Movimento tempo médio filtro tempo

A média móvel como um filtro. A média móvel é freqüentemente usada para suavizar dados na presença de ruído. A média móvel simples nem sempre é reconhecida como o filtro FIR de Resposta de Impulso Finito que é, enquanto é realmente um dos filtros mais comuns Em tratamento de sinal Tratá-lo como um filtro permite compará-lo com, por exemplo, windowed-sinc filtros ver os artigos sobre passa-baixa high-pass e faixa-passe e faixa-rejeição filtros para exemplos daqueles A principal diferença com esses filtros é Que a média móvel é adequada para sinais para os quais a informação útil está contida no domínio do tempo de que as medições de suavização por média são um exemplo primário. Os filtros Windowed-sinc, por outro lado, são fortes performers no domínio da frequência com equalização em áudio Processamento como um exemplo típico Existe uma comparação mais detalhada de ambos os tipos de filtros no domínio de tempo vs desempenho de domínio de freqüência de filtros Se você tiver dados para que tanto o tempo e O domínio de freqüência são importantes, então você pode querer ter um olhar para Variações sobre a Média Móvel que apresenta um número de versões ponderadas da média móvel que são melhores em que. A média móvel de comprimento N pode ser definida como. A média móvel realiza uma convolução da sequência de entrada xn com um pulso retangular de comprimento N e altura 1 N para tornar a área de O pulso e, portanto, o ganho do filtro, um Na prática, é melhor tomar N estranho Embora uma média móvel também pode ser calculada usando um número par de amostras, usando um valor ímpar para N tem a vantagem de que a O atraso do filtro será um número inteiro de amostras, uma vez que o atraso de um filtro com N amostras é exatamente N-1 2 A média móvel pode então ser alinhada exatamente com os dados originais, deslocando-o por um número inteiro de samples. Time Domain. Since o movi Ng média é uma convolução com um pulso retangular, sua resposta de freqüência é uma função sinc Isso torna algo como o dual do filtro de janelas-sinc, uma vez que é uma convolução com um pulso sinc que resulta em uma resposta de freqüência retangular. Esta resposta de freqüência sinc que torna a média móvel um desempenho fraco no domínio da freqüência No entanto, ele executa muito bem no domínio do tempo Portanto, é perfeito para suavizar os dados para remover o ruído, enquanto ao mesmo tempo ainda mantendo uma resposta passo rápido Figura 1 . Para o típico Aditivo Branco Gaussian Noise AWGN que é freqüentemente assumido, a média de N amostras tem o efeito de aumentar o SNR por um fator de sqrt N Como o ruído para as amostras individuais não está correlacionado, Não há razão para tratar cada amostra de forma diferente Por conseguinte, a média móvel, que dá a cada amostra o mesmo peso, vai se livrar da quantidade máxima de ruído para uma nitidez determinada resposta step. Be Porque é um filtro FIR, a média móvel pode ser implementada através de convolução. Ela terá então a mesma eficiência ou falta dela como qualquer outro filtro FIR. No entanto, também pode ser implementada recursivamente, de uma forma muito eficiente. Esta fórmula é o resultado das expressões para yn e yn 1, i e. Onde observamos que a mudança entre yn 1 e yn é que um termo extra xn 1 N aparece no final, enquanto que o termo x nN 1 N é removido do início Nas aplicações práticas, muitas vezes é possível deixar de fora a divisão por N para cada termo, compensando o ganho resultante de N em outro lugar Esta implementação recursiva será muito mais rápido do que convolução Cada novo valor de y pode Ser computado com apenas duas adições, em vez das adições N que seriam necessárias para uma implementação direta da definição Uma coisa a olhar para fora com uma implementação recursiva é que os erros de arredondamento irá acumular This ma Y ou pode não ser um problema para o seu aplicativo, mas também implica que esta implementação recursiva realmente funcionará melhor com uma implementação inteira do que com números de ponto flutuante Isso é bastante incomum, uma vez que uma implementação de ponto flutuante é geralmente mais simples. Tudo isso deve ser que você nunca deve subestimar a utilidade do simples filtro de média móvel em aplicações de processamento de sinal. Filter Design Tool. This artigo é complementado com uma ferramenta Filter Design Experimentar com diferentes valores para N e visualizar os filtros resultantes Tente agora. Gd, w grpdelay b, a retorna a resposta de atraso de grupo, gd do filtro de tempo discreto especificado pelos vetores de entrada, b e a Os vetores de entrada são os coeficientes para o numerador, b e denominador, polinômios em z-1 A transformada Z do filtro de tempo discreto é. A resposta do atraso do grupo do filtro s é avaliada em 512 pontos igualmente espaçados no intervalo 0, em O círculo da unidade Os pontos de avaliação no círculo da unidade são retornados em w. Gd, w grpdelay b, a, n retorna a resposta de atraso de grupo do filtro de tempo discreto avaliado em n pontos igualmente espaçados no círculo unitário no intervalo 0, n é um inteiro positivo Para melhores resultados, ajuste n para um valor maior Ordem do filtro. Gd, w grpdelay sos, n retorna a resposta de atraso de grupo para a matriz de seções de segunda ordem, sos sos é uma matriz K - by-6, onde o número de seções, K deve ser maior ou igual a 2 Se o número de É menor que 2, grpdelay considera que a entrada é o vetor numerador, b Cada linha de sos corresponde aos coeficientes de um filtro biquad de segunda ordem A