CN101977033B - 用于井下仪器信号传输的数字滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法，所述方法首先采集需要进行数字滤波的数据；通过限幅平均滤波的方法，去掉波形中的尖脉冲噪声；利用一个数字滤波器算法，通过带通滤波的方法，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉。通过该方法，就能够提高对泥浆脉冲信号滤波的精度，并能够根据信号类型调整滤波参数，从而提高了井下仪器信号传输的滤波效果。

Description

用于井下仪器信号传输的数字滤波方法

技术领域

本发明涉及石油随钻测井领域，尤其涉及一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法。

背景技术

目前，在石油随钻测井领域中，常用的信号滤波是由硬件电路来完成，一般采用无源滤波电路或者有源滤波电路，这种方法实现简单。

但现有的滤波技术中，当应用到随钻测井泥浆压力脉冲信号时，由于其传输频率较低，与干扰源的频率较为接近，这样采用硬件滤波的方法来滤波的精度和效果都达不到要求，同时在不同的环境下干扰信号类型不同，更改滤波的参数也很不方便。

发明内容

本发明实施例提供了一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法，能够提高对泥浆脉冲信号滤波的精度，并能够根据信号类型调整滤波参数，从而提高了井下仪器信号传输的滤波效果。

本发明实施例提供了一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法，所述方法包括：

采集需要进行数字滤波的数据；

通过限幅平均滤波的方法，去掉波形中的尖脉冲噪声；

利用一种带通数字滤波器算法，实现带通滤波的功能，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉。

所述利用一种低通数字滤波器算法，实现带通滤波的功能，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉，具体包括：

首先将数据经过快速傅立叶变换，再将滤波矩阵相乘；

经过快速傅立叶反变换取出实部并求模值，采用滑动平均值作为滤波输出。

由上述所提供的技术方案可以看出，所述方法首先采集需要进行数字滤波的数据；通过限幅平均滤波的方法，去掉波形中的尖脉冲噪声；利用一种带通数字滤波器算法，通过带通滤波的方法，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉。通过该方法，可以有效地消除噪声对信号的干扰，并能够根据信号类型调整滤波参数，从而提高了井下仪器信号传输的滤波效果。

附图说明

图1为本发明实施例所提供用于井下仪器信号传输的数字滤波方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供具体实例实现的仿真结果示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法，能够提高对泥浆脉冲信号滤波的精度，并能够根据信号类型调整滤波参数，从而提高了井下仪器信号传输的滤波效果。

该用于井下仪器信号传输的数字滤波方法具体包括：

首先，采集需要进行数字滤波的数据；通过限幅平均滤波的方法，去掉波形中的尖脉冲噪声；利用带通数字滤波器算法，将信号频率之外的波形都滤掉；为了使输出的波形结果更加平滑，对上一步的滤波结果使用加权递推平均滤波的方法进行处理。

另外，在具体实现过程中，上述利用带通数字滤波器算法，将信号频率之外的波形都滤掉的方法具体为：首先将数据经过快速傅立叶变换，再将滤波矩阵相乘；在经过快速傅立叶反变换取出实部，采用滑动平均值作为滤波输出。

数字滤波器的算法实现过程具体为：根据采样频率和要求的信号分辨率，选择N个采样点，得到一个Nx1阶矩阵A；对采样点进行快速傅立叶变换，得到频域内的相同个数的点，存储为Nx1阶矩阵fftA；根据设计要求的通带频率，选择Nx1阶传递函数矩阵H；fftA与H矩阵点乘后得到Nx1阶矩阵Y；对Y进行快速傅立叶反变换，取实部。

为更好的描述本发明实施方式，现结合附图对本发明的具体实施方式进行说明，如图1所示为本发明实施例所提供用于井下仪器信号传输的数字滤波方法的流程示意图，所述方法包括：

步骤11：采集数据

在该步骤中，首先采集需要进行数字滤波的数据。

步骤12：对数据进行限幅平均滤波处理

在该步骤中，通过限幅平均滤波的方法，去掉数据波形中的尖脉冲噪声。具体实现方法为：根据信号幅度变化量，确定两次采样允许的最大偏差值为a，将每次采样到的值和前一次的值相比较，如果本次采样值与上次采样值之差小于或等于a，则本次值有效；如果本次采样值与上次采样值之差大于a，则本次值无效，用上一次采样值和下一次采样值的平均值替代本次值。

步骤13：判断是否达到N个采样数据。

在该步骤中，如何计算做FFT的点数N，也就是信号的采样长度呢？需要根据要求的频率分辨率f来确定，所谓频率分辨率就是能够用FFT算法分析得到的两个频率之间的最小间隔；要求的频率分辨率为f，采样频率为fs，则N必须大于等于fs/f；为了方便进行FFT运算，通常取2的整数次方。此处的N个采样数据是经过步骤12处理的信号采样点。

步骤14：进行FFT快速傅立叶变换

在该步骤中，在判断达到N个采样数据之后，对相应的数据进行FFT快速傅立叶变换。这里进行快速傅立叶变换的目的就是得到信号在频域的值，也即信号的频谱分布。N个采样点经过FFT之后，可以得到N个复数；FFT结果的每一个点对应一个频率值，这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性，将N个复数存入N*1阶的矩阵A中。

