本發(fā)明屬于電源信號處理的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種小信號的采集和濾波處理方法。

背景技術(shù)：

生活離不開信號的處理，在數(shù)字計算機飛速發(fā)展的時代，幾乎所有的事物都可以作為信號，信號只有經(jīng)過處理才能變成有用的信息被采用，于是信號的處理尤為重要。信號處理的主要目的就是削弱信號中的多余內(nèi)容，濾除混雜的噪聲和干擾，或者將信號變換成容易處理、傳輸、分析與識別的形式，以便后續(xù)的其他處理。對于信號處理，在我們面前出現(xiàn)了不受物理制約的純數(shù)學的加工，即算法，并確立了信號處理的領(lǐng)域。

對于小信號的處理，由于信號越小時，對其測量的精度要求就越高，但由于小信號很容易受到噪聲干擾，故而經(jīng)常會出現(xiàn)采集到的小信號數(shù)據(jù)受到噪聲干擾產(chǎn)生很多的跳變信號的情況，例如MCU在采集小電流信號時，由于內(nèi)部ADC模塊本身也存在OFFSET，而且電路上的其他干擾也會導致產(chǎn)生較大噪聲，影響小電流信號的AD檢測，導致進一步影響產(chǎn)品的其他功能，所以對于小信號的AD采集和處理算法尤為重要。

例如，專利申請201410589811.X公開了一種電源剩余電量的檢測方法和裝置，實現(xiàn)移動電源實時電量的精確測量。所述方法包括：定義執(zhí)行目標次數(shù)的信號采樣流程為一組循環(huán)，在一組循環(huán)中，執(zhí)行當前信號采樣流程；其中，所述信號采樣流程包括：按照預設(shè)采樣周期對電源的充電電流進行多次采樣得到多個采樣值；取所述多個采樣值的均值；對所述均值進行平衡濾波；每執(zhí)行完一組循環(huán)，輸出一次實時電源電量。

然而上述的方法僅僅能實現(xiàn)電量的計算，并不能解決不同PCBA板上噪聲帶來小信號AD采集數(shù)據(jù)噪聲大，不準確的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于此，因此本發(fā)明的首要目地是提供一種小信號去噪的ADC濾波方法，該方法可以去除小信號采集過程中的一些跳動噪聲，使采集到的小信號ADC更加精確，避免因為AD值跳動導致程序處理的遲滯或錯誤。

本發(fā)明的另一個目地在于提供一種小信號去噪的ADC濾波方法，該方法不僅濾除AD數(shù)據(jù)中的噪聲，還能根據(jù)實際情況，通過跳變閾值的調(diào)整，來控制跳變范圍，得到較為穩(wěn)定的小信號AD數(shù)據(jù)。

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，小信號AD采集不準主要原因為：采集小信號時，ADC采集模塊容易受電路上的微小噪聲影響，當受到噪聲影響時，會導致采集到的AD值不準確，出現(xiàn)跳動，比如突然出現(xiàn)一個很大的采集值，而實際上這種跳動的信號是不存在的，所以需要將這些跳動值通過算法去掉。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種小信號去噪的ADC濾波方法，其特征在于該方法采用了兩個窗口對AD數(shù)據(jù)進行加強濾波處理，利用兩個窗口對AD數(shù)據(jù)的對比判斷出跳變點，并將跳變點前一點的數(shù)值賦值給跳變點，從而去信號采集過程中的除跳動噪聲。

由此，該方法的具體實現(xiàn)步驟如下：

步驟1、完成AD檢測模塊的配置，這里所描述的完成配置，包括配置好AD檢測通道，配置好ADC模塊的時鐘源和ADC轉(zhuǎn)換時間；

步驟2、小信號采集；第一次采集數(shù)據(jù)時，連續(xù)采集N1筆小信號數(shù)據(jù)，并把這些數(shù)據(jù)存儲在寄存器中，獲得臨時數(shù)據(jù)；并定義這組臨時數(shù)據(jù)即為窗口1的數(shù)據(jù)，其中N1即為窗口1的窗口大??；

上述步驟中，每采集的一筆數(shù)據(jù)都是通過連續(xù)采8次AD后求8次平均得到一個小信號數(shù)據(jù)，這樣連續(xù)采集N1個小信號數(shù)據(jù)，然后對這幾個數(shù)據(jù)進行進一步處理，具體處理步驟在后文闡述，然后再對N1個小信號數(shù)據(jù)的前M1個數(shù)據(jù)求平均得到均值R1(M1﹤N1)。

步驟3、通過窗口1獲得的數(shù)據(jù)進一步采集AD數(shù)據(jù)，獲得第二組數(shù)據(jù)，定義這組臨時數(shù)據(jù)即為窗口1的數(shù)據(jù)，N2即為窗口2的窗口大??；

具體地說，由窗口1得到一個均值R1后，繼續(xù)采集AD數(shù)據(jù)，把新采到的AD數(shù)據(jù)繼續(xù)存儲在窗口1中，并把原來第一個采到的AD數(shù)據(jù)替代掉，相當于把窗口向后滑動，然后再對此時的窗口1求均值，得到均值R2；然后再采集新的AD數(shù)據(jù)，以此類推，得到N2個窗口1的均值。

步驟4、把步驟2中得到的窗口1的均值R1存入窗口2的寄存器，窗口2有N2個寄存器存儲數(shù)據(jù)；最終由窗口2的處理得出一個最終輸出值。

在算法驗證過程中，采用N2(N2﹤N1)進行驗證，即窗口2每次進行處理時，存儲N2個窗口1的均值數(shù)據(jù)。得到這N2個數(shù)據(jù)后，窗口2同樣對這些數(shù)據(jù)進行進一步處理，這種處理與窗口1數(shù)據(jù)的處理類似，但是不盡相同，在后文中會對處理方法進行具體闡述。

通過這樣兩個窗口先后的處理和均值濾波，輸出的AD數(shù)據(jù)可以把跳動的數(shù)據(jù)去除，得到較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)。上述步驟中，都會對窗口1和窗口2中的數(shù)據(jù)先進行處理，這種處理主要為去除跳變值處理。

對于窗口1中數(shù)據(jù)的處理方法，具體為：

101、窗口1存儲的臨時數(shù)據(jù)為N1個，并對應于N1個數(shù)據(jù)寄存器，定義這些數(shù)據(jù)寄存器分別為Sdata[0-N1-1]，當每8次平均采集到一個小信號數(shù)據(jù)時，會把這個小信號數(shù)據(jù)存進最后一個寄存器Sdata[N1-1]，在存入Sdata[N1-1]之前，必須先把原來寄存器里的值都往前面的寄存器存儲，即用后一個寄存器的值替代前一個寄存器的值，這樣會把第一個寄存器的值淘汰出去，并把最新的AD小信號數(shù)據(jù)存儲進來，相當于把窗口向后滑動，把原來的數(shù)據(jù)移出窗口，把最新的數(shù)據(jù)包含進來，由此窗口1得到新的一組臨時數(shù)據(jù)。

102、對于新采集到的窗口1中的數(shù)據(jù)組，要進行去除跳變值處理，首先是去除單個跳變，方法為將相鄰三個寄存器的值兩兩作對比，設(shè)置跳變閾值TH，若發(fā)現(xiàn)中間寄存器的值有跳變超過閾值的，則把中間寄存器的值判定為跳變值，并把前一個寄存器的值賦給中間寄存器，把原來中間寄存器的值淘汰掉；若跳變不超過閾值，則判定為非跳變值，對這三個寄存器的值不做處理，并進入下一個比較。例如在N1＝5的情況下，首先要比較Sdata[0],Sdata[1],Sdata[2]這三個寄存器的值，若Sdata[1]相對Sdata[0]和Sdata[2]的跳變都超過閾值，則判定為跳變值，把Sdata[0]的值賦給Sdata[1]，然后進入下一個比較，即比較Sdata[1],Sdata[2],Sdata[3]；若Sdata[1]不是跳變值，則直接進入下一個比較。

103、判定單挑變并處理數(shù)據(jù)后，再進行雙跳變值的判定和處理。判定方法為將相鄰的四個寄存器的值兩兩作比較，設(shè)置跳變閾值TH，若發(fā)現(xiàn)中間兩個寄存器的值相近，相差在閾值范圍內(nèi)，但相比兩邊寄存器的值有跳變，且跳變超過閾值的，則判定中間兩個寄存器的值為雙跳變值，并把雙跳變值的前一個寄存器的值賦給這兩個雙跳變的寄存器，把原來雙跳變的值淘汰掉；若跳變不超過閾值的，則判定為非跳變值，對四個寄存器的值不做處理，并進入下一個比較。例如在N1＝5的情況下，首先要比較Sdata[0],Sdata[1],Sdata[2],Sdata[3]這四個寄存器的值，若Sdata[1]與Sdata[2]的值相近，即跳變不超過閾值，而Sdata[1]與Sdata[0]的值比較，跳變超過閾值，同時Sdata[2]與Sdata[3]的值比較，跳變也超過閾值，則把Sdata[1]和Sdata[2]判定為雙跳變值，并把寄存器Sdata[0]的值賦給Sdata[1]和Sdata[2]，然后進入下一個比較，即比較Sdata[1],Sdata[2],Sdata[3],Sdata[4]；若Sdata[1]和Sdata[2]不是雙跳變值，則直接進入下一個比較。

