Що таке фільтр Баттерворта?

Що таке фільтр Баттерворта?

У мене є вихідні дані датчиків прискорення X, Y, Z, які мені потрібні, щоб згладити їх від шуму. Я читав, що фільтр Баттерворта є одним із найбільш підходящих для конкретного виду роботи, над яким я працюю.

Чи застосовується цей фільтр безпосередньо для необроблених даних (домен амплітуди часу) чи мені потрібно перевести дані в домен амплітуди частоти (за допомогою FFT)?

Чи є IIR якийсь фільтр Баттерворта?

Що я роблю з результатом цього фільтра? Чи помножую це на мої дані, щоб відфільтрувати їх?

Це .... це зміст більшості семестру з цифрової обробки сигналів. Ви сказали: "Я знайшов [книгу з обробки сигналів], але це книга на 700 сторінок з великою кількістю математики". Ну так. Ласкаво просимо до цифрової обробки сигналів.

Тоді ви сказали: "Я просто очікував якоїсь відповіді на манекенів". Гаразд, Вікіпедія каже, що це тип фільтра, "призначений для того, щоб частотна характеристика була максимально плоскою в пропускній смузі. Також вона називається фільтром максимальної плоскої величини".

Дизайн фільтра, як правило, робиться в області частоти / Laplace . Якщо ви хочете щось використовувати, то вам потрібно перетворити назад у часову область. Це дозволить вам залишити безперервний фільтр часу; якщо ви хочете дискретний фільтр часу (ви це робите), то ви б використали дискретне наближення часу .

Фільтр Баттерворта - це лише тип фільтра (існує безліч типів) з певною формою його реакції. У вашій ситуації фільтр Баттерворта буде використовуватися як фільтр низьких частот (LPF) для відключення більш високих частот, що містять шум. Фільтр може бути реалізований або на зразках часової області, або на частотній області (після FFT), але якщо ви хочете швидко використовувати дані, вам, ймовірно, потрібно обробити їх у часовій області. Ви правильно посилаєтесь на IIR (нескінченна імпульсна реакція - інший варіант - FIR або Кінцевий імпульсний відповідь). Існують фільтри, які побудовані у вигляді серії «відводів» (або «ваг»), які множать на даний зразок і ряд попередніх зразків, потім підсумовують і усереднюють. Вам потрібно буде трохи дізнатися про реалізацію FIR / IIR фільтра низьких частот, щоб обчислити значення крана, щоб забезпечити відсікання вище частоти сигналу (але досить низького, щоб зменшити шум). Це може здатися складним, тому ось простий приклад фільтра на основі "натискання" - додайте даний зразок до попереднього 4 і розділіть на 5. Вихід цього фільтра є низькопрохідним, оскільки це просто ковзаюча середня величина - всі значення крана просто "1". Наступним вашим кроком є ​​.... перевірте, як запровадити просто низькопрохідний фільтр FIR, і спробуйте його реалізувати! Удачі :) тому що це просто ковзаюча середня величина - всі значення крана просто "1". Наступним вашим кроком є ​​.... перевірте, як запровадити просто низькопрохідний фільтр FIR, і спробуйте його реалізувати! Удачі :) тому що це просто ковзаюча середня величина - всі значення крана просто "1". Наступним вашим кроком є ​​.... перевірте, як запровадити просто низькопрохідний фільтр FIR, і спробуйте його реалізувати! Удачі :)

Використовуйте фільтр як шумовий затвор. Ваш сигнал або дані з фазою, поверненою фазою, призведе до того, що фільтр по черзі приводить в дію vca. Оригінальний сигнал передається через фільтр власне. Тоді ви врівноважите різницю в амплітуді або фазі одного або обох сигналів для видалення шуму. У мене є найменший буфер і час затримки, я думаю. Це також в апаратній анології, цифровій або програмуванні? Чи в першу чергу не повинно бути шуму? Потоки вводу-виводу або це тип крана? Може, заглянути в щось без перехресних розмов.Фортран? Поверніться до обладнання, щоб побачити, як він працює з вашими ... даними?