Pindah Rata Filter Delay

Moving Average sebagai Filter. Rata-rata bergerak sering digunakan untuk merapikan data dengan adanya noise. Rata-rata pergerakan sederhana tidak selalu dikenali sebagai filter Finite Impulse Response FIR yang sebenarnya, padahal sebenarnya adalah filter yang paling umum. Dalam pemrosesan sinyal Mengobatinya sebagai filter memungkinkan membandingkannya dengan, misalnya, filter berjendela kencang melihat artikel tentang filter high-pass dan band-pass dan band-reject untuk contoh perbedaan utama dengan filter tersebut. Bahwa rata-rata bergerak cocok untuk sinyal dimana informasi yang berguna terdapat dalam domain waktu dimana pengukuran perataan dengan rata-rata adalah contoh utama filter berjejer senantiasa, sebaliknya, adalah pemain yang kuat dalam domain frekuensi dengan pemerataan dalam audio. Pengolahan sebagai contoh tipikal Ada perbandingan lebih rinci dari kedua jenis filter dalam Domain Time vs Frekuensi Kinerja Domain Filter Jika Anda memiliki data yang baik waktu dan Domain frekuensi penting, maka Anda mungkin ingin melihat Variasi pada Moving Average yang menyajikan sejumlah versi bobot rata-rata bergerak yang lebih baik pada saat itu. Rata-rata pergerakan panjang N dapat didefinisikan sebagai. Biasanya diimplementasikan, dengan sampel keluaran saat ini sebagai rata-rata sampel N yang sebelumnya Dilihat sebagai filter, rata-rata bergerak melakukan konvolusi dari urutan masukan xn dengan pulsa persegi panjang dengan panjang N dan tinggi 1 N untuk membuat area Pulsa, dan, karenanya, gain filter, satu Dalam prakteknya, yang terbaik adalah mengambil N ganjil Meskipun rata-rata bergerak juga dapat dihitung dengan menggunakan sejumlah sampel, dengan menggunakan nilai ganjil untuk N memiliki keuntungan bahwa Penundaan filter akan menjadi bilangan bulat sampel, karena penundaan filter dengan sampel N adalah tepat N-1 2 Rata-rata bergerak kemudian dapat disesuaikan persis dengan data asli dengan menggesernya dengan jumlah sampel yang integu. Domain. Karena movi Ng rata-rata adalah konvolusi dengan pulsa persegi panjang, respon frekuensinya adalah fungsi sinc Hal ini menjadikannya seperti dual filter windowed-sinc, karena ini adalah konvolusi dengan pulsa sinc yang menghasilkan respons frekuensi persegi panjang. Respons frekuensi sinc ini yang membuat rata-rata bergerak berkinerja buruk di domain frekuensi Namun, kinerjanya sangat baik dalam domain waktu. Oleh karena itu, sangat cocok untuk menghaluskan data agar menghilangkan noise sementara pada saat bersamaan masih melakukan langkah cepat. Gambar 1.Gambar 1 Smoothing dengan filter rata-rata bergerak. Untuk Kebisingan Additive White Gaussian AWGN biasa yang sering diasumsikan, sampel N rata-rata memiliki efek meningkatkan SNR dengan faktor sqrt N Karena kebisingan untuk sampel individu tidak berkorelasi, di sana Tidak ada alasan untuk memperlakukan setiap sampel secara berbeda. Jadi, rata-rata bergerak, yang memberi setiap sampel bobot yang sama, akan menyingkirkan jumlah suara maksimal untuk ketajaman respons langkah yang diberikan. Karena itu adalah filter FIR, moving average dapat diimplementasikan melalui konvolusi. Kemudian akan memiliki efisiensi atau kekurangan yang sama seperti filter FIR lainnya. Namun, hal itu juga dapat diimplementasikan secara rekursif, dengan cara yang sangat efisien berikut langsung dari Definisi itu. Rumus ini adalah hasil dari ungkapan untuk yn dan yn 1, i e. Dimana kita melihat bahwa perubahan antara yn 1 dan yn adalah bahwa istilah tambahan xn 1 N nampak di akhir, sedangkan istilah x nN 1 N dihapus dari awal Dalam aplikasi praktis, seringkali dimungkinkan untuk meninggalkan pembagian oleh N untuk setiap istilah dengan mengkompensasi keuntungan N yang dihasilkan di tempat lain Penerapan rekursif ini akan jauh lebih cepat daripada konvolusi Setiap nilai baru dari y dapat Dihitung hanya dengan dua penambahan, bukan penambahan N yang diperlukan untuk penerapan definisi yang langsung Satu hal yang harus diwaspadai dengan penerapan rekursif adalah kesalahan pembulatan akan terakumulasi. Y atau mungkin tidak menjadi masalah bagi aplikasi Anda, tapi juga menyiratkan bahwa implementasi rekursif ini akan benar-benar bekerja lebih baik dengan implementasi integer daripada dengan bilangan floating-point Ini sangat tidak biasa, karena implementasi floating point biasanya lebih sederhana. Kesimpulan dari Semua ini harus bahwa Anda tidak boleh meremehkan kegunaan dari filter rata-rata bergerak sederhana dalam aplikasi pemrosesan sinyal. Alat Desain Fusi. Artikel ini dilengkapi dengan alat Desain Filter Percobaan dengan nilai yang berbeda untuk N dan visualisasikan filter yang dihasilkan Cobalah sekarang. Filter Moving Average Filter MA. Load filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR Finite Impulse Response yang sederhana yang biasa digunakan untuk merapikan rangkaian sinyal data sampel. Diperlukan sampel M input sekaligus dan mengambil sampel M-sampel rata-rata dan Menghasilkan satu titik keluaran Ini adalah struktur LowFl Filter LowF Filter yang sangat sederhana yang berguna bagi ilmuwan dan insinyur untuk memfilter n yang tidak diinginkan Komponen oisy dari data yang dimaksud. Karena panjang filter meningkatkan parameter M, kehalusan output meningkat, sedangkan transisi yang tajam dalam data menjadi semakin tumpul. Ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respons domain waktu yang sangat baik namun merupakan respons frekuensi yang buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting.1 Ini mengambil titik masukan M, menghitung rata-rata titik M tersebut dan menghasilkan titik keluaran tunggal 2 Karena penghitungan perhitungan melibatkan filter yang memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3 Filter bertindak sebagai Low Pass Filter dengan respon domain frekuensi yang buruk dan respon domain waktu yang baik. Matlab Code. Following kode matlab mensimulasikan respon domain waktu dari M-point Moving Average filter dan juga memplot respon frekuensi untuk berbagai filter lengths. Time Domain Response. Input to MA filter.3-point MA filter output. Input ke Moving average filter. Response 3 point Moving average filter.51-point MA filter output.101-point MA filter outpu T. Response dari filter rata-rata Moving 51-point. Respons dari filter rata-rata pergerakan 101 titik. Hemat arus MA1.501 poin. Respons 501 titik Pindah filter rata-rata. Pada plot pertama, kita memiliki masukan yang masuk ke dalam pergerakan. Filter rata-rata Masukannya berisik dan tujuan kami adalah untuk mengurangi kebisingan Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3 titik Dapat disimpulkan dari gambar bahwa filter Moving Average 3 titik tidak banyak melakukan penyaringan. Dari kebisingan Kami meningkatkan keran filter menjadi 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada gambar berikutnya. Respon Frekuensi Filter Bergerak Rata-rata dari berbagai panjang. Kami meningkatkan keran lebih jauh ke 101 dan 501 dan kita dapat mengamati bahwa meskipun - meskipun suaranya hampir nol, transisi tersebut terusir secara drastis mengamati lereng di kedua sisi sinyal dan membandingkannya dengan transisi dinding bata ideal dalam masukan kita. Respons Frekuensi. frekuensi Responnya dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman stop band tidak baik. Mengingat redaman band stop ini, jelas, filter rata-rata bergerak tidak dapat memisahkan satu band frekuensi dari yang lain. Seperti kita ketahui bahwa kinerja yang baik di Domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya Singkatnya, rata-rata bergerak adalah filter pemulusan yang sangat baik menyaring tindakan dalam domain waktu, namun filter low-pass yang sangat buruk menyaring tindakan di domain frekuensi. Tautan Eksternal. Recommended Books. Primary Sidebar. Contoh ini menunjukkan bagaimana menggunakan filter rata-rata bergerak dan resampling untuk mengisolasi efek komponen periodik pada siang hari pada pembacaan suhu