متوسط تأخير مجموعة الفلتر المتحرك

عرض وظائف استجابة التردد إن فرف لنظام لتي معقد بشكل عام، ويمكن تمثيله من حيث أجزاءه الحقيقية والخيالية، أو حجمه ومراحله: تدعى زاوية الحجم والزاوية الكسب وتحول الطور للجزء النظام، على التوالي. ويمكن رسم الجبهة على عدة طرق مختلفة. الجزء الحقيقي والجزء الخيالي يمكن رسمها بشكل فردي كدالة حقيقية للتردد أو. ويمكن رسم الكسب ومرحلة الطور بشكل فردي كدالة للتردد أو. المؤامرة بودي المؤامرات الكسب ومرحلة التحول كما وظائف التردد في قاعدة 10 لوغاريتمي مقياس. يتم رسم الكسب على مقياس لوغاريتمي، يسمى سجل الحجم. وتعرف بأنها وحدة من حجم السجل هو ديسيبل. يرمز إليها دب. ويرسم مخطط نيكويست قيمة أي تردد في الطائرة المعقدة ثنائية الأبعاد، إما كنقطة من حيث إحداثياتها الأفقية والرأسية في نظام إحداثيات ديكارتية، أو، على نحو مكافئ، كمتجه من حيث و طول وزاوية في نظام الإحداثيات القطبية. الرسم البياني نيكيست من هو مكان كل هذه النقاط في حين يختلف على نطاق الترددات بأكملها. ويعطى النظام فرف لنظام الدرجة الأولى على النحو التالي: وفيما يلي مخطط نيكيست للنظام فرف لنظام النظام الثالث: في سياق معالجة الإشارات، يمكن معالجة نظام لتي كمرشاح، خرجه مصفى نسخة من الإدخال. في مجال التردد، لدينا هذه المعادلة يمكن فصلها إلى حجم ومرحلة: ونحن نعتبر كلا الجانبين من عملية الترشيح. ويمكن تنفيذ مخططات تصفية مختلفة على أساس كسب المرشح. واعتمادا على أي جزء من طيف الإشارة معزز أو موهن، يمكن تصنيف الفلتر على أنه واحد من هذه الأنواع المختلفة: تمرير منخفض (لب)، وتمريرة عالية (هب)، و باند-باس (بب)، و باند-ستوب (بس). وإذا كان الكسب مستقلا مستقلا عن التردد (على الرغم من أن تغير الطور قد يتغير كدالة للتردد)، فإنه يقال إنه مرشح كلي (أب). ويمكن وصف المرشاح بمعلمتين: تردد قطع المرشاح هو التردد الذي يتم تخفيضه إلى أقصى حد (كسب) في بعض تردد الذروة: ويسمى تردد القطع أيضا تردد نصف القوة كقوة تكون الإشارة التي تمت تصفيتها عند نصف القدرة القصوى عند تردد الذروة. في مقياس لوغ-ماجيتيود، لدينا: عرض النطاق الترددي لمرشاح بب هو الفاصل الزمني بين ترددين قطع على جانبي تردد الذروة: كلما زادت قيمة، كلما كان عامل تصفية بب الأضيق. وفي عملية التصفية، يكون تحول الطور للمرشاح غير صفري بشكل عام، وبالتالي فإن زوايا الطور لمكونات التردد الواردة فيها سوف تعدل فضلا عن مقاديرها. ونعتبر أدناه نوعين مختلفين من الفلاتر. المرحلة الخطي الترشيح وتأخير المرحلة هو الوقت تأخر من خلال دمج أكثر من التردد، نحصل على إشارة الإخراج في المجال الزمني: لاحظ أن هذا هو في الواقع الخاصية التحول الزمني لتحويل فورييه، وشكل إشارة لا تزال هي نفسها إلا أنه تأخر من قبل. وبصفة عامة، يؤدي عامل التصفية (وليس بالضرورة أب) بمرحلة خطية إلى تأخير جميع مكونات التردد لإشارة دخل بنفس المقدار: وهو ما يسمى بتأخير الطور لمرشاح الطور الخطي. ولا تزال المواقف النسبية لمكونات التردد هذه هي نفسها، ولا تعدل إلا مقاديرها. لاحظ أنه ليس دالة خطية من التردد، وبالتالي ليست تصفية المرحلة الخطية. بعد تصفية أب مع هذا التحول الطور، تصبح إشارة بسبب المكون الثابت للطور المرحلة، والمكونين لديهم تأخير الوقت مختلفة، ويتم تغيير المواقف النسبية. تصفية المرحلة غير الخطية وتأخر المجموعة: إذا كان مرشاح طور غير خطية أي ليس دالة خطية، فإن مكونات التردد الواردة في إشارة ستحول زمنيا