104、對窗口1的AD數(shù)據(jù)進行去單跳變和雙跳變處理后，取前四個寄存器的值進行求平均得到均值R1，并把R1存入窗口2的寄存器中，進行窗口2的處理。

以上為在窗口1中所做的數(shù)據(jù)處理方法，經(jīng)過窗口1處理的數(shù)據(jù)會被存入窗口2，在窗口2中再進行處理，窗口2的數(shù)據(jù)具體處理方法為：

201、窗口2存儲的臨時數(shù)據(jù)為N2(通常N2﹤N1)個，并對應于N2個數(shù)據(jù)寄存器，定義這些數(shù)據(jù)寄存器分別為Bdata[0-N2-1]。每當窗口1處理完得到一個新的數(shù)據(jù)R1輸出到窗口2時，會把這個數(shù)據(jù)存進最后一個寄存器Bdata[N2-1],在存入Bdata[N2-1]之前，必須把原來寄存器里的值都往前面的寄存器存儲，即用后一個寄存器的值替代前一個寄存器的值，這樣會把第一個寄存器的值淘汰出去，把最新的數(shù)據(jù)R1存儲進來，相當于把窗口向后滑動，由此窗口2得到一組新的臨時數(shù)據(jù)。

202、與窗口1的處理類似的，窗口2首先也要進行單跳變值的判斷，判定方法與窗口1一致，若遇到跳變點，同樣把前一個寄存器的值賦給跳變點寄存器，而把跳變值淘汰，并輸出寄存器Bdata[0]的值作為最終的AD數(shù)據(jù)。若不是跳變點，則進入雙跳變值的判斷。

203、判斷完單跳變后，接著對窗口2進行雙跳變值判斷，判斷方法同樣和窗口1的一致，若Bdata[1]和Bdata[2]為雙跳變值，則把Bdata[0]的值賦給這兩個寄存器，并輸出Bdata[0]的值作為最終的AD數(shù)據(jù)。若不是雙跳變點，則說明Bdata[0]之后的數(shù)據(jù)有整體向偏大跳動或整體向偏小跳動的趨勢，則把窗口2的4個數(shù)據(jù)直接求平均，并把這個均值賦給窗口2的每一個寄存器，然后輸出Bdata[0]的值作為最終AD數(shù)據(jù)。

上述步驟中，窗口1和窗口2的窗口大小N1、N2和判定跳變的跳變閾值TH這幾個值都是客戶可以自行根據(jù)情況設(shè)定的。已經(jīng)驗證過在N1、N2越大的情況下，去噪效果會相對更好，但是會占用更多的寄存器。

本發(fā)明不僅實現(xiàn)對小信號AD數(shù)據(jù)中的不正常跳變數(shù)值的去除，濾除AD數(shù)據(jù)中的噪聲，還能根據(jù)實際情況，通過跳變閾值的調(diào)整，來控制跳變范圍，得到較為穩(wěn)定的小信號AD數(shù)據(jù)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明所實施的處理流程圖。

圖2是濾波之前的AD數(shù)據(jù)波形圖。

圖3為本發(fā)明濾波效后的波形圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

圖1為本發(fā)明所實現(xiàn)的流程圖，圖中所示，本發(fā)明實現(xiàn)的具體步驟如下：

1、配置好ADC采集模塊的寄存器配置，包括AD檢測通道，時鐘源和ADC轉(zhuǎn)換時間等；

2、開啟AD轉(zhuǎn)換，連續(xù)采集8個AD值并求平均，得到一個臨時AD值，這一步驟是做簡單濾波，得到的臨時AD值將存入窗口1中；

3、窗口1存儲的臨時數(shù)據(jù)為5個，每個數(shù)據(jù)對應一個數(shù)據(jù)寄存器，定義這5個數(shù)據(jù)寄存器分別為Sdata[0-4]。將窗口1窗口向后滑動，即將每個寄存器的值賦給前一個寄存器，把Sdata[1]的值賦給Sdata[0]，把Sdata[2]賦給Sdata[1]，以此類推，把窗口1的數(shù)據(jù)都向前遞推一個寄存器，這樣淘汰了最前面的寄存器的數(shù)據(jù)，也是使用了最久的數(shù)據(jù)，而空出了最后一個寄存器Sdata[4]來存儲新采集到的AD值；

4、對窗口1做單跳變值判斷，求Sdata[1]-Sdata[0]的絕對值是否大于閾值TH，此處把閾值設(shè)為0.5，即只要AD值有一個值的跳變都會被抑制。同時求Sdata[2]-Sdata[1]的絕對值是否大于TH，如果這兩個條件同時滿足了，則認為Sdata[1]為跳變值，把Sdata[0]的值賦給Sdata[1]，從而把Sdata[1]的跳變值覆蓋掉，如果有其中一個條件不滿足，則進入下一個判斷，判斷Sdata[3]-Sdata[2]的絕對值，以此類推，判斷完三組數(shù)據(jù)；

