คำถามติดแท็ก filter-design

ดังนั้นในขณะที่ตอบวิธีออกแบบตัวควบคุม PI สำหรับระบบที่ล่าช้าในการสั่งซื้อครั้งแรก (คำถามที่นี่ ) นี่คือสมการลูปปิดกับระบบควบคุม: GC(s)=KT(1−sT)(s)s3+(1T+a−KKp)s2+(aT+KKPT+KI)s+KKITGC(s)=KT(1−sT)(s)s3+(1T+a−KKp)s2+(aT+KKPT+KI)s+KKIT G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} คำถาม:คุณจัดการกับ normalizing ตัวเศษในฟังก์ชั่นการถ่ายโอนวงปิดของคุณได้อย่างไรเมื่อตัวกรองไม่เสถียร? (ขั้วบน RH ของเครื่องบิน) โดยทั่วไปแล้วคุณจะแนะนำตัวกรองก่อนตัวควบคุมที่ทำ: 1KT(1−sT)(s)1KT(1−sT)(s) \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} เพื่อทำให้ปกติตัวเศษ แต่ตัวกรองนั้นไม่เสถียรเนื่องจากคำว่า: ไม่แน่นอนสำหรับการตอบสนองขั้นตอนซึ่งจะสร้างปัญหาการตระหนักถึงระบบที่ทุกคน1(1−sT)1(1−sT) \frac{1}{(1-sT)} วิธีหนึ่งที่ฉันคิดเกี่ยวกับการจัดการกับสิ่งนี้คือการคูณมันด้วยคอนจูเกตที่ซับซ้อน (1+sT)(1+sT)(1+sT)(1+sT) \frac{(1+sT)} {(1+sT)} แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับข้อดีของมัน

16 filters  filter-design  transfer-function  analog  control-systems 

ฉันต้องปรับปรุงการมองเห็นของหลอดเลือดดำในภาพมือหลอดเลือดดำหลังในโครงการของฉัน ฉันใช้ตัวกรอง Gabor ที่สมดุลกันสองตัวที่ต่างกันปรับปรุงการมองเห็นเส้นเลือด ธนาคารแรกประกอบด้วยฟังก์ชัน gabor เหล่านี้: Gemk(x,y)=γ2πσ2exp{−12(xθ+γ2y2θσ2)}×(cos(2πf0xθ)−exp(−υ22))Gmke(x,y)=γ2πσ2exp⁡{−12(xθ+γ2yθ2σ2)}×(cos⁡(2πf0xθ)−exp⁡(−υ22))G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\dfrac{\gamma}{2\pi\sigma^2}\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \left(\cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})-\exp(-\dfrac{\upsilon^2}{2})\right) ธนาคารที่สองประกอบด้วยสิ่งเหล่านี้: Gemk(x,y)=exp{−12(xθ+γ2y2θσ2)}×cos(2πf0xθ)Gmke(x,y)=exp⁡{−12(xθ+γ2yθ2σ2)}×cos⁡(2πf0xθ)G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta}) โดยที่คือดัชนีสเกลkคือดัชนีการวางแนวf θคือความถี่ศูนย์ตัวกรองσคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (มักเรียกว่าสเกล), γคืออัตราส่วนกว้างยาวของซองจดหมายเกาส์รูปไข่υคือปัจจัยที่กำหนดการตอบสนอง DC , x θ = ( x cos θ + y sin θ )และy θ = ( - x sin θ + y cos θ )เป็นรุ่นที่หมุนรอบของxmmmkkkfθfθf_\thetaσσ\sigmaγγ\gammaυυ\upsilonxθ=(xcosθ+ysinθ)xθ=(xcos⁡θ+ysin⁡θ)x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)yθ=(−xsinθ+ycosθ)yθ=(−xsin⁡θ+ycos⁡θ)y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)xxxและพิกัดyyy ฉันเขียนรหัสตัวกรองเหล่านี้ใน MATLAB ฉันไม่มีปัญหาในการเขียนโค้ด แต่ฉันไม่เข้าใจความแตกต่างพื้นฐานระหว่างฟังก์ชัน gabor ทั้งสองนี้

16 image-processing  filter-design 

หากตรงตามเงื่อนไขที่สมมาตรตัวกรอง FIR จะมีเฟสเชิงเส้น สิ่งนี้ไม่เป็นความจริงสำหรับตัวกรอง IIR อย่างไรก็ตามสำหรับแอปพลิเคชันใดที่ไม่ดีที่จะใช้ตัวกรองที่ไม่มีคุณสมบัตินี้และสิ่งที่จะเป็นผลกระทบเชิงลบ?

