Moving Average Filter Cutoff

Eu preciso projetar um filtro de média móvel que tem uma freqüência de corte de 7,8 Hz. Eu usei filtros de média móvel antes, mas até onde estou ciente, o único parâmetro que pode ser alimentado é o número de pontos a serem calculados. Como isso pode se relacionar a uma freqüência de corte O inverso de 7,8 Hz é de 130 ms e Im trabalhando com dados que são amostrados a 1000 Hz. Isso implica que eu deveria estar usando um tamanho de janela de filtro média móvel de 130 amostras, ou há algo mais que estou faltando aqui pediu Jul 18 13 at 9:52 O filtro de média móvel é o filtro usado no domínio do tempo para remover O ruído adicionado e também para o propósito de suavização, mas se você usar o mesmo filtro de média móvel no domínio da freqüência para a separação de freqüência, o desempenho será pior. O filtro de média móvel (por vezes conhecido coloquialmente como um filtro de caixa) tem uma resposta de impulso retangular: Ou, afirmado de forma diferente: Lembrando que uma resposta de freqüência de sistemas de tempo discreto é Igual à transformada de Fourier de tempo discreto da sua resposta de impulso, podemos calculá-la da seguinte forma: O que mais interessou para o seu caso é a resposta de magnitude do filtro, H (ômega). Usando algumas manipulações simples, podemos obter isso em uma forma mais fácil de compreender: Isso pode não parecer mais fácil de entender. No entanto, devido à identidade Eulers. Lembre-se que: Portanto, podemos escrever o acima como: Como eu disse antes, o que você está realmente preocupado com a magnitude da resposta de freqüência. Assim, podemos tomar a magnitude do acima para simplificá-lo ainda mais: Nota: Nós somos capazes de soltar os termos exponenciais, porque eles não afetam a magnitude do resultado e 1 para todos os valores de ômega. Como xy xy para quaisquer dois números finitos x e y, podemos concluir que a presença de termos exponenciais não afeta a resposta de magnitude global (em vez disso, eles afetam a resposta de fase de sistemas). A função resultante dentro dos parênteses de magnitude é uma forma de um kernel de Dirichlet. Às vezes é chamado de função periódica sinc, porque se assemelha a função sinc um pouco na aparência, mas é periódica em vez disso. De qualquer forma, uma vez que a definição de freqüência de corte é um pouco underspecified (-3 dB ponto -6 dB ponto primeiro sidelobe nulo), você pode usar a equação acima para resolver o que você precisa. Especificamente, você pode fazer o seguinte: Definir H (omega) para o valor correspondente à resposta do filtro que você deseja na freqüência de corte. Defina ômega igual à frequência de corte. Para mapear uma freqüência de tempo contínuo para o domínio de tempo discreto, lembre-se que omega 2pi frac, onde fs é sua taxa de amostragem. Encontre o valor de N que lhe dá o melhor acordo entre os lados esquerdo e direito da equação. Isso deve ser o comprimento de sua média móvel. Se N é o comprimento da média móvel, então uma frequência de corte aproximada F (válida para N gt 2) na frequência normalizada Ff / fs é: O inverso disso é: Esta fórmula é assintoticamente correta para N grande e tem cerca de 2 para N2 e menos de 0,5 para N4. P. S. Depois de dois anos, aqui finalmente qual foi a abordagem seguida. O resultado foi baseado na aproximação do espectro de amplitude da MA em torno de f0 como uma parábola (série de 2ª ordem) de acordo com MA (Omega) aproximadamente 1 (frac-fra) Omega2 que pode ser feita mais exata perto do cruzamento zero de MA (Omega) Frac por multiplicação de Omega por um coeficiente de obtenção de MA (Omega) aprox. 10.907523 (frac-fra) Omega2 A solução de MA (Omega) - frac 0 dá os resultados acima, onde 2pi F Omega. Tudo o que acima se refere à freqüência de corte -3dB, o sujeito deste post. Às vezes, porém, é interessante obter um perfil de atenuação em banda de parada que é comparável com o de um filtro de baixa passagem IIR de 1ª ordem (LPF de um pólo) com uma determinada freqüência de corte -3dB (tal LPF é também chamado integrador com vazamento, Tendo um pólo não exatamente em DC, mas perto dele). De facto, tanto a MA como a 1ª ordem IIR LPF têm uma inclinação de -20dB / década na banda de paragem (é necessário um N maior do que o utilizado na figura, N32, para ver isto), mas enquanto que MA tem nulos especulares em Fk / N e um evelope 1 / f, o filtro IIR tem apenas um perfil 1 / f. Se se deseja obter um filtro MA com capacidades semelhantes de filtragem de ruído como este filtro IIR, e corresponder às frequências de corte 3dB para ser o mesmo, ao comparar os dois espectros, ele perceberá que a ondulação da banda de parada do filtro MA acaba 3dB abaixo do