ノイズの多い入力信号とフィルター処理された出力信号の 2 つの信号があります。Noise-Filter は Kalman-Filter で実装されています。
下のリンクをクリックして信号を確認してください。
私が見ているように、信号には 2 つの主な周波数があります。まず、周期が約 75 単位の大きな波と、周期が 4 ～ 5 単位の小さなノイズです。実装されたフィルターは、短い波長のノイズのみを低減します。
プレゼンテーションのために、2 つの信号のスペクトルを視覚化して、異なる波長に対するフィルターの影響を示したいと思います。
Matlab のフーリエ関数 'fft' を使用しようとしましたが、結果は 2 つの周波数をまったく表していませんでした。納得のいく結果が得られずに、MatlabTool 'sptool' も試しました。オンライン ツール 'Fourier Calculator from sooeet' は異なる結果をもたらしましたが、私が期待したものでもありませんでした。これらすべてのツールを試しましたが、スペクトルは常に完全にランダムでノイズが多いように見えました。
私が見たいのは、低周波と高周波で構成されたスペクトルです (リンクされた図に示されているように) が、テストされたすべてのアルゴリズム/ツールはまったく異なって見えました:
以下のリンクされた写真に私の期待を概説しました。
おそらく、誰かがこのような周波数を計算できるツールを知っているでしょう.
シグナルの値は次のとおりです。
-0.0823
-0.2204
-0.0970
-0.1723
-0.5056
-0.2664
-0.4280
-0.2442
-0.2904
-0.6514
-0.7039
-0.6013
-0.5876
-0.6501
-0.8850
-0.6061
-0.7922
-0.7860
-0.7300
-0.9097
-0.6734
-0.2516
-0.6025
-0.0040
-0.3505
-0.0618
-0.2220
-0.1041
-0.0215
0.0490
0.0018
0.0878
-0.2293
0.2410
0.0657
0.3257
0.0826
0.3924
0.3064
0.3345
0.7688
1.0730
0.2063
0.7171
0.3272
0.4987
0.4019
0.5663
0.6382
0.5370
0.4147
0.6068
0.2181
0.2454
0.2029
0.1753
0.0018
0.0644
0.1498
-0.0313
-0.0415
-0.1254
0.2691
0.3785
0.0608
0.2413
0.2164
0.2247
0.0968
0.1985
0.2755
0.1995
0.3376
0.1872
0.1262
-0.0419
-0.2308
0.0048
0.0579
-0.0625
-0.1756
0.0075
-0.0790
-0.2651
-0.0291
-0.1313
-0.2738
-0.4048
-0.3443
-0.3889
-0.6654
-0.4471
-0.4641
-0.3966
-0.4480
-0.0957
-0.1514
-0.5184
-0.2632
-0.3455
-0.5005
-0.2175
-0.2515
-0.2996
-0.1989
-0.3179
0.1894
0.0282
-0.3516
-0.0274
-0.2997
0.2925
0.3074
0.2470
0.1185
0.2817
0.1456
0.2326
0.1424
0.3457
0.3262
0.2793
0.3235
0.1701
0.2401
0.2372
0.0883
0.1992
0.2818
0.0423
0.6161
0.4469
0.5074
0.5558
0.6857
0.6317
0.4676
0.3587
0.4891
0.2760
0.3660
0.3490
0.1351
0.1628
0.2769
0.1409
0.1632
0.1190
0.5887
0.1945
0.0592
0.0377
0.2261
-0.2178
0.0442
-0.4583
-0.5077
-0.4960
-0.0434
-0.3791
-0.3672
-0.4118
-0.5115
-0.3916
-0.3545
-0.2559
-0.3569
-0.3129
-0.3004
-0.2316
-0.3691
-0.3324
-0.2454
-0.2001
-0.2204
-0.2280
-0.3068
-0.2990
0.1794
-0.1716
-0.0941
0.2398
0.1337
0.0755
0.2363
0.0564
0.1874
0.3280
0.1725
0.4464
0.1402
-0.0018
0.2718
0.2061
0.1836
0.1328
0.0092
0.0355
0.1673
0.1444
0.1378
0.1587
0.2226
0.2634
0.0417
-0.0195
0.0539
0.3441
0.1436
0.5122
0.3686
0.3828
0.3396
0.3270
0.4811
0.2049
0.2682
0.3395
0.3420
0.3748
0.3716
0.3894
-0.1382
-0.1493
-0.0868
-0.1573
-0.1433
-0.2175
-0.1783
-0.0486
-0.2032
-0.2025
-0.4589
-0.7354
-0.3886
-0.0840
-0.4575
-0.3431
-0.5350
-0.5113
-0.2056
-0.4737
0.0260
-0.5121
-0.1551
-0.4069
-0.3807
-0.3347
-0.3512
-0.3180
-0.8291
-0.7202
-0.5020
0.1250
-0.0141
0.0628
-0.1551
0.2211
0.2363
0.1585
0.1450
0.2387
0.2360
0.1590
0.4279
0.3582
0.5718
0.5606
0.6549
0.6370
0.4914
0.5626
0.4162
0.4844
0.3744
0.2757
0.2870
0.0700
0.1728
0.1208
0.2915
0.1573
0.0115
0.0417
0.1508
-0.0295
-0.0418
-0.0973
0.0187
-0.2198
-0.1375
-0.1966
-0.1350
-0.1431
0.3301
0.5742
0.4036
0.2187
0.3555
0.2794
0.3918
