Discussion :

[CJiwan68]

Bonjour,

Je débute en Matlab & le traitement de signal.
Ma problématique est simple :

Sur une prototype, je cherche a mesurer une traction dans un produit à l'aide d'une jauge de contrainte. La mesure fonctionne bien et me donne un échantillonnage à 1kHz.
Cependant je sais que mon signal mesuré est bruité (mesure d'un signal analogique dans un environnement bruité par entre des moteurs électrique & variateurs de fréquence).
Je peux mesure ce que je penses être le bruit en faisant un relevé sur la jauge de contrainte en absence du produit (donc je devrais avoir un valeur fixe) tout en faisant fonctionner l'ensemble des éléments générant le bruits.

J'obtiens donc dans matlab deux signaux, l'un utile contenant du bruit & l'autre le bruit seul.

Je cherche donc le moyen de soustraire le bruit du signal utile.

Comment puis-je faire?

Merci
Christian

[phryte]

Bonjour,

Puisque tu as le bruit, tu calcules sa variance et tu estimes la dynamique du signal utile.
Tu programmes ensuite un filtre de Kalman stationnaire d'ordre deux ou trois.
Si tu as un problème, donne nous un échantillon du signal.

[Brann]

Bonjour,

Cette methode de filtrage aiguise ma curiosité et j'aimerais l'expérimenter a mon tour. J'ai récolté mes deux signaux que j'ai chargé sous MatLab. Cependant je suis aussi debutant et je me demande ce que tu entends par "dynamique du signal utile" ?

Merci.

[phryte]

Bonjour,

La dynamique est la valeur de l'accélération maximale du signal utile.

[Brann]

Hm ... c'est-a-dire la valeur efficace? (RMS / moyenne quadratique)

[CJiwan68]

Bonjour,

Puisque tu as le bruit, tu calcules sa variance et tu estimes la dynamique du signal utile.
Tu programmes ensuite un filtre de Kalman stationnaire d'ordre deux ou trois.
Si tu as un problème, donne nous un échantillon du signal.

N'aurais tu pas un exemple de mise en œuvre du filtre de Kalman?

Je vais essayer de préparer des échantillons des deux signaux.

Echantillons.zip

Dans ce fichier il y a un signal représentant le bruit (en tout cas une partie du bruit que je penses avoir) et le signal util.
Merci

[phryte]

Bonjour,
Ton signal n'est pas adapté pour un filtre de Kalman prévu pour un bruit blanc gaussien.
Tu peux utiliser cela :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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clear
load 'mesure';
x=mesure;
Fe=1000;
Te=1/Fe;
t=1:length(mesure);
windowSize = 1000; 
b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize);
a = 1;
y = filter(b,a,x);
plot(t,x)
hold on
plot(t,y,'r')
grid
legend('Input Data','Filtered Data')

[CJiwan68]

Bonjour,
Ton signal n'est pas adapté pour un filtre de Kalman prévu pour un bruit blanc gaussien.
Tu peux utiliser cela :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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clear
load 'mesure';
x=mesure;
Fe=1000;
Te=1/Fe;
t=1:length(mesure);
windowSize = 1000; 
b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize);
a = 1;
y = filter(b,a,x);
plot(t,x)
hold on
plot(t,y,'r')
grid
legend('Input Data','Filtered Data')

Merci pour ces infos. La méthode de filtrage que tu proposes est une moyenne glissante, ce qui me gène est que cette méthode change la pente max du signal utile.
Hors je dois vérifier que les variations dans le temps de la traction mesure ne dépassent pas une certaine limite. La moyenne glissante diminue la pente donc réduit les variations dans le temps.

Sauf erreur de ma part, dans ton exemple de code, la moyenne glissante est faite sur 1000 échantillons (donc 1s dans mon cas), je peux évidement réduire ce nombre d'échantillons et donc réduire l'influence.

Mon problème "pratique" est que le signal que je mesure (une traction dans du papier) est très bruité. Il y a deux composante au bruit.
Un bruit d'origine électrique (parasitage du signal 4-20mA mesuré) qui est le signal que j'ai mis dans l'échantillons sous le nom bruit.
La seconde composante a des origines divers : mécaniques, régul de vitesse sur lmon système, ..... J'essaye d'éliminer ces dernières sources de "bruit" à leur source.

Comme j'indiquait précédemment je dois vérifier que le système sur lequel je travail (qui doit tendre une bande de papier ) n'induit pas de variation de traction trop brusque.
Le fabricant de l'équipement sur lequel va venir s'ajouter mon système donne des limites:
Une traction comprise entre 20N et 150N et surtout des variations de 5N/s/s (c'est une drôle d'unité).

Pour vérifier que mon système n'induit pas de variation supérieur à 5N/s/s je me suis dit que je pouvais calculer la double dérivée de mon signal qui est des N en fonction du temps.
J'obtiens en faisant cela des valeurs énormes. Mais si je fais le même calcul sur le bruit (que j'estime être simplement le parasitage du signal analogique) j'obtiens des valeurs du même ordre de grandeur.

Je déduis donc que la 1ere chose à faire est d'éliminer ce bruit de mon signal afin d'avoir une meilleur vue sur mon system.

Encore merci de ton aide.

[phryte]

Bonjour,
Normalement le filtrage se fait en temps réel car on ne connaît pas l'avenir.
Lorsqu'on travaille sur un enregistrement on utilise le lissage car il ne retarde pas.
Un exemple avec l'ordre deux sur la période bruitée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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clear
load 'mesure'
figure(1)
plot(mesure)
hold
grid
Id=16600;
If=23400;
Fe=1000;
Te=1/Fe;
ys=mesure(Id:If);
t=0:Te:(length(ys)-1)/Fe;
figure(2)
plot(t,ys)
grid
p = polyfit(t,ys,2);
f = polyval(p,t);
figure(3)
plot(t,ys,'.b',t,f,'r','LineWidth',3)
grid
set(gcf,'Color','w')