CN106888021B - 一种自适应调整高速采样速率的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自适应调整高速采样速率的方法，该方法包括信号采集、信号滤波和调整采样速率三个步骤，信号采集将信号经过模数转换器转换为数字信号，将原始采样值提交给信号滤波步骤，信号滤波使用块处理LMS与变步长LMS相结合的方式，滤波后的数据提交给调整速率步骤，自适应调整速率将滤波后的数据根据抽样值、传输速度、采样通道自动调整采样速率。本发明的优点是：可以消除噪声，减少运算量，加快收敛速度，且采样速率跟着其它参数自适应调整，从而使其在数据采集和信号处理领域里具有较好的实用价值。

Description

一种自适应调整高速采样速率的方法
技术领域：
本发明涉及数据采集和信号处理技术领域，具体讲是一种自适应调整高速采样速率的方法。
背景技术：
在实际数据采集中,采样信号通常会有噪声干扰，用传统的LMS算法虽然简单，但收敛速度受到限制。目前对LMS算法改进有块处理LMS算法和变步长LMS算法，块处理LMS算法减少了运算量而收敛速度不变，变步长LMS算法考虑的是如何加快收敛速度而运算量没有改变。在采样过程中，由于抽样值、采样通道数等相关因素会动态变化，所以，采样率如何做相应的调整，使得跟上其它因素的动态变化，成为我们当前需要解决的问题。
发明内容：
本发明要解决的技术问题是，提供一种能够消除噪声，加快收敛速度，减少运算量的自适应调整高速采样速率的方法。
本发明的技术解决方案是，提供一种自适应调整高速采样速率的方法，该方法包括以下步骤：
①信号采集步骤：接收机系统使能后，采集差分模拟信号经模数转换器后的数字信号，将采样值提交给信号滤波步骤；
②信号滤波步骤：获取到采样信号，采用块处理LMS与变步长LMS相结合的方式对采样数据进行滤波，去除噪声干扰；
③调整采样速率步骤：以滤波后的数据作为输入而应用到采样速率调整步骤中，并基于采样的通道数、抽样值、采样信号的传输速度的改变而针对性的自适应调整采样速率。
优选地，本发明所述的自适应调整高速采样速率的方法，其中，在所述的信号采集步骤中，接收机每次每个通道读取256个采样数据，在所述的信号滤波步骤中，使用块处理LMS与变步长LMS相结合的方式对采用数据进行滤波，
LMS算法公式如下：
e(n)＝d(n)-X(n)*W(n)
W(n+1)＝W(n)+2u*e(n)*X(n)
其中，X(n)为输入向量，W(n)为权值向量，d(n)为期望输出，e(n)为期望输出与实际输出之间的偏差,u为步长因子，可以用来控制收敛速率，n为迭代次数，
块处理LMS公式如下：
其中K为采样点的个数，
对一个通道一次收到的256个采样数据使用如下公式：
针对u值，使用变步长LMS算法：
u(n)＝β*(1-exp(-α*e(n)*e(n)*e(n)))
其中，参数α>0控制函数的形状，参数β>0控制函数的取值范围，α和β均为常量，一次收到256个采样数据与变步长LMS相结合，权值计算公式如下：
优选地，本发明所述的自适应调整高速采样速率的方法，其中，在所述的调整采样速率步骤中，开始采样率为F0，采样的通道数为M0，抽样值为N0，采样信号的传输速度为V0，所述的调整采样速率步骤具体细化为：
步骤①：判断传输速度V是否变化，若有变化进入步骤②，否则进入步骤③；
步骤②：传输速度V变为V0的p倍，则采样率F0变为原来的p倍，V值赋给V0，其中，p为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤③：判断抽样值N是否变化，若有变化进入步骤④，否则进入步骤⑤；
步骤④：抽样值N变为N0的q倍，则采样率F0变为原来的q倍,N值赋给N0，其中，q为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤⑤：判断采样通道数M是否变化，若有变化进入步骤⑥，否则隔1秒的间隔再次进入步骤①；
步骤⑥：采样通道数M变为M0的r倍，则采样率F0变为原来的1/r倍,M值赋给M0，其中，r为整数或小数，对应放大或缩小。
本发明一种自适应调整高速采样速率的方法具有的有益效果是：本发明将采样的数据采用块处理LMS和变步长LMS结合的方式进行滤波，不但消除了噪声，而且减少了运算量，提高了收敛速度，与此同时，本发明中的采样率根据采样的通道数、抽样值、传输速度变化而变化，从而增强系统的自适应性，使其在数据采集和信号处理领域里具有较好的实用价值。
附图说明：
图1是本发明的功能框图；
图2为本发明中调整采样率流程图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明一种自适应调整高速采样速率的方法作进一步说明：
如图1和图2所示，本发明一种自适应调整高速采样速率的方法包括信号采集、信号滤波和调整采样速率三大步骤，这三大步骤具体如下：
信号采集步骤：接收机系统使能后，采集差分模拟信号经模数转换器后的数字信号，将采样值提交给信号滤波步骤。
信号滤波步骤：接收机每次每个通道获得256个采样数据，接收到的数据在实际环境中受到噪声的干扰，采用自适应滤波算法，得到去除噪声后的数据。最小均方误差算法(LMS)运算简单，采用块处理LMS算法可降低运算量，与变步长的LMS算法结合，则还可以加快收敛速度。
LMS算法公式如下：
e(n)＝d(n)-X(n)*W(n)
W(n+1)＝W(n)+2u*e(n)*X(n)
其中，X(n)为输入向量，W(n)为权值向量，d(n)为期望输出，e(n)为期望输出与实际输出之间的偏差,u为步长因子，可以用来控制收敛速率，n为迭代次数。
块处理LMS公式如下：
其中K为采样点的个数。
对一个通道一次收到的256个采样数据使用如下公式：
针对u值，使用变步长LMS算法：
u(n)＝β*(1-exp(-α*e(n)*e(n)*e(n)))
其中，参数α>0控制函数的形状，参数β>0控制函数的取值范围，α和β均为常量。此公式比直接用e(n)的Sigmoid函数计算简单，同时用e(n)的立方能够进一步增强e(n)接近0时，u(n)缓慢变化的特性。
一次收到256个采样数据与变步长LMS相结合，权值计算如下：
调整采样速率三大步骤：根据信号滤波步骤提交的滤波后的数据，采样率根据采样的通道数、抽样值、采样信号的传输速度改变而扩大或缩小。在所述的调整采样速率步骤中，开始采样率为F0，采样的通道数为M0，抽样值为N0，采样信号的传输速度为V0，所述的调整采样速率步骤具体细化为：
步骤①：判断传输速度V是否变化，若有变化进入步骤②，否则进入步骤③；
步骤②：传输速度V变为V0的p倍，则采样率F0变为原来的p倍，V值赋给V0，其中，p为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤③：判断抽样值N是否变化，若有变化进入步骤④，否则进入步骤⑤；
步骤④：抽样值N变为N0的q倍，则采样率F0变为原来的q倍,N值赋给N0，其中，q为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤⑤：判断采样通道数M是否变化，若有变化进入步骤⑥，否则隔1秒的间隔再次进入步骤①；
步骤⑥：采样通道数M变为M0的r倍，则采样率F0变为原来的1/r倍,M值赋给M0，其中，r为整数或小数，对应放大或缩小。
本发明在信号采集、信号滤波和调整采样速率中，可以选用的硬件芯片如数字信号处理芯片(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)等来实现。根据上述调整采样速率的具体方法，在本发明实施时，用14位采样，我们可以列举出：当SRIO采样传输速度为2500M，抽样数为1，通道数为16，此时采样率为10M；若仅抽样数变为2，其它变量暂时不变，则采样率为20M；若采样传输速度再变为1250M，其它变量暂时不变，则采样率为10M；若通道数再变为8，其它变量暂时不变，则采样率为20M。
以上所述的实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (2)

