2025 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2025-01-23 14:47
Zaista sam veliki obožavatelj akellyirlovih instrukcija o pouzdanom otkrivanju frekvencije pomoću DSP tehnika, ali ponekad tehnika koju je koristio nije dovoljno dobra ako imate bučna mjerenja.
Jedno jednostavno rješenje za dobivanje čistijeg ulaza za detektor frekvencije je primijeniti neku vrstu filtera oko frekvencije koju želite otkriti.
Nažalost, stvaranje digitalnog filtera nije jednostavno i potrebno je dosta matematike. Pa sam razmišljao o stvaranju neke vrste programa za pojednostavljenje izrade takvih filtera, kako bih omogućio bilo kome da ih koristi u svojim projektima, a da ne kopa po detaljima.
U ovom Instructableu ću otkriti sinusni val od 50Hz u bučnom mjerenju s Arduino Uno (Arduino zapravo nije potreban).
Korak 1: Problem
Zamislite da izmjereni ulazni podaci izgledaju poput gornje krivulje - prilično bučni.
Ako konstruiramo jednostavan detektor frekvencije poput onog u akellyirl's Instructable, rezultat je "-inf" ili u slučaju donjeg koda: "Da, previše buke …"
Napomena: Koristio sam gotovo sav akellyirl kod, ali sam dodao rawData niz na vrhu koji sadrži bučne mjere.
Ispod možete pronaći cijeli kôd u datoteci pod nazivom "unfiltered.ino".
Korak 2: Rješenje
Budući da su ulazni podaci bučni, ali znamo frekvenciju koju tražimo, možemo upotrijebiti alat koji sam stvorio pod nazivom easyFIR za stvaranje Bandpass filtra i njegovu primjenu na ulazne podatke, što rezultira mnogo čistijim unosom za detektor frekvencije (gornja slika).
Korak 3: EasyFIR
Alat easyFIR prilično je jednostavan za korištenje, samo preuzmite spremište GitHub i pokrenite datoteku easyFIR.py s jednim uzorkom vaših mjerenja (u CSV formatu).
Ako otvorite datoteku easyFIR.py, pronaći ćete 5 parametara (pogledajte gornju sliku) koje možete i trebate promijeniti ovisno o rezultatu koji želite postići. Nakon što ste prilagodili 5 parametara i izvršili python datoteku, vidjet ćete izračunate koeficijente u vašem terminalu. Ti su koeficijenti ključni za sljedeći korak!
Više informacija o točnoj uporabi možete pronaći ovdje:
Korak 4: Filtriranje
Sada, ako ste izračunali potrebne koeficijente filtera, prilično je jednostavno primijeniti stvarni file na detektor frekvencije.
Kao što možete vidjeti na gornjoj slici, trebate samo dodati koeficijente, funkciju applyFilter, a zatim filtrirati ulazna mjerenja.
Ispod možete pronaći cijeli kôd u datoteci pod nazivom "filtrirano.ino".
Napomena: veliko hvala ovom Stack Overflow Post -u na izvrsnom algoritmu primjene filtera!
Korak 5: Uživajte
Kao što vidite, sada smo u mogućnosti detektirati signal od 50Hz čak i u bučnom okruženju?
Slobodno prilagodite moju ideju i kod svojim potrebama. Bio bih vam zahvalan ako uvrstite vaša poboljšanja!
Ako vam se sviđa moj rad, bio bih vam zahvalan ako podržite moj rad sa zvijezdom na GitHubu!
Hvala na podršci!:)
Preporučeni:
Mjerenje frekvencije i napona napajanja pomoću Arduina: 6 koraka
Mjerenje frekvencije i napona napajanja pomoću Arduina: Uvod: Cilj ovog projekta je mjerenje frekvencije i napona napajanja, koji je ovdje u Indiji između 220 do 240 V i 50Hz. Koristio sam Arduino za hvatanje signala i izračunavanje frekvencije i napona, možete koristiti bilo koju drugu mikrokontrolu
PWM niske frekvencije: 4 koraka
PWM niske frekvencije: Pozdrav svima, U ovom projektu ću vam pokazati kako sam napravio ultra niskofrekventni PWM stroj s vrlo minimalnim komponentama. Ovaj krug se vrti oko schmitt okidačkog kruga. Ovisno o zahtjevima, klasificirao sam 3 vrste kola
Arduino autonomno posuda za filtriranje: 6 koraka
Arduino autonomno filtrirno plovilo: U ovom Instructableu pokazat ću vam kako sam dizajnirao i napravio svoje predloženo rješenje za trenutni problem crvenih algi u vodama obale Zaljeva. Za ovaj projekt želio sam dizajnirati potpuno autonomnu letjelicu sa solarnim pogonom koja bi mogla ploviti
Filtriranje internetskog sadržaja pomoću DNS -a: 10 koraka
Filtriranje internetskog sadržaja pomoću DNS -a: Ažurirano 3. veljače 2021. radi uključivanja dodatnih informacija u 8. korak & 9. Opće je poznato da na internetu postoji mnogo sadržaja koji nije baš prikladan za gledanje djeci. Ono što ipak nije toliko poznato jest činjenica da ste
Otkrivanje onečišćenja zraka + filtriranje zraka: 4 koraka
Otkrivanje onečišćenja zraka + filtriranje zraka: Učenici (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig i Declan Loges) njemačke švicarske međunarodne škole radili su s osobljem MakerBay -a na stvaranju integriranog sustava za mjerenje onečišćenja zraka i učinkovitosti filtriranja zraka. Ovaj