低通滤波器在MathNet.Filter中不起作用，F＃

Question

我正在尝试使用带有F＃的低通滤波器使用MathNet.Filter，当我绘制结果时不起作用。 我在C＃中发现了一些类似的问题，但是当我在F＃中重现代码时，结果是错误的。

这是我使用MathNet.Filter的方式：

let fs ,fcut, order = 5000., 2.5, 5  // set the filter parameters
let lowPass2 = MathNet.Filtering.OnlineFilter.CreateLowpass(MathNet.Filtering.ImpulseResponse.Finite,fs,fcut,order)
let disp_beam_f = disp_beam |> lowPass2.ProcessSamples // apply the filter

// I print max/min to do a quick check
(disp_beam_f |> Array.min, disp_beam |> Array.min )

然后，当我绘制一些数据时，我的结果是： 当我只绘制过滤后的数据时，绘图看起来像原始数据，但具有不同的比例： 我已经尝试更改过滤器的顺序，而不是使用过滤器的顺序，结果更好，但它不是过滤后的数据。

• 我做错了什么？我知道 fs 是频率采样（以Hz为单位）， fcut 切断高频的频率（以Hz为单位），顺序表示fcut以上频率的信号衰减多少（或快）。

有关详细信息，请参阅以下脚本： https://gist.github.com/josesoyo/f45b59a035c3e2ec2cdf0fe1f95cc84b
并且数据样本位于：https://drive.google.com/open?id=1rA4B21i-S5g2wrB4eK7xk3_A6Rs0tLHf
结果应该是此文件：https://drive.google.com/open?id=1ukmWtzFm_I4ou3zuQcLWCrFIOJs2eV41

编辑基于Gene Belitski answer我认为澄清案例：

运行下一个脚本会更好地显示我遇到的问题：

#I __SOURCE_DIRECTORY__
#r @"..\packages\MathNet.Numerics.3.8.0\lib\net40\MathNet.Numerics.dll"
#r @"..\packages\MathNet.Filtering.0.4.0\lib\net40\MathNet.Filtering.dll"
#load @"..\packages\FSharp.Charting.0.91.1\lib\net45\FSharp.Charting.fsx"

let length, samplingRate,  amplitude = 750, 44100.,20.
let flow, fhigh = 200., 15000.
let lo = Generate.Sinusoidal(length,samplingRate,flow,amplitude)
let hi = Generate.Sinusoidal(length,samplingRate,fhigh,amplitude/4.)
let sumLoHi = lo |> Array.map2 (+) hi
let fs ,fcut, order = float(samplingRate), 5000., 10 

// first low pass filter
let lowPass2 = MathNet.Filtering.OnlineFilter.CreateLowpass(MathNet.Filtering.ImpulseResponse.Finite,fs,fcut,order)
let filtered = sumLoHi |> lowPass2.ProcessSamples

// second low pass filter
let lowPass3 = MathNet.Filtering.OnlineFilter.CreateLowpass(MathNet.Filtering.ImpulseResponse.Finite,fs,fcut/5.,order)
let filtered_2 = sumLoHi |> lowPass3.ProcessSamples

// plot
Chart.Combine([Chart.Line(lo, Name="lo", Color=Color.DarkBlue);
               Chart.Line(sumLoHi, Name="sumLoHi", Color=Color.LightSkyBlue);
               Chart.Line(filtered, Name="filtered ratio fcut/SamplingRatio = 0.1", Color=Color.Purple);
               Chart.Line(filtered_2, Name="filtered ratio fcut/SamplingRatio = 0.02", Color=Color.Fuchsia)])
|> Chart.WithLegend(Title="Combined",Docking=ChartTypes.Docking.Bottom)
|> Chart.WithTitle("OnlineFilter")

结果是：

我已经指定了samplingRate和过滤频率之间的比率，因为我认为问题问题与此参数有关。是不是我不应该以这种方式使用OnlineFilter，还是其他的东西？

我也试过使用IIR和FIR滤波器，结果是一样的。相反，python / scipy的类似情况效果很好。

Answer 1

在不了解您的样本数据的情况下，很难确定观察到的行为是对还是错。它可能有助于整合一个快速的样本，如果过滤器工作与否，这将是显而易见的;然后查看你的代码。

例如，我们可以采用较低频率的波形数据，向其添加另一个较高频率的波，然后将滤波器应用于滤除较高频率的和，并期望滤波后的数据类似于较低频率。 / p>

以下脚本实现了上述方案：

#I __SOURCE_DIRECTORY__
#r @"..\packages\MathNet.Numerics.3.8.0\lib\net40\MathNet.Numerics.dll"
#r @"..\packages\MathNet.Filtering.0.4.0\lib\net40\MathNet.Filtering.dll"
#load @"..\packages\FSharp.Charting.0.91.1\lib\net45\FSharp.Charting.fsx"

open FSharp.Charting
open MathNet.Numerics
open MathNet.Filtering
open System.Drawing

let length, samplingRate,  amplitude = 250, 44100.,20.
let lo = Generate.Sinusoidal(length,samplingRate,1000.,amplitude)
let hi = Generate.Sinusoidal(length,samplingRate,15000.,amplitude/3.)
let sumLoHi = lo |> Array.map2 (+) hi
let fs ,fcut, order = 44100., 5000., 10
let lowPass2 = MathNet.Filtering.OnlineFilter.CreateLowpass(MathNet.Filtering.ImpulseResponse.Finite,fs,fcut,order)
let filtered = sumLoHi |> lowPass2.ProcessSamples
Chart.Combine([Chart.Line(lo, Name="lo", Color=Color.DarkBlue);
               Chart.Line(sumLoHi, Name="sumLoHi", Color=Color.LightSkyBlue);
               Chart.Line(filtered, Name="filtered", Color=Color.Purple)])
|> Chart.WithLegend(Title="Combined",Docking=ChartTypes.Docking.Bottom)

相同采样率的两个sine波和lo的数据长度和频率1kHz以及hi的15kHz被合并到sumLoHi。然后将滤波器应用于后者切断高于5kHz的频率，得到filtered数据。得到的lo，sumLoHi和filtered的组合图表显示过滤器运行正常：