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HBM传感器随机误差是由串入仪表的随机干扰、仪器内部器件噪声和A/D量化噪声引起的，室温和相对湿度等不稳定因素也是其产生的原因。在相同条件下测量同一量值时，单次测量无法发现规律，但在多次测量中，测量数据总体符合统计规律，测量值体现为实际量值的上下波动，随着测定次数的增加，误差的平均值将逐渐趋向于零。HBM传感器数字滤波算法因为具有灵活性以及无需修改硬件就能达到不同的滤波效果等特点，使其得到了广泛的应用。它的主要优点如下：数字滤波只是一个计算过程，无需硬件，因此可靠性高，并且不存在阻抗匹配、特性波动、非*性问题。模拟滤波器在频率很低时较难实现的问题，不会出现在数字滤波器的实现过程中。只要适当改变数字滤波程序有关参数，HBM传感器就能方便的改变滤波特性，因此数字滤波使用时方便灵活。
HBM传感器过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。具体方法是，依赖已有的时域采样结果，将本次的采样值与上次的采样值进行比较，若它们的差值超出允许范围，则认为本次采样值受到了干扰，应予易除。中值滤波是一种典型的非线性滤波器，它运算简单，在滤波脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。HBM传感器对某一被测参数连续采样N次（一般N应为奇数），然后将这些采样值进行排序，选取中间值作为本次采样值。对温度、液位等缓慢变化的被测参数，采用中值滤波法一般能收到良好的滤波效果。
HBM传感器在实际应用中，有时即要消除大幅度的脉冲干扰，又要做数据平滑。因此常把前面介绍的两种以上的方法结合起来使用，形成复合滤波。我们将用去极值平均滤波算法进行示例。去极值平均滤波算法：先用中值滤波算法滤除采样值中的脉冲性干扰，然后把剩余的各种采样值进行平均滤波。连续采样N次，剔除其zui大值和zui小值，HBM传感器再求余下N-2个采样的平均值。显然，这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰。
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