[发明专利]一种自适应调整高速采样速率的方法

说明书

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：