16 filters  filter-design  fir 

ฉันมีรหัสเช่นด้านล่างที่ใช้ตัวกรอง bandpass กับสัญญาณ ฉันเป็น noob ที่ DSP และฉันต้องการที่จะเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังก่อนที่ฉันจะดำเนินการต่อ freqzการทำเช่นนี้ผมต้องการที่จะทราบวิธีการพล็อตการตอบสนองความถี่ของตัวกรองโดยไม่ต้องใช้ [b, a] = butter(order, [flo fhi]); filtered_signal = filter(b, a, unfiltered_signal) ให้ผลลัพธ์ที่[b, a]ฉันจะทำอย่างไร ดูเหมือนว่ามันจะเป็นงานง่าย ๆ แต่ฉันมีเวลาหาสิ่งที่ฉันต้องการในเอกสารหรือออนไลน์ ฉันต้องการที่จะเข้าใจวิธีการทำเช่นนี้โดยเร็วที่สุดเช่นใช้fftอัลกอริทึมเร็วหรืออื่น ๆ

15 matlab  filters  filter-design  bandpass 

ดังนั้นเมื่อไม่นานมานี้เองที่ Bessel ฟิลเตอร์ถึงแม้ว่าจะมีการระบุไว้ในประเภททั่วไปอื่น ๆ มันเป็นลูกบอลที่แปลก ๆ ที่อยู่ใน "คลาส" ที่แตกต่างกันและฉันพยายามเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับมัน การตอบสนองขนาดรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าแสดงถึงการตอบสนองโดเมนความถี่ในอุดมคติสำหรับย่านความถี่เปลี่ยนเป็นศูนย์และตัวหยุดหยุดมีการลดทอนไม่สิ้นสุด ในอีกทางหนึ่งการตอบสนองแบบเกาส์แสดงให้เห็นถึงการตอบสนองโดเมนเวลาที่เหมาะในการที่ไม่มี overshoots เกิดขึ้นในการตอบสนองแรงกระตุ้นและการตอบสนองขั้นตอน การตอบสนองจำนวนมากที่เกิดขึ้นในทางปฏิบัติเป็นการประมาณค่ากับแหล่งข้อมูลอุดมคติเหล่านี้ ดังนั้น ตัวกรอง brickwallจึงสามารถสร้างด้วยฟังก์ชัน sinc และมีคุณสมบัติโดเมนความถี่เหล่านี้: passband แบน ศูนย์หยุด อัตราการหมุนไม่สิ้นสุด / ไม่มีแบนด์การเปลี่ยนแปลง มันไม่ได้เป็นสาเหตุและไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้เนื่องจากหางไม่มีที่สิ้นสุดในทั้งสองทิศทาง มันถูกประมาณโดยตัวกรอง IIR เหล่านี้พร้อมการปรับปรุงโดยประมาณเมื่อคำสั่งซื้อเพิ่มขึ้น: บัตเตอร์เวิร์ ธ (passband แบนสูงสุด) Chebyshev (อัตราการหมุนสูงสุดพร้อม Stopband หรือ passband ripple) รูปไข่ (อัตราการหมุนสูงสุดที่มีตัวหยุดและแถบระลอก passband) Legendre (อัตราการหมุนสูงสุดพร้อม passband แบบ monotonic) เสียนกรองเป็นบิดที่มีฟังก์ชั่นเสียนและมีคุณสมบัติในโดเมนเวลาเหล่านี้: ไม่มีเลยเลยเลย เวลาขึ้นและตกที่น้อยที่สุด …