filtro IIR. Para obter a mesma ondulação de banda de parada (isto é, a mesma atenuação de potência de ruído) como o filtro IIR as fórmulas podem ser modificadas da seguinte forma: Eu encontrei de volta o script Mathematica onde eu calculava o corte para vários filtros, incluindo o MA. O resultado foi baseado na aproximação do espectro MA em torno de f0 como uma parábola de acordo com MA (Omega) Sin (OmegaN / 2) / Sin (Omega / 2) Omega 2piF MA (F) aproximadamente N1 / 6F2 (N-N3) pi2. E derivando o cruzamento com 1 / sqrt a partir daí. Ndash Massimo Jan 17 at 2: 08Resposta de freqüência do filtro de média corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é o DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de L é uma média móvel. Resposta reduz à soma finita Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde temos deixado ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas. 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 radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa. Uma componente constante (frequência zero) na entrada passa através do filtro sem ser atenuada. Certas frequências mais elevadas, como pi / 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro lowpass, então não temos feito muito bem. Algumas das frequências mais altas são atenuadas apenas por um factor de cerca de 1/10 (para a média móvel de 16 pontos) ou 1/3 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O gráfico acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) lote (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) (0, pi, 0, 1) Copyright 2000 - Universidade da Califórnia, BerkeleySignal Processing / Digital Filters Os filtros digitais são por essência amostrados sistemas. Os sinais de entrada e saída são representados por amostras com igual distância de tempo. Os filtros de Resposta de Implusão Finita (FIR) são caracterizados por uma resposta de tempo que depende apenas de um dado número das últimas amostras do sinal de entrada. Em outros termos: uma vez que o sinal de entrada caiu para zero, a saída do filtro fará o mesmo depois de um determinado número de períodos de amostragem. A saída y (k) é dada por uma combinação linear das últimas amostras de entrada x (k i). Os coeficientes b (i) dão o peso para a combinação. Eles também correspondem aos coeficientes do numerador da função de transferência do filtro do domínio z. A figura a seguir mostra um filtro FIR de ordem N 1: Para filtros de fase linear, os valores dos coeficientes são simétricos em torno do meio e a linha de retardo pode ser dobrada em torno deste ponto médio para reduzir o número de multiplicações. A função de transferência de filtros FIR só exibe um numerador. Isso corresponde a um filtro zero total. Filtros FIR normalmente exigem pedidos de alta, na magnitude de várias centenas. Assim, a escolha deste tipo de filtros vai precisar de uma grande quantidade de hardware ou CPU. Apesar disso, uma razão para escolher uma implementação de filtro FIR é a capacidade de obter uma resposta em fase linear, o que pode ser uma exigência em alguns casos. No entanto, o fiter designer tem a possibilidade de escolher filtros IIR com uma boa linearidade de fase na passband, como os filtros Bessel. Ou para projetar um filtro allpass para corrigir a resposta de fase de um filtro padrão IIR. Filtros de média móvel (MA) Os modelos de modificação de média móvel (MA) são modelos de processo na forma: MA processos é uma representação alternativa de filtros FIR. Filtros médios Editar Um filtro que calcula a média das N últimas amostras de um sinal É a forma mais simples de um filtro FIR, com todos os coeficientes sendo iguais. A função de transferência de um filtro médio é dada por: A função de transferência de um filtro médio possui N zeros igualmente espaçados ao longo do eixo de freqüência. No entanto, o zero na DC é mascarado pelo pólo do filtro. Assim, há um lobo maior um DC que responde pela faixa de passagem do filtro. Filtros integrados-Comb (CIC) em cascata Editar Um filtro integrador-pente em cascata (CIC) é uma técnica especial para a implementação de filtros médios colocados em série. A colocação em série dos filtros médios aumenta o primeiro lobo em DC em comparação com todos os outros lóbulos. Um filtro CIC implementa a função de transferência de N filtros de média, cada um calculando a média de R M amostras. A sua função de transferência é assim dada por: Os filtros CIC são utilizados para dizimar o número de amostras de um sinal por um factor de R ou, em outros termos, para reamostrar um sinal a uma frequência mais baixa, eliminando amostras de R 1 de R. O factor M indica quanto do primeiro lóbulo é utilizado pelo