数字滤波的设计 - DSP在电能表中的应用

       数字滤波的设计

       数字滤波器运算结构的不同，将会影响系统运算的精度、误差、速度和经济性等性能指标。在一般情况下，都要求使用尽可能少的常数乘法器和延迟器来实现系统，并要求 
运算误差尽可能小。我们主要采用FIR结构的滑动平均滤波器（MovingAverage Filter)。

       在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器，FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性。为了使滤波器满足线性相位条件，要求其单位脉冲响应h(n)为实序列，且满足偶对称和奇对称条件，即h(n)=h(N-1-n)和h(n)=-h(N-1-n)。

       由此可见，FIR滤波器不断地对输入样本x(n)延时后，再作乘法累加算法，将滤波结果y(n)输出，因此，FIR实际上是一种乘法累加运算器。在数字滤波器中，FIR滤波器的最主要特点是没有反馈回路，故不存在不稳定的问题；同时，可以在幅度特性随意设置的同时，保证精确、严格的线性相位。稳定和线性相位特性是FIR滤波器的突出优点。下面是FIR滤波器设计的子程序:

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   BEGIN     LDP  80H,DP
      LDI  @STACK_ADDR,SP
      LDI  21,BK
      LDI  19,RC
      LDI  @XN_ADDR,AR1
      LDI  @XNNEW_ADDR,AR2
      LDI  @OUTNEW_ADDR,AR3
   LOOP      LDF  *AR2,R6
      STF  R6,*AR1++(1)%
      LDI  @HN_ADDR,AR0
      CALL  FIR
      STF  RO,*AR3
      BR      LOOP

       数据处理方式

       数据处理主要是对采集的离散化信号进行运算处理，利用快速傅里叶算法对电信号进行分析（参图 2所示）。

 

图2  数据处理

       在DSP中最常用的方法是频域分析法。对于一些序列长度小的，通常采用离散傅里叶变换(DFT的精确定义为:X(m)=)，而序列长度大的，通常采用快速傅里叶变换(FFT)。FFT的运算速度要比DFT的运算速度快得多，但DFT的灵活性比较强。如果需要求出少量的频域值，DFT方法可以比FFT运算量小，数据序列长度可以是任意的，并且N个输出值的计算是相互独立的。由于DFT的输出是复数，所以实部和虚部包含在两个N长度的数组中，对于输出的结果可以通过计算机软件(MATLAB)进行仿真。计算和绘制DFT的输出结果，通过FFT在DSP中的应用，计算出N次谐波分量，从而提高了电能表上的各种技术参数。