Некоторые методы, которые используются для обработки сигналов от датчиков в современных автоматизированных системах:

• Преобразование Фурье. 2 Позволяет представить сигнал в частотной области, что упрощает анализ и обработку данных. 2 Преобразование Фурье используется для фильтрации сигналов, выявления частотных составляющих и устранения шумов. 2
• Фильтрация сигналов. 2 Направлена на выделение полезной информации и подавление помех. 2 Основные типы фильтров: низкочастотные, высокочастотные, полосовые и режекторные. 2
• Вейвлет-преобразование. 2 Инструмент для анализа нестационарных сигналов. 2 Вейвлет-преобразование применяет вейвлеты — функции, локализованные как во времени, так и в частоте. 2 Это позволяет анализировать сигналы с высоким разрешением как по времени, так и по частоте. 2
• Спектральный анализ. 2 Позволяет изучить частотное содержание сигналов. 2 Основные методы спектрального анализа включают периодограмму и метод многооконного спектрального оценивания. 2 Эти методы позволяют выявить доминирующие частоты и спектральную плотность мощности сигнала. 2
• Временное усреднение и частотная фильтрация. 1 Используются в системах мониторинга технического состояния, чтобы исключать сигналы от ненадёжных датчиков, которые могут приводить к ложным тревогам. 1
• Использование искусственного интеллекта. 13 AI-алгоритмы обрабатывают данные с сенсоров, повышая точность и скорость анализа. 3