python 数字 split python 数字信号处理

python 数字滤波

做嵌入式开发，经常需要通过逻辑分析仪对数字信号进行数据分析。如果信号源附近有强干扰源，并且逻辑分析仪滤波效果不好的话，获取到的数字信号，经常带有一些“毛刺”，这些“毛刺”信号根据干扰的强弱不同，持续时间可能会由几纳秒到几百纳秒不等。尝试过在数字口加电容进行硬件滤波，电容加得太小，滤波不干净；电容加得太大，信号失真严重。

通过观察逻辑分析仪获取到的波形可以看到，干扰信号一般是在信号跳变之后的一小段时间内出现（这是我所遇到的信号的情况），如下图1所示信号由低变成高，2us内，都是干扰信号。实际上前面2 us内的电平信号应该是高电平。软件滤波的目的，就是要将干扰信号还原成它原来的电平。

先将逻辑分析仪获取到的数据，转成csv格式的文件，命名为src_data.csv。src_data.csv 文件记录的是每个信号跳变瞬间的时间和对应的电平状态（0或1），如下图2为src_data.csv的格式。

如果没有逻辑分析仪，也可以通过将其他途径获取到的数据，以类似的格式保存。
实现算法：
1. 将信号产生的时间，转换成统一的计时单位。
2. 截取每一个信号周期内高电平和低电平所占的时间。并按照信号产生的顺序，依次存放在同一个列表（信号描述表）中。
3. 遍历一遍信号描述列表，把小于xxns的低电平都认为是干扰信号。把这个低电平持续的时间，加到上一个高电平持续的时间里，并把这个低电平从列表中去掉。
4. 遍历一遍信号描述表，把可能连续出现的连续相同电平合并。此时，信号描述表中的元素，都是按照高低高低这样的排列。