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    智舌信號(hào)的數(shù)字濾波設(shè)計(jì)

    2010-11-10 01:20:58胡曉暉毛岳忠田師一鄧少平
    食品工業(yè)科技 2010年12期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字濾波純凈水濾波器

    胡曉暉,毛岳忠,田師一,鄧少平

    (浙江工商大學(xué),食品感官科學(xué)實(shí)驗(yàn)室,浙江杭州310035)

    智舌信號(hào)的數(shù)字濾波設(shè)計(jì)

    胡曉暉,毛岳忠,田師一,鄧少平*

    (浙江工商大學(xué),食品感官科學(xué)實(shí)驗(yàn)室,浙江杭州310035)

    智舌是一種新型智能感官分析儀器,它以快速、簡(jiǎn)便、安全等特點(diǎn)迅速在食品質(zhì)量與安全、生物、環(huán)境等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。智舌在檢測(cè)茶、酒等物質(zhì)時(shí)信號(hào)強(qiáng)度高,受背景噪音影響較小,但在檢測(cè)糖、水等某些弱電解質(zhì)溶液時(shí),信號(hào)十分微弱,受背景噪聲干擾明顯,直接影響測(cè)量值的準(zhǔn)度與精度。實(shí)驗(yàn)借助LabVIEW開發(fā)平臺(tái),提出了一種適合智舌檢測(cè)信號(hào)的數(shù)字濾波方法。通過對(duì)水、蔗糖溶液、綠茶飲料的濾波前后信號(hào)比較,證明此方法方便、靈活、可靠,能很好地濾除智舌信號(hào)的背景噪聲干擾。

    智舌,數(shù)字濾波,LabVIEW

    智舌[1-2]是浙江工商大學(xué)食品感官實(shí)驗(yàn)室研究的一種新型智能型電子舌。它是一種以惰性金屬傳感器為基礎(chǔ),結(jié)合電化學(xué)、模式識(shí)別算法以及專家數(shù)據(jù)庫對(duì)被測(cè)樣品整體品質(zhì)分析檢測(cè)的現(xiàn)代化儀器[1-3]。因其具有檢測(cè)信息量豐富,測(cè)試時(shí)間短,傳感器使用壽命長(zhǎng),穩(wěn)定性好等特點(diǎn),在污水監(jiān)測(cè)、微生物生長(zhǎng)期檢測(cè)、茶類、酒類鑒別等應(yīng)用領(lǐng)域,智舌已經(jīng)顯示出巨大應(yīng)用潛力[4-7]。茶、酒等物質(zhì)電解質(zhì)含量較高,信號(hào)強(qiáng)度較大,受外界噪聲影響不明顯,而檢測(cè)糖、純凈水等弱電解質(zhì)物質(zhì)時(shí),信號(hào)強(qiáng)度很弱,受到周圍電、磁場(chǎng)、人類活動(dòng)所帶來的噪聲影響也就相對(duì)較大。如果不對(duì)信號(hào)進(jìn)行有效的濾波,就會(huì)使有用信號(hào)受到較大干擾,影響信號(hào)測(cè)量的可靠度與精度,甚至給后期的數(shù)據(jù)處理結(jié)果帶來嚴(yán)重影響。傳統(tǒng)的處理方法往往借助于硬件電路的濾波,但這種方法很難保證較窄的通帶寬度,且中心頻率固定,靈活性較差,調(diào)試過程也較為復(fù)雜。隨著近來數(shù)字濾波技術(shù)件的發(fā)展,應(yīng)用數(shù)字濾波軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理,越來越多地被人們所接受采用。LabVIEW作為一種圖形化的編程語言和開發(fā)環(huán)境,被公認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和儀器控制軟件。它基本上不需要編寫文本式的程序代碼,而是使用工程技術(shù)人員所熟悉的術(shù)語、圖標(biāo)和概念,可以方便快速地建立自己的虛擬儀器。LabVIEW軟件開發(fā)平臺(tái)中信號(hào)處理單元的Filters模塊能面向?qū)ο缶幊?,其先進(jìn)、靈活、強(qiáng)大的功能讓設(shè)計(jì)者只要適當(dāng)改變?yōu)V波器的參數(shù),就能方便地改變?yōu)V波特性,滿足我們對(duì)信號(hào)準(zhǔn)度、精度的要求。

