Exponential Glidande Medelvärde Cut Off Frekvens

Jag har studerat om exponentiellt medelvärde Det finns tillräckligt många förklaringar om detta på Internet, men de förklarar inte om tidskonstanten. Jag har en kanal med en T sekunder-tidssignal med samplingsfrekvens f. Om jag vill göra genomsnittet för den här tiden Signal måste vi använda antingen linjär eller exponentiell metod. Linjär genomsnittsmetod är ganska enkel så att det inte finns några problem att tillämpa. Om jag försöker använda exponentiell genomsnittsmetod finns det vissa problem. Om tidssignalen varierar snabbt, föredrar vi att använda Snabbtidskonstant 125 ms Även tidssignalen varierar långsamt, med 1000 ms långsam tidskonstant är bättre, men i denna situation vet jag inte hur kan jag tillämpa denna tidskonstant med tidssignal. Finns det någon förklaring eller något exempel För att göra exponentiellt medelvärde med tidskonstant. asked 29 aug 13 på 16 54. Jag behöver designa ett glidande medelfilter som har en avstängningsfrekvens på 7 8 Hz Jag har använt glidande medelfilter innan, men så långt jag är medveten , Den enda parametern Som kan matas in är antalet poäng som ska genomsnittas. Hur kan det här relatera till en avstängningsfrekvens. Den inverse av 7 8 Hz är.130 ms och jag arbetar med data som samplas vid 1000 Hz Att jag borde använda ett glidande medelfilterfönster av 130 prov, eller finns det något annat jag saknar här. Skriven 18 juli 13 kl 9 52. Det rörliga genomsnittliga filtret är det filter som används i tidsdomänen för att ta bort Buller och även för utjämningsändamål men om du använder samma glidande medelfilter i frekvensdomänen för frekvensavskiljning så blir prestandan värst, så använd då frekvensdomänfilterfilen användare19373 feb 3 16 vid 5 53. Det glidande medelfiltret är ibland känt Allmänt sett som ett boxcar-filter har ett rektangulärt impulsrespons. Eller, anges annorlunda. Med en diskret tidssystems frekvensrespons motsvarar den diskreta Time Fourier-transformen av dess impulsrespons, kan vi beräkna det enligt följande. Vad vi är Mest intresserade av För ditt fall är filtrets storlekssvar, H omega Med hjälp av några enkla manipuleringar kan vi få det i en lättare att förstå form. Det kan inte se lättare att förstå. Men på grund av Eulers identitet återkallas det. Därför kan vi skriva ovanstående. Som jag sagt tidigare är vad du verkligen oroar dig för frekvensresponsens storlek. Så vi kan ta storleken på ovanstående för att förenkla det ytterligare. Notera Vi kan släppa exponentiella Terminerar eftersom de inte påverkar storleken på resultatet e 1 för alla värden av omega Eftersom xy xy för några två ändliga komplexa tal x och y kan vi dra slutsatsen att närvaron av de exponentiella termerna inte påverkar det övergripande storhetssvaret istället , De påverkar systemets fassvar. Den resulterande funktionen inom storleksfästena är en form av en Dirichlet-kärna. Det kallas ibland en periodisk sinc-funktion, eftersom den liknar sinc-funktionen något i utseende, men är periodisk instea D. Anyway, eftersom definitionen av cutoff frekvens är något underpecificeret -3 dB punkt -6 dB punkt första sidelobe null kan du använda ovanstående ekvation för att lösa vad du behöver Specifikt kan du göra följande. Sätt H omega till Värde som motsvarar det filterrespons du vill ha vid cutoff-frekvensen. Omega lika med cutoff-frekvensen För att kartlägga en kontinuerlig tidsfrekvens till diskretidsdomänen, kom ihåg att omega 2 pi frac, där fs är din samplingsfrekvens. Värdet på N som