Bibliothèque de filtres Arduino
Cette bibliothèque permet à l’utilisateur de spécifier la largeur de bande du filtre en hertz (Hz) du LPF. Le LPF calculera alors la réponse en fonction du temps d’échantillonnage entre les appels. Plusieurs LPF peuvent être montés en cascade à l’aide du paramètre optionnel cascades, ce qui augmente l’atténuation à la sortie.
Si le temps d’échantillonnage n’est pas un problème, le filtre passe-bas peut être créé en utilisant une simple valeur alpha comprise entre 0,0 et 1,0. Une valeur de 1,0 ne correspond à aucun filtrage (suit l’entrée), 0,0 correspond à un filtrage maximal (la sortie reste à la valeur initiale).
Par exemple : Avec une bande passante de 10 Hz, et une entrée en escalier appliquée, la sortie se stabilisera à la valeur de l’entrée en escalier en ~0,08 seconde. 10 Hz est le point 3dB du filtre, où les changements d’entrée à un taux supérieur à cette fréquence commencent à diminuer à 20 dB par décennie (10 Hz, 100Hz, 1000Hz,…) ou 6dB par octave (10Hz, 20Hz, 40Hz, 80Hz…).
Lorsque vous cascadez le filtre passe-bas, l’atténuation double pour chaque étage ajouté. En utilisant l’exemple précédent, un LPF à deux cascades aura une réduction de 6dB à 10Hz, et de 40 dB à 100 Hz — un LPF à trois cascades aura une réduction de 9dB à 10Hz, et de 60 dB à 100 Hz.
Arduino adc filtre passe-bas
Dans la deuxième partie de notre série Arduino DSP, nous allons continuer à approfondir les principes de base du traitement du signal numérique. Nous allons découvrir les caractéristiques des filtres numériques et la façon dont elles peuvent être appliquées lors du traitement des signaux dans MATLAB. Dans l’article suivant, nous allons fournir un tutoriel approfondi de la transformée de Fourier et examiner le paramètre le plus important du signal vocal : la fréquence.
Après avoir enregistré le signal vocal à l’aide d’Audacity, il est maintenant temps de le traiter dans MATLAB. Cette fonctionnalité sera réalisée avec la fonction wavread, qui lit les fichiers sonores (.wav). Notre signal de sortie d’Audacity a cette extension. L’entrée de cette fonction est le nom du signal (testSound.wav), et dans la fonction MATLAB vous devez seulement écrire “testSound”. Les sorties de cette fonction sont les suivantes :
Cette fonction s’avère très pratique, notamment lorsque vous avez un signal inconnu. Par exemple, si vous ne pouvez pas trouver son taux d’échantillonnage, sa durée et son bit/échantillon, qui sont tous des informations essentielles lors du traitement d’un signal, vous pouvez utiliser la fonction ci-dessus pour trouver plus d’informations sur ce signal particulier.
Filtre passe-bas Rc arduino
L’autre jour, j’ai eu besoin de calculer des filtres passe-bas à la volée sur un Arduino Mega. Par “à la volée”, je veux dire que les paramètres des filtres seront éventuellement recalculés au milieu de l’opération, de sorte que la mise en place d’une équation avec des paramètres constants statiques n’est pas suffisante. L’utilisation d’un filtre statique est cependant le scénario d’application le plus courant. Si c’est votre cas – et j’insiste – modifiez votre filtre avec un outil décent et ajoutez-le à votre code. Si, d’autre part, vous avez besoin de mettre à jour votre filtre dynamiquement (ou si vous êtes tout simplement paresseux pour calculer les pôles et les zéros), alors ceci est pour vous.
#include <filters.h> const float cutoff_freq = 20.0 ; //Fréquence de coupure en Hzconst float sampling_time = 0.005 ; //Temps d’échantillonnage en secondes.IIR::ORDER order = IIR::ORDER::OD3 ; // Ordre (OD1 à OD4) // Filtre passe-basFiltre f(cutoff_freq, sampling_time, order) ; void setup() { Serial. begin(115200) ; pinMode(A0, INPUT) ; // Active les pull-ups si nécessaire digitalWrite(A0, HIGH);} void loop() { int value = analogRead(0) ; float filteredval = f.filterIn(value) ; //Visualisation avec le traceur série Serial.print(value, DEC) ; Serial.print(“,”) ; Serial.println(filteredval, 4) ; delay(5) ; //Le temps de boucle correspondra approximativement au temps d’échantillonnage.}
Bibliothèque de filtres passe-bas Arduino
Intuitivement, vous créez une sortie qui suit lentement les nouvelles valeurs, ce qui signifie implicitement qu’elle répond plus lentement aux changements rapides (contenu haute fréquence) tout en suivant la tendance générale du signal (contenu basse fréquence).
L’influence des points de données plus anciens diminue rapidement (de manière exponentielle, d’où le nom), bien qu’elle n’atteigne jamais tout à fait zéro (dans la plupart des implémentations informatiques, elle finit par le faire à cause des erreurs d’arrondi), ce qui explique en partie pourquoi il s’agit d’un filtre (vérifié) à réponse impulsionnelle infinie (du premier ordre).
Par exemple, lorsque alpha est 0,01, une différence de signal inférieure à 100 entraînera un ajustement de 0 (via la troncature des entiers), de sorte que le filtre ne s’ajustera jamais particulièrement près de la valeur réelle.
Une capture d’écran d’un arduinoscope modifié . Le signal du haut est l’entrée brute (quelques secondes d’échantillonnage d’un ADC à partir d’une broche flottante, avec un doigt qui la touche de temps en temps, par exemple pour capter 50Hz) Les signaux du bas sont des versions EWMA de ce signal, à des intensités croissantes.