一种一阶IIR低通滤波器

摘要

本发明提供的一阶IIR低通滤波器，配置单元配置截止频率为上限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最大值；配置截止频率为下限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最小值；采集单元采集待滤波数据；指标确定单元计算自适应调整指标；自适应调整单元根据滤波参数最大值、滤波参数最小值、自适应调整指标调整滤波参数，以得到调整后的滤波系数数组；滤波单元根据调整后的滤波系数数组滤除待滤波数据中的高频噪声。一阶IIR低通滤波器采用自适应调整方式，在待滤波数据发生剧烈变化时具有更快的收敛速度，使得滤波后的数据对于原始数据的跟随性更好，在待滤波数据保持较低波动时，使得滤波后的数据更加的平稳，滤除更多的高频噪声干扰。

说明书

技术领域

本发明属于滤波器技术领域，具体涉及一种一阶IIR低通滤波器。

背景技术

随着科技的进步以及物联网的普及，越来越多的传感器被应用到生活中的各种场景，而单靠传感器自身性能无法满足人们对于稳定性和重复精度的要求，因此有越来越多的传感器需要进行滤波处理。企业在追求降低成本、增加利润的过程中，常常会使用低成本、低性能的滤波器。低阶IIR滤波器(无限脉冲响应滤波器)因为其简单、易用、计算量低等优点得到了广泛的应用。

传统的IIR滤波器系数固定，无法兼顾收敛速度与滤波效果。如果截止频率设置较大，数据突变时收敛速度快，但滤波效果差，即仍然存在较多高频噪声无法滤除；如果截止频率设置较小，滤波效果好，即高频噪声滤除较为干净，但是收敛速度慢。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种一阶IIR低通滤波器，能够兼顾滤波效果和收敛速度。

一种一阶IIR低通滤波器，包括：

配置单元：用于配置截止频率为上限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最大值；配置截止频率为下限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最小值；

采集单元：用于采集待滤波数据；

指标确定单元：用于计算待滤波数据对应的自适应调整指标；

自适应调整单元：用于根据滤波参数最大值、滤波参数最小值、自适应调整指标调整滤波参数，以得到调整后的滤波系数数组；

滤波单元：用于根据调整后的滤波系数数组滤除待滤波数据中的高频噪声。

优选地，滤波系数数组包括：

A＝[a(2b-a)]；

B＝[b b]；

其中，A、B为滤波系数数组，a为预设的固定值，b为滤波参数。

优选地，自适应调整指标包括第一自适应调整指标；

第一自适应调整指标包括方差指标；方差指标是指最新若干个待滤波数据的方差。

优选地，自适应调整指标包括第二自适应调整指标；

第二自适应调整指标包括差分绝对值指标；差分绝对值指标是指待滤波数据中预设步长的差分的绝对值。

优选地，自适应调整指标包括第三自适应调整指标；

第三自适应调整指标包括极差指标；极差指标是指最新若干个待滤波数据的最大值与最小值之差。

优选地，自适应调整单元具体用于：

调整滤波参数b：b＝k1×Var+k2×Diff+k3×Ran+k4；其中，k1、k2和k3分别为不同自适应调整指标的影响因子，k4为常量，Var为方差指标，Diff为差分绝对值指标，Ran为极差指标；滤波参数b的调整范围为b

当b＞b

当b＜b

根据滤波参数b确定滤波系数数组A和B。

优选地，当向下调整滤波参数b的值时，根据预设的固定步长进行调整。

优选地，至少一个影响因子的值不为零。

优选地，一阶IIR低通滤波器应用于传感器的数据处理。

由上述技术方案可知，本发明提供的一阶IIR低通滤波器采用自适应调整方式，在待滤波数据发生剧烈变化时具有更快的收敛速度，使得滤波后的数据对于原始数据的跟随性更好。在待滤波数据保持较低波动时，使得滤波后的数据更加的平稳，滤除更多的高频噪声干扰。这样该一阶IIR低通滤波器能够兼顾滤波效果和收敛速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明实施例提供的该一阶IIR低通滤波器的模块框图。

图2为本发明实施例提供的该一阶IIR低通滤波器的滤波效果对比图。

图3为图2的一局部放大图。

图4为图2的另一局部放大图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

实施例：

一种一阶IIR低通滤波器，参见图1，包括：

配置单元1：用于配置截止频率为上限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最大值；配置截止频率为下限值时获取滤波系数数组，以得到滤波参数最小值；

采集单元2：用于采集待滤波数据；

指标确定单元3：用于计算待滤波数据对应的自适应调整指标；

自适应调整单元4：用于根据滤波参数最大值、滤波参数最小值、自适应调整指标调整滤波参数，滤波参数用于计算滤波系数数组，以得到调整后的滤波系数数组；

滤波单元5：用于根据调整后的滤波系数数组滤除待滤波数据中的高频噪声。

在本实施例中，已知采样率为125Hz，上限值和下限值为用户根据一阶IIR低通滤波器的实际使用情况具体确认，设置截止频率为上限值f1获得的滤波系数数组包括A1和B1，设置截止频率为下限值f2获得的滤波系数数组包括A2和B2，其中A1、B1、A2、B2均为包含两个数值的数组。在滤波系数数组的计算过程中，为了减少计算量，提升计算速度，可以将计算得到的数值放大N倍(例如512倍)后取整得到。例如假设上限值f1＝5Hz，得到的滤波系数数组为A1＝[512，-398]和B1＝[57，57]。假设下限值f2＝0.5Hz，得到的滤波系数数组为A2＝[512，-500]和B2＝[6，6]。因此，可以得到滤波参数最大值b

