Moving Media Spettro

Media FFT Spectrum. SmtHandle manico, doppia F0, doppia df, spettro SmtComplexNum, int spectrumSize, SmtSpectrumInfo Spectruminfo, breve averagingType senza segno, unsigned short weightingType, doppio averagingSize, unsigned short linearWeightingMode, int restartAveraging, SmtComplexNum averagedFFTSpectrum, doppio averagesSoFar, brevi dataReadyputes lo spettro FFT media del uscita spettro dalle funzioni Zoom FFT Spectrum la funzione emette la frequenza f0 frequenza iniziale intervallo df e lo spettro FFT media in unità V rms il parametro averagingType specifica come la funzione esegue la media È possibile erfo rm nessuna media, vettore, RMS, o in possesso di picco compensazione se si sceglie nessuna media, lo spettro di potenza restituita in uscita averagedFFTSpectrum non è rumore averaged. Input Parameters. reduces da sincrono media segnali vettoriali Calcola la media di grandezze complesse direttamente, il che significa che permette media separata per le parti reale e immaginaria Complex media come vettore media riduce il rumore e di solito richiede un trigger per migliorare fluttuazioni coherence. reduces fase del segnale da blocco a blocco ma non RMS rumore media medie l'energia o la potenza del segnale, che impedisce la riduzione rumore e spedisce media RMS quantità di misure a canale singolo a zero RMS di fase in media per le misure a doppio canale conserva information. retains fase RMS livelli di picco delle grandezze medi Il processo di picco media si esibisce in possesso di picco ad ogni bin di frequenza separatamente per mantenere i livelli di picco RMS dal record di una FFT alle next. Specifies il tipo di ponderazione che la funzione utilizza con RMS e vettore media di picco media non comporta la ponderazione tipo di ponderazione è lineare o exponential. Linear ponderazione specifica che ogni misura ha lo stesso peso e che il valore del tipo di ponderazione lineare determina la media process. Exponential ponderazione specifica che ogni nuova misura ha meno peso di vecchie misurazioni e che la media è continua il processo di media calcola la media ponderata esponenzialmente per misurare i secondo il seguente equation. where X è la nuova misurazione, medio i - 1 è la media precedente, e N è il numero di averages. Contains lo spettro FFT mediata della scala V rms, da f0 frequenza con intervallo di frequenza di memoria df. Allocate per questo array sufficiente per il numero di punti di dati indicati dal parametro spectrumSize. doppia approvata dal reference. The numero di medie completate finora Indica lo stato di avanzamento del processo di media in base alle impostazioni delle medie specified. short passava reference. Indicates TRUE 1 quando i dati di uscita è valida Utilizzare il valore di uscita, come il passaggio a un caso struttura Eseguire misurazioni successive o visualizzare i risultati se dataReady è TRUE. The processo media determina internamente il valore di uscita dataReady Se si inserisce uno spettro valida nelle funzioni SMT calcolo della media il valore di uscita per dataReady è sempre vero per media esponenziale per media lineare, dataReady è sempre vero per un colpo, lo spostamento e modalità continua Nel modo un colpo di riaccensione automatica, dataReady è vero solo quando la funzione di media riceve un numero di FFT strutture uguali al valore dell'ingresso averagingSize dataReady resetta FALSE quando il processo di media automaticamente restarts. Input medie Parameters. Moving uscita in R. To il meglio della mia conoscenza, R non ha una funzione incorporata per calcolare le medie Utilizzando la funzione di filtro in movimento, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per lo spostamento averages. We possono poi utilizzare la funzione su tutti i dati i dati MAV, o dati MAV, 11 se vogliamo specificare un numero diverso di punti dati da quello di default 5 plotting opere come trama previsto MAV data. In oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro lati 2 utilizza entrambi i lati, le parti 1 utilizza valori passati only. Post navigationment navigationment navigation. The spettri di diverse trasformazioni di analisi