减少数字遥测数据中噪声的数值滤波技术

本文介绍了几种事后数值滤波技术。在数字遥测数据用于自动化计算机数据分析以前,利用这些技术减少或/和消除数字遥测数据中的噪声。这种遥测数据噪声来源于遥测载波信号过小或完全丢失,引起接收的脉码调制(PCM)数据出错。剔除错误的采样数据是事后分析中一项特别重要的工作,因为被污染数据可能给自动化计算机事后数据分析过程造成错误或偏差。当这些错误在最终换算后的数据中常接近测量值的上限或下限(数据跳点),很容易从采样数据中滤除。数据噪声偶尔表现为比较小的、不明显的波动,则分析员只有从图形(而不是数表)才能看出有噪声。因此,这类噪声更难于数字滤波。通常,采用手工噪声剔除或平滑,其结果变化较大。其主要缺点是:对现今的高采样率数字系统,采样数据量很大,因而耗时过大。另外,任何一种手工滤波总是对操作员依赖性很大。对错误采样数据的检测和识别显然是数据滤波中最困难的一步。我们已研究出几种识别方法,并在消除和平滑技术以前先加以详细介绍。研究了这些方法的技术局限性,对此也作了介绍。最后,对每种方法用图形绘出滤波处理前后的几组数据例子。