Labview Mobile Media Filtro

Calcolo media mobile Questo VI calcola e visualizza la media mobile, utilizzando un numero preselezionato. Innanzitutto, il VI inizializza due registri a scorrimento. Il registro a scorrimento superiore è inizializzato con un elemento, quindi aggiunge continuamente il valore precedente con il nuovo valore. Questo registro a scorrimento mantiene il totale delle ultime misurazioni x. Dopo aver diviso i risultati della funzione aggiuntivo con il valore preselezionato, il VI calcola il valore di media mobile. Il registro a scorrimento in basso contiene un array con la media dimensione. Questo registro a scorrimento mantiene tutti i valori della misurazione. La funzione di sostituzione sostituisce il nuovo valore dopo ogni ciclo. Questo VI è molto efficiente e veloce perché utilizza la funzione dell'elemento sostituire all'interno del ciclo while, ed inizializza la matrice prima che entri nel circuito. Questo VI è stato creato in LabVIEW 6.1. Bookmark amp Filtro ShareLabVIEW Digital Design Toolkit 8.2.1 Leggimi il filtro LabVIEW Digital Design Toolkit problemi di installazione 8.2.1 indirizzi con Windows Vista x64 Edition, la versione a 64 bit, che sono presenti nel filtro Digital Design Toolkit 8.2. Se avete il filtro Digital Design Toolkit 8.2 installato, è prima necessario disinstallare tale versione prima di installare il filtro Digital Design Toolkit 8.2.1. Questo file contiene informazioni per farvi conoscere il Toolkit Filter Design Digital. Questo file fornisce anche risorse di aiuto che è possibile utilizzare mentre si lavora con il toolkit. Il file contiene le seguenti informazioni che avete bisogno di capire. Il Filtro Digital Design Toolkit fornisce un insieme di strumenti di progettazione filtro digitale per integrare LabVIEW completa o Professional Development System. Il Toolkit Filter Design digitale consente di progettare filtri digitali senza la necessità di avere una conoscenza avanzata di elaborazione del segnale digitale o tecniche di filtraggio digitale. Con il toolkit Filter Design digitale, è possibile progettare, analizzare e simulare in virgola mobile e filtri digitali a virgola fissa. Senza una preventiva conoscenza sulla programmazione in LabVIEW, è possibile utilizzare il filtro Digital Design Express VI per interagire graficamente con specifiche del filtro per la progettazione di filtri digitali appropriati. Il Toolkit Filter Design Digital fornisce VI che è possibile utilizzare per la progettazione di una risposta digitale Finite Impulse (FIR) o un filtro risposta all'impulso infinita (IIR), analizzare le caratteristiche del filtro digitale, cambiare la struttura di attuazione del filtro digitale, e dei dati di processo con il filtro digitale. Oltre al supporto a virgola mobile, la Digital Toolkit Filter Design fornisce una serie di VI che è possibile utilizzare per creare un modello di filtro digitale a virgola fissa, analizzare le caratteristiche del filtro digitale a punto fisso, simulare le prestazioni del fisso - Point filtro digitale, e generare codice in virgola fissa C, intero codice LabVIEW, o il codice LabVIEW field-programmable gate array (FPGA) per un target specifico a punto fisso. Il Filter Design Toolkit Digital fornisce VI per la progettazione filtro digitale multirate. È possibile utilizzare il VI di progettare e analizzare una virgola mobile a singolo stadio o un filtro multirate multistadio. È quindi possibile utilizzare il filtro multirate progettata per elaborare i dati. Il Filtro Digital Design Toolkit fornisce anche una serie di VI che è possibile utilizzare per creare, analizzare e simulare un filtro multirate a punto fisso. È possibile generare il codice LabVIEW FPGA dal filtro multirate a punto fisso progettato per un target NI riconfigurabile IO (RIO). Oltre a strumenti grafici per la progettazione filtro digitale, il Filter Design Toolkit Digital fornisce anche funzioni MathScript che LabVIEW MathScript supporta. Queste funzioni MathScript consentono di progettare filtri in un ambiente basato su testo. Per utilizzare il toolkit Filter Design digitale, è necessario disporre di National Instruments LabVIEW 8.2 o successivo, Full o Professional Development System, installato sul computer host. Nota: Se si desidera utilizzare il toolkit Filter Design digitale per generare il codice LabVIEW FPGA da un filtro a punto fisso, è necessario che il software di National Instruments LabVIEW FPGA Module e NI-RIO con LabVIEW installato. Assicurarsi di installare il modulo FPGA e software NI-RIO prima di installare il Toolkit Filter Design Digital. Se hai già il Digital Filter Design Toolkit installato, disinstallare il Filter Design Toolkit digitale prima di installare il software FPGA Module e NI-RIO. Completa per installare il Toolkit Filter Design digitali i seguenti passaggi. Prima dell'installazione, verificare che il computer soddisfi i seguenti requisiti: È stata installata una versione compatibile di LabVIEW. Non ci sono versioni precedenti del Filter Design Toolkit digitali, tra cui versioni beta, sono installati. LabVIEW non è in esecuzione. Nota: Se si desidera utilizzare il toolkit Filter Design digitale per generare il codice LabVIEW FPGA da un filtro a punto fisso, verificare che avete il software FPGA Module e NI-RIO installato. Inserire il filtro LabVIEW Digital Design Toolkit CD. Eseguire il programma setup. exe. Seguire le istruzioni che appaiono sullo schermo. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2.1 include correzioni di bug, ma non fornisce nuove funzionalità. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 include le seguenti nuove caratteristiche: funzioni di filtro Digital Design MathScript utilizzare il filtro digitale funzioni design MathScript di progettare filtri digitali con LabVIEW MathScript in un ambiente basato su testo. Miglioramento Fixed-Point Strumenti Filter Design Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 migliora l'usabilità del Fixed-Point Tools VIS. Questi VI può aiutare a progettare un filtro a punto fisso con pochi input richiesti. È inoltre possibile utilizzare questi VI per perfezionare la progettazione del filtro. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 categorizza coefficienti del filtro in due gruppi: il filtro coefficienti A k e coefficienti del filtro b v. Questi due gruppi di coefficienti del filtro utilizzano diversi intervalli di valori. Questa modifica consente di quantizzare i coefficienti del filtro in modo efficiente utilizzando un numero limitato di bit. Avanzato Fixed-Point Filtro Code Generation Il Digital Design Toolkit 8.2 migliora a punto fisso filtro generazione del codice e supporta modelli di filtro più a virgola fissa, come quelle con coefficienti a 32 bit. È possibile specificare un modello di filtro a punto fisso per eseguire I32xI16 o I32xI32 moltiplicazioni, oltre alle moltiplicazioni I16xI16. È possibile anche generare un blocco di filtraggio in grado di elaborare i segnali multicanale. Il Toolkit Filter Design Digitale organizza il codice LabVIEW generato nel file di progetto LabVIEW (.lvproj) in modo da poter integrare il filtro in un altro progetto. Per LabVIEW FPGA generazione del codice, il filtro Digital Design Toolkit 8.2 migliora il meccanismo di memorizzazione di coefficienti del filtro e gli stati interni di filtri digitali. Il nuovo meccanismo memorizza gli stati interni di un filtro nelle voci di memoria del codice LabVIEW FPGA generato. Per i filtri FIR, questo meccanismo memorizza i coefficienti del filtro FIR in tabelle look-up. Durante l'elaborazione di segnali multicanale, il codice LabVIEW FPGA può condividere i coefficienti del filtro e il filtro di controllo delle risorse logiche tra i canali multipli. Razionale ricampionamento Multirate Filtro Supporto Il Digital Filter Design Toolkit 8.2 fornisce il supporto per la progettazione, l'analisi e l'implementazione di filtri multirate ricampionamento razionale, oltre a decimazione e filtri di interpolazione. ricampionamento razionale è utile per l'interfacciamento con l'elaborazione del segnale digitale (DSP) sistemi che operano a velocità diverse. Ad esempio, è possibile utilizzare il ricampionamento razionale per convertire un segnale 48 kHz da un sistema audio professionale ad un segnale di 44,1 kHz per un CD audio. Multirate Filter Design Express VI Utilizzare la multirate FIR Design, multistadio multirate Filter Design, e multirate CIC Design Express VI per la progettazione di filtri FIR multirate, filtri multirate multistadio, e multirate cascata integratore pettine (CIC) filtri in modo interattivo. Fixed-Point Multirate Filter Design supportare l'uso del multirate Fixed-Point Strumenti Vis a quantizzazione modello e simulare punto fisso filtri multirate. Fixed-Point Multirate Filtro FPGA Generazione codice supportare l'uso del DFD FXP MRate generatore di codice e il codice MRate generatore di DFD FXP NStage VI per generare il codice LabVIEW FPGA da punto fisso filtri multirate. È possibile generare il codice sia per un canale e le applicazioni di filtraggio multicanale. È anche possibile generare il codice sia a singolo stadio e filtri multirate multistadio. Fixed-Point Moving Filter Media FPGA Generazione codice supportare l'uso del DFD FXP Moving Medio Codice Generator VI per generare il codice LabVIEW FPGA da-punto fisso in movimento filtri (MA) media. Il codice LabVIEW FPGA generato da un filtro MA-punto fisso consente di eseguire il filtraggio efficiente MA su un segnale di ingresso utilizzando poche risorse hardware. Utilizzare le utilità Vis a disegnare funzione di trasferimento, a zero-poli-guadagno, e equazioni alle differenze nei controlli dell'immagine. Filtro salvare e caricare dalal File strumenti di testo Utilizzare il DFD Salva in testo e file DFD Salva MRate to Text File VI per salvare i filtri, compresi i filtri multirate, come file di testo. È possibile ottenere le strutture di filtro, gli ordini del filtro, e coefficienti del filtro dai file di testo. È quindi possibile copiare i coefficienti del filtro dai file di testo e utilizzare i coefficienti in altre applicazioni. Utilizzare il carico DFD dal VI file di testo per caricare un filtro da un file di testo. Non è possibile utilizzare questo VI per caricare un filtro multirate. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 fornisce più di 100 esempi che dimostrano come eseguire alcune operazioni utilizzando il Filter Design Digital VI e funzioni. Questi esempi includono sia tutorial getting-iniziato e approfonditi studi di caso. Versione 8.2.1 (438APUX0) L'8.2.1 Filter Design Toolkit digitale risolve un problema in cui la funzione firminphase MathScript non riesce a calcolare correttamente il fattore spettrale di fase minima di una fase lineare, risposta all'impulso finita (FIR) filtro. Versione 8.2 Il Filtro Digital Design Toolkit 7.5 non ha avuto restrizioni sul numero di stadi o del ritardo differenziale di un filtro CIC. Il filtro Digital Design Toolkit 8.2 limita il numero di fasi di un filtro CIC alla gamma 1, 8 e limita il valore di ritardo differenziale 1 o 2. Se si desidera utilizzare un filtro che avete progettato con il filtro Digital Design Toolkit 7.5, il filtro Digital Design Toolkit 8.2 potrebbe segnalare il filtro come un oggetto filtro non valido. Se si verifica questa situazione, salvare il filtro come un file binario nel filtro Digital Design Toolkit 7.5, quindi utilizzare il filtro Digital Design Toolkit 8.2 per caricare il filtro dal file binario. Il filtro Digital Design Toolkit 7.5 definisce la frequenza di campionamento di un filtro multirate la frequenza massima di campionamento nel filtro multirate. Il filtro Digital Design Toolkit 8.2 definisce la frequenza di campionamento di un filtro multirate come frequenza di campionamento di ingresso nel filtro multirate. Pertanto, se si desidera utilizzare un filtro di interpolazione che avete progettato con il filtro Digital Design Toolkit 7.5, è innanzitutto necessario modificare la frequenza di campionamento del filtro di interpolazione dalla frequenza massima di campionamento alla frequenza di campionamento di ingresso. Questa modifica non influisce filtri decimazione e non-rate-change. Nel filtro Digital Design Toolkit 8.2, il DFD FXP Modeling per CodeGen VI Express non è sulla palette Fixed-Point. Utilizzare il DFD FXP Quantize Coef VI per quantizzare i coefficienti di un filtro e il DFD FXP Modeling VI per creare un modello di filtro a punto fisso, invece. Nel filtro Digital Design Toolkit 7.5, le uscite di risposta ampiezza e la risposta di fase del DFD Plot MRate Freq risposta VI erano cluster. Nel filtro Digital Design Toolkit 8.2, queste uscite sono array di cluster. Versione 8.2.1 Oltre ai problemi noti nel filtro Digital Design Toolkit 8.2. il filtro Digital Design Toolkit 8.2.1 contiene il seguente nuovo problema noto: Poiché i font predefiniti su Windows Vista sono diverse da quelle dei font di default sulle versioni precedenti di Windows, è possibile notare i problemi estetici, come ad esempio stringhe di testo che si sovrappongono o troncato, a Vis e le finestre di dialogo LabVIEW. Per correggere questo problema, modificare il tema del sistema operativo a Windows Classic nella finestra di dialogo Impostazioni del tema e quindi riavviare LabVIEW. Selezionare Start0187Control Panel0187Appearance e personalizzazione e fare clic su Cambia il tema per visualizzare la finestra di dialogo Impostazioni del tema. Il filtro Analisi VI potrebbe richiedere molto tempo per analizzare un filtro con un ordine elevato. Il DFD Remez design VI potrebbe richiedere molto tempo per progettare un filtro FIR con un ordine elevato. Il DFD Almeno Pth Norm design VI potrebbe richiedere molto tempo per completare i disegni che hanno algoritmi iterativi. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 non consente di zero-valutati zeri in Pole-Zero Placement VI Express. Se si specifica uno zero a valori pari a zero, il VI Express costringe lo zero a valore zero a un non-zero-valore zero. Quando si progetta un filtro a punto fisso, è necessario configurare il quantizzatore. Ogni quantizzazione contiene un valore booleano che specifica se firmato trattare il numero di ingresso come un numero con segno. Il Filtro Digital Design Toolkit 8.2 supporta i numeri solo firmato. Le caratteristiche di un filtro potrebbe cambiare se errori numerici si verificano durante la conversione tra i coefficienti del filtro di diverse strutture di filtro. Quando si converte la struttura di un filtro, il filtro con la nuova struttura potrebbe essere completamente diverso dal filtro originale. Se si verifica questa situazione, provare a utilizzare una struttura diversa. Potrebbe essere necessario compilare l'esempio Filter Design Digital VI che dimostrano come utilizzare generato codice LabVIEW FPGA in LabVIEW progetti. Fare riferimento al LabVIEW Help. accessibile selezionando Help0187Search LabVIEW Help dal menu a tendina in LabVIEW, per informazioni sull'utilizzo del Toolkit Filter Design Digital. È possibile accedere alle esempi per il Filter Design Toolkit digitale selezionando Esempi Help0187Find per visualizzare la NI Example Finder e quindi la navigazione verso i toolkit e cartella design Modules0187Digital filtro. È inoltre possibile fare clic sul trovare esempi collegamento nella sezione Esempi della finestra introduttiva per visualizzare la NI Example Finder. È possibile modificare un esempio VI per adattarsi un'applicazione, o è possibile copiare e incollare da uno o più esempi in un VI che si crea. È inoltre possibile trovare gli esempi per il Toolkit Filter Design Digital nella directory Filter Design labviewexamplesDigital. 0169 200682112007 National Instruments Corporation. Tutti i diritti riservati. In base alle leggi sul copyright, questa pubblicazione non può essere riprodotta o trasmessa in qualsiasi forma, elettronica o meccanica, compresa la fotocopia, la registrazione, l'archiviazione in un sistema di recupero delle informazioni, o traduzione, in tutto o in parte, senza il preventivo consenso scritto di National Instruments Società. National Instruments, NI, NI. e LabVIEW sono marchi di National Instruments Corporation. Fare riferimento ai termini della Sezione all'uso su nilegal per ulteriori informazioni sui marchi di fabbrica di National Instruments. Altri nomi di prodotti e società citati nel presente documento sono marchi o nomi commerciali delle rispettive società. Per brevetti che coprono i prodotti National Instruments, fare riferimento alla posizione appropriata: Help0187Patents nel software, il file patents. txt sul CD, o nipatents. Exponential Filter Questa pagina descrive il filtraggio esponenziale, il filtro più semplice e più popolare. Questo fa parte della sezione di filtraggio che fa parte di una guida alla localizzazione del guasto e diagnosi .. Panoramica, costante di tempo, ed equivalente analogico Il filtro più semplice è il filtro esponenziale. Esso ha un solo parametro di regolazione (diverso l'intervallo di campionamento). Si richiede la memorizzazione di una sola variabile - l'uscita precedente. Si tratta di un IIR (autoregressivo) Filtro - gli effetti di un decadimento cambiamento di ingresso in modo esponenziale fino a quando i limiti del display o aritmetica informatica nascondono. In varie discipline, l'uso di questo filtro è indicato anche come smoothing8221 8220exponential. In alcune discipline quali l'analisi degli investimenti, il filtro esponenziale è chiamato un 8220Exponentially Weighted Moving Average8221 (EWMA), o semplicemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Questo abusi tradizionale ARMA 8220moving terminologia average8221 di analisi di serie temporali, dal momento che non c'è storia di input che viene utilizzato - solo l'ingresso corrente. È l'equivalente tempo discreto dell'ordine 8220first lag8221 comunemente utilizzato nella modellazione analogica dei sistemi di controllo a tempo continuo. Nei circuiti elettrici, un filtro RC (filtro con un resistore e un condensatore) è un ritardo di primo ordine. Quando sottolineando l'analogia di circuiti analogici, il parametro singolo tuning è la constant8221 8220time, di solito scritto come la lettera greca minuscola Tau (). Infatti, i valori ai tempi di campionamento discreti corrispondono esattamente il ritardo equivalente tempo continuo con la stessa costante di tempo. Il rapporto tra l'attuazione digitale e la costante di tempo è mostrato nelle equazioni seguenti. equazioni filtri esponenziali e inizializzazione Il filtro esponenziale è una combinazione ponderata della stima precedente (uscita) con i dati di ingresso più recente, con la somma dei pesi uguali a 1 in modo che l'uscita corrisponda all'ingresso allo stato stazionario. Seguendo la notazione filtro già introdotto: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) dove x (k) è l'ingresso grezzo al momento step ky (k) è l'uscita filtrato al momento passo ka è una costante tra 0 e 1, normalmente tra 0,8 e 0,99. (A-1) o una è talvolta chiamato il constant8221 8220smoothing. Per i sistemi con un passo temporale T fisso tra i campioni, la costante 8220a8221 viene calcolata e memorizzata solo per comodità