学习加速度计滤波
加速度計濾波實驗參數：
?
| 采樣頻率Fs=250Hz 截止頻率Cutoff Frequency | 未開電機靜止 | 開電機懸停 | 未開電機轉動飛控 |
| 原始輸出(Raw) | 260 Hz | 260Hz | 260Hz |
| MPU6050內部(LPF) | 94 Hz | 94 Hz | 94 Hz |
| 2階(Butterworth) | 30 Hz | 30 Hz | 30 Hz |
| 8深度窗口滑動(Window) | N/A | N/A | N/A |
| 數據分析 | 4組畫圖對比(A) | 4組畫圖對比(C) | 4組畫圖對比(F) |
| 4組FFT變換(B) | 4組FFT變換(D) | N/A | |
| 8組 RMSE (E) | N/A | ||
?
說明：
1.????????所有數據來源于MPU6050，單片機采樣周期為4ms，即采樣頻率Fs=250Hz
2.????????開電機懸停：綁住對角機臂，四電機同時打開，解開繩索飛行器可在空中飛行不掉下。由于沒有快速無線數傳，所以沒有測試實際飛行懸停加速度計輸出，因此該測試結果只近似做參考。
3.????????原始輸出Raw：根據芯片手冊配置，低通濾波器最大帶寬為260Hz，即截止頻率為260Hz。近似可看成原始加速度計輸出
4.????????MPU6050內部LPF：根據芯片手冊配置，LPF這里選擇94Hz，用于測試內部LPF性能
5.????????2階Butterworth：截止頻率選擇為30Hz，對Raw進行濾波
6.????????8深度窗口滑動：目前四軸上廣泛使用的平均滑動濾波，深度為8，對Raw進行濾波
?
測試結果（以下“>”表示：“性能好于”）：
A（未開電機靜止）:
結論：
靜態平滑性能：窗口滑動>Butterworth>LPF>Raw
B（未開電機靜止）:
結論：
1.????????從Raw的FFT變換結果可以看出靜態時的加速度計類似白噪聲，其振幅平均分布在Fs/2上
2.????????LPF的結果不盡如人意。LPF的截止頻率為94Hz，理應在94Hz處有較大的幅值下降，但是這種幅值變化的不明顯，由此可見MPU6050內置的LPF性能有待改進
3.????????2階Butterworth濾波器效果就好很多，在30Hz以前和Raw的頻譜大致相同，接著在30Hz出現大幅度的幅值衰減，說明濾波器起到了效果
4.????????窗口平均滑動濾波出現了匪夷所思的現象，這種幅值衰減特別有規律！鑒于筆者信號分析學的很爛，這里就不展開了。
5.????????其實從窗口滑動濾波的FFT結果就可以看出來效果了，簡單的平均濾波效果在頻譜上確實有不錯的效果，至少比內置的LPF效果要好。如果在四軸同時應用了LPF和窗口平均滑動，那么效果會更好
?
C（開電機懸停）:
結論：
打開電機之后，結果同靜態平滑性能：窗口滑動>Butterworth>LPF>Raw
D（開電機懸停）:
結論：
1.????????從Raw的FFT變換結果可以看出打開電機時的加速度計與靜止時的結果有了明顯不同：首先是振幅有了明顯的變化，從原先的200~600，到現在的10000~60000，這是由于打開電機后的機械震動引起的巨大振幅；其次就是頻率分布，可以清楚地看到在40Hz和90Hz附近有較大的振幅分布，說明機械震動產生的信號頻率大多數分布在這兩個頻率范圍附近，而這種頻率附近的信號我們是不需要的，這也就是說：我們要采用某種濾波器，至少在40Hz或者90Hz處截止，高于該頻率的信號一律屏蔽。
2.????????LPF的結果很奇怪。在低頻階段0~40Hz的振幅極小，反而在100Hz處有較大的幅值分布，看起來就像是高通濾波器，而不像是低通濾波器。雖然設置的LPF在94Hz截止，但是在94Hz后面仍然有較大的震動信號出現，再次證明了MPU6050內置的LPF的效果確實不怎么令人滿意
3.????????2階Butterworth濾波器效果比LPF效果好很多。在打開電機后，可以看到在30Hz之前的信號頻譜和Raw的分布基本一致，說明保留了真實的信號輸出。而在30Hz以后，其信號的幅值有了大幅度的明顯衰減，有效的濾掉了高頻的電機震動引起的干擾信號
4.????????對于窗口平均滑動濾波依舊出現了匪夷所思的現象。這種有規律的頻譜實在是看不懂，不過在低頻段和原始輸出保持一致，而在高頻部分也有效的抑制了電機產生的震動信號。所以這種方法應用在四軸上的加速度計濾波是可以的，至少比內部LPF效果要好。
?
E（8組 RMSE）:
這個圖很有意思，RMSE（Root-Mean-Square-Error）均方根誤差，常用來表征估計的準確程度。RMSE越小說明精度越高，這里由于是靜止測試和開電機懸停測試，所以這里的RMSE用來表示數據的平滑性。
結論：
無論開電機與否，數據平滑性性能：窗口滑動>Butterworth>LPF>Raw
?
F（未開電機轉動）:
該測試用來比較Butterworth和窗口滑動濾波的延遲特性
結論：
數據平滑性性能指標：窗口滑動>Butterworth>Raw
?
為了更加清楚的看到延遲特性，下圖放大Y軸在980次采樣點的三條輸出曲線：
結論：
數據延遲性能特性：Raw>Butterworth>窗口滑動，也就是說Butterworth濾波延遲小于8深度的窗口滑動濾波。
?
最后總結：
1.????????盡量不要用MPU6050內置的LPF濾波。雖然相比于原始加速度計輸出，該LPF可以平滑輸出，但是在FFT頻譜上的表現相當差勁。
2.????????廣泛使用的窗口平均滑動濾波無論在FFT還是RMSE表現上都有不錯的表現，所以一般基礎應用（低速運動或四軸初學者）采用窗口平均濾波是比較明智的選擇。
3.????????想要達到更好的濾波效果，FIR或者IIR濾波器是更好的選擇。筆者測試2階30Hz的Butterworth濾波器雖然在平滑性RMSE只比窗口平均滑動差了一點（但是比LPF要好），但是數據實時性性能指標上比前者響應速度提高了近一倍。因此在制作四軸的進階階段，可以考慮將窗口平均滑動換成Butterworth濾波器。
注：轉載于
https://blog.csdn.net/nemol1990/article/details/41811061?spm=1001.2014.3001.5501
侵權告知立刪
總結
- 上一篇： 计算机找不到wlan,Win10网络设置
- 下一篇： jquery plugin --imag