具有裁剪数据的低通滤波器

Question

我有一组数据，基本上由一个低频分量和一个高频分量组成，其中低频是我想要恢复的。对我来说，这似乎是低通滤波器的完美用例，但是，由于数据被裁剪，因此出现了问题。

由于剪裁点基本上是短时间间隔的常数，它们会添加一些低频垃圾，从而干扰感兴趣的信号。我已经尝试通过简单地省略要裁剪的点来解决这个问题，但是这种方法似乎有点幼稚，有没有更好的方法？

我已经包含了一些显示模拟数据的数字来说明我正在使用的内容。

典型信号，从接近零的值开始，然后低频和高频信号同时出现。

通过低通滤波器运行高频信号会产生以下结果。请注意在数据中进行剪辑和不进行剪辑之间的区别。

低通滤波后的信号。请注意不存在剪辑和存在剪辑之间的区别。

过滤数据时，我使用内置函数 fir1 的 Matlabs，使用以下调用：
Signal_lowpass = filter(fir1(100, fc, 'low'), 1, Signal);

Answer 1

您显示的所有图都是信号的时域表示。如果您显示削波信号的频率响应（来自 fft 的幅度响应就足够了）以及低通滤波信号的频率响应，这将有所帮助。根据信号的频率响应，可以设计一个滤波器来消除削波效应以及高通信号。如果您的低通信号是单音（从时域图中看起来像），则围绕其频率的带通滤波器将有助于提取它。