0.3747
0.4528
0.4688
0.4248
0.3225
0.6267
0.1959
0.1700
0.3745
0.3708
0.3530
0.3271
0.0849
0.1610
0.2170
0.0304
0.3133
0.0956
0.0871
-0.0735
0.0496
-0.0564
-0.0361
0.0938
0.0518
-0.1462
-0.6120
-0.3321
-0.2617
-0.3187
0.0405
0.0438
-0.2559
0.2186
-0.0834
0.3523
0.2136
0.4076
0.2963
0.5153
0.4901
0.3855
0.5180
0.4889
と：
-0.0268
-0.0662
-0.0602
-0.0847
-0.2213
-0.2482
-0.3227
-0.3156
-0.3219
-0.4480
-0.5627
-0.6124
-0.6395
-0.6753
-0.7778
-0.7565
-0.7962
-0.8198
-0.8138
-0.8659
-0.8218
-0.6378
-0.6112
-0.3874
-0.3333
-0.1998
-0.1578
-0.0941
-0.0246
0.0454
0.0755
0.1197
0.0375
0.1270
0.1332
0.2221
0.2039
0.2902
0.3242
0.3550
0.5231
0.7548
0.6308
0.6958
0.6060
0.5869
0.5351
0.5484
0.5831
0.5749
0.5249
0.5505
0.4376
0.3578
0.2832
0.2192
0.1146
0.0597
0.0534
-0.0064
-0.0509
-0.1083
-0.0115
0.1088
0.0970
0.1489
0.1807
0.2068
0.1813
0.1937
0.2286
0.2286
0.2741
0.2566
0.2194
0.1309
-0.0040
-0.0271
-0.0218
-0.0543
-0.1150
-0.0961
-0.1063
-0.1751
-0.1453
-0.1529
-0.2054
-0.2896
-0.3319
-0.3759
-0.5006
-0.5188
-0.5316
-0.5122
-0.5092
-0.3820
-0.2980
-0.3590
-0.3223
-0.3224
-0.3773
-0.3245
-0.2942
-0.2880
-0.2500
-0.2625
-0.1002
-0.0292
-0.1092
-0.0669
-0.1300
0.0205
0.1430
0.2139
0.2185
0.2708
0.2591
0.2736
0.2492
0.2958
0.3231
0.3251
0.3385
0.2935
0.2796
0.2668
0.2052
0.1949
0.2167
0.1533
0.3012
0.3617
0.4280
0.4936
0.5856
0.6342
0.6096
0.5463
0.5367
0.4539
0.4183
0.3855
0.2880
0.2231
0.2155
0.1680
0.1426
0.1122
0.2541
0.2347
0.1727
0.1168
0.1395
0.0078
-0.0041
-0.1813
-0.3335
-0.4413
-0.3603
-0.4008
-0.4218
-0.4472
-0.4956
-0.4873
-0.4626
-0.4051
-0.3918
-0.3656
-0.3405
-0.2976
-0.3122
-0.3131
-0.2851
-0.2484
-0.2280
-0.2167
-0.2371
-0.2526
-0.1016
-0.1038
-0.0833
0.0442
0.1048
0.1265
0.1926
0.1771
0.2037
0.2684
0.2614
0.3449
0.3014
0.2131
0.2344
0.2284
0.2151
0.1868
0.1221
0.0809
0.0961
0.1030
0.1082
0.1207
0.1535
0.1938
0.1489
0.0910
0.0706
0.1558
0.1558
0.2816
0.3306
0.3702
0.3822
0.3829
0.4324
0.3734
0.3448
0.3454
0.3462
0.3577
0.3653
0.3768
0.2040
0.0633
-0.0221
-0.1069
-0.1611
-0.2210
-0.2466
-0.2142
-0.2347
-0.2457
-0.3381
-0.5021
-0.5065
-0.3966
-0.4315
-0.4168
-0.4681
-0.4982
-0.4138
-0.4362
-0.2818
-0.3443
-0.2742
-0.3065
-0.3255
-0.3261
-0.3326
-0.3268
-0.4980
-0.5957
-0.5933
-0.3700
-0.2374
-0.1086
-0.0872
0.0515
0.1593
0.2087
0.2329
0.2751
0.2993
0.2844
0.3584
0.3879
0.4785
0.5406
0.6151
0.6605
0.6387
0.6388
0.5833
0.5589
0.5000
0.4188
0.3596
0.2412
0.1871
0.1327
0.1549
0.1326
0.0696
0.0347
0.0497
0.0046
-0.0317
-0.0752
-0.0654
-0.1352
-0.1585
-0.1927
-0.1942
-0.1939
-0.0276
0.1899
0.3003
0.3163
0.3672
0.3736
0.4100
0.4267
0.4610
0.4884
0.4900
0.4514
0.5218
0.4271
0.3402
0.3418
0.3438
0.3409
0.3309
0.2409
0.1972
0.1853
0.1156
0.1612
0.1267
0.0991
0.0249
0.0117
-0.0307
-0.0533
-0.0223
-0.0085
-0.0633
-0.2651
-0.3250
-0.3407
-0.3652
-0.2546
-0.1607
-0.1880
-0.0476
-0.0409
0.1103
0.1784
0.2922
0.3365
0.4381
0.5014
0.5063
0.5467
0.5613
前もって感謝します！
