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Frequenzanteile aus Signal filtern |
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Alex_S |
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Verfasst am: 07.08.2012, 07:48
Titel: Frequenzanteile aus Signal filtern
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Hi,
Ich habe wieder eine Frage zur Signalverarbeitung mit Matlab. Ich möchte aus einem Zeitsignal bestimmte Frequenzen herausfiltern. Siehe Spektrum im Anhang. Da ich leider sehr unerfahren in der Signalverarbeitung bin wollte ich hier einmal nach Möglichkeiten fragen das mit Matlab umzusetzen.
Das Signal s liegt als nx2-Matrix vor wobei s=[t s(t)] und n die Anzahl der Zeitschritte ist. Danke für eure Hilfe!
Gruß Alex
Beschreibung: |
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Verfasst am: 07.08.2012, 09:00
Titel:
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Bist du dir sicher, dass deine Frequenzachse so stimmt? Das diskrete Spektrum wird ja im positiven Frequenzbereich bis zur halben Abtastrate fs dargestellt.
Du verwendest hier die Kreisfrequenz w = 2*pi*f
wn = halbe Abtastfreq. = 3 rad/s
fn = 3/(2*pi) = 0.477 Hz -> Abtastfreq. = 0.95 Hz
Das kommt mir aber sehr wenig vor.
Aber gut...es gibt mehrere Möglichkeiten das Signal zu Filtern.
1.) Tiefpass Filter, dabei werden alle Freq.-anteile über der cutoff frequency fc gedämpft. Wenn du nur den Signalanteil vor dem Peak haben willst, die beste Variante.
2.) Bandstop Filter...hier wird nur ein Freq.-bereich innerhalb der Grenzen fc1 und fc2 gedämpft
3.) auf Grund der Breite deines Peaks evtl. nicht möglich...ein Notchfilter. Dies ist eine spezielle Form des Bandstop Filters, wobei nur ein kleiner Bereich (eigentl. eine Notchfrequenz) gedämpft wird.
Hier mal ein Bsp. für Punkt 2
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Alex_S |
Themenstarter
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Verfasst am: 07.08.2012, 09:54
Titel:
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Danke ! Der Bandstopfilter scheint mir eine gute Möglichkeit zu sein. Abtastfrequenz von 1Hz ist korrekt (das Signal ist eine Meeresströmung gemessen in 1s Schritten).
Gruß Alex
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DSP |
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Verfasst am: 07.08.2012, 10:04
Titel:
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Alles klar...
Es gibt auch noch andere IIR Filtervarianten als einen Butterworth...Cheby, Bessel etc., wodurch sich die Eigenschaften des Filters (Dämpfungs- und Phasenverlauf unterscheiden). Sollte der Butterworth nicht passen, müsstest du am Besten mal deine y-Achse des Freq.spektrums dB (logarithmisch) skalieren. Damit lässt sich dann die benötigte Dämpfung besser abschätzen. Ich würde aber zunächst mal die Grenzen festlegen und nun verschiedene Filterordnungen testen.
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