Фильтрация сигналов с датчиков, Требуется фильтровать сигнал с 4 датчиков скоррелированно Опции

[lire]

Добрый день, имеется 4 одинаковых датчика, которые меряют одну и ту же величину в разных точках системы. Они работают не очень стабильно, часто на одном из них встречаются выбросы, в то время как основная задача их работы - определение отклонения системы от стабильного состояния. Гарантируется, что при отклонении сигналы со всех 4 датчиков должны изменяться.

Если фильтровать данные с каждого датчика отдельно, например, фильтром Баттерворта , то фильтруются хорошо только большие по амплитуде и короткие по времени броски, а иногда нужна большая точность и устойчивость фильтра. В связи с этим хотелось бы использовать корреляцию между сигналами датчиков, пожалуйста подскажите возможный вариант организации такой фильтрации.

Пример данных с датчиков приведен на вложенном рисунке, на нем хорошо видны как интервалы, где есть значимый сигнал (небольшие скореллированные отклонения), так и многочисленные высокоамплитудные выбросы.

Эскизы прикрепленных изображений

 

[amaora]

Посмотрел на гарфики ещё раз. Может ошибаюсь, ТС должен знать лучше что там происходит, возможно достаточно будет посчитать матрицу ковариации, взять за состояние вектор из четырех показаний датчиков и сделать уже упомянутый ФК. Детерминированная часть системы в самом простом случае описывается единичной матрицей. Если шум низкочастотный, можно добавить ещё четыре элемента в вектор состония для его оценки. Фильтр будет линейный, и если бы не единичные выбросы наверно можно было бы даже расчитать K заранее. А так имеем переменное количество выходов, то есть разную C на каждом такте. Хотя наверно можно считать ошибку по дребезжащему выходу нулевой, будет ли тот же эффект, что и с переменной C? я не проверял.

Другими словами, предполагаю, что все сводится к взвешиванию со статическими весами в рекурсивном фильтре. В самом простом случае, не считая отбрасывания дребезжащих показаний.