Moving average system dsp

Filtro médio móvel (DSP) diz que os filtros de média móvel (MAF) são bons no domínio do tempo (TD) e ruim no domínio de freqência (FD). E esses filtros com janela e sinc são bons em FD e ruins em TD. Mas agora estou me perguntando se, no caso de MAF, é bom transformar o kernel e os dados via FFT para FD, fazendo uma multiplicação elementar e, finalmente, aplicando um iFFT para obter os resultados em TD, em vez de processar a convolução em TD One Por um lado, seria surpreendente se este procedimento matematicamente (convolução em TD é multiplicação em FD) não é permitido aqui. Por outro lado, por que o resultado ainda é bom, mesmo que eu faça o processo em FD (onde o MAF parece não ser bom). E finalmente: Existe uma diferença entre fazer apenas uma FFT usual nos dados do domínio do tempo ou aplicar Uma quotconvolution FFTquot (quotoverlap-and-addquot-method, por exemplo) nos dados que não sei quando devo usar o anterior ou o último Re: Moving Average Filter (DSP) a transformada de uma caixa quadrada, média móvel em td ou Ideal lp no fd é uma função sinc. Mas uma função sincera não é normal e não. O filtro de abeto pode obter a resposta de frequência ideal em frequências de até N. A janela é usada para trocar precisão exata nessas N frequências por uma precisão aprimorada nas freqüências entre elas. Também é uma maneira fácil de projetar um filtro. A média móvel simples é usada porque é fácil de projetar e implementar. ---------- Postado em 19:08 ---------- A publicação anterior foi às 19:02 ---------- oh, e a média móvel simples Também pode ser feito usando a convolução, mas se você precisa fazer complexos multiplata, por que não escolher um filtro melhor, por exemplo, um baseado na largura de banda real ou nos requisitos do documento systemDocumentation dsp. MovingAverage System Descrição O objeto dsp. MovingAverage Systemx2122 calcula o movimento Média do sinal de entrada ao longo de cada canal, independentemente ao longo do tempo. O objeto usa o método da janela deslizante ou o método de ponderação exponencial para calcular a média móvel. No método da janela deslizante, uma janela de comprimento especificado é movida sobre os dados, amostra por amostra e a média é calculada sobre os dados na janela. No método de ponderação exponencial, o objeto multiplica as amostras de dados com um conjunto de fatores de ponderação. A média é calculada somando os dados ponderados. Para obter mais detalhes sobre esses métodos, consulte Algoritmos. O objeto aceita entradas multicanal, ou seja, entradas de tamanho m-by-n, onde m 8805 1 e n gt 1. O objeto também aceita entradas de tamanho variável. Uma vez que o objeto está bloqueado, você pode alterar o tamanho de cada canal de entrada. No entanto, o número de canais não pode mudar. Este objeto oferece suporte à geração de código C e C. Para calcular a média móvel da entrada: Crie um objeto dsp. MovingAverage e defina as propriedades do objeto. Etapa de chamada para calcular a média móvel. Nota: Alternativamente, em vez de usar o método passo para executar a operação definida pelo objeto System, você pode chamar o objeto com argumentos, como se fosse uma função. Por exemplo, y step (obj, x) e y obj (x) executam operações equivalentes. Construção movAvg dsp. MovingAverage retorna um objeto médio móvel, movAvg. Usando as propriedades padrão. MovAvg dsp. MovingAverage (Len) define a propriedade WindowLength para Len. MovAvg dsp. MovingAverage (Nome, Valor) especifica propriedades adicionais usando pares Nome, Valor. Propriedades não especificadas têm valores padrão. Selecione o seu PaísDocumentação Método de média móvel 8212 Método de média Janela deslizante (padrão) Ponderação exponencial Janela deslizante 8212 Uma janela de comprimento O comprimento da janela se move sobre os dados de entrada ao longo de cada canal. Para cada amostra, a janela se move, o bloco calcula a média sobre os dados na janela. Ponderação exponencial 8212 O bloco multiplica as amostras por um conjunto de fatores de ponderação. A magnitude dos fatores de ponderação diminui exponencialmente à medida que a idade dos dados aumenta, nunca atingindo zero. Para calcular a média, o algoritmo resume os dados ponderados. Especifique o comprimento da janela 8212 Bandeira para especificar o comprimento da janela em (padrão) off Quando você seleciona esta caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é igual ao valor que você especifica no comprimento da janela. Quando você limpa essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é infinito. Neste modo, o bloco calcula a média da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Comprimento da janela 8212 Comprimento da janela deslizante 4 (padrão) número inteiro escalar positivo O comprimento da janela especifica o comprimento da janela deslizante. Este parâmetro aparece quando você seleciona a caixa de seleção Especificar a duração da janela. Factor de evasão 8212 Fator de ponderação exponencial 0,9 (padrão) escalar real positivo na faixa (0,1 Este parâmetro aplica-se quando você configura o Método para a ponderação exponencial. Um fator de esquadrão de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0,1 Um fator de esquecimento de 1.0 indica memória infinita. Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Este parâmetro é ajustável. Você pode alterar seu valor mesmo durante a simulação. Simular usando 8212 Tipo de simulação para executar Geração de código (padrão) Execução interpretativa Simular Modelo usando o código C gerado. Na primeira vez que você executa uma simulação, o Simulink x00AE gera código C para o bloco. O código C é reutilizado para simulações subseqüentes, desde que o modelo não seja alterado. Esta opção requer tempo de inicialização adicional, mas fornece mais rápido Velocidade de simulação do que a execução interpretada. Simule o modelo usando o interpretador MATLAB x00AE. Esta opção encurta o tempo de inicialização, mas possui uma velocidade de simulação mais lenta do que o Código geração . Mais sobre Algoritmos Método da janela deslizante No método da janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual e as amostras anteriores Len-1. Len é o comprimento da janela. Para calcular as primeiras saídas Len - 1, quando a janela ainda não possui dados suficientes, o algoritmo preenche a janela com zeros. Como exemplo, para calcular a média quando a segunda amostra de entrada entra, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros. O vetor de dados, x. São então as duas amostras de dados seguidas por Len - 2 zeros. Quando você define a propriedade SpecifyWindowLength como falso. O algoritmo escolhe um comprimento de janela infinito. Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Método de Ponderação Exponencial No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada de forma recursiva usando estas fórmulas: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Média móvel na amostra atual x N 8212 Amostra de dados de entrada atual x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Média móvel na amostra anterior 955 8212 Fator esquecendo w N. x03BB 8212 Fator de ponderação aplicado à amostra de dados atual (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Efeito dos dados anteriores na média Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N. x03BB 1. Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e usado para calcular a média, de acordo com a equação recursiva. À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. O valor do fator de esquadrão determina a taxa de mudança dos fatores de ponderação. Um fator de esquecimento de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquizamento de 0,1. Um fator de esquecimento de 1.0 indica memória infinita. Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Objetos do sistema Selecione seu país