sinal. O número de fases médias do filtro, N. Indica quão bem outras bandas de frequência são amortecidas, à custa de uma função de transferência menos plana em torno de DC. A estrutura do CIC permite implementar todo o sistema com apenas adicionadores e registradores, sem utilizar multiplicadores que sejam gananciosos em termos de hardware. Downsampling por um fator de R permite aumentar a resolução do sinal por log 2 (R) (R) bits. Filtros canónicos Os filtros canónicos implementam uma função de transferência de filtros com um número de elementos de atraso igual à ordem do filtro, um multiplicador por coeficiente de numerador, um coeficiente multiplicador por denominador e uma série de aditivos. Semelhantemente aos filtros ativos estruturas canônicas, este tipo de circuitos mostrou-se muito sensível aos valores dos elementos: uma pequena alteração nos coeficientes teve um grande efeito sobre a função de transferência. Aqui também, a concepção de filtros activos deslocou-se de filtros canónicos para outras estruturas, tais como cadeias de secções de segunda ordem ou filtros de salto alto. Cadeia de Secções de Segunda Ordem Editar Uma seção de segunda ordem. Muitas vezes referida como biquad. Implementa uma função de transferência de segunda ordem. A função de transferência de um filtro pode ser dividida em um produto de funções de transferência cada associado a um par de pólos e possivelmente um par de zeros. Se a ordem das funções de transferência for ímpar, então uma seção de primeira ordem deve ser adicionada à cadeia. Esta seção está associada ao pólo real e ao real zero se houver um. Direct-form 1 direct-form 2 direct-form 1 transposed direct-form 2 transposed A directa-forma 2 transposta da figura seguinte é especialmente interessante em termos de hardware necessário, bem como sinal e coeficiente de quantização. Digital Leapfrog Filters Editar Estrutura do Filtro Editar Digital leapfrog filtros baseiam-se na simulação de filtros ativos analógicos do leapfrog. O incentivo para esta escolha é herdar das propriedades de sensibilidade passband excelente do circuito ladder original. O seguinte filtro de salto baixo todo-pólo de 4ª ordem pode ser implementado como um circuito digital substituindo os integradores analógicos por acumuladores. A substituição dos integradores analógicos por acumuladores corresponde à simplificação da transformação Z para z 1 s T. Que são os dois primeiros termos da série de Taylor de z e x p (s T). Esta aproximação é boa o suficiente para filtros onde a freqüência de amostragem é muito maior do que a largura de banda do sinal. Função de Transferência Edit A representação de espaço de estado do filtro anterior pode ser escrita como: A partir deste conjunto de equações, pode-se escrever as matrizes A, B, C, D como: A partir desta representação, ferramentas de processamento de sinal como Octave ou Matlab permitem traçar A resposta de freqüência dos filtros ou para examinar seus zeros e pólos. No filtro de salto digital, os valores relativos dos coeficientes definem a forma da função de transferência (Butterworth, Chebyshev.), Enquanto que suas amplitudes estabelecem a freqüência de corte. Dividindo todos os coeficientes por um fator de dois desloca a freqüência de corte para baixo por uma oitava (também um fator de dois). Um caso especial é o Buterworth 3 ª ordem filtro que tem constantes de tempo com valores relativos de 1, 1/2 e 1. Devido a isso, este filtro pode ser implementado em hardware sem qualquer multiplicador, mas usando mudanças em seu lugar. Os modelos de auto-regressão (AR) são modelos de processo na forma: Onde u (n) é a saída do modelo, x (n) é a entrada do modelo e u (n - m) são anteriores Amostras do valor de saída do modelo. Estes filtros são chamados autoregressivos porque os valores de saída são calculados com base em regressões dos valores de saída anteriores. Os processos AR podem ser representados por um filtro de todos os pólos. Filtros ARMA Editar Os filtros de média móvel (ARMA) auto-regressivos são combinações de filtros AR e MA. A saída do filtro é dada como uma combinação linear tanto da entrada ponderada quanto das amostras de saída ponderadas: os processos ARMA podem ser considerados como um filtro IIR digital, com pólos e zeros. Os filtros AR são preferidos em muitos casos porque podem ser analisados ​​usando as equações de Yule-Walker. Os processos MA e ARMA, por outro lado, podem ser analisados ​​por equações não lineares complicadas que são difíceis de estudar e modelar. Se temos um processo AR com coeficientes de ponta-ponta a (um vetor de a (n), a (n - 1).) Uma entrada de x (n). E uma saída de y (n). Podemos usar as equações de