基于CW32的仪表精度测量实现(二):不同的信号采用的滤波算法

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cathy 发布于:周二, 07/16/2024 - 17:56 ,关键词:

1.低频信号

对于低频信号可以采用低通滤波器滤波,低通滤波器的主要功能是允许低频信号通过,同时抑制高于某个特定截止频率的高频信号。低通滤波可以简单的认为:设定一个频率点,当信号频率高于这个频率时不能通过。

低通滤波原理:

电感元件在电路中对高频信号起到阻碍作用,却让低频信号顺畅通过,而电容元件则恰恰相反,它对低频信号构成障碍,却为高频信号提供了通道。利用电感元件构成的滤波器,或是通过电容元件接地的滤波器,对低频信号的衰减远小于高频信号,这种特性使得它们被称为低通滤波器。

下面是最简单的低通滤波器,它由电阻和电容元件构成,当输入信号Vin中频率低于特定截止频率的信号加到电路中时,由于C的容抗很大而无分流作用,所以这一低频信号经R输出。当Vin中频率高于特定截止频率时,因C的容抗已很小,故通过R的高频信号由C分流到地而无输出,达到低通的目的。
截止频率:fc=1/(2πRC),其中fc是截止频率,R是电阻的阻值,C是电容量。

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例如:我们通过创建一个包含1.2 Hz、9 Hz和12 Hz正弦波的合成信号,并添加了一些噪声。然后使用巴特沃斯低通滤波器截止频率为 3.667 Hz的波形,我们通过软件生成了两个子图,一个用于展示频率响应,另一个用于展示时间域内的信号。第一个子图显示了滤波器对不同频率的响应。从图中可以看出,滤波器在截止频率 3.667 Hz 附近开始衰减信号,并且在 15.0 Hz(奈奎斯特频率)之前衰减到非常低的值。这意味着所有高于 3.667 Hz 的频率,尤其是远高于该频率的成分,都被滤波器去除或显著减弱。

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2.高频信号

高频信号是指在单位时间内具有较高振荡频率的信号。例如,在音频领域,人耳能听到的声音频率范围大约在20 Hz到20 kHz之间,因此超过20 kHz的信号就被认为是高频信号。

高频信号则需要使用到高通滤波器进行滤波。它可以对低频信号起到阻碍作用,却让高频信号顺畅通过。

最简单的高通滤波器是“一阶高通滤波器”,它由一个电容器(C)和一个电阻器(R)串联组成,如下图所示。

例如:当频率低于截止频率 fc的信号输入这一滤波器时,由于C的容抗很大而受到阻止,输出减小,且频率愈低输出愈小。当频率高于截止频率 fc的信号输入这一滤波器时,由于C容抗已很小,故对信号无衰减作用,这样该滤波器具有让高频信号通过,阻止低频信号的作用。截止频率 fc可以用以下公式计算:

Fc=1/(2πRC)。

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3.特定频率的信号

特定频率的信号是指具有明确频率成分的信号,这个频率成分可以是单一的或一组离散的频率。这类信号在许多科学和工程领域中都非常常见,它们可以是自然产生的,也可以是人为生成的。例如从脑电图(EEG)或心电图(ECG)中提取特定频率的信号等等。

针对特定频率的信号,通常使用带通滤波器(Bandpass Filter, BPF)来提取或处理这些信号。带通滤波器允许一定频率范围内的信号通过,同时抑制该范围之外的频率成分。

例如:我们使用巴特沃斯带通滤波器,并用它来滤波一个合成的信号。合成信号由三个不同频率(50 Hz、120 Hz和200 Hz)的正弦波组成,并添加了高斯白噪声。通过该滤波器,我们设置了低截止频率为50 Hz,高截止频率为200 Hz。这意味着滤波器允许通过的信号频率范围是50 Hz到200 Hz之间。从而我们可以得到原始信号和滤波后信号的频谱图和波形图。

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4.时间序列信号

时间序列信号是一种随时间变化的信号,它记录了在连续时间点上的数据值。这些信号在许多领域都有应用,包括但不限于金融、气象学、生物学、工程学等。

移动平均滤波用于平滑时间序列信号并降低信号中的噪声。在移动平均滤波中,对信号的若干个连续采样值进行平均计算,将该平均值作为滤波后的输出值,从而实现信号的平滑处理。例如传感器信号处理、金融数据分析、网络数据传输等领域。

原始信号是一个包含6个整数值的数组[3, 5, 2, 6, 9, 1],设置窗口大小为3,对每个数据进行归一化权重,从而得到新的波形,波形图如下所示:

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