求助ADC采样如何区分不同信号

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 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-17 19:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-17 19:25 | 显示全部楼层
干扰波形还有如下2种情况

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 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-17 19:26 | 显示全部楼层
干扰波形3

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 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-17 19:29 | 显示全部楼层
有什么比较好的滤波数据处理手段吗
LcwSwust 发表于 2024-12-18 09:31 | 显示全部楼层
这么大的幅度,至少硬件要加RC滤波
coody 发表于 2024-12-18 10:22 | 显示全部楼层
数字带通滤波、频谱分析,就能去干扰、判断频率。
地瓜patch 发表于 2024-12-18 13:19 来自手机 | 显示全部楼层
15601551015 发表于 2024-12-17 19:26
干扰波形3

傅立叶变换,看看是哪个频率,对应频率滤波。
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-18 16:08 | 显示全部楼层
LcwSwust 发表于 2024-12-18 09:31
这么大的幅度,至少硬件要加RC滤波

我也想过这么干,还没验证
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-18 16:27 | 显示全部楼层
coody 发表于 2024-12-18 10:22
数字带通滤波、频谱分析,就能去干扰、判断频率。

软件带通后,频谱分析怎么操作,不太懂
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-18 16:28 | 显示全部楼层
地瓜patch 发表于 2024-12-18 13:19
傅立叶变换,看看是哪个频率,对应频率滤波。

用的是51单片机,软件实现起来有点难度,我尝试一下
xionghaoyun 发表于 2024-12-18 17:17 | 显示全部楼层
先RC看看
xch 发表于 2024-12-18 18:04 | 显示全部楼层
使用ST 的 Edge AI 处理.
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-18 19:44 | 显示全部楼层

RC试过了,不行,尤其是干扰波形2,好像没什么变化。我的有用信号是5K的,加了一个5.9K(R=2.7K   C=10nF,RC取值应该对的吧?)的低通滤波
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-18 19:45 | 显示全部楼层
xch 发表于 2024-12-18 18:04
使用ST 的 Edge AI 处理.

成本不允许用ST的,目前用的是51的
coody 发表于 2024-12-18 21:03 | 显示全部楼层
15601551015 发表于 2024-12-18 16:28
用的是51单片机,软件实现起来有点难度,我尝试一下

STC的51可以做32KHz采样256点FFT分析。
不知道你的信号频率多少。几个频率可以使用数字带通+DFT处理。
 楼主| 15601551015 发表于 2024-12-19 09:55 | 显示全部楼层
coody 发表于 2024-12-18 21:03
STC的51可以做32KHz采样256点FFT分析。
不知道你的信号频率多少。几个频率可以使用数字带通+DFT处理。 ...

是不是频率低才适合用数字带通+DFT?我的有用信号在5K的样子,干扰源信号只是列举了以上3种情况,还有可能有其他频率的干扰源
coody 发表于 2024-12-19 10:40 | 显示全部楼层
15601551015 发表于 2024-12-19 09:55
是不是频率低才适合用数字带通+DFT?我的有用信号在5K的样子,干扰源信号只是列举了以上3种情况,还有可 ...

可以使使用20KHz采样,输入信号先用有源低通滤波(抗混叠),再ADC采样后做DFT。
如果仅仅是检测一个频率的成分,而不需要波形输出,则可以使用Goertzel滤波。
LcwSwust 发表于 2024-12-19 11:23 | 显示全部楼层
不知楼主做的啥东东,能否上传详细资料、电路等。
说句不好听的,干扰都把正常信号淹没了,人都没法区分,还指望单片机去区分。
哪来那么大的干扰?
得想办法提高信噪比,从源头解决。
对于正常信号你需要得到什么信息?幅度?频率?
Sunriver_Yao 发表于 2024-12-30 10:53 | 显示全部楼层

求助ADC采样如何区分不同信号

检查缓冲器的“极值”......连续几个"有"==干扰;连续几个"无"=正常!偶出1个,"有"=闪电干扰。
GlenX 发表于 2025-1-2 20:58 | 显示全部楼层

求助ADC采样如何区分不同信号

用频谱分析,很容易看出结果相差很远,并由数据支撑
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