yule-walker. Dizemos que x 2 é a variância do sinal de entrada. Tratamos o sinal de dados de entrada como um sinal aleatório, mesmo que seja um sinal determinístico, porque não sabemos qual será o valor até recebê-lo. Podemos expressar as equações de Yule-Walker como: Onde R é a matriz de correlação cruzada da saída do processo E r é a matriz de autocorrelação da saída do processo: Variance Edit Podemos mostrar que: Podemos expressar a variância do sinal de entrada como: Or , Expandindo e substituindo por r (0). Podemos relacionar a variância de saída do processo para a variância de entrada: filtro passa-baixa Essas são principalmente notas Ele não será completo em qualquer sentido. Ele existe para conter fragmentos de informações úteis. Pseudocódigo A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) é o nome para o que é provavelmente a mais fácil realização digital, tempo-domínio do (lowpass) de primeira ordem em dados discretos. Este filtro suaviza usando uma média local móvel, o que o torna um seguidor lento do sinal de entrada. Intuitivamente, ele responderá lentamente às mudanças rápidas (o conteúdo de alta freqüência) enquanto ainda segue a tendência geral do sinal (o conteúdo de baixa freqüência). É pesado por uma variável (ver x3b1) para poder variar a sua sensibilidade. Em aplicativos que amostra em um intervalo regular (por exemplo, som) você pode relacionar x3b1 ao conteúdo de freqüência. Nestes casos, muitas vezes você deseja calcular uma série de saída filtrada para uma série de entrada, fazendo um loop através de uma lista fazendo algo como: ou o equivalente: A última forma pode se sentir mais intuitiva / informativa: a mudança na saída filtrada é proporcional ao Quantidade de mudança e pesado pela resistência do filtro x3b1. Ambos podem ajudar a considerar como usar a saída filtrada recente dá a inércia do sistema: Um x3b1 menor (1-x3b1 maior no primeiro) (também faz para RC maior) significa que a saída irá ajustar mais lentamente, e deve mostrar menos ruído Freqüência de corte é menor (verifique)). Um maior x3b1 (menor 1-x3b1) (menor RC) significa que a saída irá ajustar mais rápido (têm menos inércia), mas ser mais sensível ao ruído (desde a freqüência de corte é maior) Onde você só quer o valor mais recente pode evitar armazenar uma grande matriz, fazendo o seguinte para cada nova amostra (muitas vezes um monte de vezes em uma linha, para se certificar de que ajustar o suficiente). Em casos de amostragem não-tão regular, x3b1 está mais relacionado à velocidade de adaptação do que ao conteúdo de freqüência. Sua ainda relevante, mas as notas sobre o conteúdo de freqüência aplicam-se menos estritamente. Você normalmente deseja implementar a matriz / memória como flutuadores - mesmo se você retornar ints - para evitar problemas causados ​​por erros de arredondamento. A maior parte do problema: quando alphadifference (ele mesmo uma multiplicação flutuante) é menor que 1, torna-se 0 em um elenco (truncatng) para um inteiro. Por exemplo, quando alfa é 0,01, então as diferenças de sinal menores que 100 farão um ajuste de 0 (via truncamento inteiro), então o filtro nunca se ajustaria ao valor ADC real. EWMA tem a palavra exponencial, porque cada nova saída filtrada usa efetivamente todos os valores antes dele, e efetivamente com pesos decrescentes exponencialmente. Veja os links da wikipedia para mais discussão. Um exemplo gráfico: Uma captura de tela do arduinoscópio - um gráfico em movimento, com as amostras mais recentes à esquerda. O sinal em bruto na parte superior é de poucos segundos de uma amostragem ADC de um pino flutuante, com um dedo tocando de vez em quando. Os outros são versões lowpassed dele, em pontos fortes crescentes. Algumas coisas a notar sobre isso: o lento ajuste exponencial para passo-como respostas (bem como um capacitor de carregamento - rápido intially, então mais lento e mais lento) a supressão de single grandes picos / desvios. Que certamente é possível filtrar muito duro (embora esse julgamento depende muito da velocidade de amostragem e da adaptação / conteúdo / frequências de sua finalidade necessidades). Na segunda imagem, a oscilação de gama completa sai pela metade não tanto por causa da filtragem, mas também em grande parte porque a maioria das amostras em bruto por aí estão saturadas em qualquer extremidade da gama de ADCs. Em x3b1, x3c4 ea freqüência de corte Este artigo / seção é um stub x2014 provavelmente uma pilha de notas semi-classificadas, não é bem verificado, então pode ter bits incorretos. (Sinta-se livre para ignorar, corrigir ou me dizer) x3b1 é o fator de suavização, teoricamente entre 0,0 e 1,0, na prática geralmente lt0,2 e, muitas