15 filters  filter-design  gaussian 

แม้ว่าฉันจะมีประสบการณ์ที่แข็งแกร่งในการออกแบบเอนจิ้นเสียง แต่ฉันก็ค่อนข้างใหม่สำหรับขอบเขตของ Digital Filter Design โดยเฉพาะตัวกรอง IIR และ FIR กล่าวอีกนัยหนึ่งฉันพยายามเรียนรู้ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้เกี่ยวกับวิธีการออกแบบตัวกรองและหาสมการความแตกต่าง ฉันเริ่มจากพื้นฐานดังนั้นโปรดอดทนกับฉันอย่างที่ฉันพูดฉันพยายามเรียนรู้ นี่คือคำถามของฉัน: ว่าฉันต้องการออกแบบตัวกรอง low-pass ด้วย cutoff เฉพาะ - พูด 300 Hz อะไรจะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการได้มาซึ่งฟังก์ชั่นการถ่ายโอนทางคณิตศาสตร์และจากนั้นจะได้รับสมการความแตกต่างโดยเฉพาะเพื่อใช้ตัวกรองในแบบฟอร์มโดยตรงและแบบฟอร์มตรง II (หรือ DF-1 เท่านั้นตอนนี้ ... ) ฉันมีความเข้าใจเกี่ยวกับฟังก์ชั่นการถ่ายโอนและวิธีการที่พวกเขาเกี่ยวข้องกับสมการที่แตกต่างจากวัสดุที่ยอดเยี่ยมบางอย่างบนเว็บ แต่น่าเสียดายที่มันบางส่วนสันนิษฐานว่าเป็นความรู้ก่อนหน้าเล็กน้อยดังนั้นมันจึงสับสนกว่า ดังนั้นฉันเดาว่าฉันต้องการตัวอย่างทีละขั้นตอนมากขึ้นซึ่งจะช่วยให้ฉันเชื่อมต่อจุดต่างๆ โดยพื้นฐานแล้วฉันกำลังมองหาความช่วยเหลือเกี่ยวกับการแยกย่อยของกระบวนการเริ่มต้นจากการเลือกความถี่ cutoff ขึ้นไปเพื่อหาสมการผลต่าง ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมมาก ฉันคุ้นเคยกับแนวคิดมากมาย - การตอบสนองแบบแรงกระตุ้น, DFT, คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังฉันเดาว่าฉันต้องการความช่วยเหลืออะไรเพิ่มเติมคือแนวคิดของการแปลง z และการใช้ขั้ว / ศูนย์เพื่อออกแบบฟังก์ชันถ่ายโอนของตัวกรองแล้ว ความถี่ของ cutoff เป็นอย่างไร เล่นทั้งหมดนี้เพื่อรับสมการความแตกต่างในที่สุด …

15 filter-design  infinite-impulse-response  fir 

คำถามของฉันคือถ้าฉันต้องการ high-pass สัญญาณมันเหมือนกับสัญญาณ low-pass และลบมันออกจากสัญญาณหรือไม่? ในทางทฤษฎีมันเหมือนกันหรือไม่? มันเหมือนจริงหรือไม่? ฉันค้นหาแล้ว (ทั้งบน google และ dsp.stackexchange) และฉันพบคำตอบที่ขัดแย้งกัน ฉันเล่นกับสัญญาณแล้วนี่คือผลลัพธ์ ฉันไม่สามารถเข้าใจได้ นี่คือสัญญาณที่มีความถี่การสุ่มตัวอย่างทุกๆสี่วินาที ฉันออกแบบตัวกรองสัญญาณความถี่วิทยุต่ำด้วยคลื่นความถี่ช่วงเปลี่ยนจาก 0.8 mHz ถึง 1 mHz และกรองสัญญาณ ฉันยังออกแบบตัวกรอง high-pass ที่มีช่วงการเปลี่ยนภาพเดียวกันและกรองสัญญาณ นี่คือผลลัพธ์ ภาพแรกนี้แสดงสัญญาณต้นฉบับเป็นสีดำและสัญญาณต่ำผ่านเป็นสีน้ำเงิน พวกเขาเกือบจะอยู่ด้านบนของกันและกัน แต่ไม่มาก เส้นโค้งสีแดงเป็นสัญญาณลบสัญญาณสูงผ่านซึ่งอยู่ด้านบนของสัญญาณ ภาพที่สองนี้เป็นเพียงภาพแรกที่ซูมเข้าเพื่อแสดงสิ่งที่เกิดขึ้น ที่นี่เราเห็นว่าชัดเจนทั้งสองไม่เหมือนกัน คำถามของฉันคือทำไม มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับวิธีที่ฉันใช้ตัวกรองทั้งสองหรือมันเป็นสิ่งที่ในทางทฤษฎีเป็นอิสระจากการนำไปใช้ ฉันไม่รู้มากเกี่ยวกับการออกแบบตัวกรอง แต่ฉันรู้ว่ามันเป็นวิธีที่ใช้งานง่าย นี่คือรหัส MATLAB เต็มรูปแบบในการทำซ้ำทั้งหมดนี้ ฉันใช้คำสั่ง filtfilt เพื่อกำจัดความล่าช้าเฟส แต่สิ่งอื่นที่ชี้ให้เห็นที่นี่คือตัวกรองไม่ได้ถูกทำให้เป็นมาตรฐาน เมื่อฉันรวม (Hd.Numerator) ฉันได้รับ 0.9930 สำหรับ low-pass …

