NO301740B1 - Filter for å skille ut et ikke fluktuerende signal fra et stöybeheftet målesignal - Google Patents

Filter for å skille ut et ikke fluktuerende signal fra et stöybeheftet målesignal Download PDF

Info

Publication number
NO301740B1
NO301740B1 NO894192A NO894192A NO301740B1 NO 301740 B1 NO301740 B1 NO 301740B1 NO 894192 A NO894192 A NO 894192A NO 894192 A NO894192 A NO 894192A NO 301740 B1 NO301740 B1 NO 301740B1
Authority
NO
Norway
Prior art keywords
signal
time
circuits
estimate
coefficient
Prior art date
Application number
NO894192A
Other languages
English (en)
Other versions
NO894192L (no
NO894192D0 (no
Inventor
Uwe Krogmann
Original Assignee
Bodenseewerk Geraetetech
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bodenseewerk Geraetetech filed Critical Bodenseewerk Geraetetech
Publication of NO894192D0 publication Critical patent/NO894192D0/no
Publication of NO894192L publication Critical patent/NO894192L/no
Publication of NO301740B1 publication Critical patent/NO301740B1/no

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)
  • Signal Processing Not Specific To The Method Of Recording And Reproducing (AREA)
  • Interface Circuits In Exchanges (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Description

