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  • 本资源包括了如何使用QCustomPlot绘制实时显示的动态曲线,还包括两种滤波方法,巴特沃斯滤波器和跟踪微分器。使用Qt Creator4.8.2,32位进行编译。
  • 对数据进行滤波.py

    2019-07-20 14:05:08
    对数据集继续高斯或者均值滤波。将离奇点数据进行过滤
  • 此文件为大数据集进行滤波的一个模型。主要的功能是对数据进行滤波,把离奇点进行删除,然后进行保存为一个CSV文件,以便后续的操作。
    """
    Created on Thu Jul 18 11:45:26 2019
    每读取一个CSV文件进行拉伊达法则,然后保存在一个文件中
    @author: 1701
    """
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    import os
    
    path = "C:/Users/1701/Desktop/文件1"           # 设置路径
    dirs = os.listdir(path)  
                    # 获取指定路径下的文件
    t=0        
    h = [[] for q in range(30)] #循环在一个列表中创建30个子列表
    for i in dirs:
                                  # 循环读取路径下的文件并筛选输出
        if os.path.splitext(i)[1] == ".csv":   # 筛选csv文件
            print (i)        
            im_data=pd.read_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\文件1\\'+i)#读取对应的文件内容
            im1=im_data.values.tolist()
            im=np.array(im_data['3'])
            std = np.std(im)
            mean = np.mean(im)
            b = 1
            lower_limit = mean-b*std
            upper_limit = mean+b*std
            
            for r in range(len(im1)):
                row = im1[r] 
                if row[4]>=lower_limit and row[4] <= upper_limit:
                  h[t].append(row)
                  
            t+=1
             
                 
    h1=pd.DataFrame(h)
    h1.to_csv('C:\\Users\\1701\\Desktop\\sws.csv')
    
    
    展开全文
  • 无人机高光谱数据的波段多达上百个,在超过百米的高空...为了提高信息提取精度,需要进行滤波平滑操作。(1)Savitzky-Golay滤波的原理1964年,Savitzky和Golay提出了一种数据流平滑除噪滤波方法,发表于Analyti...

    01295684dc00fe23e81f7634983f9694.png

    无人机高光谱数据的波段多达上百个,在超过百米的高空对地物进行图谱合一的成像。有时候由于仪器信噪比未达最佳工作状态,或者暗电流等干扰因素的综合作用,不同波段的光谱反射率存在一定的噪声,导致相邻波段的反射率呈现锯齿状特征。为了提高信息提取精度,需要进行滤波平滑操作。

    d9fca8979c3fb957e7e4b6ce97990943.png

    (1)Savitzky-Golay滤波的原理

    1964年,Savitzky和Golay提出了一种数据流平滑除噪滤波方法,发表于Analytical Chemistry 杂志。该滤波方法是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法,最大的特点在于在滤除噪声的同时可以保持信号的形状和宽度不变。

    算法思路是通过移动平滑,实现噪声的抑制。

    6e8c1ab64797911dc8642fbfd24f476c.png

    (2)安装ENVI_Savitzky_Golay_Filter插件

    在这个地方,下载插件,插件支持5.3及以上版本。
    链接:https://pan.baidu.com/s/1P9fESBLoFjX2NqaF25D5FA
    提取码:ubgu
    将custom_code和extensions这两个文件夹拷贝到ENVI安装路径:
    ENVI5.3 — C:Program FilesExelisENVI53
    ENVI5.4 —C:Program FilesHarrisENVI54

    b477c5dcc7878c808574b05c10e898e3.png

    8702ce7599a0dda4d591491d834e55fd.png

    打开ENVI软件,在Toolbox地方,就能看到这个插件。

    624f9c56039f3e33a09dca279c5ed6ed.png

    (3)对高光谱数据进行平滑滤波

    观察光谱数据,光谱曲线,尤其是近红外部分,存在明显的光谱抖动,建议进行一定程度的滤波。

    c8dfd908e3908408bbb189d8f0fccd6e.png

    打开工具箱→Extensions→Savitzky-Golay Filter。

    550cd4bbb3af389a1a9059b5aa86a0c4.png

    · Input Raster:输入栅格数据。
    · N Left:滤波核中心点左侧的点个数,默认为5。
    · N Right:滤波核中心点右侧的点个数,默认为5。N Left和N Right 值越大,则平滑效果越明显。
    · Order:设置导数阶数。设置为0,表示仅平滑;设置为1,表示一阶导数平滑结果;设置为2,表示二阶导数。以此类推(Order必须小于等于Degree)。
    · Degree:设置平滑多项式的次数。通常设置为2~4。较低的次数能够产生平滑结果,但是有可能出现偏置。较高的次数能降低偏置,但有可能过拟合而导致结果噪声过多。次数必须小于滤波器宽度,即Nleft+Nright+1。
    · Display Result:是否显示结果。
    · Output Raster:输出文件路径。(此处引自ENVI-IDL中国官方微博) (4)平滑滤波效果对比试验

