भारित चलती - औसत आवृत्ति - प्रतिक्रिया

चलती औसत और भारित चल औसत के बीच का अंतर, ऊपर की कीमतों के आधार पर ए 5-अवधि की चलती औसत, का निम्न सूत्र का उपयोग करके गणना की जाएगी: ऊपर के समीकरण के आधार पर, ऊपर सूचीबद्ध अवधि के औसत मूल्य 90.66 था। चलती औसत का उपयोग करना, मजबूत मूल्य में उतार-चढ़ाव को नष्ट करने के लिए एक प्रभावी तरीका है। मुख्य सीमा यह है कि डेटा डेटा की शुरुआत के निकट डेटा पॉइंट के मुकाबले पुराने आंकड़ों के आंकड़ों के मुकाबले किसी भी तरह से अलग नहीं किया जाता है। यह वह जगह है जहां भारित चलती औसत खेलने में आते हैं। भारित औसत अधिक वर्तमान डेटा बिंदुओं को भारी भार देते हैं, क्योंकि वे दूर के समय में डेटा बिंदुओं की तुलना में अधिक प्रासंगिक हैं। भार का योग 1 (या 100) तक जोड़ना चाहिए सरल चलती औसत के मामले में, वेटिंग समान रूप से वितरित की जाती है, यही कारण है कि वे उपरोक्त तालिका में नहीं दिखाए जाते हैं। एएपीआईएल के समापन मूल्य को चलने वाले औसत फिल्टर को डिजाइन करने की आवश्यकता होती है जिसमें 7.8 हर्ट्ज की कटाई की आवृत्ति होती है। मैंने पहले औसत फ़िल्टरों का इस्तेमाल किया है, लेकिन जहां तक ​​मुझे पता है, एकमात्र ऐसा पैरामीटर जिसे खिलाया जा सकता है, औसतन अंकों की संख्या है यह कट-ऑफ आवृत्ति से कैसे जुड़ा हो सकता है 7.8 हर्ट्ज का व्युत्क्रम 130 एमएस है, और आईएम 1000 हर्ट्ज पर आंकड़ों के साथ काम कर रहा है। क्या इसका अर्थ यह है कि मुझे 130 नमूनों की चलती औसत फिल्टर विंडो आकार का उपयोग करना चाहिए, या कुछ और है जो यहां लापता है I 18 जुलाई 13 9 जुलाई को पूछा गया है, चलती औसत फिल्टर को उस समय के डोमेन में उपयोग किए जाने वाले फ़िल्टर को निकालने के लिए उपयोग किया जाता है शोर जोड़ी गई और उद्देश्य को चौरसाई के लिए भी, लेकिन अगर आवृत्ति अलग होने के लिए आवृत्ति डोमेन में एक ही चलती औसत फिल्टर का इस्तेमाल किया तो प्रदर्शन खराब हो जाएगा इसलिए उस मामले में फ्रीक्वेंसी डोमेन फिल्टर का प्रयोग करें ndash user19373 3 फ़रवरी 16 फ़रवरी 5:53 चलती औसत फिल्टर (कभी-कभी बोलेसीर फ़िल्टर के रूप में जाना जाता है) एक आयताकार आवेग प्रतिक्रिया है: या, अलग तरीके से कहा गया है: याद रखना कि एक असतत-समय प्रणाली आवृत्ति प्रतिक्रिया असतत-समय फूरियर के समान है उसकी आवेग प्रतिक्रिया का रूपांतरण, हम इसे इस प्रकार से गणना कर सकते हैं: आपके मामले में सबसे अधिक रुचि क्या थी, फ़िल्टर, एच (ओमेगा) की तीव्रता प्रतिक्रिया। कुछ साधारण जोड़तोड़ों का उपयोग करके, हम इसे आसान-से-समझने के रूप में प्राप्त कर सकते हैं: यह समझने में कोई आसान नहीं लग सकता है। हालांकि, यूलर्स पहचान के कारण याद है: इसलिए, हम उपर्युक्त के रूप में लिख सकते हैं: जैसा कि मैंने पहले कहा था, जो वास्तव में आप के बारे में चिंतित हैं वह आवृत्ति प्रतिक्रिया की भयावहता है। इसलिए, हम इसे ऊपर की तरफ बढ़ने