High pass filter 0.01 Hz สำหรับ EEG ที่ลอยช้า

ฉันกำลังพยายามสร้างตัวกรอง pass pass สูงสำหรับชุดข้อมูล electroencephalographic (EEG) เพื่อที่จะกำจัด drifts ที่ช้ามาก ๆ อย่างไรก็ตามความถี่ประมาณ 0.3 Hz มีความสำคัญมากสำหรับการวิจัยข้อมูลเหล่านี้ให้บริการ

ฉันใช้ Matlab และฉันลองทำสิ่งต่าง ๆ ดูเหมือนว่าการลดทอน dB ที่ต่ำมากซึ่งมี 3 dB นั้นใช้ได้กับตัวกรอง FIR ตัวอย่างเช่นฉันใช้ที่:

h=fdesign.highpass('Fst,Fp,Ast,Ap',0.005,0.01,3,1,250); % i needed to cut 
d=design(h,'butter');
fvtool(d)

อย่างไรก็ตามตัวกรองนี้ทำ dc ดริฟท์ที่จุดเริ่มต้นของข้อมูลและฉันจะไม่ต้องการหลวมดาต้าพอยน์แรกเหล่านี้

ฉันได้อ่านหน้าเว็บของคุณแล้วว่าแนวคิดที่ฉลาดคือการออกแบบตัวกรองสัญญาณความถี่ต่ำซึ่งต่อมาฉันจะลบข้อมูลจริงออก ฉันใช้ตัวกรอง Equiripple และทำงานได้ แต่ยกลิฟท์พื้นฐาน ฉันไม่ต้องการเรียกใช้การเอาออกโดยเฉลี่ยตอนนี้อยู่ในขั้นตอนต่อไปในโปรโตคอลการวิเคราะห์

ข้อเสนอแนะใด ๆ

$t=0$

$N$$N$$N$$g(t)=g(-t)=f(t)$$N$ ตัวอย่างของเอาต์พุตและการชน DC ควรจะหายไปอย่างหวัง

$t=0$

ดูฟังก์ชั่นตัวกรอง มันให้การตอบสนองเป็นศูนย์และตอบสนองขั้นตอนที่สมบูรณ์แบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณสมบัติการตอบสนองขั้นตอนของตัวกรองตัวกรองอาจแก้ไขปัญหาของคุณ

ฉันทำเคล็ดลับที่คุณ rtollert อธิบายและคิดว่ามันเป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถทำได้

หากคุณไปตามเส้นทางของการสุ่มตัวอย่างอย่างต่อเนื่อง / การชดเชยฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพอาจทำให้คุณสนใจDC blockersตามที่อธิบายโดย Randy Yates และ Richard Lyons ใน dsp Tips & Tricks มีนาคม 2551

ฉันลองบางสิ่งที่ใช้งานได้ดีกับเครื่องขยายเสียงที่ระบุ รหัส MATLAB อยู่ที่นี่: https://sites.google.com/site/marialstavrinou/home/dc-offset-removal-filter-in-matlab

คุณไม่สนใจค่า DC ที่แน่นอนใช่ไหม

ทำไมไม่เพิ่มออฟเซ็ตสแตติกเข้ากับข้อมูลของคุณเพื่อให้จุดข้อมูลแรกเป็นศูนย์?

แน่นอนว่าคุณจะต้องเพิ่มออฟเซ็ตลงในดาต้าพ้อยท์ทุกตัว แต่มันจะหลีกเลี่ยงปัญหาการตอบสนองขั้นตอนใหญ่ที่คุณมีกับตัวกรอง

ตัวกรองเริ่มต้นอย่างมีประสิทธิภาพถึงศูนย์ ดังนั้นเมื่อข้อมูลของคุณเริ่มต้นตัวกรองจะเห็นบันไดใหญ่จากศูนย์ถึงระดับ DC ใด ๆ ที่คุณมี

เพียงเพิ่มออฟเซ็ตเพื่อลบขั้นตอน

ทำไมไม่ลองลบโดยเฉลี่ยล่ะ? ขั้นตอนต่อมาที่ทำ "อีกครั้ง" จะไม่มีผลกระทบ (มันจะทำให้ค่าศูนย์ลดลง)