    f88e7c66178d384e73ede51795cd6c8d.png

    65c5bdfac6df3ecd0e4c385d35f35dd5.png

    8ccd1623e718e0652a4b4c33c167bb95.png

    综上,没有绝对的最优参数设置,需要结合具体数据具体分析。本例中通过对比,选择默认的参数进行平滑,效果相对较好,计算效率也较高。

    f2a8b64630c8d8980b596ef3343dad12.png
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  • import pywt import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import math ####################一些参数...**滤波完后发现效果不是很好,正在改进中。。。求大佬指导
    import pywt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib  
    import matplotlib.pyplot as plt
    import math
    ####################一些参数和函数############
    def sgn(num):
        if(num > 0.0):
            return 1.0
        elif(num == 0.0):
            return 0.0
        else:
            return -1.0
    
    ###软硬阈值折衷法 a 参数
    a=0.3
    #read data
    data = pd.read_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\wt06860_1.csv')
    #y_value为原信号
    x1 = np.array(data['WIND_SPEED'])
    y_values = data['REAL_POWER']
    
    plt.subplot(211)
    plt.scatter(x1, y_values, s=10)
    #小波基的选取
    db  = pywt.Wavelet('db5')#选用db5小波
    #[ca3, cd3, cd2, cd1] = pywt.wavedec(x1, db1)
    maxlev = pywt.dwt_max_level(len(data), db.dec_len)#计算应该分几层
    coeffs = pywt.wavedec(y_values, db, level=3)
    recoeffs = pywt.waverec(coeffs, db)
    print(recoeffs)
     #求通用阈值
    thcoeffs =[]
    for i in range(1, len(coeffs)):
        tmp = coeffs[i].copy()
        Sum = 0.0
        for j in coeffs[i]:
            Sum = Sum + abs(j)
        N = len(coeffs[i])
        Sum = (1.0 / float(N)) * Sum
        sigma = (1/0.6745)*Sum   
        lamda = sigma * math.sqrt(2.0 * math.log(float(N), math.e)) #采用通用的阈值
        for k in range(len(tmp)):
            if(abs(tmp[k]) >= lamda):
                tmp[k] = sgn(tmp[k]) * (abs(tmp[k]) - a * lamda)
            else:
                tmp[k] = 0.0
        thcoeffs.append(tmp)
    
    #print(thcoeffs)
    usecoeffs = []
    usecoeffs.append(coeffs[0])
    usecoeffs.extend(thcoeffs)
    print(usecoeffs)
    #recoeffs为去噪后信号
    recoeffs = pywt.waverec(usecoeffs, db)
    
    plt.subplot(212) 
    plt.scatter(x1, recoeffs, s=5)
    plt.show()
    

    **加粗样式
    **滤波完后发现效果不是很好,正在改进中。。。求大佬指导

    展开全文
  • Hants滤波 长时间序列的遥感数据进行平滑滤波。适合做时间序列分析,变化分析,物候参数提取等前期数据处理。
  • 目录 1 前言 2. 安装 From source files 3. IMU原始数据测试 3.1 文件系统 ...注:遇到串口权限问题,请安装此步骤解决...4. imu_tools滤波及可视化 4.1 修改imu_tools文件 重新编译:catkin_make, 然后 source ~/.