quando lo sviluppatore applicazione specifica un nuovo valore della costante di tempo desiderato. Per sistemi con campionamento dei dati a intervalli irregolari, la funzione esponenziale sopra deve essere usato con ogni passo, dove T è il tempo dal campione precedente. L'uscita del filtro è solitamente inizializzato corrisponda al primo ingresso. Quando il tempo approcci costante 0, una va a zero, quindi non c'è filtraggio 8211 l'uscita è uguale al nuovo input. Poiché la costante di tempo diventa molto grande, una avvicina 1, in modo che il nuovo input viene quasi ignorata 8211 filtraggio molto pesante. L'equazione di filtro sopra può essere trasformato nel seguente predittore-correttore equivalente: Questa forma rende più evidente che la stima variabili (uscita del filtro) è previsto immodificato dalla precedente stima y (k-1) più riferiscono un termine di correzione sulla inaspettata 8220innovation8221 - la differenza tra il nuovo ingresso x (k) e la previsione y (k-1). Questa forma è anche il risultato derivante filtro esponenziale come un semplice caso speciale di un filtro di Kalman. che è la soluzione ottimale a un problema di stima con un particolare insieme di ipotesi. Fase risposta Un modo di visualizzare il funzionamento del filtro è esponenziale per tracciare la risposta nel tempo ad un ingresso a gradino. Cioè, a cominciare con l'ingresso e l'uscita del filtro a 0, il valore di ingresso è improvvisamente cambiato a 1. I valori risultanti sono riportati di seguito: Nel grafico sopra, il tempo è diviso per il tempo del filtro costante tau in modo da poter più facilmente prevedere i risultati per qualsiasi periodo di tempo, per qualsiasi valore della costante di tempo del filtro. Dopo un tempo pari alla costante di tempo, l'uscita del filtro sale al 63,21 del suo valore finale. Dopo un tempo pari a 2 costanti di tempo, il valore sale al 86.47 del suo valore finale. Le uscite dopo sempre pari al 3,4, e 5 costanti di tempo sono 95.02, 98.17, 99.33 e del valore finale, rispettivamente. Poiché il filtro è lineare, ciò significa che queste percentuali possono essere utilizzati per qualsiasi entità del cambiamento, non solo per il valore di 1 usato qui. Sebbene la risposta al gradino in teoria richiede un tempo infinito, da un punto di vista pratico, pensare filtro esponenziale da 98 a 99 8220done8221 rispondere dopo un tempo pari a 4 o 5 costanti di tempo del filtro. Variazioni sul filtro esponenziale C'è una variante del filtro esponenziale chiamato 8220nonlinear esponenziale filter8221 Weber, 1980. destinato a filtrare pesantemente rumore entro un certo 8220typical8221 ampiezza, ma poi rispondere più velocemente alle variazioni più grandi. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Condividi su: Aggiornamento 12 marzo 2013 Quali sono RC filtraggio e media esponenziale e come si differenziano La risposta alla seconda parte della domanda è che sono lo stesso processo se uno viene da un background di elettronica poi RC ​​filtraggio (o RC Smoothing) è la solita espressione. D'altra parte un approccio basato sulle statistiche di serie storiche ha il nome di media esponenziale, o per utilizzare il nome completo esponenziale ponderata media mobile. Questo è anche variamente conosciuta come EWMA o EMA. Uno dei principali vantaggi del metodo è la semplicità della formula per calcolare l'uscita successiva. Ci vuole una frazione del precedente uscita e tempi di uno meno questa frazione della corrente di ingresso. Algebricamente al tempo k il lisciato uscita y k è data da quanto mostrato in seguito questa semplice formula sottolinea i recenti avvenimenti, leviga le variazioni ad alta frequenza e rivela tendenze a lungo termine. Nota: ci sono due forme di dell'equazione media esponenziale, quello sopra e una variante Entrambi sono corrette. Vedere le note alla fine di questo articolo per ulteriori dettagli. In questa discussione useremo unica equazione (1). La formula sopra è talvolta scritto nella maniera più limitata. Come questa formula derivata e qual è la sua interpretazione Un punto chiave è come possiamo selezionare. Per guardare in questo modo semplice è quello di prendere in considerazione un filtro passa-basso RC. Ora un filtro passa-basso RC è semplicemente un resistore R in serie e un condensatore in parallelo C come illustrato di seguito. L'equazione serie temporali per questo circuito è il prodotto RC ha unità di tempo ed è noto come la costante di tempo T. per il circuito. Supponiamo di rappresentiamo l'equazione di cui sopra nella sua forma digitale per una serie temporale che ha i dati prelevati ogni h secondi. Abbiamo Questo è esattamente la stessa forma l'equazione precedente. Confrontando i due rapporti per una dobbiamo che riduce al semplice rapporto Da qui la scelta di N è guidato da quello che un