我正在对真实世界的传感器进行采样，我需要显示其过滤值。信号以 10 Hz 的速率进行采样，在此期间它可能会上升到最大范围的 80%。
之前我使用均方根作为过滤器，并将其应用于我记录的最后五个值。对于这个应用程序，这并不好，因为我不存储未更改的值。换句话说，我需要在过滤器中考虑时间...
我在DSP Guide 上阅读过，但我并没有从中得到什么。是否有专门针对程序员而非Mathcad 工程师的教程？是否有一些简单的代码 sn-ps 可以提供帮助？
更新：经过几次电子表格测试后，我决定记录所有样本，并申请 Butterworth filter。
【问题讨论】：
标签： c# signal-processing
你总是需要存储一些值（但不一定 所有输入值）。滤波器的电流输出取决于 输入值的数量，可能还有一些过去的输出值。
最简单的滤波器是一阶巴特沃斯低通滤波器 筛选。这只需要您存储一个过去的输出 价值。滤波器的（当前）输出 y(n) 为：
y(n) = x(n) - a1 * y(n-1)
其中 x(n) 是当前输入，y(n-1) 是前一个 滤波器的输出。 a1 取决于截止频率 和采样频率。截止频率频率 必须小于 5 Hz（采样频率的一半）， 足够低以滤除噪声，但不是那么低 输出将相对于输入延迟。和的 当然不能低到过滤掉真实信号！
在代码中（主要是 C#）：
double a1 = 0.57; //0.57 is just an example value.
double lastY = 0.0;
while (true)
{
double x = <get an input value>;
double y = x - a1 * lastY;
<Use y somehow>
lastY = y;
}
一阶过滤器是否足够取决于您的 要求和输入信号的特性（一 高阶滤波器可能能够抑制更多的 噪声的代价是输出信号的延迟更高）。
对于更高阶的过滤器，需要存储更多的值 并且代码变得有点复杂。通常 这些值需要在数组中向下移动；在一个数组中 过去的 y 值和过去 x 值的数组。
【讨论】：
在 DSP 中，术语“滤波器”通常是指放大或衰减（即“降低”）连续信号中的频率分量。这通常使用快速傅里叶变换 (FFT) 来完成。 FFT 从在给定时间长度内记录的信号开始（数据在所谓的“时域”中）并将这些值转换为所谓的“频域”，其中结果表示一系列信号的强度频率“箱”的范围从 0 Hz 到采样率（在您的情况下为 10 Hz）。因此，作为一个粗略的例子，一秒钟的数据（10 个样本）的 FFT 将告诉您信号在 0-2 Hz、2-4 Hz、4-6 Hz、6-8 Hz 和8-10 赫兹。
要“过滤”这些数据，您需要增加或减少任何或所有这些信号强度值，然后执行反向 FFT 以将这些值转换回时域信号。因此，例如，假设您想对转换后的数据进行低通滤波器，其中截止频率为 6 Hz（换句话说，您想去除信号中高于 6 Hz 的任何频率分量）。您将以编程方式将 6-8 Hz 值设置为零并将 8-10 Hz 值设置为 0，然后执行反向 FFT。
我之所以提到这一切，是因为听起来“过滤”并不是您真正想要在这里做的。我认为您只想显示传感器的当前值，但您希望平滑结果，使其不会过度响应传感器测量值的瞬态波动。做到这一点的最佳方法是使用简单的移动平均值，可能较新的值比旧值的权重更大。
通过存储最新测量值的集合，运行平均值非常容易编程（比 FFT 容易得多，相信我）。您提到您的应用仅存储与先前值不同的值。假设您还存储了记录每个值的时间，那么您的运行平均代码应该很容易通过使用记录的先前值来填充“缺失值”。
【讨论】：
我没有可以帮助您的教程，但在 C# 中您可能需要考虑使用 Reactive LINQ - 请参阅博文 Reactive programming (II.) - Introducing Reactive LINQ。
作为获取事件的一种方式，您可以在不必存储所有值的情况下进行处理，它只会在您获取下一个事件时进行处理。
要考虑时间，您可以只使用带有负指数的指数来减少过去测量的影响。
【讨论】：
是的，对于采样多个数据流的复杂实时系统，数据处理（数据的计算和存储）和数据一致性可能存在问题。
【讨论】：