2016-05-13 21 views
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Ich habe meine Daten mit ADXL345 gesammelt. Um Rauschen zu beseitigen, muss ich einen Filter in MATLAB verwenden. Ich sollte die Werte von nur einer Achse filtern, also ist es ein eindimensionales Array (nur X-Achse).Beschleunigungsmesser Daten und Reduzierung von Rauschen mit einigen Filter in MATLAB

Ich bin unsicher, ob Kalman Filter oder andere zu verwenden. Ich kenne Kalman Filter nicht, es ist schwer für mich zu bewerben. Könnten Sie mir eine Idee zu diesem Thema geben?

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Danke für Ihre Antworten. Die Daten wurden bereits wie gesagt gespeichert.

a = [-0,63 -0,55 -1,26 -2,94 -6,39] 

Es gibt Hunderte von Werten innerhalb der Array-Liste. Dies sind nur ein Teil von ihnen. Grundsätzlich möchte ich den Fehler auf den gespeicherten Daten minimieren. Ich benutzte Arduino und ADXL345 Beschleunigungsmesser, um diese Beschleunigungswerte zu erhalten. Nachdem ich einen Filter angewendet und rationellere Ergebnisse gefunden habe, werde ich das Beschleunigungsdiagramm des Elektrorollers haben. .

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Haben Sie schon einen einfachen Tiefpassfilter ausprobiert? – mikkola

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Können Sie eine Darstellung Ihrer Daten veröffentlichen? –

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"Was für einen Filter soll ich verwenden?" Ist ein Thema, das ausreichend breit genug ist, um Universitätskurse und sogar Abschlussarbeiten zu generieren. Du wirst dein Problem ein wenig besser definieren müssen, wenn du eine Chance haben willst, eine Antwort zu bekommen. – excaza

Antwort

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Kalman-Filterung ist eine Art von prädiktiver Filterung, die Sie in Echtzeit verwenden würden, um den Beschleunigungssensor zu überwachen und vorherzusagen, was als nächstes passieren wird.

Wenn Sie Ihre Daten bereits gespeichert haben, ist es wahrscheinlich nicht notwendig, einen Kalman-Filter zu verwenden, und Sie könnten besser mit einem Savitsky-Golay-Filter oder einem Tiefpassfilter bedient werden, wie mikkola vorgeschlagen hat.

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Ich habe den Frageteil aktualisiert, danke für Ihr Interesse. Ich hoffe, ich kann meine Frage gut erklären. – rustinpeace