Moving Point Media Filtro

Risposta in frequenza del filtro Esecuzione media La risposta in frequenza di un sistema LTI è DTFT della risposta impulsiva, la risposta all'impulso di un L - Sample media mobile è Poiché il filtro media mobile è FIR, la risposta in frequenza riduce alla somma finita Noi può utilizzare l'identità molto utile per scrivere la risposta in frequenza da dove abbiamo lasciato ae meno jomega. N 0 e M L meno 1. Ci può essere interessato grandezza di questa funzione per determinare quali frequenze ottenere attraverso il filtro non attenuato e che sono attenuati. Di seguito è un grafico della grandezza di questa funzione per L 4 (rosso), 8 (verde), e 16 (blu). L'asse orizzontale va da zero a radianti pi per campione. Si noti che in tutti e tre i casi, la risposta in frequenza ha una caratteristica passa-basso. Un componente costante (frequenza zero) in ingresso passa attraverso il filtro non attenuato. Alcune frequenze più alte, come Pi 2, sono completamente eliminati dal filtro. Tuttavia, se l'intento era quello di progettare un filtro passa-basso, quindi non abbiamo fatto molto bene. Alcune delle alte frequenze vengono attenuate solo per un fattore di circa 110 (per la media 16 punti in movimento) o 13 (per la media mobile di quattro punti). Possiamo fare molto meglio di così. La trama di cui sopra è stato creato dal seguente codice Matlab: omega 0: pi400:. PI H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) terreno (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) asse (0, pi, 0, 1) Copyright copia 2000- - University of California, BerkeleyCreate un filtro a media mobile Moving Filter media consente di calcolare serie di uno o due lati delle medie sulla base di una lunghezza della finestra specificata dall'utente . Il modulo poi aggiunge una nuova colonna funzionalità per il set di dati. La media mobile risultante può quindi essere utilizzato per la stampa e visualizzazione, una linea di base per la modellizzazione, predizione, calcolando varianze contro calcolo per i periodi simili, e così via. Per lo scenario di streaming, media cumulativa e ponderata in movimento può essere usato. Cumulativa media mobile tiene conto dei punti che precedono quei punti in arrivo per il periodo in corso. Questo modulo consente di rivelare e previsioni utili schemi temporali in entrambi i dati retrospettivi e in tempo reale. Si usa con il modulo Applica filtro. Questo modulo prevede i seguenti parametri di input: i filtri di ordine superiore offrono una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtri ordine inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più strettamente i dati originali. Il tipo di media mobile da applicare. Vedere la seguente tabella per gli esempi. ML Studio fornisce i seguenti modi per definire una media mobile: Moving Filter Media (filtro MA) Caricamento in corso. Il filtro media mobile è un semplice filtro passa-basso FIR (Finite Impulse Response) comunemente usato per lisciare una serie di campionati datasignal. Prende M campioni di ingresso alla volta e prendere la media di questi M-campioni e produce un singolo punto di uscita. Si tratta di una struttura molto semplice LPF (Filtro passa basso), che viene portata di mano per gli scienziati e gli ingegneri di filtrare componente rumoroso indesiderati dai dati previsti. Come la lunghezza del filtro aumenta (il parametro M) la scorrevolezza degli aumenti di uscita, mentre le transizioni taglienti nei dati sono fatte sempre più smussato. Questo implica che il filtro ha un'eccellente risposta nel dominio del tempo, ma una risposta in frequenza scarsa. Il filtro MA svolgere tre funzioni importanti: 1) Ci vogliono punti di ingresso M, calcola la media di questi M-points e produce un unico punto di uscita 2) A causa delle computationcalculations coinvolti. il filtro introduce una quantità definita di ritardo 3) Il filtro agisce come un filtro passa basso (con scarsa risposta nel dominio di frequenza e una buona risposta nel dominio del tempo). Codice Matlab: A seguito di codice MATLAB simula la risposta nel dominio del tempo di un M-punto mobile filtro media e traccia anche la risposta in frequenza per varie lunghezze di filtro. Time Domain Risposta: Al primo trama, abbiamo l'ingresso che sta succedendo nel filtro media mobile. L'ingresso è rumoroso e l'obiettivo è di ridurre il rumore. La figura seguente è la risposta di uscita di un punto 3 Moving Average filtro. Si può dedurre dalla figura che il 3 punti Moving filtro media non ha fatto molto a filtrare il rumore. Aumentiamo i rubinetti filtro a 51 punti e possiamo vedere che il rumore in uscita è ridotta molto, che è rappresentato nella figura seguente. Aumentiamo i rubinetti ulteriormente a 101 e 501 e si può osservare che, anche-se il rumore è quasi zero, le transizioni siano smussati su drasticamente (osservare il pendio sulla lati del segnale e confrontarle con la transizione muro ideale il nostro ingresso). Risposta in frequenza: Dalla risposta in frequenza si può affermare che il roll-off è molto lento e l'attenuazione banda di arresto non è buona. Tenuto conto di questa banda di attenuazione di arresto, in modo chiaro, il filtro media mobile non può separare una banda di frequenze da un'altra. Come sappiamo che una buona prestazione nei risultati dominio del tempo in scarso rendimento nel dominio della frequenza, e viceversa. In breve, la media mobile è un eccezionale buon filtro smoothing (l'azione nel dominio del tempo), ma un filtro passa-basso eccezionalmente avverse (l'azione nel dominio della frequenza) Link esterni: Libri consigliati: SidebarCreate primaria un filtro a media mobile Moving Filter media consente di calcolare serie di uno o due lati delle medie sulla base di una lunghezza della finestra specificato dall'utente. Il modulo poi aggiunge una nuova colonna funzionalità per il set di dati. La media mobile risultante può quindi essere utilizzato per la stampa e visualizzazione, una linea di base per la modellizzazione, predizione, calcolando varianze contro calcolo per i periodi simili, e così via. Per lo scenario di streaming, media cumulativa e ponderata in movimento può essere usato. Cumulativa media mobile tiene conto dei punti che precedono quei punti in arrivo per il periodo in corso. Questo modulo consente di rivelare e previsioni utili schemi temporali in entrambi i dati retrospettivi e in tempo reale. Si usa con il modulo Applica filtro. Questo modulo prevede i seguenti parametri di input: i filtri di ordine superiore offrono una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtri ordine inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più strettamente i dati originali. Il tipo di media mobile da applicare. Vedere la seguente tabella per gli esempi. ML Studio fornisce i seguenti modi per definire una media mobile: