Configuring filter parameters via a custom form

Let's build a small application (cell mask) that will help us select filter parameters without leaving the interactive script.

Loading data

Suppose we have the following signal:

Pkg.add(["Statistics", "DSP", "CSV"])

gr()
using CSV, DataFrames
d = CSV.read( "$(@__DIR__)/scope_data.csv", DataFrame );

Let's take the average difference between time steps as the sampling frequency.

using Statistics
Fs = 1 / mean(diff(d.Time));    # Частот дискретизации
Fn = Fs/2;                      # Частота Найквиста
L = length( d.Time );           # Количество отсчетов в сигнале

And let's try to build a filter that satisfies some technical requirements.

using FFTW, DSP
Fl = round.(Int, round(L/2)+1)           # Количество точек в дискретном преобразовани Фурье
Fv = range(1/Fl, 1, length=Fl) .* Fn;    # Вектор частот (исключая первую точку – 0)
Iv = 1:length(Fv);                       # Вектор индексов

# @markdown ## Настройка параметров фильтра

# Значения по умолчанию
pT, pB, sT, sB, Rp, Rs = 20, 30, 18, 35, 1, 50;

# @markdown ### Границы пропускаемых частот фильтра
Нижняя_граница_пропускаемых_частот = 19 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}
Верхняя_граница_пропускаемых_частот = 45 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}
# @markdown ### Границы поглощаемых частот фильтра
Нижняя_граница_поглощамеых_частот = 12 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}
Верхняя_граница_поглощаемых_частот = 60 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}
# @markdown ### Параметры пиков
Пик_в_полосе_пропускания = 8 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}
Пик_в_полосе_поглощения = 39 # @param {type:"slider", min:2, max:100, step:1}

pB, pT = Нижняя_граница_пропускаемых_частот, Верхняя_граница_пропускаемых_частот
sB, sT = Нижняя_граница_поглощамеых_частот, Верхняя_граница_поглощаемых_частот
Rp = Пик_в_полосе_пропускания
Rs = Пик_в_полосе_поглощения
Wp = (pB, pT) ./ Fn;
Ws = (sB, sT) ./ Fn;

n,Ws = ellipord( Wp, Ws, Rp, Rs);            # Найдем порядок фильтра с желаемыми характеристиками
designmethod = Elliptic( n, Rp, Rs );        # Создадим эллиптический фильтр
responsetype = Bandpass( Rp, Rs; fs=Fn );    # И полосной фильтр

# Сглаженный спектр
TF = fft( d.Measurement ) ./ L
TF1 = filt( digitalfilter(responsetype, designmethod), TF );

plot(
    plot( Fv, 20 .* log10.(abs.([TF[Iv] TF1[Iv]])), xscale=:log10, lw=[1 2] ),
    plot( Fv, angle.([TF[Iv] TF1[Iv]]) .* 180/pi, xscale=:log10, lw=[1 2] ),
    layout=(2,1)
)

plot!( ylabel=["Амплитуда (дБ)" "Фаза (град)"], leg=:false )
plot!( title=["ЛАФЧХ системы" ""], xlabel=["" "Частота (Гц)"] )

If we hide the code and enable the "Autoplay cell when parameters change" option (button to the left of the cell mask), then you can interactively adjust the filtering parameters.

Conclusion

The code cell mask toolkit allows us to create our own interface for customising algorithms. With its help we can select the filter parameters that will affect the output signal of some link in the desired way.