低通滤波器作用(simulink带通滤波器参数设置)

低通滤波器的概念和作用

上面提到的三阶互补方案来自高级博客。我觉得它不是很详细，所以我自己画了一下，然后重新考虑。上图中的下标表示原始数量表示校正数量。这些信息一目了然，表明加速度，速度和位置。其中，下标表示融合状态量，即在控制中用作实际反馈的量。读者可以结合使用上面的图片和上面的博客背面发布的相关代码和评论。链接如下：四旋翼固定高度段的惯性导航加速速度位置的三阶互补融合方案。上面提到的最后一个是由于观察传感器的磁滞引起的（主要原因：最大支持的采样频率很小；原始数据输出噪声很大，大多数数字低通滤波都需要引起时间延迟），导致直接将当前惯性导航估计值与观察传感器进行比较以获得状态误差的不期望的方式。在提出解决方案之前，首先让我们谈谈观察传感器采样周期引起的传感器滞后的问题：首先，以熟悉的超声传感器为例，其中最高的识别度是直接给出采集时序图：超声波传感器需要一个模块来工作。发射头发射的超声波信号的波长约为，频率约为。触发模块需要产生一个不小于模块触发引脚的高电平才能开始工作。当采用触发时间时，如果前面有物体，则声波将被反射回去。反射信号由模块上的接收头接收，并且在模块的输出引脚上生成响应电平信号。根据声波的总时间和声音在空气中传播的速度来获取响应时间，可以计算出与前方物体的距离。为了防止发射信号对混响信号的影响，该模块至少需要两个发射间隔，且模块的测量距离范围为〜。在实际使用中，发现其中的数据还可以。超过它后，轻微的角度误差会很大，我们将根据最大检测距离进行计算，到目前为止，最大采集时间。综上所述，通用模块的最小采样周期为，最大值接近。这似乎是完全可以接受的。让我们以一个常用的示例为例：直接截取软件设置的屏幕截图：在这里您首先可以看到时钟源，通常您可以选择它，然后将测量周期初始化为通用应用程序的通用模块，刷新rate足够了，这是模块的默认刷新率。更快的刷新速率意味着它需要更多的通信资源和芯片的处理压力，并且模块的功耗也更大。
本文仅分析其中的句子。数据帧信息如下图所示：句子基本上包含定点所需的所有公共信息。在本文中将直接测量频率设置为最大允许采样频率之后，此时的采样时间为。接下来，我们将讨论常见的高度观测传感器-气压计。数据手册的屏幕截图如下：气压计的采集过程是交替进行压力和温度采集。可以设置采样频率。收集时，需要先打开（气压，温度）转换，然后收集。在这里，这表示从打开到采样的间隔时间。通常，为了确保压力数据和温度数据的实时同步，在收集温度之前开始进行气压数据转换。类似地，在收集气压之前开始温度转换。这样可以最小化采样周期。从数据表中可以很容易地知道，温度和压力的最小采样周期是最大的，而最大的是传感器在不同采样频率下的输出精度是不同的。从到，当采样周期为时，压力误差为，当采样周期为时，大气压力误差以毫帕斯卡表示。单位转换关系如下：因此，常识表明，误差近似等于将压力误差转换为距离后的误差。较小的采样周期意味着较大的采样误差，并且不同的噪声误差对应于卡尔曼滤波期间观察噪声的选择。这里我们参考飞行控制中的采样设置，直接切除如下：在这里我们可以看到，当转换传感器时，温度和气压设置为，即此时的最小采样周期是飞行控制任务的调度周期，这意味着仅达到最小晴雨表采样周期。 （原因是每个人都可以添加它）。最后，我介绍一个位置观察传感器：光流。以下段落以中文介绍了官方网站的拦截部分：它是一种智能光流量传感器。传感器具有本机×像素分辨率。它在光流计算中使用了多种分级和裁剪算法。计算速度达到（白天，室外）并且具有很高的灵敏度。与其他鼠标传感器不同，它可以在室内或室外在光线较暗的环境下以（黑暗，室内）的计算速度工作而无需照明。您还可以对其进行重新编程，以执行其他基本，高效和低级的机器视觉任务。支持串口，两种方式分析数据，为减少芯片开销，作者采用表格，
