专利名称：信号流的统计平滑方法及其系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及实时系统中数据统计方法，特别涉及需要实时采集的数据的实时统计方法。
背景技术：
在计算、通信、控制等电子系统中，经常需要对连续或者离散的信号流进行平滑处理。比如，在实时计算系统中，需要对处理器的占用率进行统计，首先将统计信号平滑去噪，然后上报给系统，以调整处理器资源的分配或进行性能分析；在通信系统中，通常需要对连续的输入信号进行采样，得到离散的信号流，由于信号噪声和系统抖动的干扰，经常需要进行平滑处理；在控制系统中，控制信号量的实时采集处理中，也会用到对采样信号的平滑处理。
事实上，信号流的平滑处理方法就是一种低通滤波方法，主要是为了去除噪声干扰对有用信号的影响，在抖动较大的信号流中提取有用信号。这样不但可以提高信号流中信息量承载效率，而且可以降低噪声干扰对信号的影响。
在数字系统中，往往对连续的信号流进行采样，得到离散信号流，然后进行数字处理。在模拟系统中，如果采用数字处理器进行处理，则同样地进行采样转换为离散信号流。
现有的几种信号流的平滑处理方法都是周期性地对采样之后的信号流进行统计平滑。主要有直接法、累加法和窗口法等。
直接法就是不对采样信号进行任何处理，直接将每个采样值输出给后期处理器或者上报给监测系统。这种方法，并没有进行平滑处理，因此不能对信息量进行有效地提取，也不能去除噪声的干扰。应用面狭窄，一般只能用在采样数据较稳定的低噪声系统中。
累加法是一种周期统计方法。按照一定的周期，在每个周期内进行一次统计处理，用累加器对周期内所有的采样数据进行直接累加或取平均，然后输出或上报这个累加值或者平均值。这种处理方法的处理器开销很小，容易实现，相对于每次采样仅仅需要计算一次加法。而且得到的平滑信号也是相对的数据量较小的，相当于对采样数据进行的统计提取，得到有效的信号流。但是这样也带来丢失信息量的情况，比如当原始采样数据变化比较快的时候，就会丢失高频信息，这一点用信息论的奈奎斯特采样定理可以解释。而如果将周期取得很短，则向直接法靠近，又会产生不容易去除噪声抖动的缺点。
窗口法的思想是采用卷积运算将一定窗口内的采用数据进行统计，最简单的窗口法就是滑动窗口法。
滑动窗口法采用一个先进先出(First In First Out，简称″FIFO″)的环型缓冲区(滑动窗口)，缓冲最近一段时间的采样数据。每次采样，当前最新的采样数据都将最老的数据淘汰，并且上报缓冲区中所有数据的平均值。为了保证速度，当然不能每一次采样都将所有的数据重新求和一次，而是将上一次采样时的累加结果减去最老的数据再加上最新的数据作为本次累加结果。相对于累加法，这种方法可以连续地上报采样数据的统计平均值，效果较好，不会丢失像突发变化这样的高频信息，并且也能够将剧烈抖动抹平，达到去除噪声的效果。存在的缺点是如果采样数据中偶尔出现一个狭窄剧烈的抖动时，造成的波动会一直持续到这个尖峰的数据被完全淘汰出缓冲区，并且在该抖动离开缓冲区的时候再次产生一个假的统计突跳，而事实上这个抖动已经过去了。另外，当某些波动周期是窗口尺寸的整数倍时，此方法的统计数据可能会完全看不出来有任何波动，这一点用奈奎斯特定理也可以解释。
可见，滑动窗口法事实上就是一个窗口函数为矩形框的卷积方法，而其他的窗口法也类似地进行卷积，只不过窗口函数不同。事实上，窗口法都需要管理一个FIFO缓冲区，占用的空间还和时间窗口的长度成正比，因此，空间复杂度较高，当采用其他形状复杂的窗口函数时，还会增加时间复杂读，不能满足实时处理的要求，对于大多数普通的系统来说没有应用价值。另外，根据信息处理理论，当窗口函数是矩形框等突跳函数的时候，不可避免的会对原始采样信号的截断处理带来扭曲的效果。
