【问题标题】:Cross-talk filter with known source已知源的串扰滤波器
【发布时间】:2014-11-13 17:24:32
【问题描述】:

我目前在一个实验岩石力学实验室工作,当我进行实验时,我会记录输出信号,如有效扭矩、法向力和电机速度。但是,后一个数量会在录制的通道上引起明显的串扰,我想将其过滤掉。让我举个例子: 这里上图是强信号(电机速度),下图是受串扰影响的空闲信号(蓝色是原始信号,红色是中值滤波)。空闲频道只记录噪音。我们在这里看到三个效果。电机电压变化时:

  1. 噪声幅度增加
  2. 空闲信号的中值偏移
  3. 有一个持续约 0.1 秒的尖峰

如果我们放大大约 115 秒出现的第一个尖峰,我们会得到以下图。这似乎不是典型的三角函数类型的尖峰,而是某种电子“回声”。

我已经看到很多通过独立成分分析 (ICA) 进行盲源分离的工作,但在我的情况下这并没有被证明是有效的。但是,由于我知道导致串扰的信号的形状,因此可能有更好的方法来包含此信息。我的问题是:是否有过滤器或过滤器组合可以解决上述效果?

由于我是地质学家而不是电工或数学家,我对这类材料没有适当的背景,所以请多多包涵。我的 Python、MATLAB 和 C++ 写得很好,所以建议使用这些语言编写的算法是首选(但不是必需的)。

【问题讨论】:

    标签: filtering signal-processing


    【解决方案1】:

    您遇到的串扰是由寄生传输线引起的。想想你典型的 FM 接收器——电线等于天线。这些影响包括寄生和电感耦合,并形成一个振荡器(这就是为什么你看不到理论上理想的 delta 尖峰的原因)

    我认识到两种不同的方法:

    1. 使用硬件滤波电路
    2. 使用软件实现的过滤器

    广告 1: 根据空闲信道上所需的带宽(最大频率/变化率),您可以确定给定抑制率的拐角频率以及所需的滤波器阶数

    广告 2: 您可以实现与这些电路类似的几种类型的滤波器(IIF、FIR)。 另外,如果您还是要测量激进信号,则可以使用空闲通道上的测量来确定串扰数学模型的系统参数。使用此模型,您可以通过计算排除干扰

    【讨论】:

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