Чего же никак? Естественным образом - LC фильтрами. Он и так станет синусом после фильтрации в силу обрезания высших гармоник.
Почему ФВЧ, а не ФНЧ и не полосовой? Вы чего добиться хотите? Если желаете получить высшие гармоники, так оно у вас получилось, вон они на осциллограмме в виде острых фронтов импульсов которые есть суть гармоники основной частоты прямоугольного сигнала.

Asmodey, не то чтобы я хотел получить высшие гармоники, я хотел отфильтровать сигнал от помех, но не возможно пропустить меандр через фильтры и на выходе получить опять меандр. Но меня устраивают и высшие гармоники, но возникает другая проблема, когда соединяешь последовательно два и более ФВЧ, сигнал искажается, при спаде, когда сигнал достигает нуля, дальше происходит выброс обратной полярности. Пока забил на эти искажения сигнала, не страшно, но мешают.

Asmodey, с усилителя биопотенциалов сигнал движения глаз нужно отфильтровать от помех (другие биологические сигналы). Сигнал движения глаз (электроокулограмма), нет у этого сигнала частоты определённой, просто уровни напряжения скачут соответствующие углу поворота глаз.

Допустим повернули глаза влево и задержались в этом положение, и будет сигнал постоянный висеть в виде напряжения скажем в 100мкв. Чуть глаза левее отвёл от крайнего левого положения и напряжение снизилось скажем до 85мкв и будет держатся на этом уровне столько сколько глаза будут в этом положении оставаться. И так оно скачет напряжение в зависимости от угла поворота глаз. Полярность ещё меняется, влево глаза повернул, одна полярность, а в право другая.

На графике сигнал похож на меандр, квадратные ромбики, но постоянно манятся частота, амплитуда и скважность. Да и нет никакой частоты, есть лишь скорость нарастания импульса, соответствующая скорости поворота глаз, она приблизительно соответствует скорости нарастания сигнала синусоиды при частоте 1Гц. замерял.
Вот в википедии описано про движения глаз (саккады) и рисунок показан сигнала https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0 ... 0%B4%D0%B0
Саккады это быстрые движения глаз (БДГ). А есть ещё медленные движения глаз (МДГ), по форме близки к синусоиде с частотой 0,2Гц, появляются, когда человек засыпает, погружается в 1 стадию сна. Вот нужно отфильтровать БДГ от МДГ. А ещё нужно отфильтровать сигналы от мышц, это куча коротких импульсов от мышечных волокон в купе, создающие шум в диапазоне частот от 60 до 200Гц.

Ещё не плохо было бы отфильтровать сигналы головного мозга, хотя не столь критично амплитуда у них небольшая, но всё же … Альфа-ритм от 8 до 13 Гц. Тета-ритм от 4 до 8 Гц. Дельта-ритм от 1 до 4 Гц..но он уже попадает в диапазоне БДГ.

Надеюсь понятно обьяснил

ЦОС - там очень много умных и нескучных книжек...

PCBWay - всего $5 за 10 печатных плат, первый заказ для новых клиентов БЕСПЛАТЕН

Сборка печатных плат от $30 + БЕСПЛАТНАЯ доставка по всему миру + трафарет

Онлайн просмотровщик Gerber-файлов от PCBWay + Услуги 3D печати

Михаил_, вам определенно не частотная фильтрация нужна. Анализ скорости изменения определенного параметра с отбрасыванием экстремальных значений будет уместнее, я думаю.

Секреты депассивации литиевых батареек FANSO EVE Energy

Самыми лучшими параметрами по энергоемкости, сроку хранения, температурному диапазону и номинальному напряжению обладают батарейки литий-тионилхлоридной электрохимической системы. Но при длительном хранении происходит процесс пассивации. Разберем в чем плюсы и минусы, как можно ее избежать или уменьшить последствия и как проводить депассивацию батареек на примере продукции и рекомендаций компании FANSO EVE Energy.

Подробнее>>

Да давно уже вопросы выделения сигналов и дешифровки их в ЭЭГ решены. Программа обработки по Брайену способна выделять активные области потенциалов в мозгу с "точностью" до сантиметров- но производить вычисления все эти программы обработки ЭЭГ способны лишь при множественном снятии потенциалов с коры головного мозга - минимум восьми, а наиболее точные - с 16 или даже 32 точек.

А из двух точек практически не удастся убрать/компенсировать помехи от сигналов мышечных потенциалов, например, органов дыхания - и в глубоком сне организм ведь дышать не перестает.

Получить коррелированный сигнал активности глазных мышц с помощью лишь одного частотного фильтра достоверного результата не даст из сигналов 43 мышц, что есть у человека в голове. Да и дыхание тела надо учесть.

Тренды и лучшие решения для разработки зарядных станций в России

К 2029 году в России прогнозируется увеличение числа зарядных станций до 40 000. При этом отечественный рынок электротранспорта имеет климатические, потребительские и географические особенности. Для успешной разработки и построения инфраструктуры станций заряда в России идеальным вариантом является использование решений и электронных компонентов китайских производителей – лидеров индустрии электротранспорта и возобновляемой энергетики, которые уже представлены в КОМПЭЛ.

Подробнее>>

Муркиз, у меня задача фиксировать наличие быстрых движений глаз (БДГ). Частоты мозга не особо интересуют, они скорее помеха. А с сигналами от мышц как раз нет никаких проблем, частоты высокие, они прекрасно фильтруется ФНЧ и не мешают. А сигналы от мышц органов дыхания не регестрируется на голове вообще. У меня активные электроды крепятся слева и справа головы, чуть ниже висков , то есть у глаз. Там лишь сигналы от мышц челюсти и мимические мышцы лица. Больше проблем доставляю медленные движения глаз, они по частоте очень незначительно отличаются от быстрых движения глаз. Ну и сигналы головного мозга просачиваются с небольшой амплитудой, тоже мешают, накладывают шум на канал засписи БДГ, особенно во сне в мозгах начинается медленоволновая активность.

Asmodey, подумаю над этим, над анализом скорости параметра.

Добавлено after 58 seconds:
Martian, что такое ЦОС ? цифровая обработка сигналов ?

Ага

Нет, сигналы глаз дают не мышцы глазные Сами по себе глазные яблоки обладают постоянным потенциалом, чтото типа электрческого "магнита" с полюсами. Глаза это батарейки с полюсами, на внешней и внутренней сторонах глазных яблок разность потенциалов постоянная. При врашении глаз эти полюса просто перемешаются вместе с глазами.

Ну-ну...

Последовал вашему совету, придумал алгоритм обработки сигнала основанный на скорости изменения сигнала, получилось просто фантастика. На выходе выдаёт прям то что мне и надо было, реагируя только на скорость нарастания сигнала. На синусоидальний сигнал этой же частоты практически не реагирует, там амплимтуда микроскопическая. Я только не пойму, что я придумал, это ФВЧ получился или что-то иное? На графике синий сигнал это сигнал генератора, а красный график результат цифровой обработки. частота 1Гц, с середины графика переключился с меандра на синус. Да, сигнале ещё программно выпрямил. Так мне удобно будет подсчитывать количество импульсов.

Дифференциатор, очевидно.