per jam, serta menghilangkan noise saluran yang tidak diinginkan dari pengukuran voltase loop terbuka. Contoh juga menunjukkan bagaimana cara memperlancar tingkat sinyal jam sambil melestarikan tepinya dengan menggunakan median filter Contoh ini juga menunjukkan bagaimana menggunakan filter Hampel untuk mengeluarkan yang besar. Liers. Smoothing adalah bagaimana kita menemukan pola penting dalam data kita sambil meninggalkan hal-hal yang tidak penting yaitu kebisingan Kami menggunakan penyaringan untuk melakukan perataan ini Tujuan perataan adalah untuk menghasilkan perubahan nilai yang lambat sehingga lebih mudah melihat tren pada data kami. Kadang ketika Anda memeriksa data masukan, Anda mungkin ingin memperlancar data untuk melihat kecenderungan sinyal. Dalam contoh kita, kita memiliki seperangkat pembacaan suhu di Celcius yang diambil setiap jam di Bandara Logan selama bulan Januari 2011. Perhatikan bahwa secara visual kita dapat melihat efek yang dimiliki oleh waktu pada pembacaan suhu Jika Anda hanya tertarik pada variasi suhu harian selama sebulan, fluktuasi per jam hanya menyumbang suara bising, yang dapat membuat variasi harian sulit dikenali. Efek dari waktu, sekarang kita ingin menghaluskan data kita dengan menggunakan filter rata-rata bergerak. Filter Bergerak Rata-Rata. Dalam bentuknya yang paling sederhana, filter rata-rata bergerak dengan panjang N mengambil rata-rata E dari setiap sampel N berturut-turut dari bentuk gelombang. Untuk menerapkan filter rata-rata bergerak ke setiap titik data, kami membuat koefisien filter kami sehingga masing-masing titik memiliki bobot dan memberikan kontribusi 1 24 terhadap rata-rata total. Hal ini memberi kami suhu rata-rata selama Setiap periode 24 jam. Keterlambatan Buruk. Perhatikan bahwa keluaran yang disaring ditunda sekitar dua belas jam. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa filter rata-rata bergerak kita memiliki penundaan. Setiap filter simetris dengan panjang N akan memiliki penundaan sampel N-1 2 Kita dapat menjelaskan keterlambatan ini secara manual. Mengurangi Perbedaan Rata-rata. Secara alternatif, kita juga dapat menggunakan filter rata-rata bergerak untuk mendapatkan perkiraan yang lebih baik tentang bagaimana waktu mempengaruhi keseluruhan suhu Untuk melakukan ini, pertama, kurangi data yang merapikan dari per jam. Pengukuran suhu Kemudian, ratakan data yang berbeda ke hari dan rata-rata selama 31 hari di bulan itu. Ekstrak Amplop Puncak. Kadang kita juga ingin memperkirakan dengan mudah bagaimana tingginya. Dan titik terendah dari perubahan sinyal suhu kita setiap hari Untuk melakukan ini kita dapat menggunakan fungsi amplop untuk menghubungkan titik tertinggi dan titik terendah yang terdeteksi pada subset periode 24 jam. Dalam contoh ini, kita memastikan setidaknya ada 16 jam antara masing-masing ekstrim tinggi dan ekstrim. Rendah Kita juga bisa merasakan bagaimana tingkat tinggi dan rendahnya tren dengan mengambil rata-rata antara dua ekstrem. Kami memotret rata-rata Bergerak. Jenis filter rata-rata bergerak lainnya tidak memberi bobot pada masing-masing sampel secara bersamaan. Filter umum lainnya mengikuti perluasan binomial dari Jenis filter ini mendekati kurva normal untuk nilai n yang besar. Hal ini berguna untuk menyaring frekuensi suara tinggi untuk n kecil. Untuk menemukan koefisien untuk filter binomial, berkonsentrasikan dengan dirinya sendiri dan kemudian secara iteratif menguraikan output dengan jumlah waktu yang ditentukan. Contoh ini, gunakan lima iterasi total. Filter lain yang agak mirip dengan filter ekspansi Gaussian adalah filter rata-rata bergerak eksponensial Tipe ave yang tertimbang ini Filter kemarahan mudah dibangun dan tidak memerlukan ukuran jendela yang besar. Anda menyesuaikan filter rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial dengan parameter alfa antara nol dan satu Nilai alfa yang lebih tinggi akan memiliki sedikit perataan. Zoom pada pembacaan untuk satu hari. Pilih negaramu.