Одночастотный фильтр для обработки сигналов (на английском языке).

PDF файл (Скачать)

МРНТИ 47.14

№4-2025
https://doi.org/10.53939/1560-5655_2025_4_142

Алтай Е.А., Аблеш Г., Федоров А.В.

Аннотация. Современные методы режекторной фильтрации чувствительны к влиянию высокочастотной одночастотной помехи, которая оказывает существенное искажение формы информативного сигнала. Отмеченная особенность нивелируется путем разработанной в статье системы узкополосной высокодобротной режекторной фильтрации. Узкополосный высокодобротный режекторный фильтр аппроксимирован полиномом Баттерворта второй степени и обладает свойством замкнутой цепи контура отрицательной обратной связи, что, в отличие от существующей системы, обеспечива-ет высокоточную обработку зашумленных измерений. Выбор данного полинома второй степени обоснован его максимально плоской и симметричной амплитудно-частотной характеристикой, отсутствием пульсаций на полосе подавления помехи и пропускания сигнала, а также наделением наименьшего искажения для выбранного порядка. В рассматриваемой статье представлен результат синтеза системы управления узкополосным высокодобротным режекторным фильтром при вариации корректирующего коэффициента контура обратной связи, повышающий результативность обработки
зашумленных измерений при введении значения для данного коэффициента K = 0,1. Выявлено, что наименьшее значение данного коэффициента в сравнении со значением, получаемым при формировании единичной обратной связи, существенно повышает значение коэффициента усиления фильтра на его частотной характеристике и тем самым обеспечивает сужение полосы подавления для повышения добротности режекторного фильтра на частоте среза помехи. Более того, обнаружена неслучайная и значимая корреляционная взаимосвязь между измеренными показателями, обусловленная понижением показателей точности и помехоустойчивости системы обработки сигнала при увеличении значений корректирующего коэффициента контура обратной связи режекторного фильтра выбранного порядка. Вместе с тем понимание обнаруженной связи, используемой при разработке метода обработки зашумленных измерений, позволит существенно улучшить точность и помехоустойчивость системы обработки сигнала. Представленные результаты, характеризующие статистически значимую и неслучайную связь, подтверждают работоспособность и функционирование системы обработки сигнала, определяющей работу высокодобротного режекторного фильтра при фильтрации одночастотной помехи.
Ключевые слова: Фильтр, обработка сигнала, обратная связь, точность, помехоустойчивость

