Ишенимдүү жыштыкты аныктоо үчүн FIR чыпкасы: 5 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:36

Мен akellyirlдин DSP техникасын колдонуу менен ишенимдүү жыштыкты аныктоо боюнча көрсөтмөлөрүнүн чындыгында чоң күйөрманымын, бирок кээде ал колдонгон ыкма сизде ызы -чуу өлчөө болсо, жетишсиз болуп калат.

Жыштык детекторуна таза кирүүнү алуу үчүн оңдоонун бир жолу - сиз аныктагыңыз келген жыштыктын тегерегине кандайдыр бир чыпканы колдонуу.

Тилекке каршы, санарип чыпканы түзүү оңой эмес жана ага математика көп тартылган. Ошентип, мен мындай чыпкаларды түзүүнү жөнөкөйлөтүү үчүн, кимдир бирөө деталдарын казбай туруп, аларды өз долбоорлорунда колдонууга уруксат берүү үчүн кандайдыр бир программа түзүү жөнүндө ойлондум.

Бул Нускамада, мен 50 Гц синус толкунун Arduino Uno менен ызы -чуу менен өлчөйм (Arduino чындап эле керек эмес).

1 -кадам: Көйгөй

Элестеткиле, киргизилген маалыматтар жогорудагы ийри сызыкка окшош - абдан ызы -чуу.

Эгерде биз akellyirl's Instructable сыяктуу жөнөкөй жыштык детекторун түзсөк, анда натыйжа "-inf" же төмөнкү коддо: "Ооба, өтө ызы-чуу…"

Эскертүү: Мен дээрлик баардык akellyirl коддорун колдондум, бирок үстүнө ызы -чуу өлчөөлөрдү камтыган rawData массивин коштум.

Төмөндө сиз бүтүндөй кодду "unfiltered.ino" деп аталган файлдан таба аласыз.

2 -кадам: Чечим

Киргизүү маалыматы ызы -чуу болгондуктан, бирок биз издеп жаткан жыштыкты билгендиктен, мен EasyFIR деп аталган куралды колдонуп, Bandpass чыпкасын түзүп, аны кирүүчү маалыматтарга колдоно алабыз, натыйжада жыштык детекторунун кириши кыйла таза болот (жогорудагы сүрөт).

3 -кадам: EasyFIR

EasyFIR куралын колдонуу абдан оңой, жөн гана GitHub репозиторийин жүктөп алып, өлчөөлөрүңүздүн бир үлгүсү менен easyFIR.py файлын иштетиңиз (CSV форматында).

Эгерде сиз easyFIR.py файлын ачсаңыз, сиз 5 параметрди таба аласыз (жогорудагы сүрөттү караңыз), сиз жеткиңиз келген натыйжага жараша өзгөртө аласыз жана өзгөртүшүңүз керек. 5 параметрди оңдоп, питон файлын аткаргандан кийин, сиз терминалыңызда эсептелген коэффициенттерди көрөсүз. Бул коэффициенттер кийинки кадам үчүн өтө маанилүү!

Так колдонуу жөнүндө көбүрөөк маалыматты бул жерден тапса болот:

4 -кадам: Чыпкалоо

Эгер сиз керектүү чыпка коэффициенттерин эсептеп чыксаңыз, анда жыштык детекторуна чыныгы филерди колдонуу оңой.

Жогорудагы сүрөттө көрүнүп тургандай, сиз коэффициенттерди, applyFilter функциясын кошуп, андан кийин киргизүү өлчөөлөрүн чыпкалашыңыз керек.

Төмөндө сиз бүтүндөй кодду "filtered.ino" деп аталган файлдан таба аласыз.

Эскертүү: бул Stack Overflow Postтун чоң фильтр колдонуу алгоритми үчүн чоң рахмат!

5 -кадам: ырахат алыңыз

Көрүнүп тургандай, азыр биз 50Hz сигналын ызы -чуу болгон чөйрөдө да аныктай алабыз?

Сураныч, менин идеямды жана кодуңузду муктаждыктарыңызга ылайыкташтырыңыз. Сиздин жакшыртууңузду кошкондо абдан ыраазымын!

Эгерде менин ишим сизге жакса, GitHubдагы жылдыздар менен болгон эмгегимди колдосоңуз, мен абдан ыраазы болом!

Сиздин колдоосу үчүн рахмат!:)