Filtragem

Ana F. R. Kleiner - 01/06/2020

O filtro digital Butterworth de passa baixa é o tipo de filtro mais comum em análise de movimento, onde as frequências baixas são permitidas passar sem alteração e as frequências altas são atenuadas. Segue abaixo um exemplo de função Matlab onde filtro utilizado foi de segunda ordem, para que a alteração ao redor da frequência de corte seja menos evidenciada, ou seja, filtro menos “agressivo”. O filtro Butterworth é recursivo, usa tanto os dados brutos quanto os dados filtrados para calcular os novos valores dos dados; e praticamente não provoca nenhuma diferença temporal, pois realiza os procedimentos de filtragem tanto em uma direção quanto na outra. Assim, os dados ficarão com a característica temporal original. Apos, uma hipotética analise residual, definiu-se como freqüência de corte ótima a freqüência de 10Hz, pois esta foi a maior frequência encontrada ao redor da mudança dramática nos valores do resíduo, em especial para os valores do eixo vertical, como ilustrado na Figura 1.

Figura 1. (a) Ilustraçao da Analise Residual, e, (b) Força de reaçao do solo vertical - dados brutos e filtrados.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% FILTRAGEM DOS DADOS %%%%%%%%%%%%%%%

function [m1_filt]= filter_data (m1) %nome da funçao = filter_data; input = m1 (vetor FRS vertical, por exemplo); output = m1_filt (vetor filtrado)


freq=100; %frequencia de coleta = 100Hz


n=2; %filtro de segunda ordem


freq_cor=10; %freq de corte


Wn=freq_cor/(freq/2); %ajustes das frequencias para a filtragem 


[b,a]=butter(n,Wn); %butter = comando do filtro de butterworth


m1=filtfilt(b,a, m1); %filtfilt = comando para filtragem do vetor 


end

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