图1给出了上述几种信号流统计平滑方法的示意图。
在实际应用中，上述方案存在以下问题不能有效地去除噪声的影响以达到平滑的目的，容易丢失有用高频信息，时间复杂度和空间复杂度较高，不易实现。
造成这种情况的主要原因在于，直接法和累加法都采用简单的方法对信号流进行处理，不能达到理想的去噪和提取信息的效果；窗口法采用卷积运算，使得实现复杂占用存储空间较大，时间复杂度也很高，另外窗口截断效应必然会对信号加上扭曲处理的效果。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种信号流的统计平滑方法及其系统，使得在较低的时间和空间复杂度前提下，实现高速高效的统计平滑处理，达到去除噪声和提取有用信息的理想效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种信号流的统计平滑方法，包含以下步骤，对于离散信号流，采用阻尼函数作为权值函数，进行加权统计平均，得到统计平滑信号流；对于连续信号流，先经过采样得到离散信号流，然后采用所述阻尼函数作为权值函数，进行加权统计平均，得到所述统计平滑信号流；其中，所述离散信号流是由多个不同时刻的离散信号量组成的序列，所述统计平滑信号流是由多个不同时刻的统计平滑信号量组成的序列。
其中，采用递推算法进行所述加权统计平均处理，还包含以下步骤，设置所述统计平滑信号流的初始值；在当前时刻，根据递推公式，由当前时刻的离散信号量以及前一时刻的统计平滑信号量，计算得到当前时刻的统计平滑信号量。
所述阻尼函数为随时间长度指数次衰减的函数；所述统计加权平均的计算公式为an＝(1-r)(r0sn+r1sn-1+r2sn-2+…)，其中，an为第n时刻的统计平滑信号量，sn为第n时刻的离散信号量，0＜r＜1是所述阻尼函数衰减的时间因子。
所述递推公式为，an+1＝(1-r)sn+1+ran其中，an为所述第n时刻的统计平滑信号量，an+1为第n+1时刻的统计平滑信号量，sn+1为第n+1时刻的所述离散信号量，0＜r＜1。
所述阻尼函数衰减的时间因子为，r=e-1L,L>0,]]>其中L为统计特征时间，反映了所述阻尼函数的下降斜率。
所述阻尼函数衰减的时间因子为，r≈L-1L,L≥1,]]>其中L为统计特征时间，反映了所述阻尼函数的下降斜率，所述统计特征时间可以根据噪声最低频率和信号最高频率的大小进行设定。
还包含以下步骤将所述阻尼函数衰减的时间因子放大为满足精度要求的定点数，在最后再除以放大倍数，以避免浮点数的运算。
被统计的所述信号流可以是需要实时采样的数据，包含实时系统的处理器占用率。
本发明还提供了一种信号流的统计平滑系统，包含第一乘法器、加法器和乘法寄存器所述第一乘法器用于对输入的离散信号流乘以系数(1-r)后输出到所述加法器；所述乘法寄存器用于保存所述加法器前一时刻的输出结果乘以系数r后的结果，并输出到所述加法器；所述加法器用于把来自所述第一乘法器和所述乘法寄存器的离散信号流相加后输出当前时刻的统计信号量；其中，r是0到1之间的一个实数。
其中，所述系统还包含采样模块，用于从输入的连续信号流通过采样获得离散信号流，输出到所述第一乘法器。
通过比较可以发现，本发明的技术方案与现有技术的区别在于，采用了连续阻尼函数作为权值对信号流进行加权统计平均，采用了递推算法代替直接卷积运算实现阻尼统计平均，灵活设定阻尼函数的统计特征长度等参数。