5、當進行單跳變值判斷時，可以同時進行雙跳變值的判斷，如若Sdata[1]-Sdata[0]的絕對值大于閾值TH，則繼續(xù)判斷Sdata[2]-Sdata[1]的絕對值是否大于TH，若是則說明Sdata[1]為單跳變值，若不是則有可能為雙跳變值，接著判斷Sdata[3]-Sdata[2]的絕對值是否大于TH，如果是則說明Sdata[2]和Sdata[1]為雙跳變值，把寄存器Sdata[0]的值賦給Sdata[2]和Sdata[1]，覆蓋掉雙跳變值，若不是，則仍進入下一個判斷；

6、對窗口1做去跳變值處理后，最后對窗口1前四個寄存器的值做求平均處理，得到一個臨時數(shù)據(jù)R1；

7、窗口2存儲的臨時數(shù)據(jù)為4個，每個數(shù)據(jù)對應一個數(shù)據(jù)寄存器，定義這四個數(shù)據(jù)寄存器分別為Bdata[0-3]。對窗口2作步驟三的操作，空出最后一個寄存器Bdata[3]，并把步驟6中得到的均值R1存入Bdata[3]中；

8、對窗口2同樣進行單跳變值的判斷，但在窗口2中只需要判斷一次，即判斷前三個寄存器，判斷Bdata[1]-Bdata[0]的絕對值是否大于TH，若不是則說明沒有單跳變也沒有雙跳變，直接輸出Bdata[0]的值作為這一次AD采集的最終值；若是則說明有跳動，繼續(xù)判斷Bdata[2]-Bdata[1]的絕對值是否大于TH，若是則說明Bdata[1]為跳變值，把Bdata[0]的值賦給Bdata[1]，然后輸出Bdata[0]作為這一次AD采集的最終值；若不是則可能有雙跳變值，繼續(xù)判斷Bdata[3]-Bdata[2]的絕對值是否大于TH，若是則說明Bdata[2]和Bdata[1]為雙跳變值，把Bdata[0]的值賦給這兩個寄存器，覆蓋掉雙跳變值，然后輸出Bdata[0]作為這一次AD采集的最終值；

9、接著上一個步驟，若Bdata[3]-Bdata[2]的絕對值不大于TH，則說明AD數(shù)據(jù)已經(jīng)整體發(fā)生變化，需要對原來的值進行更新，把窗口2的四個值進行求平均處理，并把得到的均值賦給窗口2的四個寄存器，然后輸出Bdata[0]作為這一次AD采集的最終值，即輸出的為均值。

窗口1和窗口2的窗口大小N1、N2和判定跳變的跳變閾值TH這幾個值都是客戶可以自行根據(jù)情況設(shè)定的。為了節(jié)省數(shù)據(jù)存儲空間和程序空間，這里采用N1＝5，N2＝4這兩種值進行驗證。其中N1選擇5是為了在窗口1中多一次判斷雙跳變的情況，但實際上做平均時，窗口1只選擇前四個數(shù)據(jù)做平均處理。而閾值TH的選擇直接影響了數(shù)據(jù)的波動，故TH的值不能選值過大，選值太大會導致算法對跳變的判定范圍變大，無法達到去噪聲的效果，所以應當選擇合適的閾值以保證算法的效果。

可以發(fā)現(xiàn)，每一次采集新AD數(shù)據(jù)并進行處理后，窗口2的數(shù)據(jù)不一定會有改動，只有到有跳變值出現(xiàn)時才有值被改動，或當數(shù)據(jù)整體發(fā)生變化時，所有數(shù)據(jù)才會發(fā)生變化，在每次采集中，最后輸出的數(shù)據(jù)為Bdata[0]，Bdata[0]在這次采集中很難被改動，它是上一次采集AD時的Bdata[1]，所以這種方法輸出的數(shù)據(jù)是有一定滯后的，可以更加充分的去除AD小信號數(shù)據(jù)的噪聲，保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

如圖2、圖3所示，圖2為原始AD數(shù)據(jù)，圖3為算法處理后輸出的AD數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)量有一萬個以上，為了清晰顯示，這里圖片只截取六千個數(shù)據(jù)，從圖2的波形可以看出原來的數(shù)據(jù)跳動噪聲非常大，而經(jīng)過算法處理后，數(shù)據(jù)基本穩(wěn)定在一個較為準確的小范圍，如圖3所示。

因此，本發(fā)明不僅實現(xiàn)對小信號AD數(shù)據(jù)中的不正常跳變數(shù)值的去除，濾除AD數(shù)據(jù)中的噪聲，還能根據(jù)實際情況，通過跳變閾值的調(diào)整，來控制跳變范圍，得到較為穩(wěn)定的小信號AD數(shù)據(jù)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。