在本实施例中，第一滤波系数数组和第二滤波系数数组存在以下规律：A1[1]+A1[2]＝B1[1]+B1[2]；B1[1]＝B1[2]；B1[1]+B1[2]-A1[2]＝A1[1]；A2[1]+A2[2]＝B2[1]+B2[2]；B2[1]＝B2[2]；B2[1]+B2[2]–A2[2]＝A2[1]；

其中A1[1]、A2[1]为已知固定值a＝512。

在本实施例中，待滤波数据可以用数列表示，例如数列表示为C＝[x

在本实施例中，一阶IIR低通滤波器在调整滤波参数时，应保证调整后的滤波参数处在滤波参数最大值b

参见图2-4，图2是待滤波数据、截止频率5Hz滤波器滤波后数据、截止频率0.5Hz滤波器滤波后数据、本申请一阶IIR低通滤波器滤波数据的对比图。图3和图4分别是图2的不同区域的局部放大图。由图3可以看出，在原始待滤波数据变大后，截止频率5Hz的滤波器的滤波数据有很好的收敛性，很快地到达稳定状态；截止频率0.5Hz的滤波器的滤波数据需要较长时间才能收敛；而本申请一阶IIR低通滤波器收敛速度接近于截止频率5Hz的滤波器。由图4可以看出，在三种滤波器都收敛稳定后，本申请一阶IIR低通滤波器滤波效果接近于截止频率0.5Hz的滤波器，远好于截止频率5Hz的滤波器的滤波效果。

该一阶IIR低通滤波器采用自适应调整方式，在待滤波数据发生剧烈变化时具有更快的收敛速度，使得滤波后的数据对于原始数据的跟随性更好。在待滤波数据波动时保持数据较低波动时，使得滤波后的数据更加的平稳，滤除更多的高频噪声干扰。这样该一阶IIR低通滤波器能够兼顾滤波效果和收敛速度。

进一步地，在一些实施例中，滤波系数数组包括：

A＝[a(2b-a)]；

B＝[b b]；

其中，A、B为滤波系数数组，a为预设的固定值，b为滤波参数。

在本实施例中，A[1]＝a，A[2]＝2b-a，B[1]＝B[2]＝b。a为固定值，一阶IIR低通滤波器的截止频率越大，b越大；一阶IIR低通滤波器的截止频率越小，b越小。

进一步地，在一些实施例中，自适应调整指标包括第一自适应调整指标；

第一自适应调整指标包括方差指标；方差指标是指最新若干个待滤波数据的方差。

在本实施例中，方差指标的计算方法包括：首先计算最新n1个待滤波数据的平均值：

进一步地，在一些实施例中，自适应调整指标包括第二自适应调整指标；

第二自适应调整指标包括差分绝对值指标；差分绝对值指标是指待滤波数据中预设步长的差分的绝对值。

在本实施例中，差分绝对值指标的计算方法包括：计算待滤波数据步长n2的差分的绝对值：Diff＝abs(x

进一步地，在一些实施例中，自适应调整指标包括第三自适应调整指标；

第三自适应调整指标包括极差指标；极差指标是指最新若干个待滤波数据的最大值与最小值之差。

在本实施例中，极差指标的计算方法包括：计算最新n3个待滤波数据中最大值与最小值的差：

进一步地，在一些实施例中，自适应调整单元4具体用于：

调整参数b：b＝k1×Var+k2×Diff+k3×Ran+k4；其中，k1、k2和k3分别为不同自适应调整指标的影响因子，k4为常量，Var为方差指标，Diff为差分绝对值指标，Ran为极差指标；参数b的调整范围为b

当b＞b

当b＜b

根据滤波参数确定滤波系数数组A和B。

在本实施例中，k1、k2和k3的取值可以根据一阶IIR低通滤波器的使用场景确定，使用场景不同，k1、k2和k3的取值不同。一阶IIR低通滤波器可以根据一个或多个自适应调整指标调整滤波参数b，当自适应调整指标对应的影响因子取值为零时，说明本次滤波参数b的调整不考虑该自适应调整指标。例如如果k1＝0，那么滤波参数b的调整不考虑方差指标；如果k2＝0，那么滤波参数b的调整不考虑差分绝对值指标；如果k3＝0，那么滤波参数b的调整不考虑极差指标。

假设上限值f1＝5Hz，得到的滤波系数数组为A1＝[512-398]和B1＝[5757]。假设下限值f2＝0.5Hz，得到的滤波系数数组为A2＝[512-500]和B2＝[66]，即b

在本实施例中，一阶IIR低通滤波器采用上述方法调整滤波参数b，能够保证调整后的b处于b

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。