bianco Noise. Spectral è la decomposizione di una funzione nella sua componenti ciclici viene effettuata utilizzando la trasformata di Fourier la trasformata di Fourier della funzione yt è definita as. F y exp ityt dt. The trasformata di Fourier è generalmente una funzione complessa lo spettro di una funzione è semplicemente il valore assoluto della sua trasformata di Fourier. lo spettro di rumore bianco è costante su una banda di frequenza ampia Ciò è in analogia con luce bianca che contiene luce di tutti i colori sulla banda di frequenza della luce visibile rumore volte bianca è presa per estendersi sopra una gamma infinita ma questo sarebbe impossibile da realizzare fisicamente perché tale rumore avrebbe enegy infinito se la banda di frequenza è troppo stretto il rumore sarebbe stato detto di essere di un colore particolare Pertanto rumore bianco è definito per essere tale che il suo spettro is. F C per min max 0 otherwise. The Somma cumulativa di white rumore cittadino. L'Hotel somma cumulativa è definita come l'integrale di rumore bianco Se ut è rumore bianco then. yt 0 tus ds e, equivalentemente dy dt u t. As stato in precedenza, lo spettro è l'ampiezza della trasformata di Fourier della variabile e therefore. The variabile y è detto di essere rosa rumore noise. Pink sarebbe una variabile il cui spettro è del form. F C per min max 0 otherwise. The spettro della media mobile di una forma generale Variable. The di un movimento media di una variabile yt is. yt 0 H ts HSY ds. where HS per 0 s H è una funzione di ponderazione il limite superiore H potrebbe essere finito o infinito si noti che la media mobile di una variabile viene indicata con una sottolineatura di quella variabile. il trasformata di Fourier di yt is. F y exp ityt dt exp è di 0 H HSY ts dsdt. The inversione dell'ordine di integrazione gives. F y 0 h hs exp lità ts dt ds. If la variabile di integrazione in exp lità ts dt viene modificata per z ts poi TZS e dt dz così l'integrale becomes. exp izsyz dz che riduce a exp è exp izyz dz e, infine, a exp è F y. This è un teorema standard per trasformate di Fourier che says. F y ts exp è F yF y 0 H hs exp è F ds Y che riduce a F y F y 0 H hs exp è hs ds. If viene esteso durante l'intervallo, tale che hs 0 per s 0 e s H poi il secondo termine del RHS della espressione di cui sopra è solo la trasformata di Fourier F rapporto h. The è then. For una media mobile semplice hs 1 H e 1 H 0 H exp è DS riduce a. 1 H exp isi 0 H 1 H exp iH 1 i che per factoring un termine di exp i H 2 porta a exp i H 2 exp i H 2 exp i H 2 2i H 2 che è exp i H 2 sin H 2 H 2 exp i H 2 sinc H 2.By etichettare la variabile t della media mobile con il punto medio dell'intervallo H termine exp i H 2 può essere eliminato leaving. Since spettro è il valore assoluto della trasformata di Fourier della funzione rilevante è funzione sinc sinc x. The crea picchi nello spettro della media mobile che non c'erano nel data. Sampling originale e Intervalizing. Samping in analisi spettrale generalmente significa prendere il valore di una variabile ad intervalli discreti a relativa procedura è sostituire i valori istantanei entro un intervallo di valori campione ossia per TI H tti H sostituire yt con yti la trasformata di Fourier della funzione intervalized è relativo a trasformata di Fourier della funzione di campionamento attraverso moltiplicazione per un fattore di form. HH EXP dt che riduce al sinc H. Since la procedura intervalizing viene applicata alla media mobile della variabile originale la trasformata di Fourier per la intervalized movimento ZT funzione media è data by. The sinc x ha la seguente shape. For y essendo rumore rosa, F YC , lo spettro per la funzione di media intervallo di sale a un picco e poi declina così i componenti a bassa frequenza dominano la media dell'intervallo ancora di più di quanto non facciano per il cumulativo sum. A media mobile di manipolazione o trasformazione dei dati annuali Averages. Any che sono la somme cumulative di disturbo casuale possono introdurre elementi di struttura stocastica, che sono peculiari e non intuitivo e potenzialmente pericoloso per l'analisi statistica oggettiva