这种技术方案上的区别，带来了较为明显的有益效果，即由于阻尼函数的连续性和合理的权值分配特性，大大提高了统计平滑的去噪声和信息提取性能；递推算法的极低时间和空间复杂度，大大提高了阻尼统计平均实现可能性，降低了实现成本，能够在简单、实时系统中的得到应用；阻尼函数参数的灵活设定提高了统计平滑系统的可扩展性和灵活性。
图1是现有的各种信号流统计平滑方法示意图；图2是根据本发明的一个实施例的采用阻尼方法进行信号流统计平均示意图；图3是根据本发明的一个实施例的采用阻尼方法的信号流统计平滑系统框图；图4是根据本发明的一个实施例的阻尼统计平滑方法与现有方法的性能比较示意图。
具体实施例方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
本发明参考阻尼函数对信号流进行了统计处理，使得被统计的采样数据根据参加价值大小进行加权处理，同时采用了巧妙的递推算法实现了统计求和，时间和空间复杂度都很低，同时能很好的去除噪声的影响和提取有用信息。
参考电子仪器中的阻尼方法。比如在机电式的电学仪表通常利用电容、电感、电阻等电子元件的组合，使仪表达到临界阻尼状态。在此状态下进行测量的时候，仪表的指针就能够最迅速地指向测量值，能够平滑所测量的电流、电压信号的微小噪声。当被测量的信号量发生一次剧烈的波动时，仪表的指针也会相应的出现一个波动，但是该波动过去之后，它的影响会以指数形式迅速减小，指针再次向正常测量值靠拢，能在保证测量值正确的情况下，同时反映出信号波动等高频信息量。
根据阻尼函数的特性，本发明采用阻尼方法对离散信号或者连续信号的采样信号进行统计平滑，即将整个时间域内的信号量用阻尼函数作为权重进行统计平均，离开当前时刻越远或越老的信号量将有越小的权值，该权值按指数次衰减。可见，由于采用了阻尼函数的指数次快速衰减特性，使得在一定精度的数字处理系统中，离开一定长度的信号量将不会对当前时刻统计量提供任何贡献。阻尼方法虽然在数字系统中还是相当于一定窗口长度的窗口截断，但在精度范围内相当于连续函数的卷积运算，没有窗口截断效应。另外阻尼方法的权值分配的合理性也大大提高了统计平滑处理的去噪声和信息提取的性能。
图2示出了根据本发明的一个实施例的采用阻尼方法进行统计平均的原理。假设一个离散或者采样得到的原始信号流为sn，统计后的信号流为an，其中n为信号量的序号，越小表示时间越靠前。由阻尼函数特性，可以得到权值随时间长度成指数下降的统计平均的表达式an＝(1-r)(r0sn+r1sn-1+r2sn-2+…)，其中0＜r＜1，是指数衰减的时间因子，指示了权值随时间长度下降的速度，而前面的(1-r)为归一化因子，保证所有权值之和为1，达到取平均的效果。可见这是一个卷积运算，相对于窗口卷积不同的是这里的阻尼函数没有截断效应。
根据分析，关于时间因子r有以下结论r=e-1L,L>0,]]>其中L为统计特征时间，即反映了阻尼函数的下降斜率，如图2中所示，阻尼函数在当前时刻的切线在时间轴上的交点到离开当前时刻的距离。L反映了阻尼方法统计平均的时间范围长短，显然L越大统计的范围越长，去噪声的能力相对增强，同时也容易忽略较高频率的有用信息，这相当于在调节低通滤波的频率范围。当L→0的时候，r→0，阻尼方法退化为前述直接法。
在本发明的一个实施例中，L值可以根据噪声最低频率和信号最高频率的大小进行设定。
在本发明的一个较佳实施例中，设定的L值比原始信号流中的需要去除的噪声信号周期长，而比系统有用信号的变化周期相当，达到既能去除噪声又能保留有用信息的目的。
如前所述，考虑到卷积运算的复杂度，如果采用现有的窗口法的思想进行卷积，则其可实现的低时间和空间复杂度并不能得到保证。在本发明的一个实施例中，给出了一种高效的递推算法，简单地实现了阻尼方法的统计平均运算。
