Перекрестной разговор фильтр с известным источником

Question

Здравствуйте коллеги overflowers,

В настоящее время я работаю в экспериментальной лаборатории механики горных пород, и когда я провести эксперимент, я записывать выходные сигналы, такие как эффективный крутящий момент, нормальная силу и скорость двигателя , Тем не менее, последняя величина вызывает значительные перекрестные помехи по записанным каналам, и я хочу отфильтровать это. Позвольте мне привести пример: Здесь верхний график является сильным сигналом (скорость двигателя), а нижний - холостым сигналом, на который влияет перекрестная передача (синий - это необработанный сигнал, красный - срединный фильтр). Простой канал записывает только шум. Здесь мы видим три эффекта. При изменение напряжения двигателя:

1. амплитуда шума увеличивается
2. медианы на холостом сигнале смещает
3. есть шип, который длится около 0,1 секунд

Если увеличить на первый всплеск, который возникает около 115 секунд, мы получаем следующий график. Это, по-видимому, не типичный тип дельта-функции шипа, а скорее своего рода электронное «эхо».

Я видел много работы по разделению слепых источников с помощью независимого анализа компонентов (ICA), но это не оказалось эффективным в моей ситуации. Однако, поскольку я знаю форму сигнала, вызывающего перекрестный разговор, могут быть лучшие способы включить эту информацию. Мой вопрос заключается в следующем: есть ли фильтр или комбинация фильтров, которые могут решить упомянутые выше эффекты?

Поскольку я геолог, а не электрик или математик, у меня нет надлежащего фона для такого материала, поэтому, пожалуйста, несите меня. Я пишу Python, MATLAB и C++ достаточно хорошо, поэтому предлагаемые алгоритмы, написанные на любом из этих языков, являются предпочтительными (но не обязательными).

Благодаря

Answer 1

Перекрестные помехи вы столкнулись, результаты паразитной линии передачи. Подумайте о своем типичном FM-приемнике, где провода равны антеннам. Эти эффекты включают в себя паразитную и индуктивную связь, и образуют генератор (который является причиной того, почему вы не можете увидеть, теоретически идеальной дельта-шип)

Я понимаю, два различных подхода:

1. используют схему фильтрации аппаратных средств
2. использование программного обеспечения реализуемый фильтр

объявления 1: в зависимости от необходимой пропускной (максимальная частота/скорость изменения) на холостом ходу канала, можно определить угловую частоту, а ш ell как требуемый порядок фильтрации для заданной скорости подавления

ad 2: Вы можете реализовать несколько типов фильтров (IIF, FIR), которые напоминают эти схемы. Дополнительно, если вы все равно измеряете агрессивный сигнал, вы можете использовать измерение на холостом канале для определения системных параметров для математической модели перекрестных помех. С помощью этой модели вы сможете исключить помехи путем расчета