其中：光流速度，超声距离和图像质量是固定点和固定高度所需的有用数据。作者在这里仅获得了这三组数据。主控制器使用芯片的主要资源开销来获取相机数据和处理融合高度，陀螺仪光流算法（其余的超声数据采集，机载陀螺仪数据采集等基本可以忽略）。此处给出了最大处理速度和时间。目前尚不清楚这部分是指处理图像数据加融合的总成本，还是仅用于融合算法。作者采用的主要控制方法是采用模拟采集数据。为了确保陀螺仪，过采样和控制周期最小，在采集中采用了队列采集方式，即第一采集轴流速，第二采集轴速度，第三采集超声距离，对于光流数据，一次更新第四采集图像质量。到目前为止，我们列出了几种常见的传感器采样周期，如下所示：超声波：晴雨表：上面我们仅讨论了数字传感器采集过程中由传感器采样周期引起的延迟。我们在这里讨论的时间延迟与惯性导航的主要传感器加速度计有关。如果未为加速度计设置内部数字低通，则陀螺仪的最大输出频率为加速度计。对于四轴飞行器，最大采样频率完全足够，并且足够长的采样周期可以减少数据融合时间。积分误差（可以忽略频率混叠），同时确保传感器数据数字低通的群时延也较小。由于芯片的计算速度的限制，传感器组合是这样的，并且这三组传感器数据通过收集它们是很耗时的。姿态解决方案最长的时间：串行端口分析最长的时间：单次数据采集最长的时间：三轴惯性导航Kalman融合最长的时间：控制器，数字滤波等。最长的时间：系统总时间开销关于作者，如上所述，选择总的时序安排周期。我们认为原始数据收集过程存在滞后。接下来，我们介绍由数字低通滤波器引起的一类传感器延迟问题。传感器数字低通的磁滞：首先，以气压计传感器为例。如上所述，当将气压传感器设置为最高精度时，即在打开采集时，温度和气压转换都将设置为官方给出的传感器误差。现在，让我们开始通过压差法获得的原始压力的相对高度值波形集。在上图中，中间的蓝色线表示速度波形，灰色表示加速度波形，总共有三行，
绿线滞后表示巴特沃思截止频率之后的滤波器滞后的高度。请注意，气压计的原始高度相对波动，并且高度噪声基本上在此范围内。数字低通后的气压高度波动较小。在不考虑传感器的静态漂移的情况下，可在短时间内波动，但在运动后并发现磁滞明显。 （从某个高度到另一个高度的曲线跟踪很明显。）如果您认为它不够明显，则当速度更快时，一目了然。请注意，在速度峰值较大的地方，惯性导航位置的估计高度和低通后的大气压力观测高度显然都是红线先上升，观测传感器随后上升，并且更明显在中间上下拖动飞机。当最后一个速度峰值较小时，两条曲线基本重合，看不出明显的差异。下面给出了巴特沃思低通滤波器的设计过程。作者的信号和系统非常卑鄙，只会基于葫芦。首先，巴特沃思滤波器是有序的。阶数越高，虽然可以保证阻带越快，但是系统的连续性也增加。 2.调用过滤器设计工具箱，输入命令行，界面如下。 ，在左下方选择滤波器的顺序，采样频率，截止频率。单击以完成滤波器设计，并按如下所示获得系统幅度和频率响应。 ，单击以查看系统连续性特征。上两个图之间的区别在于设置的过滤器的顺序不同。从比较中可以看出，阶数越高，系统延迟越大。上图显示了二阶Butterworth数字低通滤波器的参数。 Butterworth数字滤波器离散化了从滤波器工具箱派生的滤波器参数：设计数字控制器时，可以基于实时采样的加速度计数据进行递归更新。功能名称说明二阶巴特沃斯数字低通滤波器入口当前输入和输出滤波器输出值的备注顺序低通滤波器{加速度计滤波器以获取最新的{滤波器} {}顺序保存顺序保存}相关结构定义为如下。 {} {}自行开发的飞行控制视频，链接如下：四转子室外定点文章（机架）四转子定点青山河这个博客实在太废话了，忽略了组织，是必然的表示有错误，欢迎交流指正！ ！ ！下一节将详细讨论传感器延迟校正和惯性导航数据融合的简单处理方法