• ベストアンサー

圧力センサーからノイズを取り除く方法について

風洞を使って、物体にかかる空気力の測定の実験をしています。 対象物体に支柱を取り付け、圧力センサーの上に乗せて実験しているのですが、 物体に働く力以外のノイズを拾ってしまいます。 支柱の振動がおそらくノイズの原因かと思っています。 支柱はもちろん改良するとして、 このノイズ(固有振動数)をデータから取り除くにはどうすればよいのでしょうか? ある方から頂いたメールによると、 【今までの取得済みの天秤データーから、固有振動の効果をさっ引く試みついて】 1.まず得られた結果をフーリエ解析し、問題の周波数が固有振動から来るものであるかどうか確かめる. 実はこれが固有振動かどうかは実は関係ない.大事なのはラインスペクトル的であるかどうか. 2.その場合にはデータからそのフーリエ周波数成分だけさっ引く. ただし、フーリエは位相情報を含まないので、 力がかかって振動の位相が変わったりするとこのやり方が効かなくなるかもしれないので、更なる工夫が必要. 位相の問題が露見する場合には、ピースワイズにフーリエ周波数成分のさっ引きを行う等更なる工夫も必要 と、アドバイスを頂きました。 しかし残念なことに、私はこういった信号の除去を行った経験もなく、また学んだこともないため、 フーリエ解析すること以外ほよく分かっていません。 「ラインスペクトル的」「ピースワイズ」とはいったい・・・? 上記のアドバイスを的確に行うにはどうすればよいのか、もしくは、 なにか別の良い方法があれば是非教えて頂きたいと思っています。 ご教授のほど、宜しくお願いします。

  • geist
  • お礼率75% (12/16)

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • mtaka2
  • ベストアンサー率73% (867/1179)
回答No.2

「特定周波数成分の除去」なら、FIRフィルターがいいと思います。 「FIRフィルター」自体は非常に簡単なもので、やってることは「過去n回分のデータにパラメータをかけて積算する」だけです。 FIRフィルターの一番簡単な例は「移動平均」。 たとえば、毎回「過去10回分の平均値を求めて出力する」ようにすれば、 高周波成分を捨てた低周波成分だけのデータを求めることができます。 この例では、タップ数10,フィルタ計数は全て0.1という単純なパラメータになってますが、 フィルタ係数を変えることで、周波数特性を自由に変えることができます。 フィルタ係数の算出は、自前で求めようとすると結構難しい問題ですが、 LPF,BPF,HPF,BEFといった典型的なフィルタであれば先人の知恵がありますので、目的の周波数特性から簡単にフィルタ係数を作り出せます。 詳しくは書ききれませんので、「FIRフィルタ」に関する書籍などを調べてください。 なお、フィルタ係数を決めるための、ノイズ情報の解析などについては、 入力信号のフーリエ解析などは必要ですね。

geist
質問者

お礼

詳しいご回答ありがとうございます! 参考になります。 こういったフィルターなどはフリーソフトとして 無いものでしょうか? 良いソフトを知っておられましたら是非教えてください。

その他の回答 (1)

  • ymmasayan
  • ベストアンサー率30% (2593/8599)
回答No.1

結構難しいのでアドバイスは出来ませんが。 言葉だけ。 「ラインスペクトル的」・・・線状つまり単一周波数に近い、周波数的に幅の狭いノイズ。 これなら元のデータを失わずに除去しやすいということです。 光で吸収線スペクトルというのがありますね。 「ピースワイズ」・・・断片的というか、時間を細切れにして別々にノイズ除去しようってことですね。

geist
質問者

お礼

そういうことでしたか! ご親切に回答ありがとうございました!

関連するQ&A

  • 流体力測定におけるノイズの除去について

    水路内に物体を置いて、物体にかかる流体力を計測しているのですが、 物体を支持する台が振動してしまい、良い結果が得られずに困っています。 改善点として、台が振動しないように改良するのはもちろんのこと、 その他には、台の共振周波数を取り除ければ良いのかなと考えています。 しかし、共振周波数のみを生データから差っ引く(バンドパスフィルターで)と、 だんだん位相がずれてしまいます。 生データをどういじれば、流体力(時系列)を知ることが出来るでしょうか? 経験のあるかた、スペクトル解析・信号処理に詳しいかた、是非ご教授ください。 やり方として、 「位相がずれていなければ、共振周波数をもつサイン波の位相と振幅を 最小二乗法で決定し、生データからそれを差っ引く」 「位相が途中でずれていたら、生データを共振周期毎に切り刻み、 その共振周期をもつサイン波の振幅とφを最小二乗法で決める. そして生データから差っ引く」 ということを聞いたことがあるのですが、文章の意味がよく理解できず、 まだ実行できていません。 上記のやり方が分かるかたがおられましたら、教えていただけると助かります。

