Обработать результаты измерения Опции

[SergSit]

Честно говоря незнаю в какой раздел форума писать. Если не по адресу поправте. Задача стоит следующая: обработать результаты измерения(которые снимаются с частотой 100Гц) на предмет удаления из измерений влияние медленно меняющихся процесов (изменения температура и влажность среды скажем за время большее 3 сек). Размерность результатов измерения 8 или 16бит. Только просьба не отправляйте к чтению литературы по DSP. Меня интересует не теория , а практика построения такого медленного фильтра. Из того , что успел почитать понял, что мне вроде нужен БИХ фильтр ФНЧ 1-го порядка. Как это практичеки реализовать в программе не нашел. То, что попадалось касается построения более быстрых фильтров. Может кто поделиться ссылками, где обьяснено как это сделать. Заранее сильно не пинайте, делаю это первый раз и могу не понимать суть проблемы. Реализовать надо на AVR.

[xemul]

Занятный подход. Нужно удалить зависимость от температуры и влажности, но вместо этого опять хочется пофильтровать...
Не находите, что методически верным было бы определить зависимости измеряемой величины от влияющих факторов, а в процессе - измерять эти факторы, корректировать соответственно результат измерения измеряемой величины, а уже потом, при желании, фильтровать.
Т.е. набираете сначала достаточное для обработки количество экспериментальных данных (измеряемая величина (измеренная более другим средством измерения более высокого класса точности) + результат измерения Вашим измереметром + измерения влияющих факторов) в интересующих диапазонах изменения измеряемой и влияющих величин, строите модель, связывающую результаты Вашего измереметра с измеряемой величиной с учетом влияющих факторов, воплощаете эту модель в AVR.

[Палыч]

Занятный подход.

Всё зависит от того, что получаем при обработке данных... Например, при обработке ЭКГ для получения частоты сердечных сокращений (к примеру) не важно как изменяется (вследствие движения человека) средняя линия сигнала. Измерить напряжения мышц человека - затруднительно, да и не нужно - легче отфильтровать...

[xemul]

Всё зависит от того, что получаем при обработке данных... Например, при обработке ЭКГ для получения частоты сердечных сокращений (к примеру) не важно как изменяется (вследствие движения человека) средняя линия сигнала. Измерить напряжения мышц человека - затруднительно, да и не нужно - легче отфильтровать...

Я не специалист по обработке ЭКГ, но Вы описАли простейший случай, когда возможно разделить спектры измеряемой величины и влияющих факторов. И, насколько мне известно, обработка ЭКГ производится не по абсолютной амплитуде сигналов и в этом отношении носит скорее качественный, чем количественный характер.
Например, если нас интересует только изменение температуры, измеряемой термопарой, то мы можем просто стабилизировать температуру ее холодных концов. Если же нас интересует абсолютное значение температуры, то температуру этих концов придется измерять.
Автор пока умалчивает о интересующем диапазоне частот измеряемой величины, предоставляя нам возможность всласть потелепатировать.

Почему 1-го порядка? На сколько понимаю порядок определяется числом предыдущих измерений. Для 1-го порядка мне необходимо хранить предыдущие выходное и входное значение (На сколько понимаю). Поэтому боюсь мне не хватит памяти на хранение значений более чем для 1-го порядка, т.к тип МКуже определен до меня. Спасибо за программку. К сожалению она не помогла, т.к синтезирует фильтры со 2 и выше порядка.

Т.е. организовать два (кольцевых) буфера на 3-5-... значений Вы уже не сможете из-за хардварных ограничений?

Это все понимаю. У меня стоит задача другая: усреднить и отфильтровать.

Хотелось где нибудь именно о цифровой фильтрации медленно меняющихся процессах и использование их на практике.(именно на практика)

Т.е. Вы уверены, что фильтрации будет достаточно?
Порядок фильтра (и количество потребных для фильтрации отсчетов) будет определяться требуемым подавлением в полосе задержания, которое можно рассчитать, зная коэффициенты, связывающие результат измерения и влияющие факторы, и требуемую точность измерения.
Без теории будет тяжко.
А быстро или медленно... В этом мире, благодаря т. Эйнштейну, все относительно.

[Палыч]

...Вы описАли простейший случай, когда возможно разделить спектры измеряемой величины и влияющих факторов.

Я специально привёл пример, когда при обработке данных фильтрация вполне уместна. Боюсь, что автор вопроса, действительно, "тулит" её не к месту...

... например за 3сек произошло изменение внешней температуры. Это изменение повлекло изменение измеренных данных. Вот эти изменения и надо отфильтровать.Т.е. (насколько понимаю) частота среза будет 0,3гц.

Имхо, в теории измерений у Вас - большой пробел. Фильтрацией тут делу не поможешь. Выход, наверное, один - завести ещё несколько каналов измерения влияющих факторов и учитывать при обработке данных их значения, как это предлагает xemul.