Oppfinnelsen angår et filter for å skille ut et ikke fluktuerende nyttesignal, dvs. som gjennomsnittlig er konstant over tid, ut fra et støybeheftet målesignal, og filteret er særlig kjennetegnet ved de trekk som fremgår av karakteristikken i det etterfølgende krav 1.
Innenfor den elektriske måleteknikk er det ofte behov for å skille ut et konstant (eller relativt langsomt fluktuerende) nyttesignal fra et sterkt støybeheftet målesignal. I målesignalet maskeres nyttesignalet av både såkalt hvit eller frekvens-avhengig støy såvel som harmonisk relaterte frekvenskomponenter. I tillegg har støyen ofte svært lavfrekvente komponenter, mens den måletid som står til rådighet kan i mange tilfeller være relativt kort.
For å kunne filtrere ut nytteinformasjon under slike forhold har den klassiske løsning vært å anvende filterteknikk hvor det benyttes lavpassfiltere med konstante filterkoeffisi-enter. Slik filtrering gir imidlertid ikke tilstrekkelig fil-tervirkning ved svært lavfrekvent støy og korte måleperioder.
I litteraturen: A. Gelb "Applied Optimal Estimation", s. 124-126 er beskrevet et optimalfilter hvor forskjellen mellom et målesignal og en estimatverdi for dette integreres med en faktor som følger en bestemt tidsfunksjon, slik at integralet følger målesignalets gitte estimat. En slik filtreringsmetode gir adskillig forbedrede resultater i forhold til løsningene basert på klassisk filterteknikk.
I det tyske patentskrift DE-B-24 41926 beskrives en fremgangsmåte for å bestemme signaler som er påvirket av støy, ved at signalene integreres og det fremkomne under en bestemt integrasjonstid divideres med denne og føres til visning eller viderebehandles på annen måte. Integrasjonstiden gjøres da avhengig av en stabilisering av de angitte verdier.
DE-A-30 40 753 beskriver en fremgangsmåte for å bestemme en likespenning som ligger overlagret en forstyrrende vekselspenning, hvorved den spenning som skal bestemmes gjen-nomgår en integrasjon. Integrasjonen skjer mellom bestemte faseutsnitt av den forstyrrende vekselspenning.
Videre omtaler en artikkel i Rev. Sei. Instrum. 57( 11) 1986 av Cooper: "Anvendelse av optimalestimeringsteori, særlig Kalman-filteret, i dataanalyse og signalprosessering", side 2862-2869, en slik anvendelse av spesialfilteret, og det vises enkelte eksempler.
Oppgaven for oppfinnelsen er å kunne komme frem til
en forbedret filtrering av støypåvirkede målesignaler, og særlig tas sikte på å kunne filtrere ut et nyttesignal også fra lavfrekvent støy og harmoniske fortyrrelser. Måletiden skal kunne være så kort som mulig.
I samsvar med oppfinnelsen er denne oppgave løst ved et filter av den innledningsvis beskrevne type og kjennetegnet ved de nevnte trekk.
Ved integrasjonen økes den ikke fluktuerende del av målesignalet, med det egentlige nyttesignal, i forhold til den mer høyfrekvente støy. Amplituden av de harmoniske komponenter reduseres. Ved integrasjon av en av disse kommer imidlertid normalt et konstant bidrag i tillegg til det integrerte signal, i avhengighet av fasen for den harmoniske komponent i forhold til .integrasjonsintervallet. Integrasjonen skjer vanligvis ikke over et helt antall helbølger.
I modellen for det integrerte målesignal har man derfor tatt i betraktning en konstant koeffisient av nullte orden og som representerer et konstant bidrag fra en harmonisk komponent. En koeffisient av første orden representerer så
det søkte konstante nyttesignal som ved integrasjonen fører til en rampefunksjon for estimatverdien. Videre inneholder modellen målestøyen, og i forhold til denne finnes ingen bestemte forutsetninger såsom middelverdifrihet eller Gaussfordeling. Hvis målestøyen hadde1representert en middelverdi ville dette ha påvirket koeffisienten av første orden.
Nærmere enkelheter og særtrekk ved oppfinnelsens filter vil videre fremgå av de etterfølgende underordnede krav.