    1 智舌系統(tǒng)簡(jiǎn)介

    基于虛擬儀器所構(gòu)建的智舌系統(tǒng)(見圖1),主要由傳感器陣列、信號(hào)調(diào)理單元、NI數(shù)據(jù)采集卡以及基于LabVIEW開發(fā)環(huán)境的測(cè)試軟件和基于Matlab開發(fā)環(huán)境的模式識(shí)別軟件等四部分構(gòu)成。其工作過程:首先由PC控制數(shù)據(jù)采集卡(USB-6251)的數(shù)模轉(zhuǎn)換接口(D/A Converters)產(chǎn)生激勵(lì)信號(hào),并通過恒電位模塊穩(wěn)定地施加于傳感器陣列驅(qū)動(dòng)待測(cè)溶液發(fā)生電化學(xué)反應(yīng),同時(shí)傳感器產(chǎn)生微弱的電流信號(hào),經(jīng)程控電流跟隨器模塊放大、濾波,輸入至數(shù)據(jù)采集卡的模數(shù)轉(zhuǎn)換接口(A/D Converters)進(jìn)行采集,最后傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。

    圖1 基于虛擬儀器平臺(tái)的智舌系統(tǒng)框圖

    智舌的硬件處理單元包括恒電位模塊、通道選擇模塊、信號(hào)放大模塊等幾個(gè)功能區(qū)塊。如采用硬件濾波,需要加入特定的濾波器件單元,不僅增加了整體電路布局的復(fù)雜性,而且這一濾波方案要試用于不同樣品的智舌信號(hào),調(diào)試復(fù)雜、周期長(zhǎng),不利于對(duì)智舌系統(tǒng)的整體研發(fā)。數(shù)字濾波技術(shù)與數(shù)字濾波配套軟件的飛速發(fā)展,使得我們完全有能力利用軟件數(shù)字濾波方式替代硬件濾波。

    智舌的軟件測(cè)試單元是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,該測(cè)試軟件模型最大的特點(diǎn)是能夠根據(jù)測(cè)試的不同需求,在原型基礎(chǔ)上通過簡(jiǎn)單快速地配置就能滿足新的研發(fā)需求,而所有的操作基于LabVIEW2009開發(fā)平臺(tái)并結(jié)合NI-DAQmx 8.9.5設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序完成的。因此,采用基于LabVIEW虛擬儀器平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)智舌信號(hào)濾波,只需要增加相應(yīng)的濾波程序,不需要增加外部設(shè)備,靈活可靠,大大降低了開發(fā)時(shí)間和成本。

    2 智舌信號(hào)濾波設(shè)計(jì)

    2.1 智舌信號(hào)的激發(fā)與采集

    智舌檢測(cè)的對(duì)象一般是水溶液,需要在外部電勢(shì)激發(fā)下驅(qū)動(dòng)樣品溶液發(fā)生電化學(xué)反應(yīng),從而獲得其響應(yīng)信號(hào)并進(jìn)行后期數(shù)據(jù)處理分析。使用不同的激勵(lì)信號(hào),將產(chǎn)生不同的響應(yīng)信號(hào),并決定了不同檢測(cè)要求[8-9]。智舌的激發(fā)信號(hào)是在常規(guī)大幅脈沖激發(fā)信號(hào)的基元上進(jìn)行改進(jìn)與擴(kuò)充,利用LabVIEW開發(fā)環(huán)境構(gòu)建了一種新型的組合頻率脈沖信號(hào),每個(gè)大幅脈沖的脈沖幅度從1V開始,每次變化-0.2V,直到-1V。同時(shí),增加了1、10、100Hz三個(gè)不同頻率段的變化;使傳感器不僅反映物質(zhì)在不同電勢(shì)下的電化學(xué)特征的同時(shí),還呈現(xiàn)出物質(zhì)在不同頻率段(如圖2所示)的響應(yīng)特征。

    2.2 智舌信號(hào)數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)

    根據(jù)智舌信號(hào)的特點(diǎn)以及采集程序的要求,選用濾波速度快,對(duì)相位沒有要求的IIR濾波器。本程序采用的巴特沃斯濾波器的幅度平方函數(shù)為:

    式(1)中:整數(shù)N為濾波器的階數(shù),Ωc為其-3dB頻率(通常稱為截至頻率)。此濾波器的特點(diǎn)是在截至頻率內(nèi),它擁有最平滑的頻率響應(yīng),在截至頻率以外,頻率響應(yīng)單調(diào)下降。在通帶中特性波動(dòng)小,是理想的單位響應(yīng),在阻帶中響應(yīng)為零。提高濾波器的階數(shù)可以明顯地提高濾波效果,但有時(shí)會(huì)造成信號(hào)的連貫性不好,局部失真,且增加算法的復(fù)雜度,所以一般不建議在滿足低頻段阻帶衰減要求的情況下增加濾波器的階數(shù),本濾波設(shè)計(jì)定義濾波器階數(shù)為3階。關(guān)于截至頻率以及通帶類型的考慮,由于智舌信號(hào)分處于三個(gè)頻率段,若對(duì)整體的信號(hào)采用同種濾波方式顯然效果將不太理想。因此本濾波程序針對(duì)1Hz頻率段采用低通濾波器,截至頻率為10Hz;針對(duì)10Hz頻率段采用低通濾波器,截至頻率為50Hz;針對(duì)100Hz頻率段采用帶通濾波器,低截至頻率為50Hz,高截至頻率為400Hz。這樣既能避免50Hz頻率噪聲的干擾,又能把高頻的電磁波信號(hào)很好的濾除。

    2.3 智舌信號(hào)數(shù)字濾波程序?qū)崿F(xiàn)

    數(shù)字濾波的軟件設(shè)計(jì)主要是通過LabVIEW中信號(hào)處理單元的Filters模塊來實(shí)現(xiàn)的。濾波器接受來自采集卡采集并經(jīng)過前端處理的信號(hào),經(jīng)濾波處理后,得到更符合原采樣信號(hào)的處理信號(hào)。

    圖2 智舌響應(yīng)信號(hào)

    圖3 智舌數(shù)字濾波程序框圖

    智舌信號(hào)數(shù)字濾波的程序框圖(見圖3),采樣率為1k,即每毫秒采集一個(gè)點(diǎn)。1Hz頻率段的信號(hào)需要23000ms采集完成,10Hz頻率段的信號(hào)需要2300ms采集完成,100Hz頻率段的信號(hào)需要230ms采集完成。程序定義每個(gè)循環(huán)用時(shí)1ms,故在程序編寫中用循環(huán)次數(shù)進(jìn)行Case結(jié)構(gòu)的判斷,使每個(gè)頻率段采用不同的濾波參數(shù)。程序的核心部分是數(shù)字濾波器可編程模塊單元??梢苑奖愕貙?duì)濾波器的種類、通帶類型、截至頻率、濾波器階數(shù)、傳遞模式、頻譜響應(yīng)等進(jìn)行修改,界面簡(jiǎn)單友好[10]。在實(shí)際的測(cè)量測(cè)試項(xiàng)目中,根據(jù)采集到信號(hào)的具體情況,對(duì)以上參數(shù)進(jìn)行修改調(diào)試,就能很好地實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)濾波去噪的工作。為了直觀、準(zhǔn)確地表征濾波前后的處理結(jié)果,對(duì)于每一次實(shí)驗(yàn),測(cè)試軟件可以分別保存原始數(shù)據(jù)與經(jīng)數(shù)字濾波處理后的測(cè)試數(shù)據(jù),避免了兩次測(cè)試實(shí)驗(yàn)帶入的誤差。

    3 智舌信號(hào)數(shù)字濾波效果比較

    3.1 材料與設(shè)備

    測(cè)試樣品 市售四種常見的純凈水(a、b、c、d);0.001mol/L蔗糖溶液,市售某品牌綠茶飲料;樣品直接測(cè)試,無需前處理過程。

    智舌 本實(shí)驗(yàn)室自行研究開發(fā)的設(shè)備,工作電極和輔助電極均選用鉑電極,參比電極為銀-氯化銀電極,外鹽橋使用的為飽和氯化鉀。

    3.2 實(shí)驗(yàn)方法

    本研究先取純凈水樣品b、0.001mol/L蔗糖溶液和市售某品牌綠茶飲料這三種樣品。分析對(duì)比其濾波前后的原始信號(hào)。再對(duì)四種純凈水樣品做了特定的模式識(shí)別算法分析,進(jìn)一步反映數(shù)字濾波對(duì)智舌結(jié)果分析的影響。

