Glidande Medelvärde System Dsp

Flyttande medelfilter DSP. one säger att glidande medelfilter MAF är bra i tidsdomänen TD och dålig i freqeuency-domänen FD Och att windowed-sinc-filter är bra i FD och dålig i TD. Men nu undrar jag om MAF Det är ändå okej att omvandla kärnan och data via FFT till FD, göra en elementvis multiplikation och slutligen tillämpa en iFFT för att få resultaten i TD, istället för att bearbeta faltningen i TD. On ena sidan skulle det vara förvånande mig själv Om denna matematiska procedurkonvolvering i TD är multiplicering i FD är inte tillåtet här En annan varför är resultatet fortfarande bra även om jag gör processen i FD där MAF verkar inte vara bra. Och äntligen Finns det en skillnad mellan Gör bara en vanlig FFT på tidsdomändata, eller tillämpar en FFT-överlappnings - och tilläggsmetod, till exempel på de data som jag inte vet när jag ska använda den tidigare eller den senare. Re Moving Average Filter DSP. the transform Av en fyrkantig låda, flytta ave raseri i td eller idealisk lp i fd är en sinc-funktion. men en sinc funtion är noncausal och iir firfiltret kan få det ideala frekvenssvaret vid upp till N-frekvenser fönstret används för att avvika exakt precision vid dessa N-frekvenser För förbättrad precision vid frekvenserna däremellan är det också ett enkelt sätt att designa ett filter. Enkelt glidande medel används eftersom det är enkelt att designa och implementera .---------- Inlägget läggs till vid 19 08 - -------- Tidigare inlägg var 19 02.oh, och det enkla glidande medlet kan också göras med hjälp av konvolvering, men om du behöver göra komplexa multiplikationer, varför inte välj ett bättre filter, t. ex. en baserad på Verklig bandbredd eller systemkrav. Systemobjekt. Systemobjektet beräknar det rörliga genomsnittet av ingångssignalen längs varje kanal, oberoende över tid. Objektet använder antingen glidfönstermetoden eller exponentiell viktningsmetod för att beräkna glidande medelvärde. I glidfönstermetoden används ett fönster med specificerad längd Flyttas över data, prov enligt prov och medelvärdet beräknas över data i fönstret I exponentiell viktningsmetod multiplicerar objektet dataproverna med en uppsättning viktningsfaktorer Medelvärdet beräknas genom att summera den viktiga data För mer Detaljer om dessa metoder, se Algoritmer. Objektet accepterar flerkanaliga ingångar, det vill säga m-by-n-storlek, där m 1 och n 1 Objektet accepterar också ingångar med variabel storlek När objektet är låst kan du ändra Storleken på varje ingångskanal Dock kan antalet kanaler inte ändras. Detta objekt stöder C och C kodgenerering. För att beräkna det rörliga genomsnittet av ingången. Skapa ett objekt och sätt objektets egenskaper T. Call steg för att beräkna det rörliga genomsnittet. Notera Alternativt kan du istället för att använda stegmetoden för att utföra operationen definierad av Systemobjektet kunna ringa objektet med argument, som om det var en funktion. Till exempel, y-steg obj, x och y obj x utföra likvärdiga operationer. movAvg returnerar ett glidande medelobjekt, movAvg använder standardegenskaperna. movAvg ställer egenskapen WindowLength till Len. movAvg anger ytterligare egenskaper med namnet, värdepar. Ospecificerade egenskaper har standardvärden. Glidfönstermetoden, utsignalen för varje ingångsprov är medelvärdet av det aktuella provet och Len-1 föregående prover Len är längden på fönstret För att beräkna de första Len-1-utgångarna, då fönstret inte har tillräckligt med data , Algoritmen fyller fönstret med nollor. Som ett exempel, för att beräkna medelvärdet när det andra ingångsprovet kommer in fyller algoritmen fönstret med Len-2 nollor. Datavektorn, x är då de två dataproverna fo lutad av Len - 2 nollor. När du inte anger fönstrets längd väljer algoritmen en oändlig fönsterlängd. I detta läge är utmatningen det rörliga genomsnittet för det aktuella provet och alla tidigare prover i kanalen. Exponential viktning. I exponentiell viktningsmetod beräknas det rörliga genomsnittet rekursivt med hjälp av dessa formler. w Nw N 1 1 N N 1 1 N N N N N N N N N Flyttande medelvärde vid det aktuella provet N N Aktuellt dataingångsprov. x N 1 Rörande medelvärde vid föregående prov. Förskjutningsfaktor. w N Viktningsfaktor applicerad på det aktuella datasamplet. 