Добрый день всем форумчанам. Вопрос заключается в следующем. Есть сигнал от акселерометра, который зашумлен, амплитуда шума достигает порядка 0,04 по амплитуде (размах амплитуды -3 до 3, это собственно значания ускорения). Мне необходимо максимально убрать шум. Пробовал применить КИХ фильтр НЧ, добился снижения шума до 0,01, но это много для моей задачи. Подскажите возможно ли снизить шум еще меньше, хотя бы до 0,003- 0,004 и какие применять методы? В ЦОС я новичек, но за подсказку метода буду очень признателен.

Поиск по форуму: фильтр Калмана.

Спасибо, я уже не первый раз встречаю данный метод в литературе. В общем начал разбираться, сейчас воспользовался чужими исходниками на С, сижу подбираю коэффициенты, но результаты не очень радуют, пока что. Может есть какая либо методика их расчета или это зависит только от системы? Да и еще вопрос, может у кого то есть исходники на сей метод, если можно было бы взглянуть было бы вообще отлично, а то мне кажется, что мой пример не совсем полный

Может WiKi поможет?

Очень остроумно, я уже прочел не однакратно, пока что с пониманием до конца всего материала, сложности, к сожалению, Вы бы лучше более конкретный бы ответ дали, если конечно возможно.

Сообщение отредактировал Nikopol - Jun 21 2010, 11:47

Всем спасибо за внимание, в общем Калмана мне не подходит, также NLMS и тому подобные фильтры, т.к. у меня не замкнутая система, т.е. сигнал с датчика не воздействует на систему на которой он установлен, буду пробовать изменять полосу пропускания КИХ фильтра в зависимости от амплитуды. Если есть какие нибудь мысли по этому поводу с удовольствием выслушаю.

Задача непонятна.
При современных технологиях легко можно изготовить акселерометр, шумы которого (в звуковом диапазоне) будут заведомо меньше ускорений практически любых поверхностей в домашних или производственных условиях, Мы живем в довольно шумном мире.
Ускорение измеряется в м/с2. А у Вас сколько?
Если акселерометр и измерительный тракт уже нельзя заменить, то Мы имеем математическую задачу. В этом случае исходными данными служат вид сигнала, вид спектра и описание параметра сигнала, который необходимо оценить с определенной точностью. Вполне возможно, что задача не имеет решения даже при условии применения самого оптимального метода.
В постановке задачи нет ни физических ни математических исходных данных, поэтому ответы такие как есть.

GPS - тоже незамкнутая система. Но фильтры Калмана используют успешно. Могу предположить, что они вам не подходят, потому что вы их не понимаете.

Вообще говоря, если шум акселерометра равномерный по частоте (это может быть не так, если существенны какие-то резонансы датчика), то для уменьшение мощности шума в сто раз нужно сократить полосу пропускания датчика также в сто раз. Грубо говоря, если у вас шум по амплитуде 0.04 при задержке сигнала в фильтре в 1 секунду, то шум в 0.004 вы сможете получить только с фильтром с задержкой в сто секунд.

Узкополосный фильтр может не подойти для динамических систем (где ускорение меняется). Фильтр Калмана как раз помогает снизить шум изменяемых сигналов и не потерять стабилизацию, но только гаусов шум и только линейно изменяемых сигналов.

Однако зачем нужно бороться с малопонятными шумами непосредственными на выходе акселерометра, когда проще уменьшать более понятный (часто гауссов) шум координат?

А чем скользящее среднее не устраивает? И,кстати,какой акселерометр?