실시간 경사 및 피크 감지 및 계산

500khz에서 샘플링한다는 신호가 있습니다. 들어오는 데이터의 상승, 하강 및 피크를 감지하려고합니다. 피크의베이스는 250 usec 또는 2.5msec, 진폭은 노이즈 플로어 위의 6db 또는 15db 일 수 있습니다. 불행히도 좋은 SNR이 없습니다. 신호의 dc 레벨은 일정하지 않지만 ac 구성 요소보다 훨씬 느리게 이동합니다.  

결정 지점에서 나는 상승과 하강의 기울기를 알아야합니다. 이것은 어려운 실시간 시스템이며 하향 경사가 dc 레벨에 도달 한 후 100usec에서 결정을 내려야합니다. 

적절한 알고리즘을 효율적으로 구현하는 방법에 대한 제안을 찾고 있습니다.  

현재 나는 평균 (지난 25 개의 데이터 포인트가 합산)을 실행하고 추세를 감지하려고합니다. 트렌드가 감지되면 트렌드를 찾기 시작하고 그 후에 다른 50 개의 샘플을 수집하여 계산을 시작합니다. 

노이즈는 이제이 알고리즘을 쉽게 망칠 수 있으므로 문제가됩니다. 

최신 정보

다른 사람들을 위해 이동 평균과 적분기를 구현했습니다. 지난 64 개 데이터의 이동 평균은 충분히 매끄럽지 만 어느 정도 상승을 잃어 버렸으며, 마지막 8 개 값을 통합하여 상승을 되찾았고 나는 단순히 상승과 하강을 추구했습니다. 잘 작동하지만 좋지는 않습니다.

대역폭이 제한된 미분기로 시작해야합니다 (미분 필터와 같은 미분기와 동일). 미분기는 저주파 추세를 제거하고 피크와 슬로프에 크게 반응합니다. 저역 통과 부품은 차단 주파수를 넘어 잡음을 제거합니다.

경사에 깨끗한 펄스를 얻을 수 있도록 차단 주파수를 설계해야합니다.

양의 기울기는 양의 펄스로 느려집니다. 음의 기울기는 음의 펄스로 나타나고 피크는 양과 음 사이의 제로 크로싱에 해당합니다.

이 유형의 필터는 일반적으로 FIR 필터로 구현됩니다. 그런 다음 필터의 샘플 수는 실시간 제약 조건, 컷오프 주파수에서의 선명도 및 컷오프 주파수 자체에 따라 달라집니다.