Che cos'è un filtro Butterworth?

Che cos'è un filtro Butterworth?

Ho dati grezzi del sensore di accelerazione X, Y, Z di cui ho bisogno per eliminarli dal rumore. Ho letto che un filtro Butterworth è uno dei più appropriati per il tipo specifico di lavoro a cui sto lavorando.

Tale filtro viene applicato direttamente sui dati non elaborati (dominio dell'ampiezza temporale) o devo tradurre i dati nel dominio dell'ampiezza della frequenza (utilizzando FFT)?

IIR è un qualche tipo di filtro Butterworth?

Cosa faccio con il risultato di quel filtro? Devo moltiplicarlo sui miei dati per filtrarli?

Questo .... questo è il contenuto della maggior parte di un semestre sull'elaborazione del segnale digitale. Hai detto: "Ho trovato [un libro sull'elaborazione del segnale], ma è un libro di 700 pagine con molta matematica". Beh si. Benvenuti nell'elaborazione del segnale digitale.

Quindi hai detto: "Mi aspettavo solo una specie di risposta per i manichini". Va bene, Wikipedia afferma che è un tipo di filtro "progettato per avere una risposta in frequenza il più piatta possibile nella banda passante. Viene anche chiamato filtro di magnitudo massimamente piatto".

La progettazione del filtro viene in genere eseguita nel dominio frequenza / Laplace . Se vuoi qualcosa che puoi usare, devi riconvertirlo nel dominio del tempo. Ciò ti lascerebbe con un filtro temporale continuo; se si desidera un filtro temporale discreto (lo si fa), si utilizzerà un'approssimazione temporale discreta .

Un filtro Butterworth è solo un tipo di filtro (ce ne sono molti tipi) con una forma particolare alla sua risposta. Nella tua situazione, un filtro Butterworth verrebbe usato come filtro passa-basso (LPF) per tagliare le frequenze più alte che contengono rumore. Il filtro può essere implementato su campioni nel dominio del tempo o nel dominio della frequenza (dopo FFT), ma se si desidera utilizzare rapidamente i dati, probabilmente è necessario elaborarli nel dominio del tempo. Ti riferisci correttamente a IIR (risposta all'impulso infinita - un'altra opzione è FIR o Impulse Response finita). Ci sono filtri che sono costruiti come una serie di "tocchi" (o "pesi") che vengono moltiplicati per il presente campione e una serie di campioni precedenti, quindi sommati e mediati. Dovrai imparare qualcosa sulle implementazioni FIR / IIR di un filtro passa-basso per calcolare i valori di tocco per darti un limite superiore alla frequenza del tuo segnale (ma abbastanza basso da eliminare il rumore). Questo potrebbe sembrare complicato, quindi ecco un semplice esempio di filtro basato su 'tap': aggiungi il campione presente al precedente 4 e dividi per 5. L'output di quel filtro è un passa basso, perché è semplicemente una media mobile - tutti i valori di tocco sono semplicemente "1". Il tuo prossimo passo è .... scopri come implementare un filtro FIR semplicemente passa-basso e prova a implementarlo! In bocca al lupo :) perché è semplicemente una media mobile - tutti i valori di tap sono semplicemente "1". Il tuo prossimo passo è .... scopri come implementare un filtro FIR semplicemente passa-basso e prova a implementarlo! In bocca al lupo :) perché è semplicemente una media mobile - tutti i valori di tap sono semplicemente "1". Il tuo prossimo passo è .... scopri come implementare un filtro FIR semplicemente passa-basso e prova a implementarlo! In bocca al lupo :)

Utilizzare un filtro come noise gate. Il tuo segnale o i tuoi dati con questa fase invertita guideranno il filtro, il filtro a sua volta guida un VCA. Il segnale originale viene passato attraverso il filtro corretto. Quindi bilancerai la differenza di ampiezza o fase di uno o entrambi i segnali per rimuovere il rumore. Questo ha il minor tempo di buffer e ritardo penso. Anche questo è in hardware anolog, digitale o di programmazione? In primo luogo non dovrebbe esserci rumore? Stream IO o è un tipo di tocco? Forse cercare qualcosa senza parlare in modo incrociato. Fortran? Torna al tuo hardware per vedere come funziona con i tuoi ... dati?