per esempio supponiamo che le medie annuali sono calcolati per le variabili che sono le somme cumulative dei disturbi casuali e poi le medie annuali sono mediati nel corso di un periodo di cinque anni nello schema sotto il grafico in alto mostra i pesi che sono collocati sui tassi di variazione luoghi calcolo della media annuale di un peso relativamente elevato sui cambiamenti che si verificano nei primi mesi dell'anno e un basso peso sui cambiamenti che si verificano verso la fine della dell'anno Quando i valori sono mediati su un periodo di cinque anni i cambiamenti che si verificano vicino all'inizio dei cinque anni ricevono un tasso molto più elevato rispetto a quelli che si verificano in prossimità dell'estremità dei cinque anni period. The media di cinque anni sarebbe tipicamente identificato con il terzo anno, mentre è più strettamente associato con i cambiamenti che si verificano nel primo anno Questo confonderebbe l'analisi del tempo di ritardo tra variables. The che segue è la media mobile a quattro periodo di una media mobile di quattro periodo di variabile casuale uniformemente distribuita tra 0 e 1 0.To illustrare come questo doppio smoothing genera la comparsa di cicli un ciclo sinusoidale di un livello di 0 5 è tracciata nella stessa graph. A quantità fisicamente misurabile, come la temperatura di un oggetto, può essere cumulativo somma di una variabile stocastica Nel caso della temperatura di un oggetto variabile stocastica è proporzionale all'ingresso calore netto all'oggetto Questa variabile tuttavia può essere oggetto di autocorrelazione dipendenza iea della sua distribuzione sul suo passato esempio values. For, la temperatura T t di un corpo al tempo t può essere dato by. T t T t-1 U t ma U t U t-1 V t. where variabili V t sono variabili casuali indipendenti variables. The U t è dato dalla formula. U t V t V t-1 V t-2 o, in generale, U tj tj 0 V tj. This è una somma ponderata esponenzialmente, un tipo di lisciatura Poiché la temperatura è la somma degli ts U, un'altra smoothing funzionamento, la temperatura è una variabile doppiamente lisciato Come nel caso di una media mobile di una media mobile della doppia smoothing genera la comparsa di cicli anche quando la variabile originale, ts V, sono rumore bianco casuale quando le temperature sono sottoposti a una media del risultato potrebbe triply lisciato rumore bianco che sarebbe ancora più soggetta alla generazione delle tendenze spuri e cicli. Per essere continued. Differentiation e Differencing di muoversi Averages. Let zt essere una variabile e F z essere la sua trasformata di Fourier Sia yt dz dt, then. If ZT è una media mobile della somma cumulativa di rumore bianco la sua trasformata di Fourier è della forma. Pertanto la derivata di una media mobile della somma cumulativa di rumore bianco ha uno spettro che indica cicli ma lo spettro proviene dal processo di media mobile piuttosto che l'originale data. More generalmente la trasformata di Fourier di una media mobile ponderata di una variabile di vt basata su un hs funzione di peso è di form. If v è la somma cumulativa di rumore bianco quindi F sc su alcune gamma di Così la trasformata di Fourier di yt che è la derivata della media mobile ponderata è then. Thus lo spettro del derivata di una media mobile di rumore bianco è solo lo spettro del processo di media Ciò significa che quando i cicli si trovano nella revisione delle versioni trasformati di medie mobili che possono essere solo un artefatto della media e l'elaborazione procedures. Differencing di medie mobili sarebbe si verificano più comunemente di differenziazione il risultato sono Let simili ytztz tH H la trasformata di Fourier di YT è then. Since 1-e - HHH 2.Thus una trasformata di Fourier della somma cumulativa di rumore bianco sarà moltiplicato un fattore che è un multiplo di e l'effetto è quello di annullare l'nel denominatore della trasformata di Fourier della somma cumulativa di rumore bianco lasciando circa solo la trasformata di Fourier delle procedure averaging i eF y h 2 c F h 1 h 2 c F h che per piccoli valori di H riduce a F YC F h. HOME PAGE di applet-magia HOME PAGE di Thayer Watkins.