11 05 2017

sensorVerileri1.txt indir

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Bu program kullanıcı tarafından seçilen herhangi bir txt dosyadan
% veri okunması ve bu verilerin Fourier transformu ile frekans bileşenlerinin
% bulunması için yapılmıştır.
% verilere güvenilemediği durumlarda tahminler yapmaktadır.
% Tarih : 09.05.2017
% Yer : AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ
% Yazar :Yrd.Doç.Dr. Güray SONUGÜR
% http://guraysonugur.aku.edu.tr
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clear; close all;clc;
%%
[dosyaAdi adres] = uigetfile(‘*.txt’,’Select the MATLAB code file’);
oku=fopen(dosyaAdi ,’r’);
z=fscanf(oku, ‘%f %f’,[2 Inf]);% veri tipimiz float
% X_data=importdata(‘sensorVerileri.txt’,’ ‘);
% T_Data = readtable(‘sensorVerileri.txt’,’Delimiter’,’ ‘);
figure;
plot(z(2,:),z(1,:)) %zamana göre fonksiyon değerlerinin grafiği
%%
fs=1000; %t=[0:0.001:0.779] buradaki 1/0.001 işlemi sonucu fs=1000’dir.
fft0=fft2(z);
fft1=abs(fft0);
% fft1=abs(fftshift(fft0));

% fv=0:(fs/(length(z)-1)):fs; %frekans vektörü oluşturuldu.
fv = linspace(0,fs,length(z)); % Frekans vektörünü oluşturur. Bu da
% kullanılabilir.
figure;
plot(fv,fft1);
xlabel(‘Frekans ekseni’)
ylabel(‘Frekans değeri’)
title(‘Frekans eksenine dönüştürülmüş hali’)

VTIY – Kalman Filtresi Uygulaması VTIY- Gerçek zamanlı sensör verilerinin ortalama filtreden geçirilmesi