考虑阻尼平均的表达式，可以写出n+1时刻的统计信号量为an+1=(1-r)(sn+1+r1sn+r2sn-1+r3sn-2+···)]]>=(1-r)[sn+1+r(sn+r1sn-1+r2sn-2+···)]]]>=(1-r)[sn+1+ran1-r]]]>=(1-r)sn+1+ran,]]>易得，前后两个统计信号量之间存在递推公式an+1＝(1-r)sn+1+ran，0＜r＜1。
在本发明的一个实施例中，根据该递推公式计算阻尼平均的统计信号量，只需要两次乘法一次加法即可实现，大大减少了时间和空间复杂度。
考虑到某些嵌入式系统不提供浮点运算，在本发明的另一个实施例中，将下降因子r放大为满足精度要求的定点数，在最后再除上放大倍数，即假设放大R倍，则递推公式变为 R为整数， 为取整运算。
考虑到某些嵌入式系统不提供指数运算，这样就对由L设置r带来不方便，因此在本发明的另一个实施例中，采用近似值r≈L-1L,L≥1,]]>易见，当L＝1时，即退化为直接法。
另外，递推算法中用到的统计信号流的初始值a0可以合理的设定一个值，只要在一定的特征时间内统计信号量即可迅速收敛。
图3示出了根据本发明的一个实施例的采用所述阻尼方法和递推算法进行信号流的统计平滑系统框图。在该系统中，由采样器31、乘法器32、加法器33、寄存器34和乘法器35组成。其中，采样器31用于从输入的连续信号流通过采样获得离散信号流。在本发明的另一个较佳实施例中，输入的直接是离散信号流，因此省略了采样器31。
乘法器32用于对来自于采样器31的离散信号流作乘以固定系数(1-r)的处理，并将处理后的离散信号流输出，其中r是一个在0到1之间的实数。
加法器33用于把来自乘法器35和乘法器32的两路离散信号流相加后输出。
寄存器34用于保存加法器33上一次的输出结果。寄存器34具体实现时可以使用若干个移位寄存器并联，每个移位寄存器保存加法器33输出结果的一个比特，通过脉冲的上升沿或者下降沿控制各个移位寄存器对加法器33当前的输出结果进行保存，同时向乘法器35输出加法器33上一次的输出结果。
乘法器35用于把来自寄存器34的加法器33上一次的输出结果乘以固定系数r，让后把处理结果输出到加法器33。
熟悉本发明领域的技术人员会理解，可以把寄存器34和乘法器35的位置交换一下，也同样可以达到本发明的技术效果。
为了叙述方便，也可以把寄存器34和乘法器35合成为一个功能部件，本发明称为“乘法寄存器”，作用是保存加法器33上一次输出结果乘以r后的数值。
下面描述该系统的动态工作过程，采样器31对连续信号流采样后得到离散信号流，该离散信号流经乘法器32乘以系数(1-r)后输出到加法器33。寄存器34中保存有加法器33上一次的输出结果，乘法器35把寄存器34中保存的数值乘以r后输出到加法器33。加法器33把两路信号相加输出即得到本次的统计信号量。
在本发明的一个实施例中，所述阻尼统计平均法被用于对实时信号处理系统中的处理器占用率的统计监测信号的平滑处理。
熟悉本领域的技术人员可以理解，本发明中采用的递推算法通过适当修改也可达到减少复杂度的目的，或者采用其他近似的阻尼函数也能实现平滑去噪的目的，而不影响本发明的实质和范围。
最后，在本发明的一个实施例中，对现有的累加法、滑动窗口法和本发明提出的阻尼法进行了对比，图4示出了对于相同的信号流采用三种方法得到的统计平滑信号流。可见，三种方法在时间空间复杂度以及平滑性能上对比如下表所示。
虽然通过参照本发明的某些优选实施例，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。
权利要求
1.一种信号流的统计平滑方法，其特征在于，包含以下步骤，对于离散信号流，采用阻尼函数作为权值函数，进行加权统计平均，得到统计平滑信号流；对于连续信号流，先经过采样得到离散信号流，然后采用所述阻尼函数作为权值函数，进行加权统计平均，得到所述统计平滑信号流；其中，所述离散信号流是由多个不同时刻的离散信号量组成的序列，所述统计平滑信号流是由多个不同时刻的统计平滑信号量组成的序列。
2.根据权利要求1所述的信号流的统计平滑方法，其特征在于，采用递推算法进行所述加权统计平均处理，还包含以下步骤，设置所述统计平滑信号流的初始值；在当前时刻，根据递推公式，由当前时刻的离散信号量以及前一时刻的统计平滑信号量，计算得到当前时刻的统计平滑信号量。
3.根据权利要求1或2所述信号流的统计平滑方法，其特征在于，所述阻尼函数为随时间长度指数次衰减的函数；所述统计加权平均的计算公式为an＝(1-r)(r0sn+r1sn-1+r2sn-2+…)，其中，an为第n时刻的统计平滑信号量，sn为第n时刻的离散信号量，0＜r＜1是所述阻尼函数衰减的时间因子。
4.根据权利要求3所述信号流的统计平滑方法，其特征在于，所述递推公式为，an+1＝(1-r)sn+1+ran其中，an为所述第n时刻的统计平滑信号量，an+1为第n+1时刻的统计平滑信号量，sn+1为第n+1时刻的所述离散信号量，0＜r＜1。
5.根据权利要求3所述信号流的统计平滑方法，其特征在于，所述阻尼函数衰减的时间因子为，r=e-1L,]]>L＞0，其中L为统计特征时间，反映了所述阻尼函数的下降斜率。
6.根据权利要求3所述信号流的统计平滑方法，其特征在于，所述阻尼函数衰减的时间因子为，r≈L-1L,]]>L≥1，其中L为统计特征时间，反映了所述阻尼函数的下降斜率，
7.根据权利要求5或6所述信号流的统计平滑方法，其特征在于所述统计特征时间可以根据噪声最低频率和信号最高频率的大小进行设定。
8.根据权利要求3所述信号流的统计平滑方法，其特征在于，还包含以下步骤将所述阻尼函数衰减的时间因子放大为满足精度要求的定点数，在最后再除以放大倍数，以避免浮点数的运算。
9.根据权利要求1至6中任意一条所述的信号流的统计平滑方法，其特征在于，被统计的所述信号流是需要实时采样的数据，包含实时系统的处理器占用率。
10.一种信号流的统计平滑系统，其特征在于，包含第一乘法器、加法器和乘法寄存器所述第一乘法器用于对输入的离散信号流乘以系数(1-r)后输出到所述加法器；所述乘法寄存器用于保存所述加法器前一时刻的输出结果乘以系数r后的结果，并输出到所述加法器；所述加法器用于把来自所述第一乘法器和所述乘法寄存器的离散信号流相加后输出当前时刻的统计平滑信号量；其中，r是0到1之间的一个实数。
11.根据权利要求10所述的信号流的统计平滑系统，其特征在于，所述系统还包含采样模块，用于从输入的连续信号流通过采样获得离散信号流，输出到所述第一乘法器。
全文摘要
本发明涉及实时系统中的数据统计方法，公开了一种信号流的统计平滑方法及其系统，使得在较低的时间和空间复杂度前提下，实现高速高效的统计平滑处理，达到去除噪声和提取有用信息的理想效果。这种信号流的统计平滑方法及其系统采用了连续阻尼函数作为权值对信号流进行加权统计平均，采用了递推算法代替直接卷积运算实现阻尼统计平均，可以灵活设定阻尼函数的统计特征长度等参数。
文档编号G06F17/00GK1696928SQ20041004445
公开日2005年11月16日 申请日期2004年5月10日 优先权日2004年5月10日
发明者郑本银 申请人:华为技术有限公司