Algoritmi per filtraggio dei dati di volo di un micro razzo

In questo lavoro di tesi, è stato sviluppato un sistema di acquisizione dati per il monitoraggio di un micro razzo durante il volo, con particolare attenzione alla qualità dei dati acquisiti. Il sistema è stato progettato per essere modulare, economico e affidabile, utilizzando un microcontrollore Arduino Due, sensori di precisione come l'accelerometro ADXL345 e l'altimetro BMP390, e un sistema di archiviazione su microSD. L'obiettivo principale del progetto è stato l'ottenimento di dati ad alta frequenza e ripuliti dal rumore: per questo sono stati implementati diversi algoritmi di filtraggio al fine di garantire l'affidabilità delle informazioni raccolte. Sono stati progettati e testati cinque diversi filtri: due filtri gaussiani (causale e non causale), due filtri rettangolari (causale e non causale), e un filtro di Savitzky-Golay. Ogni filtro è stato ottimizzato per diverse applicazioni: dai filtraggi in tempo reale, che necessitano di una risposta rapida, all'analisi post-volo, dove l'obiettivo è ottenere la massima precisione. I risultati sperimentali mostrano che ogni filtro ha vantaggi e limiti specifici, in base alle caratteristiche del segnale e al contesto di utilizzo. I filtri gaussiani si sono dimostrati efficaci nel preservare le caratteristiche del segnale, mentre i filtri rettangolari sono risultati più semplici da implementare. Il filtro di Savitzky-Golay, invece, rappresenta un buon compromesso per segnali con rumore moderato. Nel complesso, i filtri non causali hanno mostrato una maggiore precisione, sebbene siano inadatti per applicazioni in tempo reale. Questa tesi contribuisce alla realizzazione di un sistema di acquisizione e filtraggio dati per micro razzi, offrendo un approccio versatile e scalabile, adatto a diverse applicazioni nell'ambito del volo sperimentale e hobbistico. L'analisi approfondita delle prestazioni dei filtri sviluppati fornisce una solida base per futuri miglioramenti e applicazioni più avanzate.