Pasmo przenoszenia częstotliwości dla średniego ruchu Filtr częstotliwości. Odpowiedź częstotliwościowa systemu LTI to DTFT odpowiedzi impulsów. Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej próbki typu L polega na tym, że średnia średnica ruchoma wynosi FIR, a częstotliwość odpowiedzi zmniejsza się do skończonego suma. Możemy użyć bardzo użytecznej tożsamości. to napiszmy odpowiedź częstotliwościową jako. gdzie się zgodziliśmy aej N 0 i ML 1 możemy być zainteresowani wielkością tej funkcji w celu określenia, które częstotliwości przechodzą przez filtr nieatłuszczony i które są atenuowane Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L4 czerwony, 8 zielony i 16 niebieski Oś pozioma waha się od zera do radian na próbkę. Notwierdza się, że we wszystkich trzech przypadkach odpowiedź częstotliwościowa ma charakterystykę dolnoprzepustową A stała składowa zerowa częstotliwość na wejściu przechodzi przez filtr nieatapiany Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak 2, są całkowicie wyeliminowane przez filtr Jeśli jednak zamiar miał zaprojektować filtr dolnoprzepustowy, to mamy n bardzo dobrze zrobione Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko przez współczynnik około 1 10 dla 16-punktowej średniej ruchomej lub 1 3 dla czteropunktowej średniej ruchomej Możemy zrobić znacznie lepsze niż to. Powyższy wykres został utworzony przez następujące Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega plot omega, abs H4 abs H8 abs H16 oś 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Uniwersytet w Kalifornii, Berkeley. Powtórność odpowiedzi Moving Average Filter i FIR FilterUstaw odpowiedź częstotliwościową średniej ruchomej filtr z filtrem FIR regularnie ustawia współczynniki regularnego filtra FIR jako sekwencję skalowaną 1 s Współczynnik skalowania wynosi 1 filtrLength. Create obiekt System i ustawia jego współczynniki na 1 40 Aby obliczyć średnią ruchu, utwórz system obiekt z przesuwnym okienkiem o długości 40 do obliczania średniej ruchomej Obie filtry mają te same współczynniki Wejście jest Gaussa biały szum przy średnie 0 i odchylenie standardowe 1.Widokuj odpowiedź częstotliwościową obu filtrów przy użyciu fvtool. Częstotliwości odpowiadają dokładnie, co świadczy o tym, że średnioroczny filtr jest szczególnym przypadkiem filtra FIR. Dla porównania, wyświetlić odpowiedź częstotliwościową filtra bez zakłócania reakcji filtra na częstotliwość odpowiadającą idealnemu filtrowi Widać, że główny płat w paśmie pasma nie jest płaski, a zmarszczki w pasku stopu nie są ograniczone Ruchoma średnia częstotliwość odpowiedzi pasma nie nie pasuje do częstotliwości odpowiedzi idealnego filtra. Aby zrealizować idealny filtr FIR, zmień współczynniki filtru na wektor, który nie jest sekwencją skalowanych 1 s. Częstotliwość filtru zmienia się i ma tendencję do zbliżania się do idealnej odpowiedzi filtru. Zaprojektuj współczynniki filtru w oparciu o predefiniowane specyfikacje filtru Na przykład, zaprojektuj filtr FIR równoboczny ze znormalizowaną częstotliwością odcięcia 0 1, pasmo przepustowości równe 0 5 i jako tłumienie górnej krawędzi 40 dB Użyj do określenia specyfikacji filtra i metody projektowania w celu zaprojektowania filtru. Odpowiedź filtru w paśmie pasma jest niemal płaska, podobnie jak idealna odpowiedź, a stopband ma ograniczone equiripples. MATLAB i Simulink są zastrzeżonymi znakami towarowymi firmy The MathWorks, Inc Proszę zapoznać się z listą innych znaków towarowych należących do The MathWorks, Inc. Inne produkty lub marki są znakami towarowymi lub zastrzeżonymi znakami towarowymi odpowiednich właścicieli. Wybierz kraj. Częstotliwość 7 8 Hz Użyłem poprzednio średnich filtrów, ale jeśli chodzi o to, że jedynym parametrem, który można wprowadzić, jest liczba uśrednionych punktów. Jak to odnosi się do częstotliwości odcięcia. z 7 8 Hz jest 130 ms i ja pracuje z danych, które są próbkowane w 1000 Hz Czy to oznacza, że powinienem używać średniej ruchomych okno filtru wielkości 130 próbek, czy jest coś innego, że ja brakuje tutaj. asked Jul 18 średnio ruchome filtra jest filtrem wykorzystywanym w dziedzinie czasu w celu usunięcia dodanego hałasu, a także dla wygładzania celu, ale jeśli używasz tego samego ruchomych filtrów