带裁剪数据的低通滤波器

Question

我有一组数据，基本上由一个低频分量和一个高频分量组成，其中低频是我想要恢复的。对我来说，这似乎是一个完美的低通滤波器用例，然而，由于数据被裁剪，因此出现了一个问题。

由于限制点基本上是短间隔的常量，它们会添加一些低频垃圾，从而干扰感兴趣的信号。我试过通过简单地省略需要裁剪的点来解决这个问题，但是这种方法看起来有点天真，有没有更好的方法？

我已经包含了一些显示模拟数据的图，以说明我正在使用的是什么。

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典型的信号，从接近于零的值开始，然后低频信号和高频信号同时出现。

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通过低通滤波器运行高频信号会产生以下结果。请注意在数据中有剪裁和没有剪裁之间的区别。

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低通滤波后的信号。请注意没有剪裁时和有剪裁时的区别。

在过滤数据时，我使用内置函数fir1的Matlabs，调用如下：

Signal_lowpass =滤波器(fir1(100，fc，'low')，1，信号)；

Answer 1

您所显示的所有曲线图都是信号的时域表示。在这里，如果您显示您的限幅信号的频率响应(来自fft的幅值响应就足够了)，以及低通滤波信号的频率响应，这将有所帮助。根据你的信号的频率响应，我们可以设计一个滤波器来消除限幅效应和高通信号。如果你的低通信号是一个单音(从时域图上看起来像是这样)，围绕它的频率的带通滤波器将有助于提取它。