के लिए ऊपर की भयावहता ले सकते हैं: नोट: हम घातीय शब्दों को छोड़ सकते हैं क्योंकि वे ओमेगा के सभी मूल्यों के लिए परिणाम 1 के परिमाण को प्रभावित नहीं करते हैं। किसी भी दो परिमित जटिल संख्याओं x और y के लिए xy xy के बाद से, हम निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि घातीय शब्दों की उपस्थिति, समग्र परिमाण प्रतिक्रिया को प्रभावित नहीं करती है (इसके बजाय, वे सिस्टम चरण प्रतिक्रिया को प्रभावित करते हैं) परिमाण के कोष्ठक के भीतर परिणामी फ़ंक्शन एक डिरिचलेट कर्नेल का एक रूप है। इसे कभी-कभी आवधिक sinc फ़ंक्शन कहा जाता है, क्योंकि यह उपस्थिति में कुछ हद तक sinc फ़ंक्शन जैसा दिखता है, लेकिन इसके बजाय आवधिक है। वैसे भी, क्योंकि कटऑफ आवृत्ति की परिभाषा कुछ हद तक underspecified है (-3 डीबी बिंदु -6 डीबी बिंदु पहले sidelobe नल), आप जो भी आवश्यकता के लिए हल करने के लिए उपरोक्त समीकरण का उपयोग कर सकते हैं। विशेष रूप से, आप निम्न कार्य कर सकते हैं: सेट एच (ओमेगा) फ़िल्टर की प्रतिक्रिया के अनुरूप मूल्य के लिए जो आप कटऑफ आवृत्ति पर चाहते हैं कटऑफ आवृत्ति के बराबर ओमेगा सेट करें असतत समय के डोमेन के लिए निरंतर-समय की आवृत्ति को मैप करने के लिए, याद रखें कि ओमेगा 2pi frac, जहां fs आपका नमूना दर है एन के मान खोजें, जो आपको समीकरण के बाएं और दाएं हाथ के पक्षों के बीच सबसे अच्छा करार देता है। यह आपके चलती औसत की लंबाई होना चाहिए। यदि एन चलती औसत की लंबाई है, तो सामान्यीकृत आवृत्ति एफएफएस में अनुमानित कट-ऑफ आवृत्ति एफ (मान्य है कि एन जी 2 के लिए) है: इस का उलटा है यह सूत्र बड़े एन के लिए asymptotically सही है, और लगभग 2 त्रुटि है N2 के लिए, और N4 के लिए 0.5 से कम। अनुलेख दो सालों के बाद, अंत में इस दृष्टिकोण का क्या पालन किया गया। परिणाम एमए (ओमेगा) के अनुसार लगभग 1 (फ्रैक-फ्रैंक) ओमेगा 2 के अनुसार पैराबोला (2 ऑर्डर सीरीज़) के रूप में एमए आयाम स्पेक्ट्रम के अनुमान के आधार पर किया गया था जो एमए (ओमेगा) के शून्य पारिंग के निकट अधिक सटीक बनाया जा सकता है - एमए (ओमेगा) प्राप्त करने वाले एक गुणांक द्वारा ओमेगा को गुणा करके frac लगभग 10.907523 (फ्रैक - फ्रैक) ओमेगा 2 एमए (ओमेगा) - फ्राक 0 का समाधान उपरोक्त परिणाम देता है, जहां 2 पी एफ ओमेगा। उपर्युक्त सभी संबंधित -3 डीबी आवृत्ति से कटौती करते हैं, इस पोस्ट का विषय। कभी-कभी यद्यपि स्टॉप-बैंड में एटैन्यूएशन प्रोफ़ाइल प्राप्त करना दिलचस्प है, जो कि पहले ऑर्डर आईआईआर लो पास फ़िल्टर (एकल ध्रुव एलपीएफ) के साथ तुलना में दी गई -3 डीबी की आवृत्ति (जैसे एलपीएफ को रिसाव संपूर्नक भी कहा जाता है) डीओसी पर बिल्कुल नहीं बल्कि इसके पास एक ध्रुव है)। वास्तव में दोनों एमए और 1 ऑर्डर आईआईआर एलपीएफ में स्टॉप बैंड में 20 डीबीडीएक्टेक ढलान है (इसको देखने के लिए आंकड़े, एनओएसपी में उपयोग किए जाने वाले किसी