<del id="aymay"></del> 1引言
儀器儀表設備在現場測試過程中，由于生產變量的測試數據對生產過程具有重要的意義，因此對各種物理量測試數據精度要求是比較高的。
在前向測試通道上采用的抗干擾措施中，濾波方法是抑制干擾的一種有效途徑。在工業現場中，可利用硬件濾波器電路或軟件濾波器算法提高測試數據的準確性。硬件濾波措施是使用較多的一種方法，技術比較成熟，但同時也增加了設備，提高了成本，而且電子設備的增加有可能帶來新的干擾源。而采用軟件濾波算法不需增加硬件設備，可靠性高，功能多樣，使用靈活，具有許多硬件濾波措施所不具備的優點，當然它需要占一定的運行時間。
2常用的幾種軟件濾波方法
(1)中值濾波法：即每次
取N個AD值，去除其中的最大值和最小值而取剩余的N-2個A/D轉換值的平均值。
(2)程序判斷濾波法：即根據經驗確定出兩次采樣的最大偏差ΔY，若先后兩次采樣的信號相減數值大于ΔY，表明輸入為干擾信號，應去除;用上次采樣值與本次采樣值比較，若小于或等于Δ Y，表明沒有受到干擾，此時本次采樣值有效，這樣可以濾去隨機干擾和傳感器不穩定而引起的誤差。
(3)利用格拉布斯(Grubbs)準則進行處理：根據誤差理論，要有效地剔除偶然誤差，一般要測量10次以上，兼顧到精度和響應速度，取15次為一個單位。在取得的15個數據中，有些可能含有較大的誤差，需要對它們分檢，剔除可疑值，提高自適應速度。對可疑值的剔除有多種準則，如萊以達準則、肖維勒(Chauvenet)準則、格拉布斯(Grubbs)準則等。以Grubbs準則為例，它認為若某測量值 xi對應的殘差Vi滿足下式
|Vi|=| xi-|>g(n，a)× σ(X)
時應將該數據舍去。式中，為n次采集到的AD 值的平均值，=(∑xi)/n ;σ(X)為測量數據組的標準差，由貝塞爾函數可得： σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2;g(n， a)是取決于測量次數n和顯著性水平a (相當于犯“棄真” 錯誤的概率系數)，a通常取0.01或0.05。通過查表可得：當 n="15時"，a=0.05, g(n，a)=2.41。
把15次采集到的AD值存入一個數組中然后求平均值，計算殘差，求標準差σ(X)。將殘差絕對值與2.41倍的標準差σ(X)比較。剔除可疑值以后，再求平均值，求出新的平均值以后，應再重復以上過程，驗證是否還有可疑值存在。據我們對測量裝置大量的實際測試結果看，這樣做沒有什么必要，因為一般只有第一遍即可達到要求。
然而這種方法也有它的不足, 利用Grubbs準則需要處理大量的數據，而在一般的工業現場測試設備中，儀表結構大多采用嵌入式結構，如AVR單片機。這些MCU程序空間和數據空間有限，若處理大量數據，難以滿足資源要求。而且，由于Grubbs準則要求MCU進行大量數據處理，使得系統降低了信號采集速率，影響實時性。
3.AD7705內置的數字濾波器
上述的幾種軟件濾波方法對抑制個別的異常數據方面具有一定作用，然而對于由工頻干擾引起的平穩隨機干擾信號不太理想。隨著近幾年來集成電路的快速發展，一些數字濾波器也集成到數據處理芯片當中，而且數字濾波器的設計參數通過軟件可編程實現，具有極大的靈活性和實用性。
3.1 芯片介紹及應用
目前市場上由美國AD公司新近推出的AD7705就是一例。它是內置了數字濾波器的帶信號調理電路的16位A/D轉換器件，可應用于低頻測量的2通道的模擬前端。該器件可以接受直接來自傳感器的低電壓輸入信號，然后產生串行的數字輸出，利用∑-Δ轉換技術實現16位無丟失代碼性能。選定的輸入信號被送到一個基于模擬調制器的增益可編程專用前端，片內數字濾波器處理調制器的輸出信號，通過片內控制寄存器可調節濾波器的截止點和輸出更新率，從而對數字濾波器的第一個陷波進行編程。
