海绵密度测试仪的数据滤波算法：如何从波动曲线中提取有效值

一、波动根源解析

海绵密度测试数据波动源于样品、环境和设备三方面因素。样品特性差异是主因，海绵孔隙分布不均导致探头接触不同位置时信号传导有别；环境干扰如震动、气流影响探头稳定性；设备信号噪声则来自传感器捕捉信号时混入的电子干扰。这些波动并非真实密度变化，需通过滤波算法提取有效值。

二、滤波算法核心原则

滤波旨在保留有用信号、剔除干扰，关键是避免过度滤波导致数据失真。有用信号是曲线整体趋势，干扰信号为高频小幅波动。算法通过平滑处理实现去噪，但需根据海绵特性与测试场景选择合适算法，平衡“去噪” 与 “保真”。

三、常见滤波算法及应用

滑动平均滤波：适用于规律波动场景，通过设定滑动窗口计算局部平均值平滑曲线。窗口在数据段上滑动取平均，静态测试取稳定段均值，动态扫描取关键位置数值作为有效值，操作简单但抗跳变能力弱。

加权平均滤波：根据数据可信度分配权重，近期、波动小的数据权重高。适用于动态测试，能实时跟随趋势，降低突发干扰影响，使提取的有效值更贴合当前真实密度。

中位值滤波：用于抵御极端干扰，将数据排序后剔除最大最小值，取中间值作为有效数据。常与滑动平均结合，兼顾去除极端值与平滑小幅波动。

四、有效值提取准则

提取有效值需遵循两大原则：一是贴合样品特性，根据海绵均匀程度调整滤波强度；二是匹配测试目的，整体密度检测取曲线均值，局部差异检测取对应区域数值。确保结果既排除干扰，又保留密度差异信息，为质量判定提供可靠依据。

审核编辑 黄宇