1 1 w N x N 1 Effekt av tidigare data i medelvärdet. För det första provet, där N 1 väljer algoritmen w N 1 För nästa prov uppdateras viktningsfaktorn och används för att beräkna medelvärdet, enligt den rekursiva ekvationen När åldern för data ökar, sjunker vikten av viktningsfaktorn exponentiellt och når aldrig noll. Med andra ord har de senaste uppgifterna större inverkan på det nuvarande genomsnittet än de äldre data. Värdet av den glömma faktorn bestämmer Ändringshastighet av viktningsfaktorerna En glömande faktor på 0 9 ger större vikt än den äldre data än en glömande faktor på 0 1 En glömande faktor på 1 0 indikerar oändligt minne. Alla tidigare prover ges samma vikt. Välj ditt land. Moving Average. Method Medelvärdesmetod Glidningsfönster standard Exponentiell viktning. Glidande fönster Ett fönster med längd Fönsterlängd rör sig över ingångsdata längs varje kanal. För varje prov rör sig fönstret genom, beräknar blocket ett Verta över data i fönstret. Exponentiell viktning Blocken multiplicerar proverna med en uppsättning viktningsfaktorer Vikten av viktningsfaktorerna minskar exponentiellt när åldern för data ökar, når aldrig noll För att beräkna medelvärdet summerar algoritmen den vägda data. Specifiera fönsterlängd Flagga för att ange fönsterlängd vid standardavstängning. När du markerar den här kryssrutan är längden på glidfönstret lika med det värde du anger i Fönsterlängd När du avmarkerar den här kryssrutan, är längden på glidfönstret är oändligt I det här läget beräknar blocket medelvärdet av det aktuella provet och alla tidigare prover i kanalen. Vindulängd Längd på glidfönstret 4 standard positivt skalärt heltal. Vindulängd anger längden på glidfönstret Denna parameter visas när du Markera kryssrutan Ange kryssrutan Ange befintlig faktor Exponentiell viktningsfaktor 0 9 standard positiv real skalär i intervallet 0,1. Denna parameter gäller när du du ställer in metod för exponentiell viktning En glömande faktor på 0 9 ger större vikt än de äldre data än en glömande faktor på 0 1 En glömande faktor på 1 0 indikerar oändligt minne. Alla tidigare prover ges samma vikt. Denna parameter kan avstämas Kan ändra dess värde även under simuleringen. Simulera med typ av simulering för att köra Code generation standard Tolkad execution. Simulate modell med genererad C-kod Första gången du kör en simulering, genererar Simulink C-kod för blocket. C-koden återanvänds för efterföljande simuleringar, så länge som modellen inte förändras. Detta alternativ kräver ytterligare starttid men ger snabbare simuleringshastighet än tolkad execution. Simulate model using MATLAB interpreter Detta alternativ förkortar starttiden men har långsammare simuleringshastighet än kodgenerering. det glidande fönstermetoden, utsignalen för varje ingångsprov är medelvärdet av det aktuella provet och de Len-1 föregående proverna L en är längden på fönstret För att beräkna de första Len-1-utgångarna, när fönstret inte har tillräckligt med data, fyller algoritmen fönstret med nollor. Till exempel, för att beräkna medelvärdet när det andra ingångsprovet kommer in, algoritmen fyller fönstret med Len-2-nollor Datav vektorn, x är då de två dataproverna följt av Len-2-nollor. När du inte anger fönstrets längd väljer algoritmen en oändlig fönsterlängd. I detta läge är utmatningen Det glidande medelvärdet av det aktuella provet och alla tidigare prover i kanalen. Exponentiell viktningsmetod. Vid exponentiell viktningsmetod beräknas det glidande medlet rekursivt med hjälp av dessa formler. w N w N 1 1 x N 1 1 w N x N 1 1 w N x Nx N Flyttande medelvärde vid det aktuella provet. x N Aktuellt dataingångsexempel. x N 1 Rörligt medelvärde vid föregående prov. Förskjutningsfaktor. w N Viktningsfaktor applicerad på det aktuella dataprovet. 1 1 w N x N 1 Effekt av tidigare data i medelvärdet. För det första provet, där N 1 väljer algoritmen w N 1 För nästa prov uppdateras viktningsfaktorn och används för att beräkna medelvärdet, enligt den rekursiva ekvationen När åldern för data ökar, sjunker vikten av viktningsfaktorn exponentiellt och når aldrig noll. Med andra ord har de senaste uppgifterna större inverkan på det nuvarande genomsnittet än de äldre data. Värdet av den glömma faktorn bestämmer Ändringshastighet för viktningsfaktorerna En glömande faktor på 0 9 ger större vikt än de äldre dataen än en glömande faktor på 0 1 En glömande faktor på 1 0 indikerar oändligt minne. Alla tidigare prover ges samma vikt. Välj ditt land .