Filtro de média móvel MA Filter. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR filtro de resposta de impulso finito comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Toma M amostras de entrada de cada vez e tomar a média dessas M-amostras e Produz um único ponto de saída É uma estrutura de filtro LPF de Passo Baixo muito simples que vem à mão para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso não desejado a partir dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M a suavidade da saída aumenta, As transições nos dados são feitas cada vez mais sem corte Isso implica que este filtro tem resposta excelente domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência pobres. O filtro MA desempenhar três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um Ponto de saída único 2 Devido aos cálculos de cálculo envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro actua como um filtro de passagem baixa com frequência fraca Ency resposta de domínio e um domínio bom domínio response. Matlab Code. Following matlab código simula a resposta do domínio do tempo de um M-point Moving Average filtro e também traça a resposta de freqüência para vários filtros lengths. Time Domain Response. Input to MA filter.3 Ponto MA filtro output. Input para Filtro médio móvel. Response de 3 pontos Filtro média móvel. Filtro de MA ponto de saída de filtro de saída. Filtro de MA filtro de saída. Resposta de 51 pontos Filtro médio móvel. Resposta de 101 pontos Média móvel Filter.501 ponto MA filtro output. Response de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é ruidosa e nosso objetivo é reduzir o ruído A próxima figura é A resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído Nós aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que a Ruído na saída tem reduzido Da, que é descrito na figura seguinte. Resposta de freqüência de Moving Average Filtros de vários lengths. We aumentar as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que, mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuados drasticamente observar A inclinação em cada lado do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa entrada. Resposta de freqüência. A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dado Esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outra Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em mau desempenho no domínio da freqüência e vice-versa Em suma, a média móvel é um Excepcionalmente bom filtro de suavização da ação no domínio do tempo, mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio da freqüência. Livros externos. Recomendado Books. Primary Sidebar. Moving Average. M Ethod Método de estimativa Predefinição da janela deslizante Peso exponencial. Janela deslizante Uma janela de comprimento O comprimento da janela desloca-se sobre os dados de entrada ao longo de cada canal Para cada amostra a janela se move, o bloco calcula a média sobre os dados na janela. As amostras por um conjunto de fatores de ponderação A magnitude dos fatores de ponderação diminui exponencialmente à medida que a idade dos dados aumenta, nunca atingindo zero Para calcular a média, o algoritmo somar os dados ponderados. Especifique o comprimento da janela . Quando você seleciona esta caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é igual ao valor especificado em Comprimento da janela Quando você desmarca essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é infinito. Neste modo, o bloco calcula a média da Amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Comprimento da janela Comprimento da janela deslizante 4 padrão padrão escalar positivo. O comprimento da janela especifica o comprimento o F janela deslizante Esse parâmetro aparece quando você seleciona a caixa de seleção Especificar comprimento da janela. Fator de omissão Fator de ponderação exponencial 0 9 padrão real real escalar na faixa de 0,1. Esse parâmetro se aplica quando você define Método para Ponderação exponencial Um fator de esquecimento de 0 9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0 1 Um fator de esquecimento de 1 0 indica memória infinita Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Este parâmetro é ajustável Você pode mudar seu valor mesmo durante a simulação. Tipo de simulação a executar Código de geração padrão Interpreted execution. Simulate modelo usando código C gerado A primeira vez que você executar uma simulação, Simulink gera código C para o bloco O código C é reutilizado para simulações subseqüentes, desde que o modelo não muda Isto Opção requer tempo de inicialização adicional, mas fornece velocidade de simulação mais rápida do que a execução Interpreted. Simulate modelo usando o interpretador MATLAB Esta opção encurta O tempo de inicialização, mas tem velocidade de simulação mais lenta do que a geração de código. Modo de janela deslizante. No método de janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual e Len - 1 amostras anteriores Len é o comprimento da janela Para calcular As primeiras saídas Len - 1, quando a janela ainda não tem dados suficientes, o algoritmo preenche a janela com zeros. Como exemplo, para calcular a média quando a segunda entrada chega, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros O vetor de dados, x é, então, as duas amostras de dados seguido por Len - 2 zeros. Quando você não especificar o comprimento da janela, o algoritmo escolhe um comprimento infinito janela Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todos As amostras anteriores no canal. Método de ponderação exponencial. No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada recursivamente usando essas fórmulas. w N w N 1 1 x N 1 1 N N N 1 1 N N N N N Média móvel Na amostra atual. x N Current data input sample. x N 1 Média móvel na amostra anterior. Factor de eliminação. w N Factor de ponderação aplicado à amostra de dados actual. 1 1 w N x N 1 Efeito dos dados anteriores sobre a média. Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N 1 Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e usado para calcular a média, como por A equação recursiva À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. Taxa de variação dos fatores de ponderação Um fator de esquecimento de 0 9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0 1 Um fator de esquecimento de 1 0 indica memória infinita Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Selecione seu país . O objeto de sistema calcula a média móvel do sinal de entrada ao longo de cada canal, independentemente ao longo do tempo O objeto usa o método de janela deslizante ou o método de ponderação exponencial para calcular a média móvel No método de janela deslizante, uma janela de comprimento especificado É movido sobre os dados, amostra por amostra e a média é calculada sobre os dados na janela No método de ponderação exponencial, o objeto multiplica as amostras de dados com um conjunto de fatores de ponderação A média é calculada somando os dados ponderados. O objeto aceita entradas multicanais, ou seja, entradas de tamanho m-por-n, onde m 1 e n 1 O objeto também aceita entradas de tamanho variável Uma vez que o objeto está bloqueado, Tamanho de cada canal de entrada No entanto, o número de canais não pode mudar Este objeto suporta C e geração de código C. Para calcular a média móvel da entrada. Criar um objeto e definir as propriedades do objeto T. Call para calcular a média móvel. Nota Alternativamente, em vez de usar o método step para executar a operação definida pelo objeto System, você pode chamar o objeto com argumentos, como se fosse uma função. Por exemplo, y obj, X e y obj x executam operações equivalentes. movAvg retorna um objeto de média móvel, movAvg usando o padrão properties. movAvg define a propriedade WindowLength para Len. movAvg especifica propriedades adicionais usando Nomes, pares de valor As propriedades não especificadas têm valores padrão. O método de janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual eo Len - 1 amostras anteriores Len é o comprimento da janela Para calcular as primeiras saídas Len - 1, quando a janela ainda não tem dados suficientes , O algoritmo preenche a janela com zeros Como um exemplo, para calcular a média quando a segunda amostra de entrada entra, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros O vetor de dados, x é então as duas amostras de dados fo O algoritmo escolhe um comprimento de janela infinito. Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Método de ponderação exponencial. No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada recursivamente usando estas fórmulas. w N w N 1 1 x N 1 1 N N N N 1 N N N N N N N N N N Média móvel na amostra actual x N Exemplo de entrada de dados actual. x N 1 Média móvel na amostra anterior. Factor de eliminação. w N Factor de ponderação aplicado à amostra de dados actual. 1 1 w N x N 1 Efeito dos dados anteriores sobre a média. Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N 1 Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e usado para calcular a média, como por A equação recursiva À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. Taxa de variação dos fatores de ponderação Um fator de esquecimento de 0 9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0 1 Um fator de esquecimento de 1 0 indica memória infinita Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Selecione seu país .
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