matlab - 如何在matlab中过滤数据以去除噪声？

Question

我有 2 个系统的 800000 个输入和输出数据样本数组。一种在 0 到 10 伏之间工作的烤箱中的系统。采样时间为 0.001 秒。

我必须确定这个系统的模型，但首先，鉴于数据显然很脏，我想过滤掉噪音。

如何使用 Matlab 的系统识别工具箱做到这一点？此外，如何估计截止频率以消除噪声？

先感谢您。

PS：鉴于这有点离题，请在此处发布您的答案，谢谢。

Answer 1

在最简单的情况下，噪声被建模为白高斯分布。如果您估计噪声能量，您可以通过调用

noise = A*randn(1,N); 

这里，A 是幅度，N 是样本数。然后只取这个信号的 fft 并从输入信号的 fft 中减去它并取反 fft (ifft)

Answer 2

截止频率直接由您的采样时间或采样频率给出。您的采样频率为 1/（采样时间），并且必须至少是感兴趣的最高频率的 2 倍： http ://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist%E2%80%93Shannon_sampling_theorem

f_s = 1/T_s >= 2*f_cutOff

然后，在您的采样频率足够高的情况下，您可以简单地进行相同的频域处理。最简单的方法是查看频域（使用函数 fft() ）。并首先检查您有高噪声组件的位置。然后过滤掉这些分量（归零），然后将其转换回时域（使用函数 ifft() ）。