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.

Важные нюансы подбора литиевых ХИТ для разработчиков

В многообразии литиевых батареек и аккумуляторов нет какого-то универсального или идеального варианта. Выбирая тот или иной вариант для питания устройства, разработчику приходится оперировать множеством параметров, используя наиболее оптимальное их сочетание для каждого приложения. Разберем параметры для различных приложений.

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.

Литиевые батарейки и аккумуляторы от мирового лидера EVE в Компэл

Компания Компэл, официальный дистрибьютор EVE Energy, бренда №1 по производству химических источников тока (ХИТ) в мире, предлагает продукцию EVE как со склада, так и под заказ. Компания EVE широко известна в странах Европы, Америки и Юго-Восточной Азии уже более 20 лет. EVE является поставщиком аккумуляторных элементов круглого формата для электрических моделей автомобилей. Продукция EVE предназначена для самого широкого спектра применений – от бытового до промышленного.

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.