14 matlab  filter-design  lowpass-filter  highpass-filter  digital-filters 

ปัญหาด้านการออกแบบตัวกรองประเภทใดที่อัลกอริทึมพันธุกรรมหรือวิวัฒนาการอาจมีประโยชน์? ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมหรือวิวัฒนาการชนิดใดที่ใช้สำหรับปัญหา DSP แก้ไข: ฉันขยายคำถามเพื่อรวมชุดอัลกอริทึมวิวัฒนาการที่มีขนาดใหญ่กว่าเช่นวิวัฒนาการที่แตกต่างกัน

14 filter-design  adaptive-algorithms 

ฉันเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์และกำลังทำงานกับเซ็นเซอร์ของสมาร์ทโฟน ฉันใช้คลาส EE พื้นฐานใน DSP และพยายามใช้ความรู้ของฉัน ฉันเชื่อว่าฉันเข้าใจการแปลงฟังก์ชั่นถ่ายโอนการแปลง z เป็นต้นฉันรู้เล็กน้อยเกี่ยวกับตัวกรอง FIR และ IIR ตอนนี้เมื่ออ่าน API ของซอฟต์แวร์และเอกสารฉันเห็นผู้คนกำลังใช้ LPF กับข้อมูลเซ็นเซอร์ในโดเมนเวลา ฉันรู้ว่าคุณทำอย่างนั้นผ่านการใช้สมการความแตกต่าง (เช่น y [i] = y [i-1] + 2 * x [i]) แต่ฉันเรียนรู้ในชั้นเรียน EE ของฉันที่ LPF มักจะนำมาใช้ผ่านการดำเนินการสังวัตนา โดยที่คุณสามารถสังเกตุสัญญาณเวลาด้วยค่าสัมประสิทธิ์ของคลื่น sinc (ตัวอย่าง) และมีความถี่ตัดเฉพาะ ดังนั้นการใช้งานภาษาพูดของ "ตัวกรองความถี่ต่ำ" จึงไม่แน่นอนสำหรับฉัน ตัวอย่างเช่น Google Android API มีเอกสารนี้: http://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent.html#values public void onSensorChanged(SensorEvent …

12 filters  filter-design  software-implementation 

ฉันกำลังสร้างแชนเนลไลเซอร์ที่ประกอบด้วยตัวปรับแต่งเสียงที่ซับซ้อนตัวถอดรหัสCICและตัวกรองการชดเชย / การทำลายล้าง FIR ตัวกรอง FIR สุดท้ายอาจนำไปใช้เป็นตัวกรองมากกว่าหนึ่งตัว คำถามของฉันคือฉันจะออกแบบตัวกรองอย่างไรเพื่อชดเชยการตอบสนองความถี่ที่ไม่แบนของตัวกรอง CIC คุณสร้างการตอบสนองความถี่ที่คุณต้องการโดยการคำนวณส่วนกลับของการตอบสนองของ CIC แล้วเรียกใช้ผ่าน FFT ผกผันเพื่อรับการตอบสนองต่อแรงกระตุ้น อย่างที่คุณเห็นแม้ว่าปัญหาเฉพาะของฉันเกี่ยวข้องกับตัวกรอง CIC คำถามของฉันคือเกี่ยวกับวิธีที่คุณสร้างตัวกรองการชดเชยความผิดเพี้ยนใด ๆ ขอบคุณที่สละเวลา.

11 filters  fft  filter-design 

ฉันโพสต์คำถามนี้ไว้ใน StackOverflow แล้ว ฉันได้รับคำแนะนำให้ไปหาคำตอบที่ดีกว่าที่นี่ เพื่อให้คำถามกระชับขึ้นฉันสนใจที่จะแนะนำตัวกรองดิจิทัลทรัพยากรใด ๆ ก็ดี แต่ก่อนอื่นฉันจะพอใจถ้ามีคนชี้ให้ฉันไปยังแหล่งข้อมูลที่อธิบายตัวกรองนี้ (ใช้ใน Android): http://gitorious.org/rowboat/frameworks-base/blobs/671a6ff4be11b3e2d8eb017e0c7a78e6133fb2b8/services/sensorservice/SecondOrderLowPassFilter.cpp สิ่งที่ฉันสนใจคือวิธีเลือกพารามิเตอร์ของตัวกรอง ในขณะที่ฉันสามารถคัดลอกได้โดยไม่ต้องคิดฉันคิดว่าฉันควรเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน / ความคิดเบื้องหลังก่อนที่จะใช้ ขอบคุณ Iulian