بشكل مختلف، ولن تظل مواقفها الزمنية النسبية هي نفسها، وسوف يكون مشوه الموجة من إشارة من قبل مرشح، حتى لو. وفي هذه الحالة، لا يزال بإمكاننا تحديد تأخير المجموعة لمجموعة من المكونات في نطاق التردد الضيق المتمركز حول: وهي دالة بدلا من ثابت كما في حالة تصفية الطور الخطي. لفهم أهمية تأخر المجموعة، ضع في اعتبارك إشارة تحتوي على مكونين: هذا هو الجيبية ذات التردد العالي مع اتساعها بالتضمين الجيبية ذات التردد المنخفض (المغلف). عندما يتم تصفيتها بواسطة فلتر أب مع تحول الطور، وتصبح الإشارة: الوثائق يوضح هذا المثال كيفية استخدام مرشحات المتوسط ​​المتحرك وإعادة عزل لعزل تأثير المكونات الدورية من الوقت من اليوم على قراءات درجة الحرارة في الساعة، وكذلك إزالة الخط غير المرغوب فيه الضوضاء من قياس الجهد المفتوح حلقة. ويبين المثال أيضا كيفية تسهيل مستويات إشارة الساعة مع الحفاظ على الحواف باستخدام مرشح متوسط. يوضح المثال أيضا كيفية استخدام فلتر هامبيل لإزالة القيم المتطرفة الكبيرة. الدافع التمويه هو كيف نكتشف الأنماط الهامة في بياناتنا في حين ترك الأشياء التي هي غير مهمة (أي الضوضاء). نحن نستخدم تصفية لتنفيذ هذا التمهيد. هدف التمهيد هو إحداث تغييرات بطيئة في القيمة بحيث أسهل لرؤية الاتجاهات في بياناتنا. في بعض الأحيان عند فحص بيانات الإدخال قد ترغب في تسهيل البيانات من أجل رؤية اتجاه في الإشارة. في مثالنا لدينا مجموعة من قراءات درجة الحرارة في مئوية أخذت كل ساعة في مطار لوغان لكامل شهر يناير 2011. لاحظ أننا يمكن أن نرى بصريا تأثير أن الوقت من اليوم لديه على قراءات درجة الحرارة. إذا كنت مهتما فقط في التغير في درجة الحرارة اليومية على مدار الشهر، وتقلبات ساعة تسهم فقط الضوضاء، والتي يمكن أن تجعل من الصعب التعرف على الاختلافات اليومية. ولإزالة تأثير الوقت من اليوم، نود الآن تسهيل بياناتنا باستخدام فلتر متوسط ​​متحرك. مرشاح متوسط ​​متحرك في أبسط أشكاله، فإن مرشاح المتوسط ​​المتحرك للطول N يأخذ متوسط ​​كل N عينة متعاقبة من شكل الموجة. ولتطبيق مرشح متوسط ​​متحرك على كل نقطة بيانات، نقوم ببناء معاملاتنا في عامل التصفية بحيث تكون كل نقطة مرجحة على قدم المساواة وتساهم ب 124 في المتوسط ​​الكلي. هذا يعطينا متوسط ​​درجة الحرارة على مدى كل 24 ساعة. فيلتر ديلاي لاحظ أن الإخراج المصفى يتأخر بنحو اثني عشر ساعة. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك له تأخير. أي مرشح متماثل طول N سوف يكون لها تأخير من (N-1) 2 عينات. يمكننا حساب هذا التأخير يدويا. استخراج متوسط ​​الاختلافات بدلا من ذلك، يمكننا أيضا استخدام فلتر المتوسط ​​المتحرك للحصول على تقدير أفضل لكيفية تأثير الوقت من اليوم على درجة الحرارة الكلية. للقيام بذلك، أولا، طرح البيانات ممهدة من قياسات درجة الحرارة ساعة. بعد ذلك، صنف البيانات المختلفة إلى أيام واحصل على المتوسط ​​خلال كل 31 يوما في الشهر. استخراج الذروة المغلف في بعض الأحيان نود أيضا أن يكون لها تقدير متفاوت بسلاسة لكيفية ارتفاعات وانخفاض مستويات الحرارة لدينا إشارة تغيير يوميا. للقيام بذلك يمكننا استخدام وظيفة المغلف لربط أعلى مستوياته القصوى والهبوط المكتشفة على مجموعة فرعية من فترة 24 ساعة. في هذا المثال، علينا أن نضمن أن هناك ما لا يقل عن 16 ساعة بين كل ارتفاع الشديد والمتطرف الشديد. ويمكننا أيضا أن نحصل على فكرة عن الكيفية التي تتجه بها الرتفاعات والهبوط من خلال