    目录

    1 前言

    2. 安装

    From source files

    3. IMU原始数据测试

    3.1 文件系统

    注:遇到串口权限问题,请安装此步骤解决

    3.2 运行imu_read_node

    运行节点launch文件

    查看节点和话题信息

    查看原始数据:

    3.3 打开rviz查看原始的imu数据

    修改Fixed Frame选项:

    添加IMU数据:

    4. imu_tools滤波及可视化

    4.1 修改imu_tools文件

    重新编译:catkin_make, 然后 source ~/.bashrc

    4.2 测试

     

    1 前言

    imu_filter_madgwick一种滤波器,可将来自常规IMU设备的角速度,加速度和磁力计读数(可选)融合到一个方向中。基于工作:http://www.x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/

    imu_complementary_filter一种滤波器,它使用一种基于互补融合的新颖方法,将来自通用IMU设备的角速度,加速度和磁力计读数(可选)融合到方向四元数中。基于文献:http://www.mdpi.com/1424-8220/15/8/19302

    rviz_imu_plugin:rviz插件,可显示sensor_msgs::Imu消息。

    ROS org imu_tools官方介绍地址:http://wiki.ros.org/imu_tools

    github源代码地址:https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools

    2. 安装

    From source files

    Create a catkin workspace (e.g., ~/ros-hydro-ws/) and source the devel/setup.bash file.

    创建一个 catkin 工作区(例如 ~ / ros-hydro-ws /) ,并为 devel / setup. bash 文件提供源代码。

    Make sure you have git installed:

    确保你已经安装了 git:

     

    sudo apt-get install git-core

    Download the stack from our repository into your catkin workspace (e.g., ros-hydro-ws/src; use the proper branch for your distro, e.g., groovyhydro...):

    从我们的存储库中下载堆栈到您的 catkin 工作区(例如,ros-hydro-ws / src; 对您的发行版本使用适当的分支,例如,groovy,hydro...) :

     

    git clone -b <distro> https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools.git

    Install any dependencies using rosdep.

    使用 rosdep 安装任何依赖项。

     

    rosdep install imu_tools

    Compile the stack:

    编译堆栈:

     

    cd ~/ros-hydro-ws
    catkin_make


    查看电脑链接的串口信息(名称):

    dmesg | grep ttyS*

     

    3. IMU原始数据测试

    3.1 文件系统

    ./src/imu_read.cpp

    /*
    HI219出厂默认输出协议接收:
    输出 sum = 41
    0x5A+0xA5+LEN_LOW+LEN_HIGH+CRC_LOW+CRC_HIGH+ 0x90+ID(1字节) + 0xA0+Acc(加速度6字节) + 0xB0+Gyo(角速度6字节) + 0xC0+Mag(地磁6字节) + 0xD0 +AtdE(欧拉角6字节) + 0xF0+Pressure(压力4字节)
    */
    #include "ros/ros.h"
    #include "sensor_msgs/Imu.h"
    #include "tf/transform_broadcaster.h"
     
    #include <iostream>
    #include <boost/asio.hpp>
    #include <boost/bind.hpp>
    #include <string>
     
    using namespace std;
    using namespace boost::asio;
     
     
    #define MAX_PACKET_LEN          (41)// length of the data
     
    typedef enum
    {
        kItemID =                   0x90,   /* user programed ID    size: 1 */
        kItemIPAdress =             0x92,   /* ip address           size: 4 */
        kItemAccRaw =               0xA0,   /* raw acc              size: 3x2 */
        kItemAccRawFiltered =       0xA1,
        kItemAccDynamic =           0xA2,
        kItemGyoRaw =               0xB0,   /* raw gyro             size: 3x2 */
        kItemGyoRawFiltered =       0xB1,
        kItemMagRaw =               0xC0,   /* raw mag              size: 3x2 */
        kItemMagRawFiltered =       0xC1,
        kItemAtdE =                 0xD0,   /* eular angle          size:3x2 */
        kItemAtdQ =                 0xD1,   /* att q,               size:4x4 */
        kItemTemp =                 0xE0,
        kItemPressure =             0xF0,   /* pressure             size:1x4 */
        kItemEnd =                  0xFF,
    }ItemID_t;
     
    uint8_t ID;
    int16_t AccRaw[3];
    int16_t GyoRaw[3];
    int16_t MagRaw[3];
    float Eular[3];
    int32_t Pressure;
     
    int main(int argc, char **argv)
    {
        ros::init(argc, argv, "imu_read_node");
        ros::NodeHandle n;
        //发布主题, 消息格式使用sensor_msg::Imu标准格式(topic名称,队列长度)
        ros::Publisher imu_pub = n.advertise<sensor_msgs::Imu>("imu_raw", 1000);
        