i-ésima linha da matriz sos corresponde a bi 1 bi 2 bi 3 ai 1 Ai 2 ai 3. gd, w grpdelay d, n retorna a resposta de atraso de grupo para o filtro digital, d Use designfilt para gerar d com base em especificações de resposta de freqüência. Gd, f grpdelay n, fs especifica uma freqüência de amostragem positiva fs em hertz Retorna um vetor length-n, f contendo os pontos de freqüência em hertz em que a resposta de atraso de grupo é avaliada f contém n pontos entre 0 e fs 2. gd, W grpdelay n, inteiro e gd, f grpdelay n, inteiro, fs usa n pontos em torno de todo o círculo unitário de 0 a 2 ou de 0 a fs. gd grpdelay w e gd grpdelay f, fs retornam a resposta de atraso de grupo avaliada no Onde fs é a freqüência de amostragem w e f são vetores com pelo menos dois elementos. grpdelay sem argumentos de saída traça a resposta de atraso de grupo versus frequency. grpdelay trabalha para Tanto real e complexo filters. Note Se a entrada para grpdelay é única precisão, o grupo de atraso é calculado usando aritmética de precisão única A saída, gd é única precision. Select Your Country. Exponential Filter. Esta página descreve a filtragem exponencial, o mais simples e complexo. A maioria dos popula R filter Esta é parte da seção de filtragem que faz parte de um guia para detecção de falhas e diagnóstico. Overview, constante de tempo e equivalente analógico. O filtro mais simples é o filtro exponencial Tem apenas um parâmetro de ajuste diferente do intervalo de amostra Ele requer O armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior É um filtro auto-regressivo IIR - os efeitos de uma mudança de entrada decair exponencialmente até que os limites de displays ou computador aritmética escondê-lo. Em várias disciplinas, a utilização deste filtro é também referido como Suavização exponencial Em algumas disciplinas, como a análise de investimentos, o filtro exponencial é chamado de EWMA Exponencialmente Ponderada Média Móvel, ou apenas Exponential Moving Average EMA Isso abusa a terminologia de média móvel ARMA tradicional de análise de séries temporais, já que não há histórico de entrada usado - apenas a corrente input. It é o equivalente tempo discreto da primeira ordem lag comumente usado na modelagem analógica de tempo contínuo c Sistemas de ontrol Em circuitos elétricos, um filtro de filtro RC com um resistor e um capacitor é um lag de primeira ordem Ao enfatizar a analogia para circuitos analógicos, o parâmetro de ajuste único é a constante de tempo, geralmente escrito como a letra grega Tau menor , Os valores nos tempos de amostra discretos correspondem exatamente ao intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações de filtro exponencial e inicialização. O filtro exponencial é uma combinação ponderada Da saída de estimativa anterior com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1, de modo que a saída corresponda à entrada em estado estacionário. Seguindo a notação de filtro já introduzida. ykay k-1 1-ax k. onde xk é o Entrada crua na etapa de tempo kyk é a saída filtrada na etapa de tempo ka é uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0 8 e 0 99 a-1 ou a é às vezes chamado de smo Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante a é calculada e armazenada por conveniência somente quando o desenvolvedor de aplicação especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Onde tau é a constante de tempo do filtro, nas mesmas unidades A função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. A saída do filtro normalmente é inicializada para coincidir com a primeira entrada. A constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, então não há filtragem a saída é igual à nova entrada Como a constante de tempo fica muito grande, a aproxima-se 1, de modo que a nova entrada é quase ignorada filtragem muito pesada. Rearranjados no seguinte equi - valente preditor-corrector. Esta forma torna mais aparente que a saída da estimativa da variável do filtro é predita como inalterada da estimativa anterior y k-1 mais um termo de correção baseado em A inesperada inovação - a diferença entre a nova entrada xk ea predição y k-1 Esta forma é também o resultado de derivar o filtro exponencial como um caso especial simples de um filtro de Kalman que é a solução ideal para um problema de estimação com um Um modo particular de visualizar a operação do filtro exponencial é plotar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada de etapa. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é repentinamente alterado para 1 Os valores resultantes são plotados abaixo. No gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa mais facilmente prever os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro Depois de um tempo igual ao tempo Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86 47 de seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95 02, 98 17 e 99 33 o F o valor final, respectivamente Uma vez que o filtro é linear, isso significa que essas percentagens podem ser usadas para qualquer magnitude da mudança de passo, não apenas para o valor de 1 usado aqui. Embora a resposta passo em teoria leva um tempo infinito, de Um ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 feito respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial. Existe uma variação do filtro exponencial chamado um filtro exponencial não-linear Weber, 1980 destinado Para filtrar fortemente o ruído dentro de uma determinada amplitude típica, mas depois responder mais rapidamente a maiores mudanças. Copyright 2010 - 2017, Greg Stanley. Compartilhe esta página.