CN102735946B - 一种消除信号采样中干扰的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种消除信号采样中干扰的方法，应用于进行采样的系统的工作频率与采样频率的比为n的系统中，在一个采样周期内连续的m个工作周期各采样一次；依序将所获得的采样值存放入被分配的采样寄存器组中；取出所述采样寄存器组中的所述采样值，并进行比较，输出m次采样中占多数的采样值作为当前采样周期的输出值；其中2<m<n。依据本发明能够有效地消除信号采样中干扰，减少系统开销，且获得真实值的概率更高，可改进余地更大。

Description

一种消除信号采样中干扰的方法

技术领域

本发明涉及一种消除信号采样中干扰的方法。

背景技术

采样也称抽样，是信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔△t 在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬时值。它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。 

采样间隔的选择和信号混淆：对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择△t 涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量（N=T/△t），给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间。因此，采样频率通常远小于采样系统的工作频率，比如若工作频率是几十兆赫，所选择的采样频率一般在几百千赫。

通常的采样方式的主要目的是获得被监测信号的状态，所使用的采样方法只是将被监测信号某采样周期获得的值作为采样值。由于采样过程不可避免的会受到周围环境的制约，而产生干扰，所输出的采样信号并不能真实的反映被监测信号的状态。因此，再进一步的应用中，采用滤波等方式对采样信号进行加工处理，然而，依据该方法仍然无法去除其中的假值。原因在于，滤波只能消除比较小的干扰，如果在某一时刻因受到干扰产生毛刺，采样时刻恰好采样到该毛刺，那么据此容易把干扰值误判为真实值。

显然，既有的采样方法基本上都是通过对采样后获得的信号的处理来获得真实反映被监测信号的采样信号，受制于采样信号本身的特点，即便是后续处理电路足够好，也未必能够获得真实值，信号采样干扰的消除遇到了技术瓶颈。同时，越来越复杂的后续处理电路势必会增加比较大的成本，且系统资源消耗也会比较大。

发明内容

因此，本发明通过改善采样阶段的方法，来消除信号采样中干扰，减少系统开销，且获得真实值的概率更高，可改进余地更大。

为此，本发明所采用的技术方案为：

一种消除信号采样中干扰的方法，应用于进行采样的系统的工作频率与采样频率的比为n的系统中，在一个采样周期内连续的m个工作周期各采样一次；依序将所获得的采样值存放入被分配的采样寄存器组中；取出所述采样寄存器组中的所述采样值，并进行比较，输出m次采样中占多数的采样值作为当前采样周期的输出值；其中2<m<n。

依据本发明，采用在采样阶段进行信号采样干扰消除的措施，提供了一个新的消除信号采样中干扰的方法，开拓了一个新的技术方向。由于在本方法中仅仅使用了一些寄存器，而这些寄存器在既有的方法中也会存在，只是在某些实现中所用到的寄存器数量多一些，相比于现有方案后续处理电路繁杂的电路来讲，所消耗的资源非常有限。而通过多数值确定方法，基本上可以比较可靠的滤除掉受干扰的采样信号，使获得真实值的概率更高。并且由于实际应用中，m通常远小于n，使得m值具有非常大的调整裕度，可改进的余地进一步拓展。

上述消除信号采样中干扰的方法，还包括过滤输出的步骤，该步骤通过设定占所述多数的采样值的比重阈值进行过滤，当所获得比重小于该比重阈值时，丢弃当前采样周期的采样值，否则输出当前采样周期的采样值。

上述消除信号采样中干扰的方法，若n/m≥2，则时分复用所述采样寄存器组，提供在一个采样周期内的r组采样，输出未被丢弃的经过过滤的每组对应采样值；其中r为小于等于n/m的自然数。

上述消除信号采样中干扰的方法，通过调整所述r值来调整采样值的采样精度。

附图说明

图1为采样寄存器组取第一组采样信号的状态示意图。

图2为采样寄存器组去第二组采样信号的状态示意图。

具体实施方式

参照说明书附图1，被采样信号Bit0~Bit3，也就是在一个采样周期内采样4组信号，采样寄存器Sample0~3，一组4个。

采样过程描述：

1， 利用连续的四个时钟周期，也就是利用四个连续的工作周期完成对Bit0的四次采样，依次写入Sample0至Sample3当中。

2，比较Sample0，Sample1，Sample2，Sample3四个寄存器当中存储的值，如果相同，将该值确定为Bit0的采样值，如果不同则本次采样值无效，丢弃。

