вопрос про интерполяцию Опции

[jorikdima]

Здравствуйте.
Возник вопрос, который быть может, надуман, но хочется разобраться.
Есть сигнал - результат НЧ фильтрации исходного сигнала с целью определить его постоянную составляющую. То есть полоса сигнала в общем то составляет доли Герца, но среднее значение (или нулевая гармоника) может варьироваться в довольно большом диапазоне. Частоту дискретизации этого сигнала нужно поднять в 25 раз, для чего требуется провести интерполяцию. В книжках прочитал, что делается это с помощью добавления нужного числа нулей между исходными отсчетами и пропусканием через ФНЧ для удаления размноженных гармоник. В принципе все работает, но появляются артефакты. Дело в том, что во всех книжках, где рассказывается про интерполяцию, нарисован сигнал с околонулевой постоянной составляющей, ну либо нулевая гармоника много меньше других гармоник в сигнале. И тут все прекрасно, добавляются нули, затем они сглаживаются ФНЧ. Но в случае когда, нулевая гармоника является преобладающей добавление в сигнал отсчетов, сильно отличающихся от текущего значения сигнала (а именно нулевые отсчеты) каждый раз вызывают всплеск на выходе фильтра, пропорциональный разнице между нулем и реальным значением сигнала и зависящим от ИХ фильтра. Этот всплеск у меня много больше шума исходного сигнала, являющейся собственно постоянным током и недопустим.
Что делают гуру в таких ситуациях?
У самого есть идея следующая. Не добавлять нулевых отсчетов и не ставить ФНЧ, а вписывать какой-нибудь полином, тот же сплайн, в реальные отсчеты сигнала, а затем, найдя коэффициенты сплайна, рассчитывать 24 значения между исходными выборками. Минус такого решения, что это не риал тайм, нужно дождаться следующего отсчета прежде чем получить 24 точки до него, но мне не страшно это.
Справедливо ли решение или есть какие-то более мудрые действия?
Спасибо.

[sup-sup]

Здравствуйте.
Возник вопрос, который быть может, надуман, но хочется разобраться.
Есть сигнал - результат НЧ фильтрации исходного сигнала с целью определить его постоянную составляющую. То есть полоса сигнала в общем то составляет доли Герца, но среднее значение (или нулевая гармоника) может варьироваться в довольно большом диапазоне. Частоту дискретизации этого сигнала нужно поднять в 25 раз, для чего требуется провести интерполяцию. В книжках прочитал, что делается это с помощью добавления нужного числа нулей между исходными отсчетами и пропусканием через ФНЧ для удаления размноженных гармоник. В принципе все работает, но появляются артефакты. Дело в том, что во всех книжках, где рассказывается про интерполяцию, нарисован сигнал с околонулевой постоянной составляющей, ну либо нулевая гармоника много меньше других гармоник в сигнале. И тут все прекрасно, добавляются нули, затем они сглаживаются ФНЧ. Но в случае когда, нулевая гармоника является преобладающей добавление в сигнал отсчетов, сильно отличающихся от текущего значения сигнала (а именно нулевые отсчеты) каждый раз вызывают всплеск на выходе фильтра, пропорциональный разнице между нулем и реальным значением сигнала и зависящим от ИХ фильтра. Этот всплеск у меня много больше шума исходного сигнала, являющейся собственно постоянным током и недопустим.
Что делают гуру в таких ситуациях?
У самого есть идея следующая. Не добавлять нулевых отсчетов и не ставить ФНЧ, а вписывать какой-нибудь полином, тот же сплайн, в реальные отсчеты сигнала, а затем, найдя коэффициенты сплайна, рассчитывать 24 значения между исходными выборками. Минус такого решения, что это не риал тайм, нужно дождаться следующего отсчета прежде чем получить 24 точки до него, но мне не страшно это.
Справедливо ли решение или есть какие-то более мудрые действия?
Спасибо.

Только добавлять нули и фильтровать, как изначально правильно решил автор. Правильно подобранный фильтр все и решит. Полоса сигнала не может быть больше, чем Fs/2, то есть полоса фильтра должна быть ниже, но как можно ближе к Fs/2 (к исходной частоте дискретизации. А значит, фильтр (обязательно КИХ) должен быть крутой. Можно сделать интерполяцию в два захода (в пять и еще раз в пять раз). В этом случае фильтры будут в сумме короче. Для сравнения нужно профильтровать исходный сигнал на исходной частоте фильтром с такой же характеристикой и сравнивать уже этот сигнал с полученным после интерполяции. Совпадение должно быть хорошим.