1.一种自适应调整高速采样速率的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
①信号采集步骤：接收机系统使能后，采集差分模拟信号经模数转换器后的数字信号，将采样值提交给信号滤波步骤；
②信号滤波步骤：获取到采样信号，采用块处理LMS与变步长LMS相结合的方式对采样数据进行滤波，去除噪声干扰；
③调整采样速率步骤：以滤波后的数据作为输入而应用到采样速率调整步骤中，并基于采样的通道数、抽样值、采样信号的传输速度的改变而针对性的自适应调整采样速率；
在所述的信号采集步骤中，接收机每次每个通道读取256个采样数据，在所述的信号滤波步骤中，使用块处理LMS与变步长LMS相结合的方式对采样数据进行滤波，
LMS算法公式如下：
e(n)＝d(n)-X(n)*W(n)
W(n+1)＝W(n)+2u*e(n)*X(n)
其中，X(n)为输入向量，W(n)为权值向量，d(n)为期望输出，e(n)为期望输出与实际输出之间的偏差,u为步长因子，可以用来控制收敛速率，n为迭代次数，
块处理LMS公式如下：
<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>u</mi> </mrow> <mi>k</mi> </mfrac> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>X</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中K为采样点的个数，
对一个通道一次收到的256个采样数据使用如下公式：
<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>u</mi> </mrow> <mn>256</mn> </mfrac> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>X</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
针对u值，使用变步长LMS算法：
u(n)＝β*(1-exp(-α*e(n)*e(n)*e(n)))
其中，参数α>0控制函数的形状，参数β>0控制函数的取值范围，α和β均为常量，一次收到256个采样数据与变步长LMS相结合，权值计算公式如下：
<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mn>2</mn> <mo>*</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>exp</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mo>-</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mn>256</mn> </mfrac> <mo>*</mo> <mi>e</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>X</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
2.根据权利要求1所述的自适应调整高速采样速率的方法，其特征在于：在所述的调整采样速率步骤中，开始采样率为F0，采样的通道数为M0，抽样值为N0，采样信号的传输速度为V0，所述的调整采样速率步骤具体细化为：
步骤①：判断传输速度V是否变化，若有变化进入步骤②，否则进入步骤③；
步骤②：传输速度V变为V0的p倍，则采样率F0变为原来的p倍，V值赋给V0，其中，p为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤③：判断抽样值N是否变化，若有变化进入步骤④，否则进入步骤⑤；
步骤④：抽样值N变为N0的q倍，则采样率F0变为原来的q倍,N值赋给N0，其中，q为整数或小数，对应放大或缩小；
步骤⑤：判断采样通道数M是否变化，若有变化进入步骤⑥，否则隔1秒的间隔再次进入步骤①；
步骤⑥：采样通道数M变为M0的r倍，则采样率F0变为原来的1/r倍,M值赋给M0，其中，r为整数或小数，对应放大或缩小。
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