【问题标题】:Matlab: signal recovery of fast transient waveMatlab:快速瞬态波的信号恢复
【发布时间】:2016-01-26 12:22:42
【问题描述】:

我想恢复滤波信号的真实波形。 分流器专用于电流检测(快速瞬变)。该分流器连接到同轴电缆 (1m)。该同轴电缆连接到示波器的输入端。 我们可以将此电缆建模为 LC 滤波器(低通滤波器),R 非常低。截止频率约为 2MHz。

由于 LC 滤波器响应,示波器中采集的信号(Excel 文件)出现一些振铃。 我们确实有:

v(n)= i(n)*h(t)

i(n) is the sequence of the current wave
h(t) is the transfer function of my filter (LC)
* represents the convolution operator

让我们计算每个信号的 fft:

V(k)=I(k).H(k)

然后

I(k)=V(k)/H(k)

要恢复 i(n),我必须计算 V(k)/H(k) 的 IFFT 因此:

i(n)= Real ( IFFT (V(k)/H(k)))

恢复未滤波波形的处理方法是否正确? 我错过了什么吗?

提前感谢您的帮助!

我可以稍后共享文件。

【问题讨论】:

  • 这个问题似乎与编程无关。尝试在electronics.stackexchange.com 上提问
  • 我投票决定将此问题作为题外话结束,因为它属于 math.SE 或“工程算法.se”
  • 也许我之前不太清楚,但我正在使用Matlab进行数字信号处理。我之前的问题与 Matlab(编程)有关。
  • 这是我的第一篇文章,也是最后一篇 ;-)

标签: algorithm matlab signal-processing


【解决方案1】:

理论上是正确的。在实践中,您可能希望获得电缆(滤波器)的真实响应。您可以使用任何校准方法(即单音、谐波等)。由于同轴电缆预期的高频响应,这可能会因您的设备而变得具有挑战性。

您可能面临的另一个问题是您将达到系统的本底噪声。在理想的数学中,您不会有这样的噪音,但在实际仪器中,您的信号更像:

v(n) = (i(n) + Noise_i(n) * h(n)) + SystemNoise(n)

因此,由于仪器的本底噪声,傅立叶变换会产生偏差。这将反映在逆变换中,并且不会完全重建您的信号。系统中的噪声越多,重建的准确度就越低。

【讨论】:

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