Saya telah belajar tentang rata-rata eksponensial Ada cukup penjelasan tentang ini di Internet, tapi mereka tidak menjelaskan tentang waktu yang konstan. Saya memiliki satu saluran dengan sinyal waktu T detik dengan frekuensi sampling fs. Jika saya ingin melakukan rata-rata saat ini Sinyal, kita perlu menggunakan metode linear atau eksponensial Metode rata-rata linear cukup sederhana sehingga tidak ada masalah untuk diterapkan. Namun, jika saya mencoba menerapkan metode rata-rata eksponensial, ada beberapa masalah. Jika sinyal waktu bervariasi dengan cepat, kita lebih suka menggunakan Waktu cepat konstan 125 ms Juga, sinyal waktu bervariasi perlahan, menggunakan 1000 ms konstanta waktu lambat lebih baik, tapi dalam situasi ini, saya tidak tahu bagaimana saya bisa menerapkan waktu ini konstan dengan sinyal waktu. Apakah ada penjelasan atau contoh apapun? Untuk melakukan eksponensial rata-rata dengan konstanta waktu. untuk 29 Agustus 13 di 16 54.Saya perlu merancang filter rata-rata bergerak yang memiliki frekuensi cut off 7 7 Hz Saya telah menggunakan filter rata-rata bergerak sebelumnya, namun sejauh yang saya ketahui , Satu-satunya parameter Yang dapat diberi makan adalah jumlah titik yang akan dirata-ratakan Bagaimana ini bisa berhubungan dengan frekuensi cut-off. Kebalikan dari 7 8 Hz adalah.130 ms, dan saya m bekerja dengan data yang diambil sampelnya pada 1000 Hz Apakah ini menyiratkan Bahwa saya harus menggunakan ukuran jendela filter rata-rata bergerak dari 130 sampel, atau adakah hal lain yang saya lewatkan di sini. untuk Jul 18 13 di 9 52. Filter rata-rata bergerak adalah filter yang digunakan dalam domain waktu untuk menghapus Kebisingan ditambahkan dan juga untuk tujuan smoothing tetapi jika Anda menggunakan filter rata-rata bergerak yang sama di domain frekuensi untuk pemisahan frekuensi maka kinerjanya akan sangat buruk, jadi dalam hal ini gunakan filter domain frekuensi user19373 3 Feb 16 di 5 53. Rata-rata filter bergerak rata-rata diketahui Bahasa sehari-hari sebagai filter boxcar memiliki respon impuls persegi panjang. Atau, dinyatakan berbeda. Mengingat bahwa respons frekuensi sistem diskrit waktu sama dengan transformasi Fourier diskrit waktu respon impulsnya, kita dapat menghitungnya sebagai berikut. Apa yang kita lakukan Paling tertarik Untuk kasus Anda adalah respons besarnya filter, H omega Menggunakan beberapa manipulasi sederhana, kita bisa mendapatkannya dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Ini mungkin tidak terlihat mudah dimengerti. Namun, karena identitas Euler mengingatnya. Oleh karena itu, kita bisa menulis seperti di atas. Seperti yang saya nyatakan sebelumnya, yang benar-benar Anda khawatirkan adalah besarnya respons frekuensi. Jadi, kita dapat mengambil besarnya hal di atas untuk menyederhanakannya lebih jauh. Perhatikan Kami mampu menjatuhkan eksponensial. Istilah keluar karena mereka tidak mempengaruhi besarnya hasil e 1 untuk semua nilai omega Karena xy xy untuk dua bilangan kompleks yang terbatas x dan y, kita dapat menyimpulkan bahwa kehadiran istilah eksponensial tidak mempengaruhi respons besaran keseluruhan , Mereka mempengaruhi respon fase sistem. Fungsi yang dihasilkan di dalam kurung besarnya adalah bentuk kernel Dirichlet Terkadang disebut fungsi sinc periodik, karena menyerupai fungsi sinc agak dalam tampilan, namun bersifat periodik instea. D. Anyway, karena definisi frekuensi cutoff agak kurang ditentukan -3 dB point -6 dB point first sidelobe null, Anda dapat menggunakan persamaan di atas untuk menyelesaikan apa pun yang Anda butuhkan Secara khusus, Anda dapat melakukan hal berikut. Hega omega ke Nilai yang sesuai dengan respons filter yang Anda inginkan pada frekuensi cutoff. Set omega sama dengan frekuensi cutoff Untuk memetakan frekuensi waktu kontinyu ke domain diskrit-waktu, ingatlah bahwa omega 2 pi frac, di mana fs adalah sample rate. Find Anda. Nilai N yang