数据采集系统中温度数据的数字滤波算法分析

　　数据采集系统已获得广泛应用，在工业生产和科学试验现场的电磁环境比较恶劣、干扰源较多时，一般要对采样数据进行数字滤波。结合数据采集系统中温度数据的特点，选择合理的数字滤波方式。针对具体的数据采集系统，通过试验确定温度数据的滤波参数。实践表明，利用复合数字滤波方法能够有效的提高温度数据的稳定性与准确性。

1、引言

　　随着计算机技术的飞速发展与普及，数据采集系统迅速得到了大量应用。在生产过程中，应用数据自动采集系统可以对生产现场的相关物理量进行自动采集、监视和记录，为提高产品质量、降低生产成本提供了有效的信息和手段。在科学研究中，应用数据采集系统可以获得大量的动态信息，是研究瞬间物理过程的有力工具。

　　由于工业生产和科学试验现场的电磁环境比较恶劣、干扰源较多时，为了能够减少外界环境对采样数据的干扰，提高测试数据的稳定性与准确性，在进行数据处理之前，一般先要对采样数据进行数字滤波。数字滤波是模拟滤波器的补充，它不需要增加任何硬件设备，可以多个输入通道共用一个数字滤波程序，并且能够对频率很低的信号实现滤波，以克服模拟滤波器的缺陷。但并不是任何一个系统都需要进行数字滤波，有时采取不恰当的数字滤波反而会剔除关键信息^[1] 。因此，在进行数据采集与处理系统设计时，是否需要进行数字滤波，采取哪种滤波方法都需要结合相应的试验慎重考虑。

2、常用的数字滤波方法

　　中值滤波即对某一个样本连续采样N 次，然后把N 个采样值由小到大进行排队，最后选取中间值作为本次采样值。

　　算术平均值法是计算本次样本的算术平均值，一般算术平均值法适用于压力、流量、真空度之类信号的平滑处理，样本越多，平滑度越高，但灵敏度有所降低，因此样本数量的选取应根据实际情况慎重选择。

　　加权递推平均滤波法适用于系统的纯滞后时间常数较大、采样周期短的过程，它能够对不同采样时间得到的采样值分别给予不同的权系数，以便能够迅速的反映出当前系统所受干扰的严重程度，但这种方法计算量大，降低了数据处理的速度，其实际应用没有算术平均值法广泛。

5、结论

　　经过实际测试，该算法所处理的温度数据刷新速度满足试验测试要求，数据刷新及时，数据显示稳定、准确，并且能够有效的剔除外界环境中主要干扰源的影响，第三方法定计量检定机构校准证书表明该系统在实际环境中运行误差最小仅为0.02 ℃，完全满足使用要求。

参考文献：
　　[1] 马明建,周长城.数据采集与处理技术[M].西安:西安交通大学出版社,1998.