średniej w dziedzinie częstotliwości dla separacji częstotliwości, wydajność będzie najgorsza w tym przypadku użyj filtrów częstotliwości domen user19373 Feb 3 16 at 5 53. Średniometr ruchomy filtra, czasami znany potocznie jako filtr do boksu, ma prostokątną odpowiedź na impulsy. Rub różni się od siebie. Pamiętając, że odpowiedź na częstotliwość systemu w dyskretnym czasie jest równa dyskretna transformata Fouriera z impulsową reakcją, możemy obliczyć ją następująco. Co najbardziej nam się interesuje w Twoim przypadku jest odpowiedź wielkości filtra, H omega Korzystając z kilku prostych manipulacji, możemy je łatwiej do zrozumienia formularza. Nie może być łatwiejsze do zrozumienia Jednak, z uwagi na tożsamość Eulera tożsamości. Dlatego też, możemy napisać wyżej jak. Jak to stwierdziłem wcześniej, co naprawdę martwi się o magn itude odpowiedzi na częstotliwość Tak więc możemy wziąć pod uwagę wielkość powyższego, aby uprościć ją dalej. Uwaga Możemy upuścić wyznania wykładnicze, ponieważ nie wpływają na wielkość wyniku e 1 dla wszystkich wartości omega Od xy xy dla dowolnych dwóch skończonych liczb zespolonych xi można stwierdzić, że obecność wyraśleń nie wpływa na ogólną odpowiedź wielkości, wpływają one na odpowiedź fazy systemu. W wyniku tego funkcja wewnątrz wsporników wielkości jest formą Dirichleta jądro Czasami nazywana jest okresową funkcją sinc, ponieważ przypomina funkcję sinc w wyglądzie, ale jest okresową zmianą. W każdym razie, ponieważ definicja częstotliwości odcinania jest nieco nieznaczona -3 dB punkt -6 dB punkt pierwszy sidelobe null, możesz użyj powyższego równania, aby rozwiązać wszystko, czego potrzebujesz W szczególności, możesz to zrobić. Set H omega do wartości odpowiadającej odpowiedzi filtra, którą chcesz na częstotliwości cut. Oet omega równa do częstotliwości odcięcia Aby wyznaczyć częstotliwość ciągłą do domeny dyskretnej, pamiętaj, że omega 2 pi frac, gdzie fs to częstotliwość próbkowania. Znajdź wartość N, która daje najlepszą zgodność pomiędzy lewą i prawą stroną równania To powinna być długość twojej średniej ruchomej. Jeśli N jest długością średniej ruchomej, przybliżona częstotliwość odcięcia F ważna dla N2 w znormalizowanej częstotliwości F f fs jest odwrotna. formuła jest asymptotycznie prawidłowa dla dużego N i ma około 2 błąd dla N2, a mniej niż 0 5 dla N 4.PS Po dwóch latach, w końcu iw końcu, jakie było podejście Podejście zostało oparte na przybliżeniu widma amplitudy amplitudy f 0 jako parabola 2nd order Seria według. MA Omega ok. 1 frac - frac Omega 2. co można dokładniej zbliżyć w pobliżu zerowego przejścia przez Omega - frac poprzez pomnożenie Omega przez współczynnik. O O Omega około 1 0 90 7523 frac - frac Omega 2. Rozwiązanie MA Omega - frac 0 daje wyniki powyżej, gdzie 2 pi F Omega. Wszystkie powyższe dotyczą częstotliwości odcięcia -3dB, przedmiotu tego posta. Chociaż interesujące jest uzyskanie profilu tłumienia w paśmie zatrzymania, który jest porównywalny z tym z pierwszego rzędu IIR Filtr dolnoprzepustowy jednobiegunowy LPF z określoną częstotliwością odcięcia -3 dB tak LPF nazywany jest również nieszczelnym integratorem, który ma biegun nie dokładnie w DC, ale blisko niego. W rzeczywistości zarówno MA, jak i I aby IIR LPF miało nasycenie w paśmie stopu -20 dBm w paśmie zatrzymania, to trzeba zobaczyć większy N niż ten stosowany na rysunku, N 32, aby to zobaczyć, ale mając na uwadze, że MA ma nowsze wartości widmowe w Fk N i 1 evelope, IIR filtr ma tylko profil 1. Jeśli ktoś chce uzyskać filtr MA z podobnymi zdolnościami filtrowania hałasu, jak ja Filtr IR i dopasowuje częstotliwość odcięcia 3dB jako taka, porównując obie widma, zdałby sobie sprawę, że pasmo zatrzymania pasma filtru MA upada 3 dB poniżej filtru IIR. W celu uzyskania tego samego stop-band ripple tj. takie samo tłumienie tłumienia hałasu jak filtr IIR można zmodyfikować w następujący sposób. Znalazłem ponownie skrypt Mathematica, w którym wyliczyłem odcięcie dla kilku filtrów, włączając w to MA jeden. Wynik był oparty na przybliżeniu widma MA około f 0 jako parabola zgodnie z MA Omega Sin Omega N 2 Sin Omega 2 Omega 2 pi F MA F ok. N 1 6 F 2 NN 3 pi 2 I przechodząc przejście z 1 sqrt stamtąd Massimo Jan 17 16 w 2 08.
No comments:
Post a Comment