Matlab Signal Processing Toolbox Moving Average

Przeniesienie średniego filtra MA. Loading Ruchoma średnia filtr jest prostym filtrem odpowiedzi impulsowej FIR Low Pass, powszechnie wykorzystywanym do wygładzania szeregu próbkowanych sygnałów danych Pobiera M próbek danych wejściowych i pobiera średnią z tych próbek M i produkuje pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtru dolnoprzepustowego LPF, która jest przydatna dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Ponieważ długość filtru zwiększa parametr M, gładkość sygnału wyjściowego wzrasta, podczas gdy ostry Przejście w danych staje się coraz bardziej stępne Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabą odpowiedź na częstotliwość. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje.1 Zajmuje M punktów wejściowych, oblicza średnią tych punktów M i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy 2 Z powodu obliczeń obliczeniowych filtr wprowadza określoną ilość opóźnień 3 Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy o słabych częstotliwościach ency domena odpowiedzi i dobrej odpowiedzi domeny. Matlab Code. Following kod matlab symuluje odpowiedź domeny czasu M-punkt Moving Średnia filtr, a także wykreśla częstotliwość odpowiedzi dla różnych długości filtra. Time Domena Response. Input do filtra MA.3 - point MA filter. Input to Moving average filter. Response 3-punktowego filtra średniej filtracji.51-punktowy filtr MA wyjściowy.101-punktowy filtr MA. Response 51-punktowego filtru średniego ruchu. Powiadomienie o 101-punktowej średniej ruchomej filter.501-point MA filter. Response 501 point Moving average filter. Na pierwszym wykresie mamy wejście, które przechodzi do średniej ruchomych filtrów Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następny rysunek jest odpowiedź wyjściowa 3-punktowego filtru Moving Average Z rysunku wynika, że ​​filtr 3-punktowy Moving Average nie dokonał wiele w filtrowaniu szumu Zwiększymy czubki filtru do 51 punktów i widzimy, że hałas na wyjściu zmniejszył się da lot, który jest przedstawiony na następnej figurze. Rozwiązanie odpowiedzi przechodzących średnich filtrów o różnych długościach. Zwiększymy kraniki dalej do 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet - chociaż hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie obserwować nachylenie po obu stronach sygnału i porównanie ich z idealnym przejściem na ceglany mur w naszym input. Frequency Response. From odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że roll-off jest bardzo powolny i tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobry Given to tłumienie pasma przerwania, oczywiście, średni ruchowy filtr nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości od innej Jak wiemy, że dobra wydajność w dziedzinie czasu powoduje słabą wydajność w dziedzinie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc, średnia ruchoma jest wyjątkowo dobre wygładzanie filtruje działanie w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo niskim filtrem dolnoprzepustowym działanie w domenie częstotliwości. Zewnętrzne linki. Na Zalecane Books. Primary Sidebar. Moving Average. M metoda Metoda uśredniania Określanie okna przesuwnego Wyważenie wykładnicze Okno przesuwne Okno długości Długość okna przesuwa się przez dane wejściowe wzdłuż każdego kanału W przypadku każdej próbki, w której przemieszcza się okno, blok oblicza średnią z danych w oknie. Każenie wyliczeniowe Wielkość bloku mnoży próbki za pomocą zestawu współczynników wagowych Wielkość współczynników ważenia maleje wykładniczo, gdy wiek danych wzrasta, nigdy nie osiągając wartości zerowej Aby obliczyć średnią, algorytm sumuje ważone dane. Określ długość okna Oznacza, aby długość okna była domyślnie wyłączona. Kiedy wybierzesz to pole wyboru, długość okna przesuwnego jest równa wartości podanej w Długości okna Po wyczyszczeniu tego pola długość przesuwnego okna jest nieskończona W tym trybie blok oblicza średnią bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Wybierz długość Długość okna przesuwnego 4 domyślnie dodatnią skalarną liczbę całkowitą. Window długość określa długość o f okno przesuwne Ten parametr pojawia się po wybraniu pola wyboru Określ długość okna. Niezbędny współczynnik ważenia 0 9 domyślny dodatni rzeczywisty skalar w przedziale od 0,1. Ten parametr stosuje się przy ustawieniu metody ważenia wykładniczego Współczynnik zapamiętywania równy 0 9 daje większą wagę starszym danych niż współczynnik zapamiętywania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 wskazuje na nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie próbki mają taką samą wagę. Ten parametr jest dostrojony Można zmienić jego wartość nawet podczas symulacji. Simulate używając Typ symulacji do uruchomienia Generowanie kodów domyślnych Interpretacja wykonania. Simulate model przy użyciu wygenerowanego kodu C Pierwszy raz, gdy uruchomiona jest symulacja, Simulink generuje kod C dla bloku Kod C jest ponownie używany do kolejnych symulacji, o ile model nie zmienia się opcja wymaga dodatkowego czasu uruchomienia, ale zapewnia szybszą prędkość symulacji niż Interpretacja wykonania. Simulate model za pomocą