本文目录导读：
随着现代工业自动化程度的不断提高，地中平台秤作为重要的计量设备，其精度和稳定性对生产过程的顺利进行具有重要意义，在实际应用过程中，地中平台秤易受到各种噪声干扰，导致测量结果出现偏差，为了提高地中平台秤的测量精度，本文针对其数字滤波算法进行研究，以优化算法性能，提升测量精度。
地中平台秤作为一种重要的计量设备，广泛应用于工业生产、仓储物流等领域，其测量精度直接影响着生产过程的质量和效率，在实际应用中，地中平台秤受到多种噪声干扰，如温度、湿度、振动等，使得测量结果出现偏差，研究地中平台秤的数字滤波算法具有重要的实际意义。
地中平台秤数字滤波算法研究
1、常规数字滤波算法
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常规数字滤波算法主要包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等，针对地中平台秤的噪声特点，本文选取了低通滤波器和带通滤波器进行优化。
（1）低通滤波器：低通滤波器允许低频信号通过，抑制高频噪声，本文采用一阶惯性滤波器（First-order Invariant Filter，FIF）对地中平台秤的测量数据进行滤波，FIF算法简单，易于实现，且在抑制高频噪声方面效果较好。
（2）带通滤波器：带通滤波器允许特定频率范围内的信号通过，抑制其他频率范围的噪声，本文采用巴特沃斯带通滤波器（Butterworth Band-pass Filter，BPF）对地中平台秤的测量数据进行滤波，巴特沃斯带通滤波器具有通带平坦、阻带衰减快的特点，适用于地中平台秤的噪声抑制。
2、算法优化与性能提升
（1）自适应滤波算法：自适应滤波算法能够根据噪声特点自动调整滤波器参数，提高滤波效果，本文采用自适应线性神经元网络（Adaptive Linear Neuron Network，ALNN）对地中平台秤的测量数据进行滤波，ALNN算法具有自适应性、鲁棒性等优点，能够有效抑制噪声干扰。
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（2）小波变换滤波算法：小波变换是一种时频局部化分析工具，具有多尺度分解、时频局部化等特点，本文采用小波变换对地中平台秤的测量数据进行滤波，通过小波变换分解，提取信号的低频成分，抑制高频噪声干扰。
实验与分析
1、实验数据
本文选取某型号地中平台秤的测量数据作为实验数据，数据包括正常测量数据和添加噪声后的测量数据。
2、实验结果与分析
（1）常规滤波算法对比：通过对比低通滤波器、带通滤波器、自适应滤波算法和小波变换滤波算法的滤波效果，发现小波变换滤波算法在抑制噪声方面具有明显优势。
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（2）滤波效果对比：将滤波后的测量数据与原始数据对比，发现滤波后的数据稳定性更高，误差更小。
本文针对地中平台秤的数字滤波算法进行研究，通过优化滤波算法，提高了地中平台秤的测量精度，实验结果表明，小波变换滤波算法在抑制噪声方面具有明显优势，能够有效提高地中平台秤的测量精度，可以进一步研究其他新型滤波算法，以进一步提升地中平台秤的测量性能。
标签： #地中平台秤的数字滤波算法研究
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