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减少信号噪声:集中信号测量平均技术简介

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发表于 2017-11-30 15:53 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  现实世界的信号往往受到不同程度的噪声污染——包括随机噪声和偏置噪声。通过多次测量的平均可缩减污染,随机的噪声信号将通过平均变为零,而那些因非线性特性、泄漏、质量载荷变动等,引起的有偏误差却不能通过平均得到缩减。现将几种不同测量平均技术分述如下。

  线性平均
  对于线性平均而言,每一个别测量子集,对于最终的平均结果有完全相同的影响。M个连续测量子集的平均值用 1.png 表示,有
2.png
  平均过程的中间值为
3.png
  最终的平均需待采集停止后才进行。

  稳态平均(移动平均)
  在稳态平均情况下,所有个别的测量子集,对于最终的平均值同样有相同的影响。虽然在此情况下,平均过程的中间取值基于下面算式:
4.png
  稳态平均的优点是运算中间的平均结果总是可以正常地定标。不过,这种定标使得处理过程速度变缓,需耗费较长的时间。

  指数平均
  指数平均的效果,是使最新的测量有最大的影响,旧的测量影响则逐步递减。这种情况下:
5.png
  其中,τ为常数,起计权因子的作用。

  峰值电平保持
  对于这一平均类型,所有测量子集之间逐一进行比较。如果数据是复数,则只对幅值信息进行比较。包含N个抽样的新测量子集xn(k)(k=0,...N-1)与前面(n-1)步平均的结果 6.png 进行比较,在新的平均结果中,xn(k)的取值方法如下:
7.png
  按照这样的取值办法,平均结果中,对于任何给定的序号k而言,均保留所有参与平均的子集中那些在绝对值意义上的最大值。

  峰值参考保持
  这一平均方式, 是利用一个通道的数据去控制整个平均过程。以xⁱ 表示i个通道数据的集合,xʳ 表示参考通道数据,则新的测量子集 8.png 与前面n-1步平均结果 9.png 进行比较,而新的平均 10.png 的取值方法如下:
11.png
  这样,平均结果,所有测量通道保留下与参考通道最大值同时发生的测量值。

  来源:节选自《LMS振动/噪声测试与分析系统理论基础》——《Thory and Background 》LMS 2000,编译:刘馥清

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