一种基于高速采样数据的三点相关性波形平滑方法

摘要

本发明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。

主权项

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V_Y‑1、V_Y、V_Y+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。