की तुलना में बड़ा एन की जरूरत है), लेकिन एमए में एफकेएन और ए 1f इवेलफा, आईआईआर फ़िल्टर में केवल 1 एफ प्रोफ़ाइल है अगर किसी को इस आईआईआर फ़िल्टर के समान शोर फ़िल्टरिंग क्षमताओं के साथ एक एमए फ़िल्टर प्राप्त करना है, और मैच के साथ ही स्पेक्ट्रम को 3 डीबी का सेवन किया जाता है, तो दो स्पेक्ट्रा की तुलना करने पर उन्हें एहसास होगा कि एमए फिल्टर के स्टॉप बैंड की लहर समाप्त होती है आईआईआर फिल्टर के नीचे 3 डीबी। IRI फिल्टर के रूप में उसी स्टॉप-बैंड लहर (जैसे शोर पावर एट्यूएशन) प्राप्त करने के लिए, सूत्रों को निम्नानुसार संशोधित किया जा सकता है: मैथेमैटिका स्क्रिप्ट वापस पाई, जहां मैंने एमए एक सहित कई फिल्टरों के लिए कट ऑफ की गणना की। एमए (ओमेगा) सीन (ओमेगा एन 2) सीन (ओमेगा 2) ओमेगा 2 पीआईएफ एमए (एफ) लगभग एन 16 एफ 2 (एन-एन 3) पीयू 2 के अनुसार पैरामीटर के रूप में एमए स्पेक्ट्रम का अनुमान लगाने पर इसका नतीजा था। और वहां से 1 एसक्यूटी के साथ क्रॉसिंग ले रहा है ndash मास्सिमो 17 जनवरी 16: 2 रनिंग औसत फिल्टर का फ्रीक्वेंसी रिस्पांस एक एलटीआई प्रणाली की आवृत्ति प्रतिक्रिया आवेग प्रतिक्रिया के डीटीएफटी है, एल-नमूना चलती औसत का आवेग प्रतिक्रिया है चूंकि औसत औसत फ़िल्टर एफआईआर है, इसलिए आवृत्ति प्रतिक्रिया परिमित राशि को कम कर देता है हम आवृत्ति प्रतिक्रिया लिखने के लिए बहुत उपयोगी पहचान का उपयोग कर सकते हैं, जहां हमने एई माइनस जोमेगा दिया है। एन 0, और एम एल शून्य से 1. हम इस फंक्शन के परिमाण में दिलचस्पी ले सकते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से आवृत्तियों को फिल्टर के बीच में नहीं मिल रहा है और जो एटैन्यूएटेड हैं। नीचे एल 4 (लाल), 8 (हरा), और 16 (नीला) के लिए इस फ़ंक्शन के परिमाण की एक भूखंड है। क्षैतिज अक्ष शून्य से पीई रेडियन प्रति नमूना है। ध्यान दें कि सभी तीन मामलों में, आवृत्ति प्रतिक्रिया में कम-विशिष्ट विशेषता होती है। इनपुट में एक निरंतर घटक (शून्य आवृत्ति) फ़िल्टर के बीच में नहीं जाता है। कुछ उच्च आवृत्तियों, जैसे कि पीई 2, पूरी तरह से फिल्टर द्वारा समाप्त हो जाती हैं हालांकि, यदि इरादा एक लोपास फ़िल्टर डिज़ाइन करना था, तो हमने बहुत अच्छा नहीं किया है। कुछ उच्च आवृत्तियों को लगभग 110 (16 पॉइंट मूविंग एवरेज) के लिए या 13 (चार बिंदु चलती औसत के लिए) के एक पहलू से केवल तनु बना दिया जाता है। हम उससे बेहतर कर सकते हैं उपरोक्त प्लॉट निम्नलिखित मेटलैब कोड द्वारा तैयार किया गया था: ओमेगा 0: पी 400: पीएच 4 (14) (1-एक्सपी (-इओमेगा 4))। (1-एपीपी (-इओगागा)) एच 8 (18) (1-एक्सपी (- Iomega8)) (1-एक्सपी (-इओगागा)) एच 16 (116) (1-एक्सपी (-इओगागा 16)) (1-एपीपी (-इओगागा)) प्लॉट (ओमेगा, पेट (एच 4) पेट (एच 8) पेट ( एच 16) अक्ष (0, पीआई, 0, 1) कॉपीराइट प्रतिलिपि 2000- - कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले