Signal filtering은 소음을 제거하고 데이터 정확도를 향상시키기 위해 내장된 센서 데이터 처리에 필수적입니다. 필터링 매개 변수의 Proper 계산은 신뢰할 수 있는 센서 읽기 및 시스템 성능을 보장합니다. 이 문서는 이러한 매개 변수를 효과적으로 결정하기 위한 핵심 단계에 대해 설명합니다.

Signal Filtering에 대한 이해

필터링은 원하는 구성 요소를 강조하고 원치 않는 잡음을 억제하는 신호를 수정합니다. 일반적인 필터는 낮은 패스, 고수, 밴드 패스 및 밴드 스톱 필터를 포함합니다. 오른쪽 필터를 선택하면 센서 데이터와 소음 특성의 본질에 따라 다릅니다.

필터 컷오프 주파수

차단 빈도는 필터가 신호를 감쇠하기 위하여 시작되는 경계를 정의합니다. 이를 산출하기 위하여, 감지기 자료의 빈도 스펙트럼을 지배하는 지배적인 신호 및 소음 빈도를 검출하기 위하여 분석하십시오. 차단은 소음을 감소시키기 위하여 중요한 정보를 보존하기 위하여 원한 신호의 가장 높은 빈도를 넘어야 합니다.

필터 주문 및 계수

필터 주문은 필터의 롤 오프의 가파른을 결정합니다. 더 높은 주문은 날카로운 컷오프를 제공하지만 단계 왜곡을 도입 할 수 있습니다. 표준 공식 또는 필터 설계 도구를 사용하여 주문 및 원하는 컷오프 주파수 및 시스템 제약을 기반으로 계수를 계산합니다.

예: 낮은 패스 필터 계산

센서 데이터를 공급하는 것은 1000 Hz의 샘플링 속도가 있으며 관련 신호 주파수는 50 Hz 이하입니다. 낮은 패스 필터를 설계하려면 60 Hz에서 절단 주파수를 설정합니다. 주문 4의 버터워 필터를 사용하여 정상화 된 컷오프 주파수를 60 / 500 (Nyquist frequency)로 계산하여 0.12과 동일합니다. 필터 설계 도구를 사용하여 구현을위한 계수를 얻을 수 있습니다.