interpretera MATLAB Ta opcja skraca czas uruchamiania, ale ma niższą szybkość symulacji niż generowanie kodu. Metoda okna zerowego. W metodzie przesuwu okno, wyjście dla każdej próbki wejściowej jest średnią bieżącej próbki, a Len - 1 poprzednich próbek Len to długość okna Aby obliczyć pierwsze wyjście Len-1, gdy okno nie ma już wystarczająco dużo danych, algorytm wypełnia okno z zerami. Przykładowo, aby obliczyć średnią, gdy druga próbka wejściowa jest włączona, algorytm wypełnia okno z len - 2 zerami Wektorem danych, x jest dwie próbki danych, po których następuje liczba zerowa Len - 2. Gdy nie określisz długości okna, algorytm wybiera nieskończoną długość okna W tym trybie wynik jest średnią ruchoma bieżącej próbki, a wszystkie poprzednia liczba próbek w kanale. Exportential Weighting Method. W metodzie ważenia wykładniczego, średnia ruchoma jest obliczana rekurencyjnie przy użyciu tych wzorów. w N w N 1 1 x N 1 1 w N x N 1 1 w N x Nx N średnia ruchoma w bieżącej próbce. x N Bieżąca data input sample. x N 1 Średnia ruchoma na poprzedniej próbce. Forgetting factor. w N Współczynnik ważenia zastosowany do bieżącej próbki danych. 1 1 w N x N 1 Wpływ poprzednich danych na średnią. W przypadku pierwszej próby, w której N 1 algorytm wybiera w N 1 W kolejnej próbce współczynnik ważenia jest aktualizowany i wykorzystywany do obliczania średniej, równanie rekurencyjne Gdy wiek danych wzrasta, wielkość współczynnika wagi maleje wykładniczo i nigdy nie osiąga zero Innymi słowy, ostatnie dane mają większy wpływ na obecną średnią niż starsze dane. Wartość współczynnika zapominalności określa szybkość zmian współczynników wagi Współczynnik zapominania 0 9 daje większą wagę starszym danych niż współczynnik zapominania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 oznacza nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie przykłady mają równą wagę. Wybierz swój kraj . Obiekt systemowy. Obiekt systemowy oblicza średnią ruchomą sygnału wejściowego wzdłuż każdego kanału niezależnie od czasu. Obiekt wykorzystuje metodę wagi przesuwnej lub metodę ważenia wykładniczego do obliczania średniej ruchomej W metodzie okna przesuwnego okno o określonej długości jest przenoszony przez dane, próbki według próbki, a średnia jest obliczana na podstawie danych w oknie. W metodzie ważenia wykładniczego obiekt mnoży próbki danych z zestawem współczynników ważenia Średnia jest obliczana przez sumowanie ważonych danych. Więcej informacji szczegóły na temat tych metod, zobacz Algorithms (Algorytmy). Obiekt akceptuje wejścia wielokanałowe, tj. m-by-size, gdzie m 1 i n 1 Obiekt akceptuje wejścia o zmiennej wielkości Po zablokowaniu obiektu można zmienić rozmiar każdego kanału wejściowego Jednak liczba kanałów nie może się zmienić Ten obiekt obsługuje generowanie kodu C i C. Aby obliczyć średnią ruchliwą wejścia. Zredukować obiekt i ustawić właściwości obiektu objec t. Czważać do obliczania średniej ruchomej. Uwaga Alternatywnie, zamiast używać metody kroku do wykonywania operacji zdefiniowanej przez obiekt System, można wywołać obiekt z argumentami, tak jakby był to funkcja Na przykład y step obj, x i y obj x wykonaj równoważne operacje. movAvg zwraca ruchomego obiektu średniego, movAvg przy użyciu domyślnych właściwości. movAvg ustawia właściwość WindowLength na Len. movAvg określa dodatkowe właściwości przy użyciu Name, Value parze Nieokreślone właściwości mają wartości domyślne. Sliding Window Method. In metoda przesuwu okna, wyjście dla każdej próbki wejściowej jest średnią z bieżącej próbki, a Len - 1 poprzednich próbek Len to długość okna Aby obliczyć pierwsze wyjścia Len - 1, gdy okno nie ma wystarczająco dużo danych , algorytm wypełnia okno z zerami Jako przykład obliczyć średnią, gdy druga próbka wejściowa jest włączona, algorytm wypełnia okno z zerami Len - 2. Wektor danych, x to dwie próbki danych dla W przypadku braku określenia długości okna, algorytm wybiera nieskończoną długość okna W tym trybie wynik jest średnią ruchoma bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Nazwa ważona metodą ważenia. W metodzie ważności wykładniczej średnia ruchoma jest obliczana rekurencyjnie przy użyciu tych wzorów. w N w N 1 1 N 1 N w N x N 1 1 w N x Nx N średnia ruchoma w bieżącej próbce. N N próbka danych wejściowych prądu. x N 1 Średnia ruchoma w poprzedniej próbce. Niepokojenie czynnika. w N Współczynnik ważenia zastosowany do bieżącej próbki danych. 1 1 w N x N 1 Wpływ poprzednich danych na średnią. W przypadku pierwszej próby, w której N 1 algorytm wybiera w N 1 W kolejnej próbce współczynnik ważenia jest aktualizowany i wykorzystywany do obliczania średniej, równanie rekurencyjne Gdy wiek danych wzrasta, wielkość współczynnika wagi maleje wykładniczo i nigdy nie osiąga zero Innymi słowy, ostatnie dane mają większy wpływ na obecną średnią niż starsze dane. Wartość współczynnika zapominalności określa szybkość zmian współczynników wagi Współczynnik zapominania 0 9 daje większą wagę starszym danych niż współczynnik zapominania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 oznacza nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie przykłady mają równą wagę. Wybierz swój kraj .