Виявлення та розрахунок піку в реальному часі та пік


9

У мене є сигнал, який я беру на вибірку в 500 кГц. Я намагаюся виявити зростання, падіння та пік вхідних даних. Основа піку могла бути на 250 у.е. або 2,5 мс, амплітуда може бути на 6 дБ або 15 дБ над підлогою шуму. На жаль, я не маю гарного snr. Рівень постійного струму сигналу не є постійним, але рухається набагато повільніше, ніж компонент змінного струму.  

У момент прийняття рішення мені потрібно знати схил підйому і падіння. Це складна система в режимі реального часу, і мені дійсно потрібно прийняти рішення в 100usec після того, як нахил вниз знизиться до рівня постійного струму. 

Я шукаю пропозиції, як я можу ефективно реалізувати гідний алгоритм.  

В даний час я роблю середнє значення (останні 25 точок даних додано разом) і намагаюся виявити тенденцію. Як тільки я виявляю тенденцію вгору, я починаю шукати тенденцію вниз і, як тільки це роблю, я збираю, можливо, ще 50 зразків і починаю обчислювати. 

Шум тепер легко вкручує цей алгоритм, звідси і питання. 

Оновити

На користь інших, я закінчив впроваджувати Ковзну Середню, а потім інтегратор. Середнє значення за останні 64 дані досить згладжене, але втрачено зростало до певної міри, інтегруючи останні 8 значень, отриманих назад підйом, і я просто шукаю підвищення та падіння, пізніше я зробив лінійну регресію для схилу. Працює нормально, не чудово, але добре.


Чи можете ви розмістити графік послідовності даних, на якому не працює ваш поточний алгоритм?
Джим Клей

Робити подібні речі, незважаючи на значний шум, досить складно. Пропозиція Хуанчо про диференціатор, ймовірно, хороша.
Даніель Р Хікс

Відповіді:


5

Слід почати з обмеженого діапазону (еквівалентний диференціатору, за яким слід фільтр низьких частот). Диференціатор усуне тенденцію низьких частот і різко реагує на ваші вершини та схили. Низькочастотний компонент видалить шум за межі частоти відсічення.

Ви повинні спроектувати свою частоту обрізання так, щоб ви отримували чисті імпульси для своїх схилів.

Позитивні нахили сповільнюватимуться як позитивні імпульси; негативні нахили як негативні імпульси, а пік буде відповідати нульовому переходу між позитивним і негативним.

Цей тип фільтра зазвичай реалізується як фільтр FIR. Кількість зразків для вашого фільтра буде залежати від ваших обмежень у реальному часі, різкості на частоті відсічення та самої частоти відсічення.


Я не дуже добре розбираюся з DSP. Чи можете ви вказати мені на можливу реалізацію? Виходячи з вашої відповіді та моїх обмежених знань, я думаю, що посилання ( holoborodko.com/pavel/numerical-methods/numerical-derivative/… ) робить саме те, що ви згадуєте. Якби я використовував такий підхід, я не знаю 1) Як визначити мої частоти? 2) Як вибрати коефіцієнти фільтра?
Ktuncer

Також наступне посилання вирішує подібну проблему і містить хорошу купу посилань. dsprelated.com/showmessage/123740/1.php
Ktuncer
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.