  • フーリエ変換による周波数解析について

    フーリエ変換による周波数解析について 窓関数とは一体どのようにして選べばよいのですか? 一般的にはハニングが用いられているようなのですが、一般的に使われているからといった理由で ハニングを窓関数として用いてもよいものなのか困っています。 加えて質問なのですが サンプリング周期を1μsとした際に、ノイズの影響と思われる変動が波形にみられました。 つまりノイズはとても速い振動している、周波数が高いということでしょうか? もしそうであるならば フーリエ変換を行って際、ノイズの影響によるパワースペクトルは高周波数側にでてくると思うのですが 結果としてホワイトノイズのようになっています。これはノイズは低周波数側にも存在しているということですか? 最後に、フーリエ変換を行う際の設定についてなのですが データ数(サンプリング数)を25000個とすると積算回数は20000回でいいのでしょうか? ※ソフトの設定で選択できる積算回数は1000,2000.5000.10000,20000.50000です。

  • ホワイトノイズとブルーノイズの違いについて

    あるデータをFFTによって周波数解析して、 縦軸にパワースペクトル密度×周波数、横軸に周波数としてプロットしたところ、 高周波部分に周波数の1乗の傾きが得られました。 この部分をホワイトノイズ(白色雑音)だと説明したところ、 ブルーノイズ(青色雑音)だと指摘を受けました。 どちらが正しいのでしょうか。

  • フーリエ変換により得られる周波数スペクトルの単位

    離散フーリエ変換(デジタル信号に対して行う周波数解析)により得られる 周波数スペクトルの単位について教えて頂きたいと思い,質問させて頂きました. デジタル信号処理やフーリエ変換に関する書籍,またはホームページを調べてみますと 周波数スペクトルには ・振幅スペクトル ・位相スペクトル ・パワースペクトル ・パワースペクトル密度 というような様々な表現方法があることがわかりました. しかし,それぞれが持つ意味や単位がはっきりと書かれた書籍をみつけることができませんでした. 離散フーリエ変換の定義式やホームページを参考にして考えてみますと 周波数解析を行う対象の波形の縦軸の単位がVで,横軸の単位が秒であれば, 求められるスペクトルの単位は,以下のようになると考えております. しかし,確信がなく不安な気持ちです. ・振幅スペクトル [VまたはdB] ・位相スペクトル [rad] ・パワースペクトル [V^2またはdB] ・パワースペクトル密度 [(V^2)/Hz] もしスペクトルに関してご存知の方がいらっしゃいましたら, 教えて頂けると本当にうれしいです. 参考になるホームページや書籍等も教えて頂けると助かります. つたない文章ですが,どうぞよろしくお願い致します.

  • フーリエ変換 位相の範囲

    フーリエ変換の位相の範囲について質問です. ある信号をフーリエ変換すると 周波数スペクトルがわかります. 周波数スペクトルには振幅スペクトルと位相スペクトルがあって それぞれ 振幅スペクトル: Xn=√An^2+Bn^2 位相スペクトル:θn=arctanBn/An で表されることは理解できたのですが、 この場合、 θnがとる範囲は0~πですか? 考え方がよくわからないので説明も一緒にわかる方いらっしゃいましたら 教えてください. よろしくお願いいたします.

  • ピンクノイズ(1/f ゆらぎ)を生成するには

    ホワイトノイズ(正規乱数:パワースペクトルは周波数によらず一定)は、以下のようにして生成できると分かりました。  ( -2 * ln( rand ) ) ^(1/2) * sin( 2 * pi * rand ) ブラウンノイズ(パワースペクトルは周波数の二乗に反比例)は、ホワイトノイズを加算することで得られると思います。 いわゆる“1/f ゆらぎ”であるピンクノイズ(パワースペクトルは周波数に反比例)は、どのようにすれば作れるでしょうか。多数の異なる周波数を持つサイン波を、周波数の逆数の平方根の強さで合成する方法は試してみたのですが、より精度の高いものを生成するやり方がないものか、ご教示ください。 MSエクセルの逆フーリエ変換などで作れるものなのでしょうか。

  • フーリエ変換による周波数解析についてなのですが

    フーリエ変換による周波数解析についてなのですが 時々刻々と微小な変動がおこる測定量をセンサを用いて測定し、AD変換したのちにマイコンに取り込んだとします。 しかし画面上に表示される測定値の変動が本当に現象によるものなのか、それともノイズによるものなのか分からず、フーリエ変換を行い、周波数解析を行おうとおもったのですが フーリエ変換によって求められるパワースペクトルは振幅の二乗ですよね? ノイズによる振幅と現象による振幅がほぼ同じくらいのときは フーリエ変換を行っても何もわからないのでしょうか?

  • スペクトル解析と周波数解析の違い

    今までどちらも同じ意味だと思っていたのですが、スペクトル解析と周波数解析は何が違うのでしょうか? また、フーリエ変換によってスペクトル密度を求めるのはスペクトル解析とは言わないのですか?

  • エクセルのフーリエ解析について、

    エクセルで作ったAM変調波をフーリエ解析して、周波数スペクトルを見ることは可能なのでしょうか?? やってみたら出来なかったので… 例えば、1000Hzと100HzのSIN波を掛け合わせて、それをフーリエ解析したら、1000Hzと100Hzにスペクトルは立つのだと思っていたのですが・・・?? やりかたが違っていたのでしょうか。お願いします。。。

  • フーリエ解析

    エクセルでフーリエ解析を行って、周波数-パワースペクトルグラフを作りたいのですが、パワースペクトルの計算方法がいまいちよくわかりません。 フーリエ解析すると、複素数で結果が出ますが、このあとが・・・ どなたか教えていただけませんか??