Hallo, ich habe eine Regelung, die die Höhe eines Fühlers konstant über einem zu messenden Untergrund hält. Die Höhe des Fühlers wird zur Datenanalyse herangezogen. Nun ist es so, dass das System mit 50kHz abtastet und danach regelt. Mich interessieren aber nur bis zu 1000 Punkte pro Sekunde. Nehme ich dann nur jeden 50. Punkt oder mittle ich über die 50 Punkte? Oder gewichte ich beim Mitteln der Punkte sogar noch mit dem Fehler oder der Position (Also dass beim Mitteln über 50 Punkte der 25. am meisten zählt, da dieser eben auch der angezeigten Position entspricht. Nicht dass zwei angezeigte Datenpunkte hauptsächlich durch zwei nebeneinander gesamplete Datenpunkte entstehen, und ich danach eine Lücke von im schlimmsten Fall 100 gesampleten Datenpunkte habe)
Gast
#4147053
Je nachdem was du dahinter zur Verfügung hast könnte dich das hier interessieren: (Funktioniert natürlich nicht nur mit Atmels!) http://www.atmel.com/images/doc8003.pdf Gruß Möwe
Gast
#4147054
Mach doch einfach einen gleitenden Mittelwert drüber und nimm nur die Punkte die dich interessierten. Dafür würde sich dann 64 oder 32 kHz anbieten. Dann kannst du shiften. Müsste das rauschen etwas dämpfen.
Gast
#4147057
Medianwert https://de.wikipedia.org/wiki/Median
Das ist dann quasi wieder ein downsampling. Durch das weg schmeißen deiner Daten verringerst du im Prinzip wieder die sampling Frequenz. Du musst aufpassen, das nyquist weiterhin eingehalten wird. Ggf musst du vorher Tiefpass filtern und dann jeden n-ten wert nehmen. Suche nach downsampling Algorithmen, da gibts ne ganze Menge zu.
Gast
#4147234
Wie man die Datenrate am besten reduziert, hängt vom Ziel und der Art der Störungen auf dem Signal ab. Eine meist recht gute Lösung ist einfach der Mittelwert über in dem Fall 50 Werte.
Hier noch ein kleiner Artikel (ja es ist Wikipedia, aber nicht schlecht erklärt): http://en.wikipedia.org/wiki/Decimation_%28signal_processing%29#By_an_integer_factor oder hier http://dspguru.com/dsp/faqs/multirate/decimation Wichtig ist der Part des Anti Alias Filters. Wenn du den als FIR auslegst, sparst du drastisch Rechenzeit, weil nur jeden n-ten Wert berechnen musst. Einen (gleitenden) Mittelwert zu bilden IST eine Art der Filterung, nämlich ein einfaches FIR filter mit N gleichen Koeffizienten. Der hat aber nunmal keine so tolle Spektrale Eigenschaften. Wenn dir das das reicht, nimm das Filter. Wenn nicht ein etwas komplizierteres ;-)
Gast
#4154993
Jan Kappen schrieb: > Wichtig ist der Part des Anti Alias Filters. Wenn du den als FIR > auslegst, sparst du drastisch Rechenzeit, weil nur jeden n-ten Wert > berechnen musst. Dafür muss aber dennoch jeder Wert in den FIR-Filter. Ein etwas bessere IIR-kann da einfacher und mit weniger Aufwand laufen und dieselben Ergebnisse liefern.
> Dafür muss aber dennoch jeder Wert in den FIR-Filter.
Genauso wie beim IIR-Filter. Da sehe ich keinen Unterschied. Aber beim
IIR Filter müssen immer alle Werte berechnet werden, beim FIR Filter
hingegen nicht.
Daher denke ich, dass man bei diesem Vergleich auch die Filterordnung
und die Dezimationsrate berücksichtigen muss.
Aber davon abgesehen, denke ich das eine optimierte Version eines
gleitenden Mittelwertes hie gut funktionieren würde. Die braucht
unabhängig von der Länge immer eine Addition, eine Subtraktion und eine
Division. Das ist mit Sicherheit weniger Rechenaufwand als bei allen
anderen Filtern.
Gast
#4155405
Verstehe ich nicht. Der IIR hat maximal 2 Speicher mit mit Plus-Minus.