ger dig det bästa avtalet mellan vänster och höger sida av ekvationen. Det ska vara längden på ditt glidande medelvärde. Om N är längden på glidande medelvärde, gäller en approximativ avstängningsfrekvens F för N 2 i normaliserad frekvens F f fs är. Den inverse av detta är. Denna formel är asymptotiskt korrekt för stor N och har cirka 2 fel för N 2 och mindre än 0 5 för N 4.PS Efter två år, här äntligen Vad följde tillvägagångssättet Resultatet var baserat på ap Närmar sig MA-amplitudspektrumet runt f 0 som en parabola 2: e ordningsserien enligt. MA Omega ca 1 frac - frac Omega 2. som kan göras mer exakt nära nollkorsningen av MA Omega - frac genom att multiplicera Omega med en koefficient. Som innehåller MA Omega ca 1 0 907523 frac - Frac Omega 2.Lösningen av MA Omega - frac 0 ger resultaten ovan, där 2 pi F Omega. All av ovanstående avser 3 dB avskurningsfrekvens, föremålet för detta inlägg. Ibland är det emellertid intressant att erhålla en dämpningsprofil i stoppbandet vilket är jämförbart Med den för en 1: a-ordning IIR Low Pass-filter enpolig LPF med en given -3dB cut-off frekvens så kallas en LPF även läckande integrator, som har en pol inte exakt vid likström men nära den. Faktum är att både MA och 1: a Order IIR LPF har -20dB årtionde sluttning i stoppbandet behöver man en större N än den som används i figuren, N 32, för att se detta, men medan MA har spektral nulls vid Fk N och ett 1 f evelope, IIR Filteret har endast en 1 f-profil. Om man vill få ett MA-filter med liknande brusfiltreringsfunktioner som detta IR-filter och matchar 3DB-avklippsfrekvenserna för att vara densamma. Vid jämförelse av de två spektra skulle han inse att stoppbandets rippel i MA-filtret hamnar.3dB under det för IIR-filtret. För att få samma Stopband-krusning, dvs samma ljuddämpning som IIR-filtret kan formlerna ändras enligt följande. Jag hittade Mathematica-skriptet där jag beräknade avklippningen för flera filter, inklusive MA-en. Resultatet var baserat på approximering av MA-spektret Runt f 0 som parabola enligt MA Omega Sin Omega N 2 Sin Omega 2 Omega 2 pi F MA F ca N 1 6 F 2 NN 3 pi 2 och härleda korsningen med 1 kvm därifrån Massimo 17 jan 16 kl 2 08. Frekvensresponsen för det löpande medelfiltret. Frekvensresponsen hos ett LTI-system är DTFS för impulsresponsen. Impulssvaret hos ett L-provrörande medelvärde är. Eftersom det rörliga medelfiltret är FIR, minskar frekvensresponsen till den ändliga Summa. Vi kan använda den mycket användbara identiteten Skriv frekvensresponsen som. som vi har låt aej N 0 och ML 1 Vi kan vara intresserade av storleken på den här funktionen för att bestämma vilka frekvenser som kommer igenom filtret obetydliga och vilka dämpas. Nedan är en plot av storleken på Denna funktion för L 4 röd, 8 grön och 16 blå Den horisontella axeln sträcker sig från noll till radianer per prov. Notera att frekvensresponsen i alla tre fall har en lowpass-karakteristik En konstant komponent nollfrekvens i inmatningen passerar genom filtret Obestämd Vissa högre frekvenser, t. ex. 2, elimineras helt av filtret. Om avsiktet var att designa ett lågpassfilter, har vi inte gjort det bra. Några av de högre frekvenserna dämpas endast med en faktor på cirka 1 10 för 16 punkters glidande medelvärde eller 1 3 för fyrapunkts glidande medelvärde Vi kan göra mycket bättre än det. Ovanstående plot skapades av följande Matlab code. 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 tomt omega, abs H4 abs H8 abs H16 axel 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley.