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我知道互补滤波器同时具有LPF和HPF的功能。但我认为我对它背后的主体的理解仍然不清楚。

我对数字信号处理很陌生，也许一些非常基本的解释会有很大帮助。

假设我有一个互补过滤器，如下所示：

y = a * y + (1 - a) * x

然后我的参数a可以计算为

a = time_constant / (time_constant + sample_period),

其中sample_period是 的倒数sampling_frequency。

time_constant似乎是我自己的选择。

我的问题：

  1. 这个计算背后的理论是什么？
  2. 我们如何选择time_constant合适的？

注意：我也在机器人技术上发布了这个问题，因为那里的答案可能在重点上略有不同。

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这个计算背后的理论是什么？

对于人类可读的介绍，我建议：
平衡滤波器：为平衡平台集成加速度计和陀螺仪测量的简单解决方案。

我们如何正确选择 time_constant？

直观地说，time_constant是信任高通和低通滤波器部分之间的界限。在更短的时间内，time_constant您更信任高通滤波器部分，而在更长的时间内，您更信任低通部分。

通常，您对正在处理的物理过程有一些经验，并且您至少可以猜到time_constant. 例如，如果您正在融合加速度计和陀螺仪数据（我假设您根据您的其他问题进行了融合），那么 0.5-1 秒之间的时间是合理的第一个猜测。然后，您开始通过分析其在实际数据上的性能并进行相应调整来调整您的过滤器a。

于 2013-08-07T10:25:34.863 回答