Filterung von Höhendaten

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kochto

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Verfasst am: 21.12.2015, 18:04 Titel: Filterung von Höhendaten

Hallo,

gemäß DIN EN ISO 25178, müssen Oberflächendaten für Rauheitsmessungen mittels Tiefpass- (S-Filter) und Hochpass-Filter (L-Filter, mittels eines linearen Gaußfilters) gefiltert werden. Hat einer von euch Erfahrung mit dieser Vorgehensweise und hat einen Tipp, wie man das ganze in MatLab realisieren kann?

Viele Grüße

Friidayy

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Verfasst am: 22.12.2015, 11:49 Titel:

Wie weit geht dein Wissensstand? Kennst du die z-Transformation?

Auf http://www.mikrocontroller.net/topic/86469 hat Matthias Lipinsky einen guten Beitrag zu deinem Thema verfasst.

Zitat:

Ein Tiefpasss erster Ordnung ist ein klassisches PT1-Verhalten.

RC*y' + y = x mit RC=tau.

Wenn das diskret realisiert werden soll, dann muss das über eine
Differenzengleichung geschehen. Die dazu passende wäre:

y(n) = (1-c)*x(n) + c*y(n-1) mit c=exp(-Ta/RC)

Diese Formal muss all Ta ausgerechnet werden.
y(n) ist der aktuelle, gefilterte Ausgangswert,
x(n) ist der aktuell zu filternde Wert
y(n-1) ist der letzte gefilterte Wert (also der, der vor der Zeit Ta
ausgerechnet wurde)

Mit der angegebenen Differenzgleichung kannst du deine Messdaten Tiefpassfiltern, über die Parameter R unc C kannst du die Eckfrequenz/Bandbreite einstellen.

Gruß

kochto

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Verfasst am: 22.12.2015, 12:40 Titel:

Mein Wissensstand ist was Matlab angeht, sehr begrenzt. Ich bin noch dabei, mich dort einzuarbeiten.
Daher hatte ich gehofft, es gäbe Matlabfunktionen, mit denen sich die Filter realisieren lassen (zb. Box-Filter), ohne den Code für den Filter selbst schreiben zu müssen (dafür fehlt in meinem Anwendungsfall leider die Zeit).
Klasse wären Filter, denen ich idealerweise nur noch eine Grenzwellenlänge übergeben muss.

Friidayy

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Verfasst am: 22.12.2015, 12:58 Titel:

Beispiel 1 auf http://de.mathworks.com/help/signal/ref/butter.html sollte das sein was du suchst.

Code:

[b,a] = butter(6,0.6);
freqz(b,a)
dataIn = randn(1000,1);
dataOut = filter(b,a,dataIn);

Funktion ohne Link?

kochto

Themenstarter

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Verfasst am: 22.12.2015, 16:11 Titel:

Erstmal vielen Dank für deine Bemühungen.
Ist Butterworth nicht nur auf zweidimensionale Signale anwendbar?
In meinem Anwendungsfall bräuchte ich ein Filter, was kurzwellige Signale aus meiner X,Y,Z Oberfläche herausfiltert.
Nach ein wenig googeln und durchsehen der Doku, habe ich irgendwie noch immer nichts passendes gefunden Sad

Das einzige was ich bisher gefunden habe, ist die Möglichkeit das Messrauschen mit medfilt2 zu entfernen. Bisher sieht das auch ganz gut aus.

Friidayy

Forum-Century


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Verfasst am: 22.12.2015, 16:38 Titel:

Code:

clear all; close all; clc;

x = {linspace(-2,3,51),linspace(-3,3,61)};
[xx,yy] = ndgrid(x{1},x{2}); y = peaks(xx,yy);
rng(0), noisy = y+(rand(size(y))-.5);
[smooth,p] = csaps(x,noisy,[],x);
surf(x{1},x{2},smooth.'), axis off

smoother = csaps(x,noisy,.996,x);
figure, surf(x{1},x{2},smoother.'), axis off

Funktion ohne Link?

Ist das ca. was du machen möchtest? http://de.mathworks.com/help/curvef.....dDomain=www.mathworks.com


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