Список литературы / Reference
1 Amini S., Tazehkand B. M. Design of feedback-structured IIR notch filter with transient suppression using gain variation // Biomedical Signal Processing and Control. – 2022. – Т. 71. – С. 103075.
2 Altay Y.A., Uskenbayeva R.K., Fedorov A.V. Method for Improvement of Biosignal Measurement Accuracy in the IoB System // 2024 XXVII International Conference on Soft Computing and Measurements. 2024. – P. 26-29.
3 Altay Y.A., Lyamin A.V., Kelemseiit N.E., Skakov D.M., “Cascade Notch Filter with a Unity Feedback and Improved Transient Response,” in Proc. CTS, 2023, paper 23.23.09, pp. 217-220.
4 Altay Y.A., Kremlev A.S., Zimenko K.A.,” A New ECG Signal Processing Method Based on Wide-Band Notch Filter,” Proceedings of the IEEE conference Russian young researchers in electrical and electronic engineering. Saint Petersburg, Russia, 2020, pp. 1464-1469
5 Utegulov, B., Utegulov, A., Begentaev, M., Zhumazhanov, S., & Zhakipov, N. Method for determining parameters of isolation network voltage up to 1000 V in mining enterprises. Proceedings of the IASTED International Conference on Power and Energy Systems and Applications, PESA. - 2011. P. 50-53.
6 Utegulov, B., Utegulov, A., Begentayev, M., Zhakipov, N., Sadvakasov, T. Method for determining the insulation in asymmetric networks with voltage up to 1000 V in mining enterprises. Proceedings of the IASTED International Conference on Power and Energy Systems and Applications, PESA. - 2011. P. 54-57.
7 Utegulov B., Utegulov A., Begentayev M., Uakhitova A., Zhumazhanov S., Zhakipov N., Tleulenova G. Excitation control asynchronized synchronous compensators remedy for mains voltage fluctuations with sharply variable loads // Proceedings of the IASTED International Conference on Modelling, Simulation, and Identification, MSI 2011 (pp. 144-146).
8 Utegulov B., Utegulov A., Begentayev M., Uakhitova A., Zhumazhanov S., Zhakipov N., Koftanyuk D. Establishing ceiling voltage, limit slips and inertia constant in a rotor of asynchronized synchronous compensator // Proceedings of the IASTED International Conference on Modelling, Simulation, and Identification, MSI 2011 (pp. 147-150).
9 Ayazbay A.A., Balabyev G., Orazaliyeva S., Gromaszek K., Zhauyt A., “Trajectory Planning, Kinematics, and Experimental Validation of a 3D-Printed Delta Robot Manipulator,” International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 2024, vol. 1, p. 113-125.
10 Altay Y.A. Research and development of acoustic emission signal processing methods: PhD dissertation / ITMO University. Saint-Petersburg., 2023. 270 p.
11 Malghan P. G, Hota M. K, “A review on ECG filtering techniques for rhythm analysis,” Research on Biomedical Engineering, 2020, vol. 5, pp. 1-16.
Suchetha M., Kumaravel N., “Empirical mode decomposition based filtering techniques for power line interference reduction in electrocardiogram using various adaptive structures and subtraction methods,” Biomedical Signal Processing and Control, 2013, vol. 8, pp. 575-585.
12 Han G., Lin B., Xu Z., “Electrocardiogram signal denoising based on empirical mode decomposition technique: an overview,” Journal of Instrumentation, 2017, vol. 12, pp. 1-19.
13 Bui N.T., “Real-Time Filtering and ECG Signal Processing Based on Dual-Core Digital Signal Controller System,” IEEE Sensors Journal, 2020, vol. 12, pp. 6492-6503.
14 Rahman S., Pal S., Karmakar C. Impact and mitigation of blind filtering in automatic ECG analysis for wearable sensors //Biomedical Signal Processing and Control. – 2025. – Т. 110. – С. 108294.
15 Altay Y. A., Ayazbay A. A. E., Fedorov A. V. Machine Learning in Predicting the Performance of Acoustic Emission Signal Filtering Methods: Association Between Predictors. Proceedings of the VI IEEE International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies. 2025, p. 1-4.

Авторлар туралы мәліметтер
Алтай Ельдос Алтайұлы – техника ғылымдарының кандидаты, PhD, Satbayev University-де аға оқытушы, Алматы қ., Қазақстан, aeldos@inbox.ru
Аблеш Галымжан –Satbayev University-нің магистранты, Алматы қ., Қазақстан
Федоров Алексей Владимирович – техника ғылымдарының докторы, ITMO University-нің профессоры, Санкт-Петербург қ., Рессей

Сведения об авторах
Алтай Ельдос Алтайұлы – кандидат техничесих наук, PhD, старший преподаватель Satbayev University, г. Алматы, Казахстан, aeldos@inbox.ru
Аблеш Галымжан – магистрант Satbayev University, г. Алматы, Казахстан
Федоров Алексей Владимирович – доктор технических наук, профессор в ITMO University, г. Санкт-Петербург, Россия

Information about the authors
Altay Yeldos Altayuli – Candidate of technical science, PhD-science, senior lecturer in Satbayev University, Almaty c., Kazakhstan, aeldos@inbox.ru
Ablesh Galymzhan – Masters Student in Satbayev University, Almaty c., Kazakhstan
Fedorov Alexey Vladimirovich – Doctor of technical science, professor in ITMO University, Saint-Petersburg c., Russia

Создатель :

Создан : 29 октября 2025