如何保证功率计里的数据稳定

警匪片里经常看到这样的场景，在手q前装一个消音器，就能把声音降低，使其他人听不到动静。其实测试设备里也有类似消音器的功能，只不过消除的不是声音，而是信号噪声或信号波动。

测试需求

功率计等测量仪器测试的电压、电流、功率等数据一般都是有效值或平均值，一般情况下，只要被测信号比较干净稳定，那么数据结果就会比较稳定，不会存在波动。但是在很多场合下，或是因为信号存在高频噪声，或是因为信号受负载影响存在波动，都会导致测试的数据存在波动，无法得到稳定数据，这就给工程师带来了麻烦，如果工程师存在选择恐惧症，那么会在这些波动的数据中纠结很久了。

解决办法

一旦出现数据波动的情况，我们该如何解决呢？其实方法还是有不少的，比如延长测试时间，假设原来的测试时间是1s，那么可以把时间延长到5s甚至10s，时间延长了数据必然会更加稳定。但是时间延长后带来的问题就是同样的时间内测得的数据点数变少，假如一份报告测试的数据点数一定的话，那么测试时间就会延长数倍以上，这在很多场合是无法接受的。

那么除了延长时间之外，还有没有其他解决办法呢？显然是有的。那就是功率计里的平均功能。平均功能是对采样数据执行平均处理，能直接支持平均处理的测量功能有：U、I、P、S、Q等值。平均处理包括指数平均和移动平均两种处理方式，下面介绍两种方式的区别和应用。

首先我们来列一个表格：

指数平均

选择指数平均法，用户可设定衰减常数对电压或电流有效值、有功功率的瞬时值（采样数据）进行指数平均，去除被测量的高频成分。其中衰减常数可以手动设置，衰减常数设置值越大测量值越稳定，对输入变化的响应速度也就越慢，也就是说测量延迟会相应变长。该平均法常用于信号中存在高频信号，通过设定衰减常数减小高频信号对数据的干扰，公式如下：

移动平均

移动平均法，用户可设定移动个数对电压或电流有效值、有功功率的瞬时值（采样数据）进行移动平均，其原理是采集N个信号之后对这些数据求平均，其中移动个数N可以手动设置，移动个数设置值越大测量值越稳定，同样对输入变化的响应速度也就越慢，该平均方法多用于信号本身存在波动的情况，比如因负载波动导致信号本身波动，就建议用移动平均，移动平均公式如下：

总结

我们测试的时候一定会遇到数据不稳定的情况，数据不稳定的原因可能有多种，比如高频干扰、负载波动、低频突变等，遇到这些问题的时候不要慌张，不是仪器测试不准，而是我们要用合适的方法去测试，这样才能保证测试结果稳定准确，才不会出现选择恐惧症。