Moving Average System Dsp

Moving Average Filter (MA Filter) Wird geladen. Das gleitende Mittelfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es nimmt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastwerte und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlänge (Parameter M) nimmt die Glätte des Ausgangs zu, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Der MA-Filter erfüllt drei wichtige Funktionen: 1) Es benötigt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungen. Führt das Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpaßfilter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, daß der 3-Punkt-Moving-Average-Filter nicht viel getan hat, um das Rauschen herauszufiltern. Wir erhöhen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir können sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir können beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Übergänge drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stoppbanddämpfung kann klar sein, daß der gleitende mittlere Filter nicht ein Band von Frequenzen von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, führt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpaßfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primärer SidebarMoving Average Filter (DSP) Dass die gleitenden mittleren Filter (MAF) gut im Zeitbereich (TD) und schlecht in der Frequenzdomäne (FD) sind. Und das Fenster-sinc Filter sind gut in FD und schlecht in TD. Aber jetzt frage ich mich, ob im Falle der MAF es trotzdem okay, den Kernel und die Daten über FFT zu FD zu transformieren, da es eine elementweise Multiplikation und schließlich die Anwendung einer iFFT, um die Ergebnisse in TD, anstatt die Verarbeitung der Faltung in TD One Die eine Hand wäre es überraschend mich, wenn diese mathematische Prozedur (Faltung in TD ist Multiplikation in FD) ist hier nicht erlaubt. Eine der anderen Seite, warum ist das Ergebnis noch gut, auch wenn ich den Prozess in FD machen (wo die MAF scheint nicht gut zu sein) Und schließlich: Gibt es einen Unterschied zwischen dem Tun nur eine übliche FFT auf den Zeitbereich Daten oder Anwendung Eine Quoteconfolution FFTquot (z. B. Quotierung und addquot-Methode) auf die Daten, die ich nicht weiß, wann ich die ersteren oder die letzteren verwenden sollte: Moving Average Filter (DSP) die Transformation eines quadratischen Feldes, gleitenden Durchschnitt in td oder Ideales lp in der fd ist eine sinc-Funktion. Aber ein sinc funtion ist nicht kausal und iir. Kann der Filterfilter den idealen Frequenzgang bei bis zu N Frequenzen erhalten. Wird das Fenster verwendet, um exakte Genauigkeit bei diesen N Frequenzen abzutragen, um eine verbesserte Präzision bei den Frequenzen dazwischen zu erzielen. Es ist auch eine einfache Möglichkeit, einen Filter zu entwerfen. Einfache gleitende Durchschnitt verwendet wird, weil es einfach zu entwerfen und zu implementieren ist. ---------- Beitrag hinzugefügt um 19:08 ---------- Der vorherige Beitrag war um 19:02 ---------- oh, und der einfache gleitende Durchschnitt Kann auch mit Faltung getan werden, aber wenn Sie komplexe Multiplikationen machen müssen, warum nicht wählen Sie einen besseren Filter zB eine auf der Grundlage der tatsächlichen Bandbreite oder Anforderungen des Systems