3，在接下来的四个时钟对Bit1进行采样，依次写入Sample0，Sample1，Sample2，Sample3当中。

4，比较Sample0，Sample1，Sample2，Sample3四个寄存器当中存储的值，如果相同，将该值确定为Bit1的采样值，如果不同则本次采样值无效，丢弃。

5，如上述方法，依次完成对Bit2，Bit3的采样。

这样，在一个采样周期完成了4组采样，可能某些被丢弃，也可能4个被全部输出。在这样的过程中，如果出现一次被干扰，就会丢掉所属的组所对应的采样值，由于出现这种情况的概率比较大，因此，可能会产生很多的空输出。但另一方面，4次采样值完全相同的要求会使得采样值逼近真实值的概率就会很大，并且采样次数越多，逼近真实值的概率就越大。

另外，4个一组的寄存器在一个采样周期内被时分复用，可以减小采样的资源的开销。

下面对上述内容作进一步的描述：

首先是相关解释：

上述例子总将四个被监控信号分为一组，共用一个四位深的寄存器作为采样寄存器，这样，每组采样间隔为12个系统时钟周期，加上对每个信号需要采样四次，这样完成对每组一次完整的采样过程共需要16个系统时钟周期。

在不同的系统应用中，可以根据系统工作时钟与被监控信号的变化频率来去定每组监测信号的个数。满足在一个采样周期内，所使用的每组检测信号都能够完成。

在不同的采样精度要求中，可以调整每组采样寄存器的深度适应所需要采样个数的需要，因此，可以通过比较采样寄存器当中多数值来确定采样值，因为每个采样值均为“0”和“1”两个状态中的一个，可以通过比较得出采样寄存器中每个值的个数，占有优势的即为采样值。

在这样的实现中，似乎易将采样个数设置为大于2的奇数个会比较合适，单采样信号被干扰的情况相对较小，并且可以通过其他的辅助手段可以更有效的克服这一点，如前所述的增加每组的采样个数，在大多数情况下，被干扰的采样信号会少于正确的采样信号。当然，如果每组的采样个数较少，可以采用如前所述的全部相同的方式进行判断。在此处具有比较大的改进余地。

在更多的应用中，最好采用过滤输出的方式，该步骤通过设定占所述多数的采样值的比重阈值进行过滤，当所获得比重小于该比重阈值时，丢弃当前采样周期的采样值，否则输出当前采样周期的采样值。这样，可以通过修改所述比重阈值，调整采样的效果，调整起来也比较方便。同时，据此可以理解的是，没组采样个数越多，使用这种手段的灵活性就越大。

对于已有的信号采样，通常采用每一位（bit）监测信号对应一个寄存器，用来保存采样信号，这样的做法经常受到电路干扰信号的影响（，进而降低到采样的有效性。

与已有采样方法比较，本方法的采样精度实现灵活控制，即通过调整采样寄存器的深度就能够适应不同系统的使用精度要求。 同时，根据系统时钟频率与检测（被采样）信号变化频率的不用情况，可以对每个采样组所检测的信号个数进行调整，每组采样寄存器可以实现时分复用，这样又可以减小采样资源的开销。

Claims (4)

1.一种消除信号采样中干扰的方法，应用于工作频率与采样频率的比为n的采样系统中，其特征在于，在一个采样周期内连续的m个工作周期各采样一次；依序将所获得的采样值存放入被分配的采样寄存器组中；取出所述采样寄存器组中的所述采样值，并进行比较，输出m次采样中占多数的采样值作为当前采样周期的输出值；其中2<m<n。

2.根据权利要求1所述的消除信号采样中干扰的方法，其特征在于，还包括过滤输出的步骤，该步骤通过设定占所述多数的采样值的比重阈值进行过滤，当所获得比重小于该比重阈值时，丢弃当前采样周期的采样值，否则输出当前采样周期的采样值。

3.根据权利要求2所述的消除信号采样中干扰的方法，其特征在于，若n/m≥2，则时分复用所述采样寄存器组，提供在一个采样周期内的r组采样，输出未被丢弃的经过过滤的每组对应采样值；其中r为小于等于n/m的自然数。

4.根据权利要求3所述的消除信号采样中干扰的方法，其特征在于，通过调整所述r值来调整采样值的采样精度。