Mudança Média Filtro Código

Resposta de freqüência do filtro médio de corrida A resposta de freqüência de um sistema LTI é o DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de amostra de L é Como o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função, a fim de determinar quais frequências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro desatualizado. Certas frequências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Nós podemos fazer muito melhor do que isso. O argumento acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - University of California, BerkeleyA, o filtro de média móvel mede uma série de amostras de entrada e produz uma amostra de saída única. Essa ação de média remove os componentes de alta freqüência presentes no sinal. Os filtros médios móveis são normalmente usados ​​como filtros de passagem baixa. No algoritmo de filtragem recursiva, amostras de saída anteriores também são tomadas para a média. Um filtro médio móvel mede um número de amostras de entrada e produz uma amostra de saída única. Essa ação de média remove os componentes de alta freqüência presentes no sinal. Os filtros médios móveis são normalmente usados ​​como filtros de passagem baixa. No algoritmo de filtragem recursiva, amostras de saída anteriores também são tomadas para a média. Esta é a razão pela qual sua resposta ao impulso se estende até o infinito. Como usar o programa de exemplo O arquivo. zip contém código fonte e executável. Para compilar e executar o código-fonte, você precisa ter o Visual Basic 6.0 instalado no seu computador. Para executar o executável, você deve baixar e instalar arquivos de tempo de execução do Visual Basic 6.0. Execute movavgfilt. exe e você verá a janela principal. Na janela principal. A maior parte é o gerador de funções. Que produz diferentes formas de onda para testar o filtro. Podemos alterar de forma interativa a amplitude, a freqüência e a forma do sinal gerado. Para testar o programa, devemos primeiro gerar uma forma de onda apropriada. Aqui vamos gerar uma forma de onda complexa que consiste em duas freqüências diferentes. Deixe tudo em configurações padrão e clique no botão quotgeneratequot. Agora você pode ver um sinal de 10 Hz no gráfico ao lado do gerador de sinal. A figura abaixo mostra a forma de onda. Agora altere a frequência para 100 Hz e clique no botão quotgeneratequot novamente. A forma de onda recém-gerada é adicionada à forma de onda existente e a forma de onda resultante parece uma onda de pecado de 10 Hz com ruído de 100 Hz. Veja a forma de onda abaixo. Esta forma de onda é mais adequada para testar o filtro, pois contém duas freqüências diferentes. Você pode executar o filtro clicando no botão quotFilterquot. A partir das opções disponíveis para o botão Quiloper. Você pode escolher Filtragem recursiva, não recursiva ou sem filtragem. A figura abaixo mostra a saída do filtro. Download do filtro do Filtro Médico Mover Filtro Médico de Mudança (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro Low Pass FIR (Finite Impulse Response) simples comumente usado para suavizar uma série de datasigns amostrados. Demora M amostras de entrada por vez e leva a média dessas M-samples e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M), a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições afiadas nos dados são tornadas cada vez mais contundentes. Isso implica que este filtro possui uma excelente resposta ao domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência fraca. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Demora os pontos de entrada M, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos de computação envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro atua como um filtro de passagem baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma resposta de domínio de tempo bom). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também faz a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Resposta de Domínio de Tempo: no primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído. A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode deduzir-se da figura que o filtro de 3 pontos de média móvel não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é retratado na próxima figura. Aumentamos as torneiras até 101 e 501 e podemos observar que mesmo - embora o ruído seja quase zero, as transições são apagadas drasticamente (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-os com a transição ideal da parede de tijolos em Nossa contribuição). Resposta de frequência: a partir da resposta de freqüência, pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da faixa de parada não é boa. Dada esta atenuação da faixa de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em desempenho fraco no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: livros recomendados: barra lateral primária