Et utførelseseksempel på oppfinnelsen vil i det føl-gende gjennomgås i detalj med støtte i de tilhørende tegninger, hvor fig. 1 viser blokkskjematisk en modell for signalprosesse-ringen, fig. 2 viser samme signalprosesseringsmodell etter integrasjonen, fig. 3 viser et blokkdiagram over signalproses-seringen og den etterfølgende signalbehandling, fig. 4 viser blokkskjematisk en måte å utføre signalbehandlingen på, ved hjelp av et tidsdiskret filter, fig. 5 illustrerer hvordan de tidsvariable filterparametre fremkommer, fig. 6 viser en alter-nativ utførelse av filterkretsene, fig. 7 viser i et dobbel-logaritmisk diagram hvordan integrasjonen påvirker et signals amplitude, fig. 8 viser en utvidet signalprosessormodell for signalbehandlingen etter integrasjonen og tilsvarende fig. 2, men hvor det for den mest lavfrekvente støy er etablert en ytterligere rampefunksjon for målesignalet, fig. 9 viser en tredje utførelsesform av filteret og hvor det inngår et tidsdiskret filter slik som antydet på fig. 4, og i denne utførel-sesform benyttes signalprosesseringsmodellen vist på fig. 8, og fig. 10 indikerer dannelsen av de tidsvariable filterparametre i en fremstilling som tilsvarer fig. 5, nå for filteret, vist på fig. 8.
På fig. 1 vises signalprosessormodellen for et konstant nyttesignal S(tQ), og det konstante nyttesignal er her symbolisert ved en integrator 10 (som lager), idet inngangs-størrelsen som representerer nyttesignalet er vist tilført integratoren over en inngang 12. Integratoren 10 leverer dette konstante signal som et utgangssignal S(t) på en utgang 14. I et summeringspunkt 16 overlagres støyen w(t) fra en inngang 18. Det støybeheftede målesignal y(t) på utgangen 20 får altså følgende form: Fig. 2 viser på tilsvarende måte signalprosessormodellen for det integrerte målesignal. Målesignalet y(t) fremkommer på samme måte som vist på fig. 1, men etter utgangen 20 føres det støybeheftede målesignal y(t) til en integrator 22 som over inngangen 24 får inngangsverdien "0". På integratorens 22 utgang 26 fremkommer så det integrerte målesignal:
Det integrerte målesignal z(t) inneholder en konstant a o, dvs. en koeffisient av nullte orden. Dette konstante ledd representerer f.eks. det tilfelle hvor integrasjonen av et harmonisk signal, i avhengighet av faseforholdene, gir en konstant rest. Det gjelder også en eventuell endelig middelverdi for støyen. Koeffisienten av første orden, a^, representerer det konstante nyttesignal. Ved integrasjonen forsterkes dette signal, og innflytelsen fra de harmoniske frekvenskomponenter i målesignalet reduseres til den konstante verdi aQ. Støy-andelene undertrykkes også. Fig. 3 viser den generelle oppbygging av signal-prosesseringen og signalbehandlingen. Signalprosessormodellen befinner seg på figuren til venstre for den strekpunkterte linje 28 og tilsvarer fig. 1. Målesignalet y(t) omdannes til et digitalt signal i A/D-omvandleren 30, i blokken symbolisert med ADW. Det fremkomne binære eller digitale signal avtastes slik som indikert med en bryter 32, og avtastingen foregår over taktintervallet T, slik at signalet kan representeres som en funksjon av det løpende antall avtastinger, n, multiplisert . med lengden av hvert taktintervall: y(nT). Det avtastede signal føres til en integrasjonsblokk 34 hvor det utføres tidsdiskret integrasjon over intervallene T, og ut fra integrasjonsblokken 34 kommer da et integrert målesignal z(nT) i synkronisme med det avtastede inngangssignal y(nT), slik det indikeres med bryteren 36 på utgangen. Det integrerte digitale målesignal z(nT) føres så til et tidsdiskret filter 38 hvor informasjon vedrørende målenøyaktigheten tilføres over en inngang 40. På filterets utgang 42 fremkommer da en estimatverdi S"q for det konstante nyttesignal S(t ) . Fig. 4 viser et utførelseseksempel for hvordan signalbehandlingen foregår.
