如何把50Hz工频干扰定点清除
01引言
如果单纯依靠模拟电路，是不可能将50hz干扰彻底抑制掉的，所以这时候就体现出数字信号处理的优越性了。
数字信号处理里面的滤波器分两种:一种是iir滤波器，另一种是fir滤波器，本质区别就是iir滤波器的当前输出与以前的输出和输入有关，fir滤波器只与输入有关,看一下差分方程就一目了然了。
来看一下海宁滤波器的结构和传递函数，
很明显这是一个fir滤波器，因为输出只与输入有关。而它的滤波器系数也非常好记（1/4）*[1 2 1]=[0.25 0.5 0.25]，这个数值运算量非常小，把它放到单片机里面使用也是毫无压力的，因为，不论是1/4还是1/2都可以在程序中用移位>>运算来实现。
02matlab滤波器设计
废话少说，接下来进入正题， 1hz信号里面混有较强的50hz和178hz干扰，观察图形看一下是这样的。
利用matlab的fdatool工具来设计一个能够兼具低通和50hz陷波功能的滤波器。
参数设置为：fir滤波，低通，10阶，通带截止频率4hz，阻带截止频率46hz，采样率400hz,生成的幅度响应曲线中虚线是未进行量化后的曲线，可以发现，阻带的衰减幅度最小也有25db，50hz的衰减频率则达到了70db，
观察下滤波器的参数
未量化的浮点数据还是比较长的，但是效果是最好的，量化后的数据会比较短，具体长度是我们自己设置的，量化的目的是降低运算量，但是以牺牲滤波效果为代价的，我们先把数据导出来进行验证。
在matlab里面进行验证，代码如下
ts=0.0025;%采样率400hzlen=500; >> n=0:len-1;%3种频率的信号混合 x=0.1*sin(2*pi*1*n*ts)+sin(2*pi*50*n*ts)+0.5*sin(2*pi*178*n*ts);co=[0.04675 0.05845 0.084 0.1068 0.1225 0.1282 0.1225 0.1068 0.084 0.05845 0.04675];w=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];for i = 1:lenw(1) = x(i);y(i) = w(1)*co(1)+w(2)*co(2)+w(3)*co(3)+w(4)*co(4)+w(5)*co(5)+w(6)*co(6)+w(7)*co(7)+w(8)*co(8)+w(9)*co(9)+w(10)*co(10)+w(11)*co(11);w(11)=w(10);w(10)=w(9);w(9)=w(8);w(8)=w(7);w(7)=w(6);w(6)=w(5);w(5)=w(4);w(4)=w(3);w(3)=w(2);w(2)=w(1);endsubplot(211);plot(x);subplot(212);plot(y)axis([0 500, -1.5, 1.5]);结果如下图：
由于1hz的信号幅值较低，所以所以看起来会有点小，但是50hz和178hz已经消失不见了，但是这个滤波器存在一个问题，就是阶数有点高--10阶，然后浮点运算太多了，在单片机上运行是个负担，所以还得改进一下。
0350hz精准陷波
这次只定点滤除50hz信号，实际上通过上面的操作大家应该清楚了，不同的滤波器不过是在调整滤波器的系数而已，那么我们不妨直接来通过修改系数的方式设计滤波器，matlab也提供了这样的功能，见下图：
这里面的系数b=[ 0.125 0.53 -0.75 0.53 0.125];是我反复调整得到的，未量化时是精准的50hz陷波，量化后会有偏移，如果单片机运算能力尚可的话，就不要量化了，因为本身这里浮点的数据并不长，不多说了，代码与上面没有太大差异，故省略，直接看效果吧。
04结语
实际上阶数还可以继续降低，比如这篇文献里面设计的陷波器就只有4阶，他的采样率是200hz。
可以发现，数字滤波不过是各种乘加运算，只不过系数不同，滤波的效果和功能也不同。
至于iir滤波器，实际上设计的方法与上面相差也不大，matlab的代码也与c语言极为相似，如何转化，也不再赘述了。
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数字信号处理里面的滤波器分两种:一种是iir滤波器，另一种是fir滤波器，本质区别就是iir滤波器的当前输出与以前的输出和输入有关，fir滤波器只与输入有关,看一下差分方程就一目了然了。
来看一下海宁滤波器的结构和传递函数，
很明显这是一个fir滤波器，因为输出只与输入有关。而它的滤波器系数也非常好记（1/4）*[1 2 1]=[0.25 0.5 0.25]，这个数值运算量非常小，把它放到单片机里面使用也是毫无压力的，因为，不论是1/4还是1/2都可以在程序中用移位>>运算来实现。
02matlab滤波器设计
废话少说，接下来进入正题， 1hz信号里面混有较强的50hz和178hz干扰，观察图形看一下是这样的。
利用matlab的fdatool工具来设计一个能够兼具低通和50hz陷波功能的滤波器。
参数设置为：fir滤波，低通，10阶，通带截止频率4hz，阻带截止频率46hz，采样率400hz,生成的幅度响应曲线中虚线是未进行量化后的曲线，可以发现，阻带的衰减幅度最小也有25db，50hz的衰减频率则达到了70db，
观察下滤波器的参数
未量化的浮点数据还是比较长的，但是效果是最好的，量化后的数据会比较短，具体长度是我们自己设置的，量化的目的是降低运算量，但是以牺牲滤波效果为代价的，我们先把数据导出来进行验证。
在matlab里面进行验证，代码如下
ts=0.0025;%采样率400hzlen=500; >> n=0:len-1;%3种频率的信号混合 x=0.1*sin(2*pi*1*n*ts)+sin(2*pi*50*n*ts)+0.5*sin(2*pi*178*n*ts);co=[0.04675 0.05845 0.084 0.1068 0.1225 0.1282 0.1225 0.1068 0.084 0.05845 0.04675];w=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];for i = 1:lenw(1) = x(i);y(i) = w(1)*co(1)+w(2)*co(2)+w(3)*co(3)+w(4)*co(4)+w(5)*co(5)+w(6)*co(6)+w(7)*co(7)+w(8)*co(8)+w(9)*co(9)+w(10)*co(10)+w(11)*co(11);w(11)=w(10);w(10)=w(9);w(9)=w(8);w(8)=w(7);w(7)=w(6);w(6)=w(5);w(5)=w(4);w(4)=w(3);w(3)=w(2);w(2)=w(1);endsubplot(211);plot(x);subplot(212);plot(y)axis([0 500, -1.5, 1.5]);结果如下图：
由于1hz的信号幅值较低，所以所以看起来会有点小，但是50hz和178hz已经消失不见了，但是这个滤波器存在一个问题，就是阶数有点高--10阶，然后浮点运算太多了，在单片机上运行是个负担，所以还得改进一下。
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这里面的系数b=[ 0.125 0.53 -0.75 0.53 0.125];是我反复调整得到的，未量化时是精准的50hz陷波，量化后会有偏移，如果单片机运算能力尚可的话，就不要量化了，因为本身这里浮点的数据并不长，不多说了，代码与上面没有太大差异，故省略，直接看效果吧。
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实际上阶数还可以继续降低，比如这篇文献里面设计的陷波器就只有4阶，他的采样率是200hz。
可以发现，数字滤波不过是各种乘加运算，只不过系数不同，滤波的效果和功能也不同。
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