Rauschen von Magnetometerdaten entfernen

Question

Ich möchte Daten von einem Magnetometer verwenden, um Informationen über die Bewegung eines Metallobjekts in der Nähe zu erhalten. Nach dem Aufzeichnen der Daten muss das Rauschen aus den Daten entfernt werden, bevor es verwendet wird. Was ist eine gute Methode, um Rauschen zu entfernen? Ich habe über Filter in Matlab here gelesen, kann aber nicht entscheiden, welche zu verwenden. Wie kann ich entscheiden, welcher Filter verwendet werden soll?

Bearbeiten: Das Metallobjekt bewegt sich mit einer konstanten Geschwindigkeit und ich möchte den Winkel seiner Bewegung herausfinden. Ich füge ein Diagramm aus meinen Beispieldaten hinzu, die ich filtern möchte. Sample Magnetometer data

Answer 1

Ich denke, Sie können das Rauschen aufzeichnen. Und wenn Sie es können, können Sie auch eine adaptive Filterung verwenden.

Von MathWorks' Overview of Adaptive Filters and Applications:

Blockdiagramm, das die Eingänge Definiert und Ausgabe eines Allgemein RLS Adaptive Filter

können Sie aufgezeichnet Rauschen verwenden als Signal gewünscht und Ihre Fehlersignal sollte in der Nähe von 0 ohne Bewegung sein und sollte einen gefilterten Wert haben, wenn die Bewegung erscheint.

Betrachten wir ein Pilot in einem Flugzeug:

Sie können ein example of adaptive filtering on the MathWorks website finden. Wenn der Pilot in ein Mikrofon spricht, verbindet sich das Motorgeräusch im Cockpit mit dem Sprachsignal. Dieses zusätzliche Geräusch lässt das resultierende Signal von minderwertigen Passagieren hören. Ziel ist es, ein Signal zu erhalten, das die Stimme des Piloten enthält, nicht aber das Motorgeräusch. Sie können das Rauschen mit einem adaptiven Filter löschen, wenn Sie eine Stichprobe des Motorgeräusches erhalten und diese als Eingabe für den adaptiven Filter anwenden.

mehr über adaptive Filterung lesen:

• Übersicht: http://www.mathworks.com/help/dsp/ug/overview-of-adaptive-filters-and-applications.html
• NN adaptive Filter: http://www.mathworks.com/help/nnet/ug/adaptive-neural-network-filters.html