De kretser som benyttes for integrasjon av målesignalet y(t) inneholder en spennings/frekvensomvandler 44 som omvandler målesignalet til et signal hvis frekvens er proporsjonal med amplituden og hvor frekvensen er høy i forhold til takt-frekvensen. En tilbakestillbar akkumulator 46 påtrykkes utgangssignalet fra omvandleren 44 og kan tilbakestilles i en bestemt takt, nemlig med tidsintervaller T. En adderer 48 overfører innholdet i akkumulatoren 46 i den bestemte takt som den ene addend, mens den andre påtrykkes en taktforsinker via blokken 50 som angir en rampefunksjon som starter ved tidspunktet T, og inngangssignalet til denne blokk kommer fra et lager 52 for innholdet zn fra addererens 48 utgang. Utgangssignalet zn gjengir digitalt integralet av målesignalet.
Det tidsdiskrete filter 38 (fig. 3) omfatter en signalbehandlingsenhet 5 4 for optimalestimering, og enheten summerer i et summeringspunkt 56 utgangssignalet zn fra addereren 48 over en linje 58, med et estimat for det integrerte målesignal, over en linje 60. Dette estimat fremkommer på en måte som vil bli beskrevet i det følgende: Signalbehandlingsenheten 54 inneholder en første kanal 62 med kretser 64
for multiplikasjon av differansen mellom det integrerte målesignal zn og estimatet for dette, fremkommet i summeringspunktet 56, med en første tidsvariabel faktor P]_2.n*Denne siste faktor representeres av blokken 66 i kaskade-med en blokk for tidspunktet t n(=nT) for den aktuelle takt. Videre omfatter den første kanal 64 en krets 70 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette,
med en andre tidsvariabel fakor P,, , representert ved blokken
11; n r
72. Videre finnes kretser 74 for summering av de således fremkomne to produkter, og dette skjer i et summeringspunkt 76. Resultatet av summeringen er dannelsen av en endring i den nullte koeffisient aQ ved at det dannes et endringssignal.
Et såkalt nullte summeringspunkt 78 får som den ene addend det fremkomne endringssignal, og den andre addend er som tidligere et tilført signal som forsinkes en takt slik det fremgår fra
blokken 80, ut fra innholdet a^ . i et andre lager 82. Til
o,n-l ^
dette lager føres utgangssignalet aQ fra summeringspunktet 78. Innholdet i det andre lager 82, forsinket en takt via blokken 80 gir signalet aQ og representerer modellens nullte koeffisient.
Signalbehandlingsenheten 54 omfatter også en andre kanal 84 med kretser 86 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og et estimat for dette, med en tredje tidsvariabel faktor P22*n'rePresentert vec^ blokken 88, for tidspunktet Tnfor den aktuelle takt, illustrert ved blokken 90. Videre omfatter kanalen 8 4 kretser 9 2 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estima tet for dette med en fjerde tidsvariabel faktor J?2i ^' r<e>Pre~sentert ved blokken 94. Kretser 96 for summering av de således fremkomne to produkter og dannelse av en endring av den.første koeffisient i form av et dannet endringssignal forefinnes også. Summeringen av produktene skjer i et summeringspunkt 97. På samme måte som i den første kanal 62 finnes et summeringspunkt for koeffisienten av første orden, hvor den første addend inngår som det dannede første endringssignal, mens den andre addend er innholdet i et tredje lager 102, forsinket en takt via en blokk 100, slik at addenden blir a^.n_i- 1 det tredje lager 10 2 kan utgangen a-^.n ^ra summeringspunktet for den første ordens koeffisient leses inn. I den andre kanal 84 finnes også kretser 104 for multiplikasjon av den første koeffisient med tidspunktet t nfor den aktuelle takt.
Kretser representert ved et summeringspunkt 106 er anordnet for å summere signalet som representerer den nullte koeffisient med det som representerer den første og som først multipliseres med tidspunktet t , hvorved det dannes et estimat for målestørrelsen. Signalet for den første koeffisient gir derved et estimat for det konstante nyttesignal.