أخذ المتوسط ​​بين النقيضين. عوامل التصفية المتوسطة المتحركة المرجحة أنواع أخرى من المرشحات المتوسطة المتحركة لا تزن كل عينة بالتساوي. مرشح مشترك آخر يتبع توسع الحدين من (12،12) n هذا النوع من المرشح يقترب من منحنى العادي للقيم الكبيرة من n. ومن المفيد لتصفية الضوضاء عالية التردد ل n الصغيرة. للعثور على معاملات للمرشح ذي الحدين، 1212 12 مع نفسه ومن ثم تكرارا تزامن الإخراج مع 12 12 عدد محدد من المرات. في هذا المثال، استخدم خمس تكرارات إجمالية. مرشح آخر يشبه إلى حد ما مرشح توسع غاوس هو مرشح المتوسط ​​المتحرك الأسي. هذا النوع من المرشح المتوسط ​​المتحرك المرجح يسهل بناؤه ولا يتطلب حجم نافذة كبير. يمكنك ضبط عامل تصفية متوسط ​​متحرك أضعافا مضاعفة بواسطة معلمة ألفا بين الصفر وواحد. وهناك قيمة أعلى من ألفا يكون أقل تمهيد. التكبير في القراءات ليوم واحد. حدد بلدك تصفية المتوسط ​​تصفية (ما فلتر) تحميل. المرشح المتوسط ​​المتحرك عبارة عن فلتر بسيط (فير ريسولوتيون ريسبونز) منخفض تمرير منخفض (باس)، يستخدم عادة لتصفية صفيف من عينات البيانات. فإنه يأخذ M عينات من المدخلات في وقت واحد واتخاذ متوسط ​​تلك العينات M وتنتج نقطة الانتاج واحد. وهو بسيط جدا ليف (ممر منخفض مرشح) الهيكل الذي يأتي مفيد للعلماء والمهندسين لتصفية عنصر صاخبة غير المرغوب فيها من البيانات المقصود. كما يزيد طول مرشح (المعلمة M) نعومة الزيادات الانتاج، في حين أن التحولات الحادة في البيانات تتم بشكل متزايد حادة. وهذا يعني أن هذا الفلتر لديه استجابة نطاق زمني ممتاز ولكن استجابة تردد ضعيفة. مرشح ما أداء ثلاث وظائف هامة: 1) فإنه يأخذ نقاط الإدخال M، يحسب متوسط ​​تلك النقاط M وتنتج نقطة إخراج واحدة 2) نظرا لحسابات الحساب المعنية. المرشح يقدم كمية محددة من التأخير 3) عامل التصفية بمثابة مرشح تمرير منخفض (مع رد مجال التردد الضعيف واستجابة مجال الوقت جيدة). ماتلاب كود: بعد كود ماتلاب يحاكي استجابة المجال الزمني لمرشح متوسط ​​متحرك M-بوينت وأيضا يرسم استجابة التردد لأطوال المرشحات المختلفة. وقت استجابة النطاق: في المؤامرة الأولى، لدينا المدخلات التي تسير في مرشح المتوسط ​​المتحرك. المدخلات صاخبة وهدفنا هو تقليل الضوضاء. الرقم التالي هو استجابة الإخراج لمرشح متوسط ​​متحرك من 3 نقاط. ويمكن استنتاج من الشكل أن المرشح المتوسط ​​المتحرك من 3 نقاط لم يفعل الكثير في تصفية الضوضاء. نحن زيادة الصنابير مرشح إلى 51 نقطة ويمكننا أن نرى أن الضوضاء في الإخراج قد خفضت كثيرا، وهو مبين في الشكل التالي. نحن زيادة الصنابير إلى 101 و 501 ويمكننا أن نلاحظ أنه حتى على الرغم من أن الضوضاء هو ما يقرب من الصفر، وانتقالات التحولات بشكل كبير (مراقبة المنحدر على جانبي إشارة ومقارنتها مع الجدار المثالي الطوب الانتقال في مدخلاتنا). استجابة التردد: من استجابة التردد يمكن التأكيد أن لفة قبالة بطيئة جدا والتوهين وقف المحطة ليست جيدة. وبالنظر إلى التوهين في نطاق التوقف، من الواضح أن المرشح المتوسط ​​المتحرك لا يمكن فصل نطاق واحد من الترددات عن تردد آخر. كما نعلم أن الأداء الجيد في المجال الزمني يؤدي إلى ضعف الأداء في مجال التردد، والعكس بالعكس. وباختصار، فإن المتوسط ​​المتحرك هو مرشح تمهيد جيد بشكل استثنائي (الإجراء في المجال الزمني)، ولكن مرشح تمرير منخفض سيئ للغاية (الإجراء في نطاق التردد) الروابط الخارجية: الكتب الموصى بها: الشريط الجانبي الرئيسي