Filter 如何确定互补滤波器的参数α？

我知道互补滤波器同时具有LPF和HPF的功能。但我认为我对其背后的原则的理解仍然不清楚

我对数字信号处理相当陌生，也许一些非常基本的解释会帮助很大

假设我有一个互补滤波器，如下所示：

y = a * y + (1 - a) * x

那么我的参数

a

可以通过

a=时间常数/（时间常数+采样周期）

其中，

sample\u period

只是

采样频率的倒数

时间常数似乎由我自己选择

我的问题：

这个计算背后的理论是什么
我们如何正确选择时间常数
注意：我也是，因为那里的答案可能在重点上略有不同

这个计算背后的理论是什么

对于可读性强的介绍，我建议：


我们如何正确选择时间常数

直观地说，
时间常数
是信任高通和低通滤波器部分之间的边界。对于比
时间\u常数更短的时间，您更信任高通滤波器部分，而对于更长的时间，您更信任低通部分

通常，您对正在处理的物理过程有一定的经验，您至少可以猜测时间常数的数量级。例如，如果您正在融合加速度计和陀螺仪数据（我假设您是根据您的另一个问题进行融合的），那么0.5-1秒之间的某个值是合理的第一个猜测。然后，通过分析过滤器在实际数据上的性能并相应地调整
a
，开始调整过滤器。
Multi post to。谢谢！但我实际上融合了陀螺仪和磁强计。我还是不明白。截止频率对我来说有意义，而所谓的时间常数则没有意义。我在某处读到时间常数是“信号作用的时间”这是什么意思？我的意思是信号总是在那里，并且“作用”，对吗？你怎么知道0.5-1秒是一个很好的猜测呢？我从实践中知道：我专门使用陀螺仪来获得方向，发现它们在0.5-1秒内工作良好，但在那之后，它们开始大幅漂移。我不会为得到一个准确的时间常数而大惊小怪，因为它只是一个估计值。在设置
时间常数之后，您仍然需要调整过滤器：您分析过滤器在实际数据上的性能，并相应地调整
a
（或
时间常数
，这是等效的）。您会发现相当大范围的
时间常数
具有几乎相同的性能（另一个我不会对时间常数的准确性大惊小怪的原因）。我的问题是，我对过滤器的调整似乎是针对数据的。例如，0.98在dataset1上效果最好。但是0.98在dataset2上效果很差。0.996在dataset2上效果很好。所以我不知道如何调整它，所以我试图掌握其背后的理论，并实际计算出值。