Kretsene 74 for å danne det nullte endringssignal, og kretsene 96 for å danne det første endringssignal kan også kretser 108 hhv. 110 for divisjon av den sum som fremkom i summeringspunktet 76 med variansen av målestøyen. De kan imidlertid også tilføres et veiesignal som f.eks. utført i det filter som er vist pg beskrevet i den parallelle norske søknad 894258, innlevert 25. oktober 1989 og hvis tittel er: "Filter for å bestemme estimatverdier for støybeheftede målestørrelser".
På fig. 5 vises hvordan de tidsvariable filterparametre fremkommer. På en inngang 112 dannes først en vektor:
På en inngang 114 føres så variansen av støysigna-let inn. Ut fra dette dannes rekursivt matrisen P nfor filterparametrene på følgende måte:
Dette er indikert i blokken 116. Matrisen Pr lagres i et lager 118 og forsinkes en takt i blokken 120 for rekursiv dannelse av den neste verdi i matrisen i blokken 116. Matrisen som altså dannes rekursivt på denne måte er koblet til signalbehandlingsenheten 54 (fig. 4) og bestemmer sammen med denne de faktorer som er nevnt tidligere og som er representert i blokkene 66, 72, 88 og 94.
En videreutførelse av det beskrevne filter fremgår av fig. 7 - 10 og skal forklares nærmere i det følgende:
På fig. 7 er vist i dobbel logaritmisk avbildning
et diagram som indikerer hvordan integrasjonen av amplituden av en harmonisk komponent av målesignalet endres med frekvensen, dvs. hvordan frekvensavhengigheten er for integratorens forsterkningsgrad. Det fremgår at denne "forsterkningsgrad" under en sirkelExekvens på 1, dvs. en frekvens på 0,16 Hz, er større enn 1. Svært lavfrekvent støy ville da.komme til å forsterkes ved en slik integrasjon. For å unngå at denne støy blir for-sterket slik under integrasjonen er det i filterutførelsen ifølge fig. 8-10 sørget for at signalprosessormodellen har en rampefunksjon c, t, illustrert på fig. 8. Rampefunksjonen tilsvarer en langsom endring av målesignalet og utglatter der-med den mest lavfrekvente del av støyspekteret.
Ved integrasjon får man som integrert målesignal:
Denne signalprosessormodell ligger til grunn for det optimalfilter som er vist på fig. 9. Forøvrig er tilsvarende elementer som gjenkjennes fra fig. 2 og 4 i fig. 8 og 9 utstyrt med samme henvisningstall.
I forhold til optimalfilteret vist på fig. 4 innehol-ider den første kanal 62 ytterligere kretser 122 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en femte tidsvariabel faktor P^n/r<ep>re-sentert ved blokken 124, og kvadratet av tidspunktet t , dvs.
2 n
t , for den aktuelle takt, representert ved blokken 126.
>Produktet gir en endring av den nullte koeffisient ved dennes representative endringssignal. Videre inneholder den andre kanal 96 ytterligere kretser 128 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en sjette tidsvariabel faktor P23-n'angit-t ved blokken 130,
og kvadratet av tidspunktet t , dvs. tn 2 for den aktuelle takt, representert ved blokken 132. Produktet benyttes i kretsene 84 for dannelse av en endring av det endringssignal som representerer den første koeffisient.
Endelig omfatter signalbehandlingsenheten 54 en tredje kanal 134 med kretser 136 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet av dette, med en syvende tidsvariabel faktor Poo. t represe2ntert ved blokken 13 8 og kvadratet av tidspunktet t , dvs. t , for den aktuelle takt, representert ved blokken 140. Videre omfatter den tredje kanal 134 kretser 142 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet av dette, med en åtte tidsvariabel faktor<p>23«n'fremstil't ved blokken 144, og tidspunktet t nfor den aktuelle takt, representert ved blokken 146. Den tredje kanal 13 4 omfatter videre kretser 148 for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en syvende tidsvariabel faktor Pn> , representert ved en blokk 150. Som i de øvrige kanaler finnes også i den tredje kanal kretser for summering av de således fremkomne tre produkter og dannelse av en endring av det endringssignal som representerer den andre koeffisient. Kretsene omfatter et summeringspunkt 154 og en blokk 156 for divisjon av den fremkomne sum med variansen av støyen som er overlagret målesignalet.
