임베디드 센서 읽기에서 노이즈 필터링을위한 실용적인 방법 : 디자인 및 구현

평균을 올리기: 임의 노이즈를 감소시키기 위해 간단하고 효과적인.
Median Filter: 의외 소음과 아웃리에 제거에 가장 적합.
Kalman Filter: 예측 가능한 모델과 동적 시스템에 적합.

임베디드 센서는 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 센서 읽기는 종종 데이터의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 소음을 포함합니다. 효과적인 소음 필터링 방법을 구현하는 것은 센서 성능을 향상시키고 정확한 측정을 보장합니다.

내장된 센서의 일반적인 소음 소스

센서 소음은 전자 방해, 환경 조건 및 인허가 센서 제한을 포함하여 여러 소스에서 시작 할 수 있습니다. 이러한 소스를 이해하는 것은 적절한 필터링 기술을 사용하여 효과를 완화하는 데 도움이됩니다.

센서 데이터에서 소음을 필터링하는 데 몇 가지 방법이 사용됩니다. 선택은 특정 응용 프로그램, 센서 유형 및 소음 특성에 따라 다릅니다.

이 간단한 기술은 최근의 읽기 세트 수의 평균을 계산하고, 단기 변동을 부드럽게.

미디어 필터는 이웃점의 미디어 포인트를 가진 각 데이터 포인트를 대체하고, 효과적으로 아웃렛 및 임펄스 잡음을 제거.

Kalman 필터는 시스템의 진정한 상태를 추정하는 재큐브 알고리즘으로, 소음이 있는 동적 시스템에 적합한 사각형 오류의 의미를 최소화합니다.

임베디드 시스템에서 소음 필터링을 구현할 때, 처리 전력, 메모리 제약, 실시간 요구 사항을 고려하십시오. 효율적인 알고리즘 및 최적화된 코드는 시스템 성능이 뛰어나지 않고 효과적인 필터링에 필수적입니다.