android - 如何确定低通滤波器的 ALPHA(平滑常数)

Question

有很多关于 Android 传感器数据噪音很大的帖子，以及关于实现平滑算法(如低通滤波器)的建议。我正在阅读低通滤波器，发现我必须计算平滑参数 ALPHA。每个人都有不同的 ALPHA。但是，我很困惑，因为 wiki 和 Android 开发者网站之间并不一致。

• 根据 Wiki http://en.wikipedia.org/wiki/Low-pass_filter

  ALPHA = dT/(dT + RC):dT是事件传递率，RC是低通滤波器的时间常数

• 根据 Android 开发者网站 http://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_motion.html

  ALPHA = RC/(RC + dT):dT是事件传递率，RC是低通滤波器的时间常数

两个公式将产生两个不同的 ALPHA。这让我很困惑。哪个公式是正确的？大家可以给我解释一下吗？

提前致谢。

Answer 1

让我们比较一下这两个版本!

这里我使用了一个时间常数'tau'

Alpha_A = dt / (dt + tau)
Alpha_B = tau / (tau + dt)

让我们将一些值放入其中。让我们试试:

dt = 0.5, tau = 1;
Alpha_A = 0.5 / (0.5 + 1.0) = 1/3
Alpha_B = 1.0 / (1.0 + 0.5) = 2/3

因此:

Alpha_A = 1 - Alpha_B

这取决于您如何定义低通滤波器。是吗:

New_Filtered = New_Raw * Alpha + Prev_Filtered * (1-Alpha)

或

New_Filtered = New_Raw * (1-Alpha) + Prev_Filtered * Alpha

IE Alpha 是直接对原始数据进行处理，还是对之前过滤后的数据进行处理？

实际上他们做同样的事情!