Det er på samme måte som i den andre kanal 62 og
96 anordnet et summeringspunkt 158 som mottar som den ene addend selve endringssignalet og som den andre addend innholdet i et lager 162, forsinket en takt via en blokk 160. I lageret 162 som danner det fjerde lager kan utgangen fra summeringspunktet 158 leses inn. Innholdet i lageret og som altså forsinkes en takt danner modellens andre koeffisient Bl^ >
Endelig omfatter den tredje kanal 134 kretser 164 for multiplikasjon av den andre koeffisient a.^med kvadratet av tidspunktet t nfor den aktuelle takt.
I summeringspunktet 106 summeres utgangene fra den første og den andre kanal 62 hhv. 84. I et ytterligere summeringspunkt 166 adderes også utgangen fra den tredje kanal 134, og på denne måte oppnås et estimat for det integrerte målesignal. Estimatet SQ for nyttesignalet kan tas ut fra lageret
102. Dette estimat tilsvarer den første koeffisient.
Fig. 10 viser tilsvarende fig. 5 hvordan de tidsvariable filterparametre fremkommer. Det dreier seg nå om ni parametre som er ordnet i en matrise P , og denne inneholder i utførelsen vist i henhold til fig. 9 og 10 tre linjer og tre spalter. Ut fra fig. 9 fremkommer elementene i matrisen pnfra blokkene 72,66,124;94,88,130;150,144 og 138.
Dannelsen av filterparametrene følger på samme måte som tidligere, og de enkelte elementer på fig. 10 har derfor samme henvisningstall som på fig. 5. Imidlertid inneholder vektoren mn nå tre komponenter:
og matrisene har samtlige tre linjer og tre spalter.
Fig. 6 viser en andre utførelsesform av optimalfilteret.
Dette er et såkalt Kalman-filter, og forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette frem-stilles som en første tidsvariabel funksjon (t) i blokken 168, og denne funksjon multipliseres med differansen. Videre multipliseres samme differanse med en andre tidsvariabel funksjon K2(t) (blokken 170), og resultatet føres til integrasjon i blokken 172. Et etterfølgende summasjonspunkt 174 utfører summering av de to fremkomne størrelser. Etter nok en integrasjon over tid i blokken 176 fremkommer et signal x^(t). Utgangen fra den første integrasjonsblokk 172 gir estimatverdien for nyttesignalet.
Forøvrig er denne signalprosessormodell og integrasjonen av målesignalet tilsvarende som det som er vist på
fig. 2. Tilsvarende elementer har derfor også samme henvisningstall som tidligere.
Et filter av den ovenfor beskrevne type kan f.eks. benyttes i forbindelse med en båndopphengt meridiansirkel-svinger i et gyroskop, for filtrering av det styre- eller låsesignal som genereres ut fra avviket mellom gyroskopets referanse og nordretningen. En slik meridiansvinger og et tilhørende filter som kan være bygget opp på samme måte som det filter som er beskrevet ovenfor, er vist og beskrevet i den tidligere omtalte parallelle norske søknad 894258.
Ved en slik anvendelse kan startverdien av a forkoeffisienten anta en verdi som fremkommer fra en gitt ret-
ning i forhold til meridiansirkelsvingeren. Verdien føres til lageret 102. Startverdien for den andre koeffisient er da ikke kjent, men kan forsøksvis føres til lagrene 82 og 162.
Ved oppnåelse av filterparameteren P. føres en matrise P
i / kq
til lageret 118, og denne matrise er en diagonalmatrise for variansverdiene for startverdiene for koeffisientene a
o,0'
<a>l,0og<a>2,0*In<?en av matrisens diagonalelementer må da settes lik null. Matrisen ser slik ut:

Claims (7)

1. Filter for å skille ut et ikke fluktuerende nyttesignal fra et støybeheftet målesignal, ved hjelp av kretser (34) for å utføre integrasjon av målesignalet, KARAKTERISERT VED en signalbehandlingsenhet (54) for optimalestimering og innrettet for å fremstille en modell av målesignalet etter at dette er integrert i kretsene (34), hvilken modell har en konstant koeffisient av nullte orden og som representerer en del som stammer fra en harmonisk del i målesignalet, idet signalbehandlingsenheten (54) påtrykkes differansen mellom målesignalet og et estimat for dette, hvilket estimat er frembrakt av signalmodellen, for, ut fra differansen å fremskaffe en anslått modellkoeffisient som tilsvarer en lineær signaløkning og representerer det ønskede nyttesignal.
2. Filter ifølge krav 1, KARAKTERISERT VED å være et tidsdiskret filter.
3. Filter ifølge krav 2, KARAKTERISERT VED at kretsene (34) for å utføre integrasjon av målesignalet omfatter: (a) en spennings/frekvensomvandler (44), (b) en tilbakestillbar akkumulator (46) som mottar signal fra omvandleren (44) og kan tilbakestilles i en bestemt takt, (c) en adderer (48) som i den bestemte takt påtrykkes innholdet i akkumulatoren (46) som den ene addend og innholdet i et lager (52), forsinket en takt, som den andre addend, og at (d) utgangen fra addereren (48) kan leses inn i lageret ( 52), og at addererens (48) utgang dessuten gir et digitalt signal som representerer integralet av målesignalet.
4. Filter ifølge krav 2 eller 3, KARAKTERISERT VED at (a) signalbehandlingsenheten (54) omfatter en første kanal (62) med: - kretser (64) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og dettes estimat, med en første tidsvariabel faktor (P12:n) og tidspunktet (tn) for den aktuelle takt, - organer (72) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en andre tidsvariabel faktor (PU;n), - kretser (74) for summering av de således oppnådde to produkter og dannelse av et endringssignal som representerer endringen av en nullte koeffisient (aQ), - summeringsorganer (78) for den nullte koeffisient innrettet for å summere endringssignalet som den ene addend med innholdet i et andre lager (82), forsinket en takt, som den andre addend, og at - utgangen fra summeringsorganene (78) kan leses inn i lageret (82), mens innholdet i dette danner modellens nullte koeffisient (aQ), at (b) signalbehandlingsenheten ( 54) også omfatter en andre kanal (84) med - kretser (86) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og dettes estimatet, med en tredje tidsvariabel faktor (P22;n) og tidspunktet (tn) for den aktuelle takt, - kretser (92) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette med en fjerde tidsvariabel faktor (P21:n), - summasjonsorganer (96) for å summere de således fremkomne to produkter og dannelse av et endringssignal som representerer endringen av en første koeffisient (ax), - første summeringsorganer (98) som summerer det første endringssignal i form av den ene addend med innholdet av et tredje lager (102), forsinket en takt, som den andre addend, hvorved - utgangen fra de første summeringsorganer ( 98 ) kan leses inn i lageret (102), mens innholdet i dette lager (102), forsinket en takt, danner den første koeffisient (ax) for modellen, og - kretser (104) for multiplikasjon av den første koeffisient ( a1) med tidspunktet (tn) for den aktuelle takt, og (c) kretser (106) for summering av den nullte koeffisient (aQ) og den første koeffisient ( a1) multiplisert med tidspunktet (tn), slik at det dannes et estimat for målestørrelsen, idet (d) den første koeffisient ( a1) gir et estimat for det ikke fluktuerende nyttesignal.
5. Filter ifølge krav 4, KARAKTERISERT VED at kretsene (74, 96) for å danne det nullte hhv det første endringssignal omfatter organer (108, 110) for divisjon av summen fremkommet i summeringspunktene (76, 94), med variansen av den støy som er overlagret målesignalet.
6. Filter ifølge krav 4 eller 5, KARAKTERISERT VED at (a) den første kanal (62) har kretser (122) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en femte tidsvariabel faktor (P13;n) og kvadratet (tn<2>) av tidspunktet for den aktuelle takt, og at produktet føres til kretsene (74) for dannelse av det endringssignal som gir en endring av den nullte koeffisient (aQ), at (b) den andre kanal (84) har kretser (128) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en sjette tidsvariabel faktor (P23:n) og kvadratet (tn<2>) av tidspunktet for den aktuelle takt, og at produktet føres til kretsene (96) for dannelse av det endringssignal som gir en endring av den første koeffisient (ax), at (c) signalbehandlingsenheten (54) har en tredje kanal (134) med - kretser (136) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målsignal og estimatet av dette, med en syvende tidsvariabel faktor (P33:n) og kvadratet (tn<2>) av tidspunktet for den aktuelle takt, - kretser (142) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og dettes estimat, med en åttende tidsvariabel faktor (P23;n) og tidspunktet (tn) for den aktuelle takt, - kretser (148) for multiplikasjon av forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette, med en niende tidsvariabel faktor (P13:n), - kretser (152) for summering av de således oppnådde tre produkter og dannelse av et endringssignal som representerer en endring av en andre koeffisient (a2), - andre kretser (158) for summering av det fremkomne andre endringssignal som den ene addend med innholdet i et fjerde lager (162), forsinket en takt, som den andre addend, hvorved - utgangen fra de andre kretser (158) kan leses'inn i det fjerde lager (162), idet dette innhold, forsinket en takt, danner modellens andre koeffisient (a2), og - kretser (164) for multiplikasjon av den andre koeffisient (a2) méd kvadratet (tn<2>) av tidspunktet for den aktuelle takt.
7. Filter ifølge krav 1, KARAKTERISERT VED å være utformet som et Kalman-filter, at (a) forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette multipliseres med en første tidsvariabel funksjon (Kx(t)), at (b) forskjellen mellom det integrerte målesignal og estimatet for dette multipliseres med en andre tidsvariabel funksjon (K2(t)) og deretter integreres over tid i en integrator (172), at (c) de således fremkomne størrelser summeres i kretser (174), og at (d) den således dannede sum integreres over tid i en andre integrator (176) for dannelse av estimatet for det integrerte målesignal, idet (e) utgangen fra den første integrator (172) gir estimatet for nyttesignalet.
NO894192A 1988-10-22 1989-10-20 Filter for å skille ut et ikke fluktuerende signal fra et stöybeheftet målesignal NO301740B1 (no)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE3836115A DE3836115A1 (de) 1988-10-22 1988-10-22 Filter zur gewinnung eines zeitlich konstanten nutzsignals aus einem verrauschten messsignal

