克服随机误差的软件算法.ppt

克服随机误差的软件算法在微机应用系统中扮演着至关重要的角色，特别是在测量与控制领域。随机误差通常是由不可预见的随机干扰导致的，这些干扰会导致测量结果在大小和符号上发生无规则变化，但遵循一定的统计规律。为了提高系统的稳定性和准确性，需要通过软件算法来进一步抑制和消除这些误差。 4.1 克服随机误差的软件算法主要分为几种类型： 1. **一阶惯性滤波**：这是一种基于数学模型的滤波方法，适用于需要较大滤波常数的场景。通过设置采样间隔和滤波参数，可以调整滤波器的截止频率，有效抑制周期性干扰。滤波器的更新公式可以表示为 ，其中a约等于采样间隔除以RC时间常数。 2. **限幅滤波**：这种方法是基于比较相邻采样值的差异来判断是否受到随机干扰。当相邻采样值的差值超过预设的最大变化范围时，认为存在干扰并排除异常值，然后使用前一次的滤波值或递推算法来近似新值。限幅滤波可以通过简单的程序逻辑实现，例如在程序段`PRODET`中，比较`Data1`和`Data2`，根据条件判断并更新滤波值。 3. **中位值滤波**：这种滤波技术是通过对同一参数进行连续n次采样，然后选择中间值作为最终采样值，以去除偶然的脉冲干扰。中位值滤波对缓慢变化的参数（如温度、液位）效果显著，但对于快速变化的参数（如流量、压力）可能不适用。实现中位值滤波的程序包括初始化循环计数器、排序采样值以及选取中位数的步骤，如`FILTER`程序段所示。 这些软件滤波算法各有优势，一阶惯性滤波适合处理周期性干扰，限幅滤波易于实现且能快速剔除异常值，中位值滤波则能够抵御偶然脉冲干扰。通过软件实现这些滤波方法，不仅可以降低成本，还可以灵活调整滤波特性，以适应不同的测量环境和需求。在微机应用系统的设计中，结合硬件防护措施和软件滤波算法，可以显著提高系统对随机误差的抵抗能力，确保测量与控制的精度和稳定性。