วิธี การ ที่ ใช้ ได้ จริง ใน การ กรอง เสียง รบกวน ใน การ อ่าน เครื่อง รับ เสียง: การ ออก แบบ และ การ ทํา ให้ อิ่ม ใจ

ตัวตรวจจับที่ฝังตัวได้นั้น ถูกใช้อย่างแพร่หลายในโปรแกรมต่าง ๆ เพื่อเก็บข้อมูลจากสภาพแวดล้อม อย่างไรก็ตาม การอ่านตัวตรวจจับมักจะมีสัญญาณรบกวน ซึ่งอาจมีผลกระทบต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลได้ การลดการกรองเสียงรบกวนอย่างมีประสิทธิภาพนั้นจําเป็นยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพของเซ็นเซอร์ และทําให้มั่นใจได้ว่า จะวัดค่าได้แม่นยํา

แหล่ง เสียง รบกวน ทั่ว ไป ใน ตัว เครื่อง รับ ที่ ติด ตัว

การ เข้าใจ แหล่ง ที่ มา เหล่า นี้ ช่วย ใน การ เลือก เทคนิค การ กรอง ที่ เหมาะ สม เพื่อ ลด ผล กระทบ ของ มัน.

การกรองข้อมูลเชิงเทคนิคสําหรับการลดจุดรบกวนบนภาพ

มี หลาย วิธี ที่ ใช้ เพื่อ กรอง เสียง รบกวน จาก ข้อมูล ของ เครื่อง รับ.

ตัวกรองค่า เฉลี่ย ของการย้าย

เทคนิคง่ายๆ นี้คํานวณค่าเฉลี่ยของ จํานวนการอ่านล่าสุด ทําให้ความผันผวนในระยะสั้นเรียบลง

ตัวกรองสื่อ

มัธยฐานตัวกรองแทนที่จุดข้อมูลแต่ละจุด ด้วยมัธยฐานของจุดใกล้เคียง การลบเสียงรบกวนและเสียงที่หุนหันพลันแล่น

ตัวกรอง Kalman

ตัวกรอง Kalman เป็นอัลกอริทึมที่ซ้ําเติม ที่ประมาณสถานะของระบบจริง โดยการจําแนกค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดกําลังสอง

การ พิจารณา อย่าง ถี่ถ้วน

เมื่อใช้การกรองเสียงในระบบที่ฝังตัว ให้พิจารณาถึงพลังงานในการประมวลผล, ข้อจํากัดหน่วยความจํา และความต้องการตามเวลาจริง อัลกอริทึมและรหัสที่มีประสิทธิภาพเป็นองค์ประกอบสําคัญสําหรับการกรองอย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องประนีประนอมระบบ

สรุปวิธีการกรอง

• [FLT: 0]. ความถี่เฉลี่ย: เรียบและมีประสิทธิภาพในการลดเสียงรบกวนอย่างสุ่ม
• [FLT: 0] ตัวกรอง Median: ดีสุดสําหรับการตัดเสียงรบกวนและเสียงรบกวนที่ผิดปกติ
• [FLT: 0]. ตัวกรอง Kalman: เหมาะกับระบบไดนามิคที่มีโมเดลที่คาดเดาได้