11 filters  filter-design  lowpass-filter 

ตัวกรอง IIR / FIR ดั้งเดิม (lowpass เพื่อกำจัดการแกว่งความถี่สูง) เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หรือตัวกรองSavitzky-Golay ทุกคนสามารถเป็นประโยชน์ในการทำให้สัญญาณเรียบขึ้นเช่นสัญญาณซองจดหมาย: ตัวกรอง Savitzky-Golay จะน่าสนใจมากกว่าแอพพลิเคชั่น lowpass แบบคลาสสิกอย่างไร อะไรทำให้แตกต่างจากตัวกรองมาตรฐานและมันเพิ่มอะไรเมื่อเปรียบเทียบกับตัวกรองมาตรฐาน มันปรับตัวเองเข้ากับข้อมูลอินพุตหรือไม่ มันจะดีกว่าสำหรับการรักษาชั่วคราว? คุณเคยอยู่ในสถานการณ์ทางวิศวกรรมมาแล้ววันหนึ่งเมื่อคุณตัดสินใจว่า"ลองใช้ตัวกรอง SG แทนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือ lowpass FIR ตัวอื่นดีกว่าเพราะสิ่งนี้กับสิ่งนี้และสิ่งนี้ ... " ? ถ้าอย่างนั้นคำถามนี้เหมาะสำหรับคุณ!

11 filters  filter-design  lowpass-filter  smoothing 

เป็นส่วนหนึ่งของคลาสในการประมวลผลสัญญาณฉันกำลังสร้างตัวกรองวงปฏิเสธ Chebychev ลำดับที่ 3 เราใช้สิ่งนี้โดยใช้วงจร Bainter สามอัน แม้ว่าจะไม่ใช่ส่วนหนึ่งของชั้นเรียนฉันมีคำถามเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นของวงจร Bainter ฉันพยายามเขียนสคริปต์ซึ่งจะทำการเลือกส่วนประกอบโดยอัตโนมัติโดยใช้ความถี่มุมและกำไรโดยรวมสูงสุดเป็นกฎการออกแบบ แต่มีปัญหากับการคำนวณกำไรโดยรวม ในการคำนวณผลรวมโดยรวมของสเตจ Bainter ฉันจะหาผลกำไรของแต่ละส่วนของ op-amp สามส่วนได้หรือไม่? กำไรโดยรวมนั้นจะเป็นผลผลิตของกำไรสามตัว?

10 filters  filter-design  bandpass  analog 

ฉันพยายาม HP กรองสัญญาณโดย LP- กรองมันและลบผลลัพธ์จากตัวกรองเดิม เพื่อให้ได้สัญญาณกรอง LP- ฉันย้อนกลับไปข้างหน้ากรองโดยใช้ตัวกรอง Butterworth ลำดับที่สามสำหรับสัญญาณ 16,000 ตัวอย่าง ความถี่ตัดเป็น 0.5 Hz @ 250 Hz ไม่มีการใช้หน้าต่าง ในตัวอย่างแรก 85% หรือมากกว่านั้นผลลัพธ์ของวิธีนี้ดูเหมือนจะซ้อนทับกันอย่างสมบูรณ์กับสัญญาณที่กรองโดย HP อย่างไรก็ตามในตอนท้ายของการส่งออกมีปรากฏการณ์ซินที่เหนือชั้น อะไรเป็นสาเหตุ ฉันจะเปลี่ยนอะไรเพื่อทำให้วิธีนี้เป็นไปได้ นี่คือสัญญาณทั้งสองที่ซ้อนกัน สีน้ำเงินถูกกรองโดย HP และสีแดงที่ได้จากการลบ นี่คือความแตกต่างที่แน่นอนต่อตัวอย่าง พวกเขาจะไม่เท่ากันอย่างแน่นอน; ความแตกต่างขั้นต่ำคือ 8e-12 87% ของค่าต่ำกว่า 0.01 (หากมีวิธีที่ดีกว่าในการรับตัวกรอง HP จากของตัวกรอง LP ฉันยินดีที่จะเรียนรู้)H(z)H(z)H(z)

10 filters  filter-design  lowpass-filter 

เมื่อทำการถอดรหัสสัญญาณย่านความถี่แคบด้วยตัวกรองสัญญาณแบบรวมซ้อน (CIC) ตัวกรอง FIR ใดที่เหมาะสมกว่าในการชดเชยการตอบสนองของ CIC แบบอิสระ?

10 filter-design