信号フィルタリングは、騒音を除去し、データの精度を向上させるために、組み込みセンサーのデータ処理で不可欠です。 パラメータをフィルタリングする適切な計算により、信頼性の高いセンサーの読み取りとシステム性能が保証されます。 この記事では、これらのパラメータを効果的に決定するための重要な手順について説明します。

シグナルフィルタリングの理解

フィルタリングは、目的のコンポーネントを強調し、不要なノイズを抑制する信号を変更することを含みます。 一般的なフィルタには、ローパス、ハイパス、バンドパス、およびバンドストップフィルタが含まれます。 適切なフィルタを選択すると、センサーデータとノイズ特性の性質によって異なります。

フィルターカットオフ周波数を決定する

カットオフ周波数は、フィルタが信号を減衰する境界を定義します。これを計算するには、センサーデータの周波数スペクトルを分析し、優位信号とノイズ周波数を特定します。カットオフは、ノイズを削減しながら重要な情報を保存するために、目的信号の最高周波数を超えて設定する必要があります。

フィルターの注文と係数の計算

フィルターの順序は、フィルタのロールオフの急な状態を決定します。より高い注文は、よりシャープな切断を提供しますが、フェーズの歪みを導入するかもしれません。 目的の締切りの頻度とシステム制約に基づいて、注文と係数を計算するために、標準式またはフィルタ設計ツールを使用してください。

例:低パスフィルタ計算

センサーデータに1000Hzのサンプリング速度があり、関連する信号周波数は50Hz以下です。 低パスフィルタの設計には、60Hz前後のカットオフ周波数を設定します。 注文4のバターワースフィルタを使用して、正規化のカットオフ周波数を60 / 500(Nyquist周波数)として計算します。 実装のための係数を得るためにフィルタ設計ツールを使用します。