如何计算低通滤波器的平滑参数值（在罗盘传感器数据平滑的情况下）

Question

我想使用低通滤波器对智能手机的罗盘传感器数据进行平滑处理，并想计算低通滤波器实现的平滑参数。

我对@9​​87654321@ 中的一个问题/帖子有疑问

在上面的帖子中，作者希望使用低通滤波器对传感器数据进行平滑处理，并建议根据需要设置平滑参数（ALPHA）。平滑参数应介于 0-1 之间。接近0的值在数据中是平滑的。

因此，作者使用了 ALPHA = 0.15。

根据我的观点和科学性，闭上眼睛并从 0 到 1 中选择一个随机值是无法做到这一点的。

所以我的问题是如何计算平滑参数（ALPHA），而我的采样率为 100Hz。根据我的观点，这个平滑参数对于不同的采样率是不同的。因此，平滑参数的猜测或分析将无法实时进行。

因此，我正在寻找如何计算低通滤波器的平滑参数。这方面我看过这个interesting presentation

如果知道时间常数（Tau），可以在第 13 页看到计算平滑参数的公式

计算 Tau 的公式 = 电容 * 电阻

从电子罗盘AK8974的数据表中，我计算了电阻和电容并计算了（Tau）

了解 Tau 后，可以使用以下公式轻松计算平滑参数

ALPHA=Tau/Tau+deltaT

在我的例子中，ALPHA 的值为 (0.00714)

我想对时间常数 (Tau) 和平滑参数的计算提出意见。这是证明平滑参数合理的正确方法吗？有没有其他办法？

Answer 1

根据我的观点和科学观点，闭上眼睛并从 0 到 1 中选择一个随机值是无法做到这一点的。

也许，也许不是。调整平滑滤波器通常是一项经验任务，您选择一个在实践中“足够好”的值。您正在权衡结果的平滑性与速度（即快速响应输入变化的能力）。

另一方面，如果有你想要一个特定的时间常数，那么是的，就使用它！ ^*

您可以分析滤波器表达式以确定其频率响应。但是，这基本上需要discrete-time Fourier transform（也可能需要Z transform）。恐怕这超出了 Stack Overflow 答案的范围！

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_{* 但是，我不确定您从该数据表中读到的内容是否让您相信 tau 的特定值是您应该使用的...}