步骤15：滤波矩阵相乘。

在该步骤中，将经过快速傅立叶变换之后的数据进行滤波矩阵相乘处理；根据信号的频率特性，设计滤波矩阵H。在FFT的滤波结果中，第N个复数点表示的频率为Fn＝(n-1)*Fs/N。分辨率为Fn所能达到的分辨率为Fs/N，由于FFT结果的对称性，使用小于采样频率一半的结果即可。建立一个与滤波结果大小相同的矩阵H，矩阵中的每一个元素将要与滤波结果中的点对应相乘，只需将要保留的频率对应在H中位置的元素设置为“1”，其他频率点对应的位置设置为“0”。矩阵A与H按元素相乘得到一个结果为N*1阶的矩阵B。

步骤16：快速傅立叶反变换

在该步骤中，对经过上述步骤15处理后的数据进行快速傅立叶反变换，这里快速傅里叶反变化的目的是实现信号从频域到时域的还原。上述矩阵B经过反变换后，得到的一个N*1阶矩阵Y，Y中的元素就是信号在时域内的值，是一个复数，其模值表示信号的幅度特性。

步骤17：对上述数据求模值

在该步骤中，对经过快速傅立叶反变换的数据，求出每一个元素的模值，得到N*1的矩阵Y2就是滤波输出的结果。

步骤18：采用滑动平均值作为滤波输出

在该步骤中，将采用滑动平均值的数据作为滤波输出。具体来说，由于采用分段式滑动滤波，每一段的开始和结尾处可能会导致时域内波形的不连续，因此再采用滑动平均值的算法做为滤波最终输出的结果。滑动平均值的算法为：选用步骤17中的第1，2个点作为P(1)，P(2)，之后P(n)＝(P(n-1)+P(n-2)+Y2(n))/3。即用前两次的滤波结果与当前要输出的Y2中元素作平均值运算作为输出值。

为更好的描述本发明实施例，现根据上述的处理步骤对其中的关键处理环节进行详细描述，取示例进行描述：

在进行数据限幅平均滤波时，编码语言为：

If Q(J)＞3*Q(J-1)Then       //如果本次输入值大于上一次输入值的3倍

   Q(J)＝(Q(J-1)+Q(J+1))/2  //取上一次和下一次输入的平均值作为本次值

End

然后通过上文描述的数字滤波器算法，通过带通滤波的方法，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉。其精确度可以达到0.1Hz。具体实现的方法是：确定信号的频率范围，井下仪器目前的信号频率大多在0.5-1.0Hz之间，而噪声信号的频率大多都高于此频率范围，因此可以设计一个低通滤波器即可满足要求。假设采样频率为20Hz，要求达到的滤波分辨率为0.1Hz，通带截止频率为1Hz.则需要的滤波点数N＞＝20/0.1＝200，取N为2的整数次幂，N＝2⁸＝256。用MATLAB实现信号的滤波过程：

Adc＝2.5；        ％信号的直流分量

A1＝1；           ％频率F1信号的幅度

F1＝0.5；         ％信号F1的频率

N＝256；          ％采样点数

fs＝20            ％采样频率

fp＝1；           ％通带截止频率

t＝[0:1/fs:(N-1)/fs]％采样时刻

X＝Adc+A1*cos(2*pi*F1*t)％波形信号

X＝awgn(X，10)    ％加入噪声

subplot(4，1，1)；plot(X)；title(’原始波形’)％显示原始的波形信号

A＝fft(X)；        ％做快速傅里叶变换

Y＝abs(A)；        ％取模

Y＝Y/(N/2)；       ％换算成实际的幅度

f＝([1:N]-1)*fs/N  ％换算成实际的频率值

subplot(4，1，2)；plot(f(1:N/2)，fftA(1:N/2))；％显示计算后的模值结果

title(’幅度-频率图’)；

H＝zeros(N，1)     ％滤波矩阵

m＝fp*N/fs         ％计算通带截止频率在矩阵中的位置

for i＝1:m

    H(i)＝1        ％给将要保留的频率在H中对应的位置设置1

end

Y＝times(fftA，H)  ％按元素相乘

S1＝ifft(Y)        ％快速傅里叶反变换

S2＝abs(S1)        ％求模值

subplot(4，1，3)；plot(S2)％显示滤波结果

title(’滤波结果波形’)

P(1)＝S2(1)        ％初始化数组元素

P(2)＝S2(2)        ％初始化数组元素

for i＝3:N

    P(i)＝(P(i-1)+P(i-2)+S2(i))/3％求滑动平均值

end

subplot(4，1，4)；plot(P)    ％显示滑动平均滤波结果

title(’滑动平均波形’)

在具体实现中，上述的仿真结果如图2所示。

通过该方法，能有效地消除随机噪声对泥浆脉冲信号的干扰，并可以根据信号的类型调整滤波器的参数，从而改善滤波的效果。而且输出的信号在时域上具有连续的相位，绘制的曲线较为平滑，可以提高信号的解码成功率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种用于井下仪器信号传输的数字滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

采集需要进行数字滤波的数据；

通过限幅平均滤波的方法，去掉波形中的尖脉冲噪声；

利用一个数字滤波器算法，通过带通滤波的方法，将低于信号频率和高于信号频率的波形都去掉，具体包括：

首先将数据经过快速傅立叶变换，再将滤波矩阵相乘；

再经过快速傅立叶反变换取出实部并求模值，采用滑动平均值作为滤波输出。

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