7 下記Fc=3Hzの結果を赤で、Fc=1Hzの結果を黄色で示します。線だと見にくかったので点で示しています。 概ね想定通りの結果が得られています。3Hzの赤点が0. 07にならないのは離散化誤差の影響で、サンプル周期10Hzに対し3Hzのローパスという苦しい設定に起因しています。仕方ないね。 上記はノイズだけに関しての議論でした。以下では真値とノイズが合わさった実データに対しローパスフィルタを適用します。下記カットオフ周波数Fcを1Hzから0.
1.コンデンサとコイル やる夫 : 抵抗分圧とかキルヒホッフはわかったお。でもまさか抵抗だけで回路が出来上がるはずはないお。 やらない夫 : 確かにそうだな。ここからはコンデンサとコイルを使った回路を見ていこう。 お、新キャラ登場だお!一気に2人も登場とは大判振る舞いだお! ここでは素子の性質だけ触れることにする。素子の原理や構造はググるなり電磁気の教科書見るなり してくれ。 OKだお。で、そいつらは抵抗とは何が違うんだお? 「周波数依存性をもつ」という点で抵抗とは異なっているんだ。 周波数依存性って・・・なんか難しそうだお・・・ ここまでは直流的な解析、つまり常に一定の電圧に対する解析をしてきた。でも、ここからは周波数の概念が出てくるから交流的な回路を考えていくぞ。 いきなりレベルアップしたような感じだけど、なんとか頑張るしかないお・・・ まぁそう構えるな。慣れればどうってことない。 さて、交流を考えるときに一つ大事な言葉を覚えよう。 「インピーダンス」 だ。 インピーダンス、ヘッドホンとかイヤホンの仕様に書いてあるあれだお! やる夫で学ぶ 1bitデジタルアンプ設計: 1-2：ローパスフィルタの周波数特性. そうだよく知ってるな。あれ、単位は何だったか覚えてるか? 確かやる夫のイヤホンは15[Ω]ってなってたお。Ω(オーム)ってことは抵抗なのかお? まぁ、殆ど正解だ。正確には 「交流信号に対する抵抗」 だ。 交流信号のときはインピーダンスって呼び方をするのかお。とりあえず実例を見てみたいお。 そうだな。じゃあさっき紹介したコンデンサのインピーダンスを見ていこう。 なんか記号がいっぱい出てきたお・・・なんか顔文字(´・ω・`)で使う記号とかあるお・・・ まずCっていうのはコンデンサの素子値だ。容量値といって単位は[F](ファラド)。Zはインピーダンス、jは虚数、ωは角周波数だ。 ん?jは虚数なのかお?数学ではiって習ってたお。 数学ではiを使うが、電気の世界では虚数はjを使う。電流のiと混同するからだな。 そういう事かお。いや、でもそもそも虚数なんて使う意味がわからないお。虚数って確か現実に存在しない数字だお。そんなのがなんで突然出てくるんだお? それにはちゃんと理由があるんだが、そこについてはまたあとでやろう。とりあえず、今はおまじないだと思ってjをつけといてくれ。 うーん、なんかスッキリしないけどわかったお。で、角周波数ってのはなんだお。 これに関しては定義を知るより式で見たほうがわかりやすいだろう。 2πかける周波数かお。とりあえず信号周波数に2πかけたものだと思っておけばいいのかお?
018(step) x_FO = LPF_FO ( x, times, fO) 一次遅れ系によるローパスフィルター後のサイン波(左:時間, 右:フーリエ変換後): 一次遅れ系によるローパスフィルター後の矩形波(左:時間, 右:フーリエ変換後): Appendix: 畳み込み変換と周波数特性 上記で紹介した4つの手法は,畳み込み演算として表現できます. (ガウス畳み込みは顕著) 畳み込みに用いる関数系と,そのフーリエ変換によって,ローパスフィルターの特徴が出てきます. 移動平均法の関数(左:時間, 右:フーリエ変換後): 周波数空間でのカットオフの関数(左:時間, 右:フーリエ変換後): ガウス畳み込みの関数(左:時間, 右:フーリエ変換後): 一時遅れ系の関数(左:時間, 右:フーリエ変換後): まとめ この記事では,4つのローパスフィルターの手法を紹介しました.「はじめに」に書きましたが,基本的にはガウス畳み込みを,リアルタイム処理では一次遅れ系をおすすめします. Code Author Yuji Okamoto: yuji. 0001[at]gmailcom Reference フーリエ変換と畳込み: 矢野健太郎, 石原繁, 応用解析, 裳華房 1996. ローパスフィルタ カットオフ周波数 式. 一次遅れ系: 足立修一, MATLABによる制御工学, 東京電機大学出版局 1999. Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
sum () x_long = np. shape [ 0] + kernel. shape [ 0]) x_long [ kernel. shape [ 0] // 2: - kernel. shape [ 0] // 2] = x x_long [: kernel. shape [ 0] // 2] = x [ 0] x_long [ - kernel. shape [ 0] // 2:] = x [ - 1] x_GC = np. convolve ( x_long, kernel, 'same') return x_GC [ kernel. ローパスフィルタ カットオフ周波数 求め方. shape [ 0] // 2] #sigma = 0. 011(sin wave), 0. 018(step) x_GC = LPF_GC ( x, times, sigma) ガウス畳み込みを行ったサイン波(左:時間, 右:フーリエ変換後): ガウス畳み込みを行った矩形波(左:時間, 右:フーリエ変換後): D. 一次遅れ系 一次遅れ系を用いたローパスフィルターは,リアルタイム処理を行うときに用いられています. 古典制御理論等で用いられています. $f_0$をカットオフする周波数基準とすると,以下の離散方程式によって,ローパスフィルターが適用されます. y(t+1) = \Big(1 - \frac{\Delta t}{f_0}\Big)y(t) + \frac{\Delta t}{f_0}x(t) ここで,$f_{\max}$が小さくすると,除去する高周波帯域が広くなります. リアルタイム性が強みですが,あまり性能がいいとは言えません.以下のコードはデータを一括に処理する関数となっていますが,実際にリアルタイムで利用する際は,上記の離散方程式をシステムに組み込んでください. def LPF_FO ( x, times, f_FO = 10): x_FO = np. shape [ 0]) x_FO [ 0] = x [ 0] dt = times [ 1] - times [ 0] for i in range ( times. shape [ 0] - 1): x_FO [ i + 1] = ( 1 - dt * f_FO) * x_FO [ i] + dt * f_FO * x [ i] return x_FO #f0 = 0.
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【複数選択の場合】
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