Publications (3)

Publication Number Publication Date
NO894192D0 NO894192D0 (no) 1989-10-20
NO894192L NO894192L (no) 1990-04-23
NO301740B1 true NO301740B1 (no) 1997-12-01

Family

ID=6365750

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
NO894192A NO301740B1 (no) 1988-10-22 1989-10-20 Filter for å skille ut et ikke fluktuerende signal fra et stöybeheftet målesignal

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5212658A (no)
EP (1) EP0365859B1 (no)
DE (2) DE3836115A1 (no)
NO (1) NO301740B1 (no)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI98580C (fi) * 1991-11-14 1997-07-10 Nokia Mobile Phones Ltd Selektiivisyyssuodatus solukkopuhelimessa
FR2720511B1 (fr) * 1994-05-25 1996-07-05 Gec Alsthom T & D Sa Procédé et dispositif pour la suppression d'une composante perturbatrice d'un signal périodique et application à un transformateur capacitif électronique de tension.
DE19925046A1 (de) * 1999-06-01 2001-05-03 Alcatel Sa Verfahren und Vorrichtung zur Unterdrückung von Rauschen und Echos
DE19945688B4 (de) * 1999-09-23 2007-02-15 Framatome Anp Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Filterung eines Messsignals

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2059862C3 (de) * 1969-12-08 1973-12-13 Iwasaki Tsushinki K.K., Tokio Analog Digitalwandler und Verwendung eines Integrators
GB1361613A (en) * 1970-11-24 1974-07-30 Solartron Electronic Group Analogue to digital converters
SE379429B (no) * 1973-09-05 1975-10-06 Boliden Ab
NL7509592A (nl) * 1974-10-12 1976-04-14 Hartmann & Braun Ag Schakeling voor het onderdrukken van stoorsig- nalen bij meetsignalen.
GB1536850A (en) * 1975-09-15 1978-12-20 Racal Instruments Ltd Electrical measuring and noise suppression circuitry
US4071744A (en) * 1976-05-13 1978-01-31 Pollock Eugene J Loop integration control system
FR2423806A1 (fr) * 1977-05-26 1979-11-16 Anvar Procede de regulation a modele de reference et regulateur mettant en oeuvre ce procede
DE3040753A1 (de) * 1980-10-29 1982-05-13 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Verfahren zur bestimmung des wertes einer mit einer stoerenden wechselspannung ueberlagerten gleichspannung und schaltungsanordnung zur durchfuehrung des verfahrens
US4355279A (en) * 1980-12-29 1982-10-19 Hewlett-Packard Company Means and method for velocity decoding
US4587620A (en) * 1981-05-09 1986-05-06 Nippon Gakki Seizo Kabushiki Kaisha Noise elimination device
US4471447A (en) * 1981-09-08 1984-09-11 Hughes Aircraft Company Method for aligning an optical system utilizing focal plane image intensity data
US4468640A (en) * 1982-06-28 1984-08-28 At&T Bell Laboratories Adaptive filter update normalization
US4468641A (en) * 1982-06-28 1984-08-28 At&T Bell Laboratories Adaptive filter update normalization
US4987684A (en) * 1982-09-08 1991-01-29 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Wellbore inertial directional surveying system
DD217036A1 (de) * 1983-08-25 1985-01-02 Robotron Elektronik Verfahren zur verminderung von stoerungen bei periodischen messsignalen
DE3414856A1 (de) * 1984-04-19 1985-10-24 Kernforschungszentrum Karlsruhe Gmbh, 7500 Karlsruhe Verfahren und anordnung zum verarbeiten von messsignalen zur gewinnung summarischer kenngroessen
FR2579767B1 (fr) * 1985-04-02 1987-05-07 Commissariat Energie Atomique Systeme de suppression du bruit et de ses variations pour la detection d'un signal pur dans un signal discret bruite mesure
DE3603673A1 (de) * 1986-02-06 1987-08-13 Strahlen Umweltforsch Gmbh Verfahren zur elimination von stoerungen eines messsignals
DE3634239A1 (de) * 1986-10-08 1988-04-21 Bosch Gmbh Robert Schaltungsanordnung zur umwandlung eines durch eine stoerfunktion gestoertes messsignals in ein ungestoertes signal
AU604797B2 (en) * 1986-12-27 1991-01-03 Sony Corporation Filter adjustment apparatus and method
FR2618277B1 (fr) * 1987-07-16 1989-12-15 Centre Nat Rech Scient Predicteur adaptatif.
US4959656A (en) * 1989-10-31 1990-09-25 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Efficient detection and signal parameter estimation with application to high dynamic GPS receiver

Also Published As

Publication number Publication date
US5212658A (en) 1993-05-18
EP0365859A3 (en) 1990-11-28
NO894192L (no) 1990-04-23
DE3836115A1 (de) 1990-04-26
EP0365859A2 (de) 1990-05-02
NO894192D0 (no) 1989-10-20
DE58907643D1 (de) 1994-06-16
EP0365859B1 (de) 1994-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5117478B2 (ja) 秤量センサ重量信号の揺れ振動を補償する装置
US5471396A (en) Estimator of amplitude and frequency of a noisy-biased sinusoid from short bursts of samples
JP2532204B2 (ja) デイジタル積分方法
NO301740B1 (no) Filter for å skille ut et ikke fluktuerende signal fra et stöybeheftet målesignal
US20050171992A1 (en) Signal processing apparatus, and voltage or current measurer utilizing the same
JPH0125444B2 (no)
EP1416631A2 (en) Weight measurement apparatus, method of eliminating noise and method of designing digital filter
US4884229A (en) Method and apparatus for removing noise
JP3097586B2 (ja) 信号検出器
KR910001147B1 (ko) 계량장치
GB2534417B (en) Multiple sensor integration
JPS63309823A (ja) 電子天びん
RU97113716A (ru) Система управления огнем
RU2117954C1 (ru) Измеритель отношения сигнал-шум
JP4750266B2 (ja) 信号処理装置
JP3761390B2 (ja) デジタル秤における平均化処理
JPH06317459A (ja) ディジタル計量装置用低周波減衰器
JP3364143B2 (ja) 機体動揺補正回路
JPH07110687A (ja) ピッチ情報検出装置
JPS6145909B2 (no)
JP3618160B2 (ja) フィルタの次数決定方法及び装置
WO2023105183A1 (en) Methods and systems for filtering and estimating characteristics of an input signal using a tracker comprising a prism filter
JPH0715405B2 (ja) 電子天びん
JP2783244B2 (ja) 水中音響信号処理装置
JPH0251909A (ja) ディジタルフィルタ装置

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Lapsed by not paying the annual fees

Free format text: LAPSED IN APRIL 2002