        //parameters
        string com_port = "/dev/ttyUSB0";
        string imu_frame_id = "imu_link";
        ros::param::get("~com_port",com_port);
        ros::param::get("~imu_frame_id",imu_frame_id);
     
        io_service iosev;
        serial_port sp(iosev, com_port);
        sp.set_option(serial_port::baud_rate(115200));
        sp.set_option(serial_port::flow_control(serial_port::flow_control::none));
        sp.set_option(serial_port::parity(serial_port::parity::none));
        sp.set_option(serial_port::stop_bits(serial_port::stop_bits::one));
        sp.set_option(serial_port::character_size(8));
     
        int count = 0;
        ros::Rate loop_rate(100);
        while (ros::ok())
        {
            // 向串口写数据
            // write(sp, buffer("Hello world", 12));
     
            // 向串口读数据
            uint8_t buf_tmp[1];
            uint8_t buf[MAX_PACKET_LEN-1];
            read(sp, buffer(buf_tmp));
            if(buf_tmp[0] == 0x5A )
            {
                read(sp, buffer(buf));
     
                sensor_msgs::Imu imu_msg;
                imu_msg.header.stamp = ros::Time::now();
                imu_msg.header.seq = count;
                imu_msg.header.frame_id =  imu_frame_id;
     
                /* 
                按出厂默认输出协议接收:
                0x5A+0xA5+LEN_LOW+LEN_HIGH+CRC_LOW+CRC_HIGH+ 0x90+ID(1字节) + 0xA0+Acc(加速度6字节) + 0xB0+Gyo(角速度6字节) + 0xC0+Mag(地磁6字节) + 0xD0 +AtdE(欧拉角6字节) + 0xF0+Pressure(压力4字节)
                */
                int i=0;
                if(buf[i] == 0xA5) /* user ID */
                {
                                   
                    i+=5;//moving right 5bit to 0x90
     
                    //user ID
                    if(buf[i+0] == kItemID) 
                    {
                        ID = buf[i+1];
                    }
                    //Acc value
                    if(buf[i+2] == kItemAccRaw)
                    {
                        memcpy(AccRaw, &buf[i+3], 6);
                        imu_msg.linear_acceleration.x =AccRaw[0]* 9.7887/1000.0;
                        imu_msg.linear_acceleration.y =AccRaw[1]* 9.7887/1000.0;
                        imu_msg.linear_acceleration.z =AccRaw[2]* 9.7887/1000.0;
                    }
                    //Gyro value
                    if(buf[i+9] == kItemGyoRaw)
                    {
                        memcpy(GyoRaw, &buf[i+10], 6);
                        imu_msg.angular_velocity.x = GyoRaw[0]*M_PI/10.0/180.0;
                        imu_msg.angular_velocity.y = GyoRaw[1]*M_PI/10.0/180.0;
                        imu_msg.angular_velocity.z = GyoRaw[2]*M_PI/10.0/180.0;
                    }
                    //Mag value
                    if(buf[i+16] == kItemMagRaw)
                    {
                        memcpy(MagRaw, &buf[i+17], 6);
                    }
                    //atd E
                    if(buf[i+23] == kItemAtdE)
                    {
                        Eular[0] = ((float)(int16_t)(buf[i+24] + (buf[i+25]<<8)))/100;
                        Eular[1] = ((float)(int16_t)(buf[i+26] + (buf[i+27]<<8)))/100;
                        Eular[2] = ((float)(int16_t)(buf[i+28] + (buf[i+29]<<8)))/10;
                        geometry_msgs::Quaternion quat = tf::createQuaternionMsgFromRollPitchYaw(Eular[0], Eular[1], Eular[2]);
                        imu_msg.orientation = quat;
                        //imu_msg.linear_acceleration_covariance=boost::array<double, 9>
                    }
                    //Pressure value
                    if(buf[i+30] == kItemPressure)
                    {
                        memcpy(&Pressure, &buf[i+31], 4);
                    }
                    
                    //debug
                    /*
                    printf("ID: %d \r\n", ID);
                    printf("AccRaw: %d %d %d\r\n", AccRaw[0], AccRaw[1], AccRaw[2]);
                    printf("GyoRaw: %f %f %f\r\n", GyoRaw[0], GyoRaw[1], GyoRaw[2]);
                    printf("MagRaw: %d %d %d\r\n", MagRaw[0], MagRaw[1], MagRaw[2]);
                    printf("Eular: %0.2f %0.2f %0.2f\r\n", Eular[1], Eular[0], Eular[2]);
                    printf("Pressure: %d Pa\r\n\n", Pressure);
                    */
     
                    imu_pub.publish(imu_msg);
     