memberi Anda kesepakatan terbaik antara sisi kiri dan kanan dari persamaan Itu seharusnya panjang rata-rata bergerak Anda. Jika N adalah panjang rata-rata bergerak, maka frekuensi cut-off perkiraan F berlaku untuk N 2 dalam frekuensi normal F f fs adalah kebalikannya. Rumus ini sama sekali asimtotik untuk N besar, dan memiliki sekitar 2 kesalahan untuk N 2, dan kurang dari 0 5 untuk N 4.PS Setelah dua tahun, di sini akhirnya Pendekatan apa yang diikuti Hasilnya didasarkan pada ap Memperkuat spektrum amplitudo MA sekitar f 0 sebagai parabola 2nd order Series sesuai dengan. MA Omega approx 1 frac - frac Omega 2.which yang bisa dibuat lebih tepat di dekat persimpangan nol MA Omega - frac dengan mengalikan Omega dengan koefisien. Memperoleh MA Omega kira - kira 1 0 907523 frac - frac Omega 2. Solusi dari MA Omega - frac 0 memberikan hasil di atas, dimana 2 pi F Omega. All di atas berhubungan dengan frekuensi cut-3dB, subjek postingan ini. Kadang kala memang menarik untuk mendapatkan profil atenuasi pada stop band yang sebanding. Dengan urutan pertama IIR Low Pass Filter single pole LPF dengan frekuensi cut-3dB yang diberikan seperti LPF juga disebut integrator bocor, memiliki tiang tidak persis di DC tapi dekat dengannya. Sebenarnya keduanya MA dan yang ke 1 Order IIR LPF memiliki kemiringan dekade -20dB pada band stop satu membutuhkan N yang lebih besar daripada yang digunakan pada gambar, N 32, untuk melihat ini, namun sedangkan MA memiliki nilai null pada F k N dan evelope 1 f, IIR Filter hanya memiliki profil 1 f. Jika seseorang ingin mendapatkan filter MA dengan kemampuan penyaringan yang serupa seperti ini saya Filter IR, dan cocok dengan frekuensi cut off 3dB agar tetap sama, setelah membandingkan dua spektrum, ia akan menyadari bahwa riak pita stop dari filter MA berakhir.3dB di bawah filter IIR. Agar mendapatkan yang sama Riak stop-band yaitu redaman daya noise yang sama seperti filter IIR, rumusnya dapat dimodifikasi sebagai berikut. Saya menemukan kembali skrip Mathematica dimana saya menghitung cut off untuk beberapa filter, termasuk MA satu. Hasilnya didasarkan pada perkiraan spektrum MA Sekitar f 0 sebagai parabola menurut MA Omega Sin Omega N 2 Sin Omega 2 Omega 2 pi F MA F kira-kira N 1 6 F 2 NN 3 pi 2 Dan menurunkan persimpangan dengan 1 sqrt dari sana Massimo 17 Jan pukul 2 08. Respon Frekuensi Filter Rata-Rata Menjalankan. Respons frekuensi sistem LTI adalah DTFT respons impuls. Respons impuls dari rata-rata pergerakan L-sampel adalah karena filter rata-rata bergerak adalah FIR, respons frekuensi berkurang ke batas yang terbatas. Jumlah. Kita bisa menggunakan identity. to sangat berguna Tuliskan respons frekuensi as. where kita telah membiarkan aej N 0, dan ML 1 Kita mungkin tertarik pada besarnya fungsi ini untuk menentukan frekuensi yang melewati filter yang tidak diobati dan yang dilemahkan Di bawah ini adalah sebidang besarnya Fungsi ini untuk L 4 merah, 8 hijau, dan 16 biru Sumbu horisontal berkisar dari nol sampai radian per sampel. Tidak seperti pada ketiga kasus tersebut, respons frekuensi memiliki karakteristik lowpass. Frekuensi komponen konstan nol pada masukan melewati filter. Unattenuated Beberapa frekuensi yang lebih tinggi, seperti 2, benar-benar dieliminasi oleh filter Namun, jika maksudnya adalah merancang filter lowpass, maka kita belum melakukannya dengan baik Beberapa frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan hanya dengan faktor sekitar 1 10 untuk 16 titik moving average atau 1 3 untuk empat titik moving average Kita bisa melakukan jauh lebih baik dari itu. Plot di atas dibuat dengan kode Matlab berikut. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1- Exp - io Mega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega plot omega, abs H4 abs H8 abs H16 sumbu 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Universitas California, Berkeley.
No comments:
Post a Comment