如何确定低通滤波器的 ALPHA（平滑常数）

Question

有许多关于 Android 传感器数据噪声很大的帖子，以及关于实现低通滤波器等平滑算法的建议。我正在阅读低通滤波器，我发现我必须计算平滑参数 ALPHA。每个人都有不同的 ALPHA。然而，我很困惑，因为 wiki 和 Android 开发者网站之间并不一致。

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• 根据维基http://en.wikipedia.org/wiki/Low-pass_filter

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  ALPHA = dT / (dT + RC)：dT 为事件传递速率，RC 为低通滤波器\xe2\x80\x99s 时间常数

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• 根据Android开发者网站 http://developer.android.com/guide/topics/sensors/sensors_motion.html

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  ALPHA = RC / (RC + dT): dT 为事件传递速率，RC 为低通滤波器\xe2\x80\x99s 时间常数

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两个公式将产生两个不同的 ALPHA。这让我很困惑。\n哪个公式是正确的？大家能给我解释一下吗？

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预先感谢。

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Answer 1

我们来对比一下两个版本吧！

这里我使用时间常数“tau”

Alpha_A = dt / (dt + tau)
Alpha_B = tau / (tau + dt)

让我们在其中添加一些值。咱们试试吧：

dt = 0.5, tau = 1;
Alpha_A = 0.5 / (0.5 + 1.0) = 1/3
Alpha_B = 1.0 / (1.0 + 0.5) = 2/3

因此：

Alpha_A = 1 - Alpha_B

这取决于您如何定义低通滤波器。是吗：

New_Filtered = New_Raw * Alpha + Prev_Filtered * (1-Alpha)

或者

New_Filtered = New_Raw * (1-Alpha) + Prev_Filtered * Alpha

IE Alpha 是直接处理原始数据，还是之前过滤后的数据？

实际上他们做了同样的事情！