tempo costante che abbiamo scelto. Ora l'equazione (1) può essere riconosciuto come un filtro passa basso e la costante di tempo caratterizza il comportamento del filtro. Per vedere il significato della costante di tempo abbiamo bisogno di guardare alla frequenza caratteristica di questo filtro passa-basso RC. Nella sua forma generale, questo esprime in modulo e fase di forma che abbiamo in cui l'angolo di fase è. La frequenza è chiamata frequenza di taglio nominale. Fisicamente si può dimostrare che a questa frequenza la potenza del segnale è stata ridotta di una metà e l'ampiezza è ridotta dal fattore. In termini dB questa frequenza è in cui l'ampiezza è stata ridotta di 3dB. Chiaramente all'aumentare T costante di tempo così allora la frequenza di taglio riduce e si applicano più smoothing ai dati, cioè si eliminano le frequenze più alte. E 'importante notare che la risposta in frequenza è espressa in radianssecond. Cioè vi è un fattore coinvolto. Ad esempio scegliendo una costante di tempo di 5 secondi dà un efficace taglio fuori frequenza. Un uso popolare di RC smoothing è simulare l'azione di un metro, come usato in un fonometro. Questi sono generalmente caratterizzate dalla loro costante di tempo ad esempio 1 secondo per tipi S e 0.125 secondi per tipi F. Per questi 2 casi le effettive frequenze di interruzione sono rispettivamente 0.16Hz e 1.27Hz. In realtà non è la costante di tempo che di solito desidera selezionare, ma quei periodi vogliamo includere. Supponiamo di avere un segnale in cui vogliamo includere caratteristiche con un secondo periodo P. Ora un periodo P è una frequenza. Potremmo scegliere una costante di tempo T data dal. Tuttavia sappiamo che abbiamo perso circa il 30 dell'uscita (3dB) a. Così la scelta di una costante di tempo che corrisponde esattamente alle periodicità che vogliamo mantenere non è il miglior schema. Di solito è meglio scegliere una frequenza leggermente superiore tagliato fuori, dicono. La costante di tempo è poi che in termini pratici è simile. Questo riduce la perdita di circa 15 in questo periodicità. Quindi, in termini pratici per mantenere eventi con una periodicità pari o superiore scegliendo una costante di tempo di. Ciò comprende gli effetti della periodicità di fino a circa. Per esempio, se vogliamo includere gli effetti di eventi che accadono con dire un secondo periodo di 8 (0.125Hz) quindi scegliere una costante di tempo di 0,8 secondi. Questo dà una frequenza di taglio di circa 0.2Hz modo che i nostri 8 secondo periodo è bene nella banda passante del filtro principale. Se fossimo il campionamento dei dati a 20 timessecond (h 0.05), allora il valore di N è (0.80.05) e 16. Questo dà alcune informazioni sul come impostare. Fondamentalmente per una frequenza di campionamento nota che caratterizza il periodo medio e di selezionare quali le fluttuazioni ad alta frequenza verranno ignorati. Osservando l'espansione dell'algoritmo possiamo vedere che favorisce i valori più recenti, ed anche perché si parla di ponderazione esponenziale. Abbiamo Sostituendo per y k-1 dà Ripetendo questo processo più volte porta a è perché nel range poi chiaramente i termini a destra diventano più piccole e si comportano come un esponenziale in decomposizione. Questa è la corrente di uscita è sbilanciata verso gli eventi più recenti, ma il più grande abbiamo scelto T poi il meno pregiudizi. In sintesi si vede che la formula semplice sottolinea i recenti avvenimenti appiana ad alta frequenza (breve periodo) eventi rivela lungo tendenze a lungo termine Appendice 1 8211 forme alternative dell'equazione Attenzione Ci sono due forme dell'equazione media esponenziale che compaiono nella letteratura. Entrambi sono corretti ed equivalente. La prima forma come mostrato sopra è (A1) La forma alternativa è 8230 (A2) Nota l'uso nella prima equazione e nella seconda equazione. In entrambe le equazioni e sono valori tra zero e l'unità. In precedenza è stato definito come Ora scegliendo definire qui la forma alternativa dell'equazione media esponenziale è In termini fisici significa che la scelta della forma si usa dipende da come si vuole pensare sia tenendo come equazione frazione feed back (A1) o come frazione dell'equazione ingresso (A2). La prima forma è leggermente meno ingombrante in mostra la relazione filtro RC, e conduce ad una comprensione più semplice in termini di filtro. Capo Signal Processing Analyst presso Prosig Dr Colin Mercer era precedentemente presso l'Istituto di Sound and Vibration Research (ISVR), Università di Southampton, dove ha fondato il Centro di analisi dei dati. Ha poi continuato a fondare Prosig nel 1977. Colin andato in pensione come capo Signal Processing Analyst presso Prosig nel dicembre 2016. E 'un Chartered Engineer e Fellow della British Computer Society. Penso che