[bahurin]

1. Если надо оценить постоянную составляющую то надо делать фильтр скользящего среднего. Доказано что такой фильтр дает состоятельную несмещенную оценку постоянной составляющей, причем тем оценка точнее, чем фильтр длинее. Если ваша постоянка не меняется во времени (ваш процесс стационарен), то можно реализовать просто интегратор, который будет выдавать постоянную составляющую умноженную на интервал интегрирования. Реализовать фильтр интегратор очень просто.

2. Если ваша постоянка меняется во времени, значит ваш процесс нестационарен и в этом случае принято определять интервал стационарности сигнала, который и будет задавать длину фильтра скользящего среднего. Говорить о состоятельности и несмещенности оценки в этом случае не приходится.

3. Если вам надо вырезать какую-то часть спектра вблизи нуля, то для этого необходимо ставить фвч. При этом частота среза вашего цифрового ФВЧ будет зависеть от полосы вблизи нуля и частоты дискретизации. Если скажем вы хотите на частоте дискретизации 1 МГц отфильтровать все что ниже 1 Гц, то вам потребуется FIR фильтр ОЧЕНЬ большого порядка. IIR в этом случае вообще может быть неустойчив даже при 32 битном представлении с плавующей точкой. Это обусловленно самым фундаментальным принципом - принципом неопределенности и ни один смертный ничего не может с этим поделать.

Если я правильно понял, то частота дискретизации много больше условно верхней частоты сигнала. Поэтому чтобы реализовать нормальную фильтрацию надо децимировать. Это нормально. Мне не ясно зачем потом обратно интерполировать? Если сумели снизить частоту дискретизации ничего существенного не потеряв зачем обратно то задирать? Обрабатывайте дальше на пониженной частоте все алгоритмы будут работать с той же точностью, только быстрее.

4. Не понятрно, почему вы боитесь исказить фазу IIR фильтром? если у вас нулевая пч то ставьте один и тотже IIR на I и на Q и наслаждайтесь. Никакие характеристики вы не потеряете, потому что разность фаз квадратурных каналов в останется неизменной.

[sup-sup]

1. Если надо оценить постоянную составляющую то надо делать фильтр скользящего среднего...
2. Если ваша постоянка меняется во времени, значит ваш процесс нестационарен и в этом случае принято определять интервал стационарности сигнала, который и будет задавать длину фильтра скользящего среднего. Говорить о состоятельности и несмещенности оценки в этом случае не приходится.
3. Если вам надо вырезать какую-то часть спектра вблизи нуля, то для этого необходимо ставить фвч. При этом частота среза вашего цифрового ФВЧ будет зависеть от полосы вблизи нуля и частоты дискретизации. Если скажем вы хотите на частоте дискретизации 1 МГц отфильтровать все что ниже 1 Гц, то вам потребуется FIR фильтр ОЧЕНЬ большого порядка. IIR в этом случае вообще может быть неустойчив даже при 32 битном представлении с плавующей точкой. Это обусловленно самым фундаментальным принципом - принципом неопределенности и ни один смертный ничего не может с этим поделать.
Если я правильно понял, то частота дискретизации много больше условно верхней частоты сигнала. Поэтому чтобы реализовать нормальную фильтрацию надо децимировать. Это нормально. Мне не ясно зачем потом обратно интерполировать? Если сумели снизить частоту дискретизации ничего существенного не потеряв зачем обратно то задирать? Обрабатывайте дальше на пониженной частоте все алгоритмы будут работать с той же точностью, только быстрее.
4. Не понятрно, почему вы боитесь исказить фазу IIR фильтром? если у вас нулевая пч то ставьте один и тотже IIR на I и на Q и наслаждайтесь. Никакие характеристики вы не потеряете, потому что разность фаз квадратурных каналов в останется неизменной.

1. FIR с прямоугольным окном (скользящее среднее) заведомо хуже, а фильтр длиннее, чем FIR с окном, расчитанным под задачу.
2. Если бы не было проблем, автор сразу бы решил просто вычесть грубо постоянку и резко уменьшить таким образом динамический диапазон. Возможно, постоянка - это низкочастотный шум, диапазон которого гораздо больше сигнала и по каким-то причинам его нельзя убрать до оцифровки. Возможно, это полезный сигнал для другой части устройства. Можно погадать. В этом случае лучшее решение - нормально расчитанный FIR (я бы взял подходящее окно, например Гаусса и подобрал подходящий коэффициент и длину под затухание вне полосы.
3. Автор сказал, что постоянку надо вернуть с помощью интерполяции на исходную частоту чтобы вычесть ее из сигнала. То есть, такой способ реализации фильтра высоких частот.
4. Тут я не понял. А раз так, что применил бы FIR c которым не должно быть проблем.