如何在matlab中对数据进行滤波以消除噪声？

Question

我有2个数组，每个数组包含800000个输入和输出数据样本。该系统在一种工作在0到10伏之间的烤箱中。采样时间为0.001s。

我必须识别这个系统的模型，但首先，考虑到数据显然是脏的，我想要过滤噪声。

如何使用Matlab的系统识别工具箱执行此操作？此外，我如何估计去除噪声的截止频率？

提前谢谢你。

PS:考虑到这有点离题，请把你的答案张贴到here谢谢。

Answer 1

截止频率由采样时间或采样频率直接给出。您的采样频率是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，在采样频率确实足够高的情况下，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fft()函数)。并首先检查您有高噪声组件的地方。然后过滤掉这些分量(调零)，然后将其转换回时域(使用ifft()函数)。

Answer 2

在最简单的情况下，噪声被建模为白高斯分布。如果估计噪声能量，可以通过调用

noise = A*randn(1,N); 

这里，A是振幅，N是样本计数。然后，只需将该信号的fft从输入信号的fft中减去，并进行逆fft (ifft)