周日贵¹，聂爱球²

（1．南昌航空工业学院测控系，南昌　330034；
2．江西省交通设计院，南昌　330002）

    摘  要：在电力校表系统中应用定点DSP对交流电压、电流信号进行测量，因为是校准仪表，所以要求测量结果具有高精度和高稳定度，论文采用了高效的FIR滤波算法，并对FIR滤波算法进行了大量的补充和改进，使FIR滤波算法能够消除信号在外界干扰情况下形成的尖峰信号以及解决了信号的零漂问题，使得对交流电压、电流的测量准确、稳定，使测量结果精度在0．02％以内。FIR滤波算法的研究是论文的重点和难点。
　　关键词：定点DSP；FIR滤波；高精度

　　本文采用的DSP是TMS320F206，它应用哈佛结构，哈佛结构不同于传统的冯·诺依曼（Von Neuman）结构的并行体系结构，其主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器，每个存储器独立编址，独立访问。与两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线两条总线，从而使数据的吞吐率提高了一倍。论文的研究主要是在校表系统中，一个高精度的校表仪器要求测量的电压、电流等 信号都非常准确，从而便于计量部门能够校准、检验厂家生产的电压表、电流表。所以开发的校表仪在测量精度、测量稳定度和测量线性要求都比较高，测量精度要求在0．02％以内，稳定度在0．01％以内（两分钟内），线性要严格保持在一条直线上。

1　TMS320F206的结构简述^［2］　　
　　①　32K×16字的FLASHEEPROM大大降低了开发成本。
    ②采用了　100线TQFP的封装技术
　　③　64 K字的程序存储空间，64 K字的数据存储空间和64 K字的I／O空间，它们通过三条并行总线（PBA，DRAB，DWAB）独立操作。所以可以同时访问程序空间和数据空间，在一个指定机器周期内，中央算术逻辑单元可执行多达三次的并行存储器操作。
　　④片上4．5 K的RAM使得芯片可以实现快速的DSP计算，并能使大部分运算能够在一个指令周期内完成。
    ⑤丰富的指令集和灵活的寻址方式
　　⑥有四条流水线操作和九级中断，并且大多数中断用户可以屏蔽，可通过软件的方式灵活控制。
2　FIR数字滤波算法　　
　　FIR滤波也就是有限冲击响应滤波，它的滤波结构是一个分节的延时线，每一节的输出加权累加，得到滤波器的输出。FIR滤波器数学上可表示为：

式（1）中x［k］为最近（t＝kT）的输入信号，x［k－i］是延时了i个取样周期的输入信号，h［i］是第i个延时节的加权值（也就是滤波器系数），可由MAT－LAB设计出来，y［k］是时刻t＝kT时滤波器的输出信号，N是滤波器的阶数也称滤波器的抽头数，是实整数，它必须满足N＊t_mac＜1／fs，其中fs为采样频率，t_mac为每个抽头数乘加运算的时间，从这个式子和结构我们可以看出，为什么将它称为有限冲激响应滤波器。因为该滤波器的冲激响应在N个周期后变为0也就是每次乘加运算都要用到之前N个数。
2．1　滤波器系数的获得　　
　　图1是N＝51的滤波器系数设计界面，这样设 计的滤波系数再经过量化即得。

采样数据存储区               滤波系数存储区

初始化后，就按以下步骤操作：
　　1）　处理第一个采样。从ADC中读取第1个采样数据，把数据RAM区中N个单元的数据都移动1个单元，这样就空出1个单元来存放新读到的数

区先已经初始化为0，只有一个刚采样的新数）
　　2）　处理第二个采样。重复上述操作，计算输出

）进行比较保留最大的数。


　　说明：在（1）～（5）步中等式后多项式的项数是相等的，都等于N，但在式中因为在数据区中计算之前全填了0，所以在计算N个数之前有的数等于0，所以未给出，当计算的步骤超过了N个时，多项式的项数都等于N。
　　在上述计算过程中，滤波系数存储区的内容是不变的，采样数据存储区数据移动变化如图（2）：

　　顺序移动数据到下一个存储单元中，这是DSP运算的一种常见的操作，在DSP处理器中通常用专门的指令来加快这一运算。这种指令可以在一个周期内存取或操作1个采样数据、并且把数据拷贝到相邻的高地址存储单元。如TMS320F206的LTD指令．
2．3　FIR的程序实现　　
　　lar ar1，＃temph＋50；从最后一个滤波系数 开始取

3　FIR数字滤波算法改进　　
　　在大多数情况下，输入信号比较好时，这样的FIR算法可以满足一般的系统要求，但不能指望输入进系统的采样信号永远很好，在一些情况下，如外界电磁干扰、温度影响、噪声干扰，信号会变的有毛刺甚至很严重，这样对测量会有比较大的影响，并且达不到校表系统高精度、高稳定度的要求。
　　要达到高精度、高稳定度的要求，FIR滤波算法必须解决这些不确定因素的问题。经过大量的实验和程序调试，我们发现光依靠基本的FIR滤波是远远不能解决问题的，为此，我们对FIR算法作了几处补充才使系统达到了要求：
　　1）　在进行FIR滤波之前对采样数据进行一次过滤，也就是先处理一些异样点，做法是：先采样两个点比较两个点是否异常？异常重新采样，否则继续。那么如何判断异常呢？经过反复的实验、调试和理论推导我们发现如果二个数之差的绝对值超过了第一个数的绝对值10％就可以认为采样的数是异常的数，经过这个环节我们可以得出两个正常的数，为后续处理所用。
　　2）　在后面每次采样后都把这次数与上次数比较。如第三次采样的数与在第一步中得到的正常的第二个数进行比较，如果二个数之差的绝对值超过了第二个数的绝对值10％，我们就把第二个数代替第三个数，这样一方面消除了异常数的影响；另一方面又不影响采样频率和采样间隔。
　　3）　经过前次处理毫无疑问正弦信号平滑多了。测量准确度也有所提高，但依然满足不了系统高精度、高稳定度的要求，为此我们采用了FIR二次滤波。也就是把滤波后结果又作为输入信号，再次进行FIR滤波。
　　4）　为了解决系统的零漂问题，我们在求交流信号的有限值时，测量信号的正的最大值和负的最大值，把两者绝对值相加除以2，这样一个简单的方法有限地处理了零漂问题，取得了很好的效果。
　　5）　为了再次提高系统精度和稳定度我们又把多个（本系统采用了18个）经过二次FIR滤波的结果数据作了一个简单处理，即减掉一个最大和最小值，再对16个数求平均。
4　系统最后结果　　
　　经过对FIR滤波算法的不断补充和增加新的内容，最终使得我们的测量结果精度在0．02％以内，有的档位甚至达到了0．01％，超过了国内同类产品，德国ZERO公司的产品测量精度在0．02％左右。