点数预设目标值；步骤S2、开始AD数据采集，当采样点数达到预设目标值时，触发数据处理软件中断，并进行一级滤波处理；步骤S3、回调二级滤波处理函数，进行二级滤波处理，得出滤波电压数值，所述一级滤波采用算数平均滤波算法，所述二级滤波采用递归平均滤波算法。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：步骤S4、根据转换电阻值，计算出原始的微弱电流信号值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，包括：步骤S21、按采样的先后顺序，将此采样周期读取的AD采集数据从数组的第一个数开始，依次存入原始信号数组AD_buf_Data[]，并对采样点数进行计数；步骤S22、当采样点数等于预设目标值时，触发数据处理软件中断，计算AD_buf_Data[]中的原始采样数据的平均值，得出一级滤波后的信号值data_avg。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，具体包括：步骤S34、定义二级滤波数组AD_buf_normal[]；步骤S35、判断新传入的一级滤波后的信号值data_avg是否处于[n
‑
kδ，n+kδ]之间；步骤S36、若是，则将数组AD_buf_normal[]的第一个数据抛弃，其余数据依次前移，将data_avg更新至数组AD_buf_normal[]末端，同时将数据data_avg更新至数组AD_buf_orig[]；步骤S37、若data_avg>n+kδ，则用n+kδ替换data_avg更新至数组AD_buf_normal[]；步骤S38、若data_avg<n
‑
kδ，则用n
‑
kδ替换data_avg更新至数组AD_buf_normal[]；步骤S39、计算AD_buf_normal[]数组的算数平均值，确定算数平均值为经过两级滤波后的最终信号值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，在定义二级滤波数组前，还包括：步骤S30、回调二级滤波处理函数，并将一级滤波后的信号值data_avg作为参数传入二级滤波处理程序；步骤S31、定义AD_buf_o...

【专利技术属性】
技术研发人员：周楠，冯荣尉，程硕，刘燕，王国庆，颜晓军，张振海，宋海龙，
申请(专利权)人：北京东方计量测试研究所，
类型：发明
国别省市：