                    //ros::spinOnce();
                    //loop_rate.sleep();
     
                    count++;
                }
            }
        }//while end
     
        iosev.run();
        return 0;
    }

    ./launch/imu.launch文件

    <launch>
      <node name="imu_read_node" pkg="miiboo_imu"  type="imu_read" output="screen">
        <param name="com_port"     value="/dev/ttyUSB0"/>
        <param name="imu_frame_id" value="imu_link"/>
      </node>
    </launch>

    注:遇到串口权限问题,请安装此步骤解决


    一般情况下会出现打不开串口的情况,在确认驱动安装正常的情况下,可能是操作权限不够导致的,赋予权限就好了

     sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0

    但是这种方式只是临时的,每次启动都需输入一次,永久性解决办法:
    可以通过增加udev规则来实现:

    /etc/udev/rules.d/70-ttyusb.rules

    创建文件

    sudo gedit /etc/udev/rules.d/70-ttyusb.rules

    文件内容为:

    KERNEL=="ttyUSB[0-9]*", MODE="0666

    增加访问权限:

    sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0
    ————————————————

    3.2 运行imu_read_node

    运行节点launch文件

    roslaunch miiboo_imu imu.launch

    查看节点和话题信息

    查看原始数据:

    rostopic echo /imu_data

    3.3 打开rviz查看原始的imu数据

    修改Fixed Frame选项:

    (注意,坐标系应该与你定义的imu节点中的link一致。)

    添加IMU数据:

    2. 点击左下方的Add按钮,往下翻找到rviz_imu_plugin插件中的imu选项

    3. 修改imu订阅的话题:根据你定义的imu发布的sensor msg topic名称,选择对应的话题即可

    4. 可视化,在实际动画中可以明显的观察到imu的飘逸和晃动,切位姿不准确。

    4. imu_tools滤波及可视化

    4.1 修改imu_tools文件

    打开文件:
    ~/imu_tools_ws/src/imu_tools/imu_complementary_filter/src/complementary_filter_ros.cpp,有如下代码:

    // Register IMU raw data subscriber.
    imu_subscriber_.reset(new ImuSubscriber(nh_, ros::names::resolve("imu") + "/data_raw", queue_size));

    可以看出,imu_tools订阅的topic为imu/data_raw,而IMU发布的topic为/imu_data,因此需要修改代码,使topic一致:

    将imu订阅的话题改为自定义的话题名称即可:

    // Register IMU raw data subscriber.
    imu_subscriber_.reset(new ImuSubscriber(nh_, "/imu_data", queue_size));

    然后,修改launch文件

    打开launch文件:~/imu_tools_ws/src/imu_tools/imu_complementary_filter/launch/complementary_filter.launch,进行一些修改:

    前半部分已省略
     
    重点修改以下部分的内容
     
    <!-- ComplementaryFilter launch file -->
    <launch>
      #### Complementary filter
      <node pkg="imu_complementary_filter" type="complementary_filter_node"
          name="complementary_filter_gain_node" output="screen">
        <param name="do_bias_estimation" value="true"/>
        <param name="do_adaptive_gain" value="true"/>
        <param name="use_mag" value="false"/>
        <param name="gain_acc" value="0.01"/>
        <param name="gain_mag" value="0.01"/>
        <param name="publish_debug_topics" value="false"/>
        <param name="publish_tf" value="true"/>
      </node>
    </launch>

    重新编译:catkin_make, 然后 source ~/.bashrc

    4.2 测试

    1. 先开一个终端,打开imu读取节点,具体命令根据不同package节点的命名自行修改,

    roslaunch miiboo_imu imu.launch

    2. 再开一个终端运行imu_tools中的launch文件,若正常运行不报错则已经开始了滤波操作

    roslaunch imu_complementary_filter complementary_filter.launch


    3. 再开一个终端打开rviz,并把imu接收到topic改为imu_tools滤波后发布的消息

    再观察右边可视化窗口

    对比滤波前的imu姿态数据,为了形成对照,imu设备的姿态在此过程中均未发生移动,左图为原始位姿,右图为滤波之后位姿。较为准确的对imu的姿态滤波和估计。

     

    动画演示:中间突然报错退出了rviz,不知怎么回事。

    参考:https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools

    https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7832355.html

     

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空空如也

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对数据进行滤波