    3.3 結(jié)果與分析

    3.3.1 原始信號(hào)的濾波效果比較 由圖4、圖5可以發(fā)現(xiàn),純凈水b樣品信號(hào)的最大峰值小于0.08V,而0.001mol/L蔗糖溶液信號(hào)更小,最大峰值只有0.035V左右。受背景噪聲干擾比較明顯。濾波前,信號(hào)在上升沿及下降沿的遲豫部分出現(xiàn)明顯毛刺,而此部分的信號(hào)在電化學(xué)上能很好地表征溶液法拉第電流的響應(yīng)特性,如果這部分的信號(hào)的準(zhǔn)度與精度受到干擾,將直接影響最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。濾波后,信號(hào)的噪聲基本濾除了,而有用信號(hào)的整體響應(yīng)并沒有因?yàn)闉V波的關(guān)系發(fā)生缺失與畸變。由圖6可見,某品牌綠茶飲料信號(hào)強(qiáng)度較高,受背景噪聲干擾不太明顯,濾波后的信號(hào)幅值比濾波前的稍小,但整體信號(hào)響應(yīng)還是保存得非常完整。

    圖4 純凈水b樣品濾波前(A)濾波后(B)信號(hào)對(duì)比圖

    3.3.2 由模式識(shí)別PCA算法處理后的濾波效果比較主成分分析(PCA)方法,是一種考察多個(gè)數(shù)值變量間相關(guān)性的模式識(shí)別處理算法。將PCA應(yīng)用于智舌分析檢測(cè)的目的就是保證盡可能多地表征原始信息的前提下進(jìn)行降維處理,用少數(shù)幾個(gè)新變量來代替較為龐大的原始數(shù)據(jù)。PCA的結(jié)果往往用主成分得分圖來直觀地表征,橫縱坐標(biāo)分別代表第一主成分和第二主成分承載的樣品信息量,圖中每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)樣品的一次檢測(cè),點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離代表不同檢測(cè)次數(shù)之間的差異。濾波前后的PCA得分圖如圖7所示,濾波前a、b樣品區(qū)分效果較好,但c、d樣品有小部分的重疊,區(qū)分效果不是很理想。濾波后,四種純凈水所表示的區(qū)塊各自獨(dú)立,區(qū)分效果就比較理想了??梢姳疚乃觯槍?duì)智舌信號(hào)的數(shù)字濾波方法設(shè)計(jì)是完全可行的。

    圖5 0.001mol/L蔗糖溶液濾波前(A)濾波后(B)后信號(hào)對(duì)比圖

    圖6 某品牌綠茶飲料濾波前(A)濾波后(B)后信號(hào)對(duì)比圖

    圖7 四種純凈水樣品濾波前(A)濾波后(B)PCA得分圖比較

    4 結(jié)論及展望

    本研究在LabVIEW2009開發(fā)環(huán)境下,結(jié)合智舌信號(hào)采集程序,提出了一種適合智舌信號(hào)的數(shù)字濾波方法。由原始信號(hào)散點(diǎn)圖和PCA處理主成分得分圖可以證明此方法方便、靈活、可靠,能很好地濾除智舌信號(hào)的背景噪聲且完整地保留了有用信號(hào)的響應(yīng)特征。針對(duì)不同背景噪音下的信號(hào),也只需要適當(dāng)改變數(shù)字濾波器的參數(shù)就能實(shí)現(xiàn)不同的濾波方法,因此這一開發(fā)具有很好的工程應(yīng)用價(jià)值。

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    Design of digital filter for the signal of Smartongue

    HU Xiao-hui,MAO Yue-zhong,TIAN Shi-yi,DENG Shao-ping*
    (Zhejiang Gongshang University,F(xiàn)ood Sensory Science Laboratory,Hangzhou 310035,China)

    Smartongue is a new intelligent sensory-analyzing instrument.With its characteristics of robustness,simplicity and safety,it is widely applied in the fields of food quality and safety inspection,biological and environmental studies.When Smartongue was used for inspecting tea and wine,the signals would be strong and more immune to the background noises.However,when it was used for inspecting sugar,water and other weak electrolytic liquid,the signals would be weak and susceptible to background noise,and thus it would affect the accuracy and precision of the measurement.This article,based on the LabVlEW development platform,aims to propose a digital filtering method,which is suitable for the Smartongue inspection signal.Experiments were conducted on the pre-and post-filtering signals on the tested liquids,such as water,cane-sugar solution and green tea,and it proved that it was convenient,flexible and reliable in filtering the background noise of the signal in Smartongue.

    Smartongue;digital filter;LabVlEW

    TS201.1

    A

    1002-0306(2010)12-0352-04

    2010-06-08 *通訊聯(lián)系人

    胡曉暉(1985-),男,工學(xué)碩士,主要從事仿生舌(鼻)模型機(jī)研究。

    省自然科學(xué)基金(Y3090523)。

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