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Hochdynamische Fahrmanöver filtern |
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| Anton244711 |
Gast
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Verfasst am: 22.10.2012, 14:35
Titel: Hochdynamische Fahrmanöver filtern
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Hallo Forum,
zur Zeit benutze ich einen Butter-Filter der mir die Fahrmanöver filtert.
Bei hochdynamischen Fahrmanövern, wie z.B. beim Bremsen mit -5 m/s² habe ich eine Verzugszeit durch meinen Filter (Phasenverschiebung, wie es ganz normal bei einem Tiefpass Filter vorkommt).
Habt Ihr eine Lösung wie man am Besten solche hochdynamischen Fahrmanöver filtern kann? Die Messdaten liegen bereits vor, brauch also keinen online Filter.
Ist ein Kalman-Filter vielleicht die bessere Lösung zu einem Butter-Filter?
Vielen Dank schon mal
mit Besten Grüßen
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 22.10.2012, 23:22
Titel: Re: Hochdynamische Fahrmanöver filtern
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Hallo Anton244711,
Filtern vernichtet immer Informationen. Deshalb sollte man den Filter-Typ und die Parameter mit Bedacht wählen. Wichtig ist es hier bei die physikalischen Ursachen des Rauchens zu analysieren. Ansonsten gerät man schnell in die Gefahr beim Versuch "hübsche" Kurven per Filter zu erzeugen genau das in die Daten zu schreiben, was man als Ergebnis gemessen haben möchte.
FILTFILT erlaubt es einen Butterworth ohne Delay anzuwenden.
Gruß, Jan
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| DSP |
Forum-Meister
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Verfasst am: 23.10.2012, 12:38
Titel:
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Sicherlich ist die Ursachenforschung für die Störungen zunächst einmal wichtig. Allerdings gibt es auch genügend Anwendungen Jan, wo Störungen nicht bei der Quelle beseitigt werden können, bzw. eine ganz andere Baustelle sind 
Prinzipiell ist der Vorschlag mit filtfilt auf jeden Fall einen Test wert. Allerdings müsste man vermutlich auch beim Filterdesign selber ansetzen. Wie sieht denn dein Betragsspektrum des Signals aus und welcher Bereich soll gefiltert werden und welche Anforderungen muss das Filter dabei leisten?
Ein Kalman-Filter ist sicherlich auch ein Ansatz...allerdings doch schon eine sehr komplizierte Geschichte. Du müsstest erstens ein möglichst genaues Modell deines Prozesses wie auch deiner Störungen haben. Zweitens geht der Entwurf nur für lineare Modelle. Nichtlinearitäten mussen mit Verfahren in Lineare überführt werden. Hier kann es dann schon zu solchen Ungenauigkeiten kommen, dass der Filter nicht richtig arbeiten wird bzw. das Ergebnis ungenügend ist. Wenn du dich mit Kalmanfilter auskennst, wäre es einen Versuch wert. Aber ich würde erstmal mit den herkömmlichen Filtern weiterarbeiten...Frequenzspektrum darstellen und die Filtereigenschaften genau spezifizieren. Wenn hier dann das Delay zu groß wird um die notwendige Dämpfung zu erhalten, kann man über andere Sachen nachdenken. Im übrigen kannst du den Delay ja auch durch linksschieben der gefilterten Daten etwas minimieren, da das ganze ja nicht online erfolgen muss.
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