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| mima |
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Verfasst am: 22.12.2011, 20:59
Titel: Sensorsignal filtern
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Hallo zusammen,
ich habe im Rahmen einer Projektarbeit u.a. die Aufgabe, mit Simulink div. Sensorik eines Verbrennungsmotors zu verwerten und zu weiteren Berechnungen vorzubereiten. Im Detail heißt das, z.B. die Signalspannung eines Drucksensors filtern, dann durch die entsprechenden Kennlinien o.ä. in einen Druck umrechnen, um damit dann Einspritzmengen o.ä. berechnen zu können.
Im Prinzip habe ich meiner Meinung nach eine möglich Version für zunächst einen simplen Fall (zum Verständnis) aufgestellt. Ich schicke die Signalspannung durch einen FIR-Filter mit entsprechenden Settings und bekomme dann meine "geglättete" Signalspannung. Da ich aber gelesen habe, dass der FIR-Filter Anwendung bei der digitalen Signalverarbeitung verwendet wird, bin ich mir unsicher ob dies in meinem Fall auch wirklich funktionieren wird, oder ob ich noch einen A/D Converter vorschalten muss bevor ich in den FIR gehe?
Ich würde mich über die ein oder andere Antwort freuen und bedanke mich im Vorraus.
Grüße
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| aj.geissler |
Forum-Guru
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Beiträge: 251
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Verfasst am: 23.12.2011, 12:49
Titel:
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Hi,
FIR bedeutet nur Finite Impulse Response, d.h. der aktuelle Ausgangswert des Filters wird nur durch eine Linearkombination der Eingangswerte (aktuell und vorhergehend) gebildet.
[Bei IIR = (Infinite Impulse resonse) hingegen wird der aktuelle Ausgangswert des Filters durch eine Linearkombination von Eingangswerten und "vorherigen" Ausgangswerten berechnet]
Über die Eigenschaften von FIR und IIR findest Du einiges bei Wikipedia.
Wertediskret müssen die zu verarbeitenden Werte nicht sein. In der Regel liegt aber eine (meist äquidistante) Zeitdiskretisierung vor.
Wenn du einen Vektor mit Sensordaten hast und die Abtastfrequenz bekannt ist, kann man also direkt mit der Matlab-Funktion "filter" o.ä. arbeiten.
Frohes Fest
Andi
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| mima |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Beiträge: 2
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Verfasst am: 24.12.2011, 14:30
Titel:
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Danke für die Antwort.
Werde mich mit der Thematik noch weiters auseinandersetzten (müssen) aber wenn ich zwischen den Zeilen richtig gelesen habe sollte dies mit meinem Modell so funktionieren.
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