si desidera modificare il 8216p8217 al simbolo per pi greco. Marco, grazie per la segnalazione. Credo che questo sia uno dei nostri articoli più vecchi che è stato trasferito da un vecchio documento di elaborazione testi. Ovviamente, l'editor (me) non è riuscito a individuare che il pi greco non era stato trascritto correttamente. Esso sarà corretto a breve. it8217s un ottimo articolo spiegazione circa la media esponenziale Credo che ci sia un errore nella formula per T. Dovrebbe essere T h (N-1), non T (N-1) h. Mike, grazie per individuare questo. Ho appena controllato di nuovo al Dott Mercer8217s nota tecnica originale nel nostro archivio e sembra che non vi è stato errore commesso durante il trasferimento delle equazioni al blog. Noi correggere il post. Grazie per averci Grazie grazie grazie. Si potrebbe leggere 100 testi DSP senza trovare nulla dicendo che un filtro di media esponenziale è l'equivalente di un filtro R-C. hmm, avete l'equazione per un filtro EMA corretta non è vero Yk AXK (1-a) YK-1 anziché Yk AYK-1 (1-a) Xk Alan, Entrambe le forme dell'equazione appaiono in letteratura, e entrambe le forme sono corrette come mostrerò qui di seguito. Il punto che fai è una importante perché utilizzando il modulo alternativo significa che il rapporto fisico con un filtro RC è meno evidente, del resto l'interpretazione del significato di una illustrato in questo articolo, non è appropriato per la forma alternativa. Prima mostriamo entrambe le forme sono corrette. La forma della equazione che ho usato è e la forma alternativa che non appare in molti testi è nota in quanto sopra ho usato 1latex lattice nella prima equazione e lattice 2latex nella seconda equazione. L'uguaglianza di entrambe le forme dell'equazione è mostrato matematicamente seguito prendendo semplici passi alla volta. Ciò che non è lo stesso è il valore utilizzato per il lattice lattice in ogni equazione. In entrambe le forme lattice lattice è un valore compreso tra zero e unità. Prima equazione riscrittura (1) sostituzione 1latex lattice da lattice lattice. Questo dà y latexyk (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Definire latexbeta (1 - 2) lattice e così abbiamo anche latex 2 (1 - beta) lattice. Sostituendo queste nell'equazione (1A) fornisce latexyk (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) ed infine riorganizzare dà Questa equazione è identica alla forma alternativa proposta nell'equazione (2). Più semplicemente lattice 2 (1 - 1) lattice. In termini fisici significa che la scelta della forma si usa dipende da come si vuole pensare sia tenendo latexalphalatex come equazione di feed back frazione (1) o come frazione dell'equazione di ingresso (2). Come accennato sopra ho usato la prima forma è leggermente meno ingombrante in mostra la relazione filtro RC, e conduce alla comprensione più semplice in termini di filtro. Tuttavia omettendo quanto sopra è, a mio avviso, una carenza in questo articolo come altre persone potrebbe fare una deduzione non corretta in modo da una versione rivista sarà presto disponibile. I8217ve sempre chiesto questo, grazie per descrivere in modo chiaro. Credo che un altro motivo la prima formulazione è bello è mappe alpha per 8216smoothness8217: una maggiore scelta di alfa significa un'uscita 8216more smooth8217. Michael Grazie per l'osservazione 8211 io aggiungo all'articolo qualcosa su quelle linee in quanto è sempre meglio a mio avviso, di mettere in relazione agli aspetti fisici. Dr Mercer, Ottimo articolo, grazie. Ho una domanda per quanto riguarda la costante di tempo quando viene utilizzato con un rilevatore RMS come in un fonometro che si fa riferimento in questo articolo. Se uso le vostre equazioni per modellare un filtro esponenziale con il tempo 125ms costante e utilizzare un segnale di fase di ingresso, io davvero ottenere un output che, dopo 125ms, è il 63,2 del valore finale. Tuttavia, se la quadratura del segnale di ingresso e messo questo attraverso il filtro, poi vedo che ho bisogno di raddoppiare la costante di tempo in modo che il segnale di raggiungere il 63,2 del suo valore finale a 125ms. Puoi farmi sapere se questo è previsto. Grazie molto. Ian Ian Se si piazza un segnale come una sinusoide poi fondamentalmente si sta raddoppiando la frequenza del suo fondamentale nonché l'introduzione di un sacco di altre frequenze. Poiché la frequenza è in presenza raddoppiato, allora è essere 8216reduced8217 da una maggiore quantità dal filtro passa-basso. Di conseguenza ci vuole più tempo per raggiungere la stessa ampiezza. L'operazione di quadratura è un'operazione non lineare, quindi non credo che sarà sempre il doppio proprio in tutti i casi, ma tenderà a raddoppiare se abbiamo una bassa frequenza dominante. Si noti inoltre che il differenziale di un segnale quadrato è due volte il differenziale del segnale 8220un-squared8221. Ho il sospetto che si stia tentando di ottenere una forma di lisciatura quadratico medio, che è perfettamente bene e valido. Potrebbe essere meglio per applicare il filtro e poi piazza come sapete cutoff efficace. Ma se hai a disposizione solo il segnale squadrato quindi utilizzando un fattore di 2 per modificare il vostro valore alfa filtro circa, per tornare alla frequenza di taglio originale, o mettere un po 'più semplice definire la frequenza di taglio a due volte l'originale. Grazie per la risposta dottor Mercer. La mia domanda è stata veramente cercando di arrivare a ciò che è effettivamente fatto in un rilevatore RMS di un fonometro. Se la costante di tempo è fissato per 8216fast8217 (125ms) avrei pensato che intuitivamente ci si aspetta un segnale di ingresso sinusoidale per produrre una potenza di 63,2 del suo valore finale dopo 125ms, ma dal momento che il segnale viene quadrato prima che arrivi al 8216mean8217 rilevazione, sarà effettivamente prendere il doppio del tempo come lei ha spiegato. L'obiettivo principale di questo articolo è quello di mostrare l'equivalenza di filtraggio RC e media esponenziale. Se stiamo discutendo il tempo di integrazione equivale ad un vero e proprio integratore rettangolare, allora hai ragione che c'è un fattore di due coinvolti. In sostanza, se abbiamo un vero e proprio integratore rettangolare che integra per TI secondi il tempo integator RC equivalente per ottenere lo stesso risultato è 2RC secondi. Ti è diverso dal RC 8216time constant8217 T che è RC. Quindi se abbiamo un costante 8216Fast8217 tempo di 125 msec, ovvero RC 125 msec allora che è equivalente a un tempo di vera integrazione di 250 msec Grazie per l'articolo, è stato molto utile. Ci sono alcuni lavori recenti in neuroscienze che utilizzano una combinazione di filtri EMA (EMA breve finestrato 8211 EMA lungo-finestra) come un filtro passa-banda per l'analisi dei segnali in tempo reale. Vorrei applicarle, ma sto lottando con la finestra dimensioni diversi gruppi di ricerca hanno usato e la sua corrispondenza con la frequenza di taglio. Let8217s dicono voglio mantenere tutte le frequenze inferiori a 0,5 Hz (circa) e che acquisisco 10 campioni secondo. Ciò significa che 2s fp 0,5 Hz P T P100.2 h 1fs0.1 Thefore, la dimensione della finestra dovrei usare dovrebbe essere N3. È questo il ragionamento corretto Prima di rispondere alla tua domanda devo commentare l'uso di due filtri passa-alto per formare un filtro passa banda. Presumibilmente essi operano come due flussi separati, in modo da uno dei risultati è il contenuto da dire lattice latexf alla frequenza di campionamento metà e l'altro è il contenuto da dire lattice latexf per votare la metà del campione. Se tutto ciò che è stato fatto è la differenza nei livelli quadratici medi come indicante la potenza nella banda da lattice latexf al latexf lattice allora può essere ragionevole se i due tagliata frequenze sono sufficientemente distanziati ma mi aspetto che le persone con questa tecnica stanno cercando di simulare un filtro a banda stretta. A mio avviso, che sarebbe inaffidabile per un lavoro serio, e sarebbe una fonte di preoccupazione. Solo per riferimento un filtro passa banda è una combinazione di un filtro passa alto bassa frequenza per rimuovere le frequenze basse e un filtro passa basso ad alta frequenza per rimuovere le alte frequenze. Vi è naturalmente una forma passa-basso di un filtro RC, e ad una corrispondente EMA. Forse se il mio giudizio è essere ipercritico senza conoscere tutti i fatti Quindi la prego di inviarmi alcuni riferimenti agli studi che hai citato così che io possa criticare a seconda dei casi. Forse stanno usando un passa-basso e un filtro passa alto. Rivolgono ora alla tua domanda reale su come determinare N per una frequenza di cut-off determinato obiettivo Credo che sia meglio usare l'equazione di base T (N-1) h. La discussione su periodi mirava a dare alla gente una sensazione di quello che stava succedendo. Quindi, per favore vedi la derivazione di seguito. Abbiamo le relazioni in latex (N-1) hlatex e lattice latexT12 dove latexfclatex è la frequenza di taglio teorico e h è il tempo tra i campioni, chiaramente latexh 1 lattice dove latexfslatex è la frequenza di campionamento in samplessec. Riorganizzare T (N-1) h in una forma adatta per includere la frequenza di taglio, latexfclatex e la frequenza di campionamento, latexfslatex, viene illustrato di seguito. Quindi, utilizzando latexfc 0.5Hzlatex e latexfs 10latex samplessec in modo che il lattice (FCFS) 0.05latex dà così il valore intero più vicino è 4. Re-organizzare quanto sopra abbiamo così con N4 abbiamo latexfc 0,5307 Hzlatex. Utilizzando N3 dà un latexfclatex di 0.318 Hz. Nota con N1 abbiamo una copia completa senza filtraggio.