使用高通fft滤波器去除DC偏移

Question

我有一些具有DC偏移的数据，可能会有轻微的斜率。信号是两个主峰（类似于高斯），然后是衰减振荡。

我尝试了以下代码，但这并没有消除DC偏移 - 它会消除弯曲偏移（正弦？）。

function [ filteredData ] = fourierFilter( inputData )

factor = 8;
N = 1024*factor;
dataRaw = zeros([1 N]);
dataStart = N/2 - round(size(inputData,2)/2);
indices = dataStart:(dataStart+size(inputData,2))-1;
dataRaw(indices) = inputData;

% transform to fourierspace
fourierSpectrum = (fftshift(fft(dataRaw)));

% add filter
delta = 1*factor/4;
indicesfftfilter = N/2-delta:N/2+delta;
fourierSpectrum(indicesfftfilter) = 0;

% back transform
filteredData = real(ifft(ifftshift(fourierSpectrum)));
filteredData = (filteredData(indices));

这里是数据（蓝色）和带有delta = 3*factor/4

的过滤曲线（红色）的示例

Answer 1

要删除DC，您只需输入：

即可

inputData_DCRemoved = inputData - mean(inputData);

Answer 2

低频阻塞滤波器不是解决此问题的最佳方法。由于傅立叶空间中的粗糙边缘，您可能会得到一些振铃，将一些振幅设置为零，同时保留相邻的振幅。

更好：为数据拟合线或低阶多项式，然后减去它。

编辑：啊，现在我看到了你的数据的一个例子......首先，你想把那个峰标记为“坏数据”，并做一个适合其余的低阶多项式。我没有看到任何斜率或非常小的斜率，因此恒定（零阶）拟合可能会很好。从原始数据中减去这个常数或多项式（忘记任何“坏”数据），这就是你的结果。在傅立叶空间中，这一切都不容易。

加权多重拟合程序存在于所有广泛使用的交互式数学程序中，包括Matlab。

Answer 3

高通滤波器只是去除信号的缓慢变化部分。信号中最慢的部分是它的平均值，所以我只想尝试从信号中减去它......

否则，您可以接收信号并将其平滑然后减去它：

lowpasssignal = smooth(signal,100);
signal_highpass = signal - lowpasssignal;

这是务实的做法。