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Rimuovere il rumore ad alta frequenza nei dati misurati

Questo esempio utilizza:

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Questo esempio mostra come progettare un filtro passa-basso e utilizzarlo per rimuovere il rumore ad alta frequenza nei dati misurati. Il rumore ad alta frequenza è dovuto a componenti di un segnale che variano più velocemente del segnale di interesse. La rimozione del rumore ad alta frequenza consente di rappresentare in modo più compatto il segnale di interesse e consente un'analisi più accurata. Un filtro passa-basso è una tecnica comune per rimuovere il rumore ad alta frequenza in un segnale.

Leggi i dati

Il canale ThingSpeak™ 12397 contiene i dati della stazione meteorologica MathWorks® , situata a Natick, Massachusetts. I dati vengono raccolti e pubblicati su ThingSpeak una volta al minuto. Il campo 3 del canale contiene i dati di umidità relativa. Leggere i dati utilizzando la funzione thingSpeakRead .

[humidity,time] = thingSpeakRead(12397,'NumPoints',8000,'Fields',3);

Filtro di progettazione

Un filtro è un processo che rimuove i componenti indesiderati da un segnale. Un filtro passa-basso è progettato per consentire il passaggio dei componenti a frequenza più bassa e bloccare i componenti a frequenza più alta in un segnale. DSP System Toolbox™ fornisce molteplici tecniche per definire un filtro passa-basso. Questo esempio progetta un filtro FIR (risposta all'impulso finito) del terzo ordine. La frequenza di campionamento è ogni 60 secondi (Fs=1/60), poiché i dati nel canale 12397 vengono caricati una volta al minuto. Il filtro passa-basso mantiene le componenti a bassa frequenza e attenua le componenti ad alta frequenza con un periodo inferiore a 24 ore.

filtertype = 'FIR';
Fs = 1/60;
N = 3;
Fpass = 1/(24*60*60);
Fstop = 1/(2*60*60);
Rp = 0.5;
Astop = 50;

LPF = dsp.LowpassFilter('SampleRate',Fs,...
                        'FilterType',filtertype,...
                        'PassbandFrequency',Fpass,...
                        'StopbandFrequency',Fstop,...
                        'PassbandRipple',Rp,...
                        'StopbandAttenuation',Astop);

Elabora e invia i dati a ThingSpeak

Elabora i dati di umidità relativa utilizzando il filtro passa-basso e invia i dati di umidità filtrati a un canale ThingSpeak utilizzando la funzione thingSpeakWrite .

Output = step(LPF, humidity);

Utilizzando l'app MATLAB Analysis, puoi scrivere i dati su un canale. Se utilizzi l'app MATLAB Visualizations, puoi anche aggiungere un grafico dei dati. Cambia channelID e writeAPIKey per inviare dati al tuo canale.

channelID = 17504;
writeAPIKey='23ZLGOBBU9TWHG2H';
thingSpeakWrite(channelID,Output,'Timestamps',time,'WriteKey',writeAPIKey);
plot(time,humidity,time,Output);
ylabel('Relative Humidity');
legend('Raw Data', 'Filtered Data');

Il grafico mostra una drastica riduzione del rumore ad alta frequenza.

Vedi anche

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