Reakcja na częstotliwość filtra średniego bieżącej Częstotliwością odpowiedzi na system LTI jest DTFT odpowiedzi impulsowej, Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej próbki L Ponieważ średni ruch filtra wynosi FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy może posłużyć się bardzo użyteczną tożsamością do zapisu odpowiedzi częstotliwościowej, jako miejsca, w którym pozwoliliśmy ae minus jomega. N 0 i M L minus 1. Możemy być zainteresowani wielkością tej funkcji w celu określenia, które częstotliwości przechodzą przez filtr nieatłuszczony i które są atenuowane. Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L4 (czerwony), 8 (zielony) i 16 (niebieski). Oś pozioma waha się od zera do pi radian na próbkę. Zauważ, że we wszystkich trzech przypadkach odpowiedź częstotliwościowa ma charakter lowpass. Stały składnik (częstotliwość zerowa) w wejściu przechodzi przez filtr nieatapciany. Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak pi 2, są całkowicie eliminowane przez filtr. Jeśli jednak zamierzano zaprojektować filtr dolnoprzepustowy, to nie zrobiliśmy tego dobrze. Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko czynnikiem wynoszącym około 110 (dla 16-punktowej średniej ruchomej) lub 13 (dla czteropunktowej średniej ruchomej). Możemy zrobić coś znacznie lepiej. Powyższy wykres został utworzony następującym kodem Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- (1-exp (-iomega)) wykres (omega, abs (H4) abs (H8) abs ((1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16) H16) Oś (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Uniwersytet w Kalifornii, BerkeleyUtwórz filtr średniej ruchomości Filtr Średnia Średnia dla ruchu umożliwia obliczanie jednej lub dwóch stron średnich na podstawie określonej przez użytkownika długości okna . Następnie moduł dodaje nową kolumnę obiektu do zestawu danych. Powstała średnia ruchoma może być następnie wykorzystana do wykreślania i wizualizacji, podstawy do modelowania, przewidywania, obliczania odchyleń od obliczeń dla podobnych okresów, i tak dalej. Dla scenariusza transmisji strumieniowej można użyć skumulowanej i ważonej średniej ruchomej. Łączna średnia ruchoma uwzględnia punkty poprzedzające te punkty przybywające na bieżący okres. Ten moduł pomaga ujawnić i prognozować przydatne wzorce czasowe zarówno w czasie rzeczywistym jak i retrospektywnym. Używasz go w module Filtradapadania. Moduł oczekuje następujących parametrów wejściowych: filtry wyższego rzędu zapewniają większe okno obliczeń i przybliżenie linii trendu. Filtry dolnego rzędu wykorzystują mniejsze okno obliczeń i bardziej przypominają oryginalne dane. Typ średniej ruchomej do zastosowania. Poniższa tabela zawiera przykłady. Studio ML udostępnia następujące sposoby definiowania średniej ruchomej: Przeniesienie średniego filtru (filtr MA) Ładowanie. Filtr średniej ruchomości to prosty filtr FIR (Finite Impulse Response Low Pass) stosowany powszechnie do wygładzania tablicy próbek danych. Pobiera M próbek danych wejściowych jednocześnie i przyjmuje średnią z tych próbek M i tworzy pojedynczy punkt wyjściowy. Jest to bardzo prosta struktura filtrów LPF (filtr dolnoprzepustowy), przydatny dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niechcianego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Gdy długość filtra wzrasta (parametr M), gładkość wyjścia wzrasta, podczas gdy ostre przejścia w danych są coraz bardziej stępione. Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje: 1) zajmuje M punktów wejściowych, oblicza średnią tych punktów M i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy 2) z powodu obliczonych obliczeń obliczeniowych. Filtr wprowadza określoną ilość opóźnień 3) Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy (z niską odpowiedzią na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedzią na domenę czasową). Kod Matlaba: Kod matlab symuluje odpowiedź domeny czasu na filtr średniej ruchomej punktu M, a także generuje odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Odpowiedź na domenę czasu: na pierwszej wykresie mamy dane, które wchodzą do filtru średniej ruchomej. Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu. Kolejną figurą jest odpowiedź wyjściowa 3-punktowego filtru Moving Average. Z rysunku wynika, że filtr 3-punktowy Moving Average nie wyrządził zbyt wiele zakłóceń. Zwiększymy czubki filtru do 51 punktów i widzimy, że szum na wyjściu zmniejszył się znacznie, co przedstawiono na następnej ilustracji. Zwiększamy kraniki na 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet, choć hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie (obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealnym przejściem na ceglany mur nasze dane wejściowe). Pasmo przenoszenia: Z częstotliwości odpowiedzi można stwierdzić, że zwijanie jest bardzo powolne, a tłumienie paska zatrzymania nie jest dobre. Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma, wyraźnie, średni ruchowy filtr nie może oddzielić jednej częstotliwości pasma od drugiej. Jak wiemy, że dobre wyniki w dziedzinie czasu powodują słabe wyniki w dziedzinie częstotliwości i na odwrót. Krótko mówiąc, średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzania (działaniem w dziedzinie czasu), ale wyjątkowo złym filtrem dolnoprzepustowym (działanie w domenie częstotliwości). Linki zewnętrzne: Zalecane książki: Primary SidebarCreate a moving average filter Moving Średni filtr umożliwia obliczanie jednej lub dwustronnej serii średnich w oparciu o długość okna określoną przez użytkownika. Następnie moduł dodaje nową kolumnę obiektu do zestawu danych. Powstała średnia ruchoma może być następnie wykorzystana do wykreślania i wizualizacji, podstawy do modelowania, przewidywania, obliczania odchyleń od obliczeń dla podobnych okresów, i tak dalej. Dla scenariusza transmisji strumieniowej można użyć skumulowanej i ważonej średniej ruchomej. Łączna średnia ruchoma uwzględnia punkty poprzedzające te punkty przybywające na bieżący okres. Ten moduł pomaga ujawnić i prognozować przydatne wzorce czasowe zarówno w czasie rzeczywistym jak i retrospektywnym. Używasz go w module Filtradapadania. Moduł oczekuje następujących parametrów wejściowych: filtry wyższego rzędu zapewniają większe okno obliczeń i przybliżenie linii trendu. Filtry dolnego rzędu wykorzystują mniejsze okno obliczeń i bardziej przypominają oryginalne dane. Typ średniej ruchomej do zastosowania. Poniższa tabela zawiera przykłady. Studio ML udostępnia następujące sposoby określania średniej ruchomej:
No comments:
Post a Comment