Gast
#4155417
Manfred M. schrieb: > Aber davon abgesehen, denke ich das eine optimierte Version eines > gleitenden Mittelwertes hie gut funktionieren würde. Die braucht > unabhängig von der Länge immer eine Addition, eine Subtraktion und eine > Division. Das ist mit Sicherheit weniger Rechenaufwand als bei allen > anderen Filtern. Formal wird er dadurch wieder zum IIR. Du koppelst ja dann zurück ;-) Aber ich nutze den optimierten gleitenden Mittelwert auch oft. Braucht je nach Plattform nur ein paar Takte. Und wenn man 2er Potenzen verwendet ist die Division auch nur noch ein Shift.
> Verstehe ich nicht. Der IIR hat maximal 2 Speicher mit mit Plus-Minus. Das ist dann aber nur ein Filter 2. Ordnung. Wenn das reicht. Der zweite Link von Jan (s.o) beschreibt das sehr gut. > Formal wird er dadurch wieder zum IIR. Du koppelst ja dann zurück ;-) Ja, ist aber trotzdem genial.
Gast
#4155631
Frank schrieb: > Formal wird er dadurch wieder zum IIR. Du koppelst ja dann zurück ;-) <korinthen-kack-modus=on> Nee, die Rueckkopplung hat damit nix zu tun. Es bleibt ein FIR, den die IR ist ganz klar F. <korinthen-kack-modus=off> Gruss WK
> <korinthen-kack-modus=on> ... off>
Das ist ein Punkt, der mich als DSP Einsteiger bereits verwirrt hat. Oft
wird in der Literatur bereits die Wiederverwendung eines bereits
berechneten Wertes (hier die Gesamtsumme) als Rekursion bezeichnet. Mein
Verdacht ist, das allein wegen dieses Sachverhaltes einfache Gleitende
Mittelwertfilter (SMA) oft als IIR eingestuft werden. Frage: ist dass
das selbe, was in der englischen Literatur als "recursive running sum"
bezeichnet wird?
Aber wir sind uns einig, das die Impulsantwort nicht länger als die
Anzahl der Taps, und damit endlich ist. Das ergibt sich aus der
Tatsache, das der wiederverwendete Wert nicht wieder an den Eingang
gelangt.
Gast
#4156275
Moin, Manfred M. schrieb: > Oft > wird in der Literatur bereits die Wiederverwendung eines bereits > berechneten Wertes (hier die Gesamtsumme) als Rekursion bezeichnet. Da bin ich dabei, das kann man ruhig so machen. Manfred M. schrieb: > Mein > Verdacht ist, das allein wegen dieses Sachverhaltes einfache Gleitende > Mittelwertfilter (SMA) oft als IIR eingestuft werden. Da wirds problematisch. Dieses gleitende Mittelwertfilter ist halt so ein bisschen ein Sonderfall. Es besteht aus einem Differenzierer
und einem Integrator
Der Differenzierer ist ganz klar nicht rekursiv und ganz klar FIR. Der Integrator ist aber rekursiv und auch IIR. Nur in der Kettenschaltung entsteht aus dem Dingens ganz klar wieder was mit FIR. Das gleitende Mittelwertfilter geht so in Richtung Hogenauers CIC Filter. Nur halt noch nicht kaskadiert. Aber von der urspruenglichen Anwendung in diesem Thread (Dezimation) schon passend. Bei den CIC Filtern haben anfangs auch viele gedacht, der Integrator wuerde Stabilitaetsprobleme verursachen. Tut er aber nicht... Gruss WK
Mir wäre jetzt nicht klar, warum ein CIC nicht stabil hätte sein sollen und wann. Hat doch keinen Energiespeicher (?)
> Hat doch keinen Energiespeicher (?) Ich denke doch, zumindest hat es eine echte Rückkopplung. Bei meinem ersten Versuch mich in CIC Filter einzuarbeiten, hatte mir der folgende Artikel sehr geholfen: http://www.embedded.com/design/configurable-systems/4006446/Understanding-cascaded-integrator-comb-filters (hier Figure 5 und zugehöriger Text). Das hat mir sehr geholfen, CIC Filter in meinem Testprogramm zu realisieren. Dabei musste ich einsehen, das diese Filter auch mit "double precision" nicht immer stabil arbeiten, was wohl auf Rundungsfehler zurückzuführen ist. Mit Integer Arithmetik funktioniert es aber, wobei je nach Filter Ordnung ggf. auch 64 Bit Integer nötig sind. Aber, um auf die ursprüngliche Frage zurückzukommen, denke ich, dass man erstmal klären muss, wie schnell sich die analogen Eingangsdaten überhaupt ändern können. Wenn das schneller ist als 1/50 der Abtastfrequenz muss man filtern, ansonsten reicht abzählen.
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