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Algorithmes et structures de données Discussion :

dérivation numérique causal


Sujet :

Algorithmes et structures de données

  1. #1
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    Par défaut dérivation numérique causal
    Bonjour,

    j'ai un signal numérisé et je souhaiterais réaliser sa dérivé en temps réel, pour cela je fais un dérivateur sur 6 points :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
     
    theta_velocity(i) = ( (137*theta(i)/60) -(5*theta(i-1)) +(5*theta(i-2)) -(10*theta(i-3)/3) +(5*theta(i-4)/4) -(1*theta(i-5)/5) )/Tech;
    Le résultat est satisfaisant, cependant si mon signal theta que je dérive est un peu bruité, mon signal de sortie sera encore plus bruité (Vous me direz que c'est normal, un dérivateur amplifie les hautes fréquences, donc le bruit); mais je me demandais si vous connaisseriez pas une autre méthode pour dérivé numériquement, sachant que je suis obliger d'etre causal, je n'ai acces que aux échantillons présent et précédents pour calculer ma dérivé.

    Merci pour votre aide

  2. #2
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    Salut!
    Vous me direz que c'est normal, un dérivateur amplifie les hautes fréquences, donc le bruit
    Donc, tu devrais procéder à un filtrage passe-bas. Le problème, c'est que ce filtrage agira nécessairement aussi sur le signal. Alors, une question brutale: es-tu certain d'avoir besoin de sa dérivée et pourquoi faire?
    Jean-Marc Blanc
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    Point n'est besoin d'espérer pour entreprendre, ni de réussir pour persévérer. (Guillaume le Taiseux)

  3. #3
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    Oui oui meme pire j'ai besoin de le dérivé deux fois pour trouver une acceleration.

  4. #4
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    Salut!
    le dérivé deux fois pour trouver une acceleration
    Oh! horreur...

    Sans garantie aucune, deux idées qui me passent par la tête.

    1. Tu décomposes ton signal en une série polynômes de Laguerre et tu tronques la série.
    2. Tu vas voir dans Wikipedia sous "Numerical smoothing and differentiation" et "Savitzky–Golay smoothing filter", ainsi que dans "Numerical Recipes".


    Jean-Marc Blanc
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