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平滑智能手机的罗盘传感器数据，并希望计算低通滤波器实现的平滑参数。

我对其中一个问题/帖子on this forum

有疑问

在上面的文章中，作者希望使用低通滤波器平滑传感器数据，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，科学上不能通过闭眼并从0到1选择一个随机值来做到这一点。

所以我的问题是如何计算平滑参数（ALPHA），而我的采样率是100Hz。根据我的观点，这种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发挥作用。

因此，我正在寻找如何计算低通滤波器的平滑参数。在这方面，我看到了interesting presentation

在第13页上，如果知道时间常数（Tau），可以看到计算平滑参数的公式

计算Tau =电容*电阻

的公式

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）

知道Tau可以使用以下公式轻松计算平滑参数

ALPHA =头/头+ DeltaT的

在我的情况下，ALPHA的值是（0.00714）

我想要了解时间常数（Tau）和平滑参数的计算。这是正确的方法来证明平滑参数吗？还有其他办法吗？

Answer 1

  

根据我的观点，科学上不能通过闭眼并从0到1选择一个随机值来做到这一点。

也许，也许不是。调整平滑滤波器通常是一项经验性任务，您在实践中选择一个“足够好”的值。你是在平衡速度的平滑性（即对输入变化做出快速反应的能力）。

另一方面，如果是你想要的特定时间常数，那么是的，只需使用它！ ^*

您可以分析过滤器表达式以确定其频率响应。但是，这基本上需要discrete-time Fourier transform（也可能是Z transform）。这有点超出Stack Overflow答案的范围，我很害怕！

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_{*但是，我不确定您从该数据表中读到的是什么导致您认为tau的特定值是您应该使用的...}