vezes, lt0,1 ou menor, porque acima você está apenas fazendo qualquer filtragem. Em DSP é frequentemente baseado em: x394 t. Regularmente escrito dt. O intervalo de tempo entre as amostras (recíproco da taxa de amostragem) uma escolha de constante de tempo x3c4 (tau), também conhecido como RC (este último parece ser uma referência a um circuito resistor-mais-capacitor que também faz passagem baixa. O capacitor carrega para Se você escolher um RC perto de dt você obterá alphas acima de 0,5, e também uma freqüência de corte que está perto da freqüência nyquist (acontece em 0.666 (verificar)), que filtra tão pouco que torna o filtro de forma justa Sem sentido. Na prática youll muitas vezes escolher um RC que é pelo menos alguns múltiplos de dt, o que significa que x3b1 é da ordem de 0,1 ou menos. Quando a amostragem acontece estritamente regular, como é para o som e muitas outras aplicações DSP, Por exemplo, quando RC0.002sec, o cutoff está em At 200Hz, 2000Hz, e 20000Hz amostragem, que faz para alfas de 0,7, 0,2 e 0,024, respectivamente. (Com a mesma velocidade de amostragem: menor alfa é, mais lenta a adaptação a novos valores e menor a frequência de corte efetiva) (verifique) Para uma passagem baixa de primeira ordem: em freqüências mais baixas, a resposta é quase completamente plana Freqüência a resposta é -3dB (começou a diminuir em uma flexão suave / joelho) em freqüências mais altas ele cai em 6db / oitava (20dB / década) As variações de ordem mais alta caem mais rápido e têm um joelho mais duro. Observe que haverá também um deslocamento de fase, que fica atrás da entrada. Depende da frequência que começa mais cedo do que o falloff da amplitude, e será -45 graus na freqüência do joelho (verifique). Arduino exemplo Este artigo / seção é um esboço x2014 provavelmente uma pilha de meia-classificados notas, não é bem-verificado assim pode ter bits incorretos. (Sinta-se livre para ignorar, corrigir ou me dizer) Esta é uma versão de uma única peça de memória, para quando você está interessado apenas no (mais recente) valor de saída. Semi-sortedMoving Filtro Média kate escreveu: gt Oi, gt gt Estou procurando algum código para um filtro passa-baixa que posso aplicar a gt um sinal antes de realizar a análise espectral. Gt gt Eu apoligise para minha ignorância, mas esta é maneira fora de meu campo assim Im gt que não faz realmente nenhum sentido dele. No domínio analógico, as pessoas usam a filtragem de baixa passagem por pelo menos algumas razões que vêm à mente (i) fazer o sinal parecer melhor (pt) Ii) evitar o aliasing durante a conversão Analog-to-Digital, o que resulta em sinais de ruído de alta freqüência sendo alias para baixas freqüências, o que pode corromper os sinais de menor frequência de interesse e aumentar o piso de ruído. Não parece que nenhuma destas considerações se aplique à sua situação (i) você não está olhando o sinal diretamente (você está indo fazer a análise espectral) (ii) seu sinal já está digitalizado. Especificamente, quando você faz análise espectral, o material de alta freqüência vai aparecer no final de alta freqüência e você pode optar por ignorá-lo. Para qualquer técnica linear (isto inclui FFT e a função Matlab filter ()), o conteúdo de alta freqüência não interferirá com a análise espectral do conteúdo de baixa freqüência. A menos que você queira dizimar seus dados antes de filtrar. Existe uma razão específica que você quer se livrar do conteúdo de alta freqüência antes de análise espectral kate escreveu: gt Oi, gt gt Estou procurando algum código para um filtro passa-baixo que eu posso aplicar a gt um sinal antes de transportar Análise espectral. Gt gt Eu apoligise para minha ignorância, mas esta é maneira fora de meu campo assim Im gt que não faz realmente nenhum sentido dele. No domínio analógico, as pessoas usam a filtragem de baixa passagem por pelo menos algumas razões que vêm à mente (i) fazer o sinal parecer melhor (pt) Ii) evitar o aliasing durante a conversão Analog-to-Digital, o que resulta em sinais de ruído de alta freqüência sendo alias para baixas freqüências, o que pode corromper os sinais de menor frequência de interesse e aumentar o piso de ruído. Não parece que nenhuma destas considerações se aplique à sua situação (i) você não está olhando o sinal diretamente (você está indo fazer a análise espectral) (ii) seu sinal já está digitalizado. Especificamente, quando você faz análise espectral, o material de alta freqüência vai aparecer no final de alta freqüência e você pode optar por ignorá-lo. Para qualquer técnica linear (isto inclui FFT e a função Matlab filter ()), o conteúdo de alta freqüência não interferirá com a análise espectral do conteúdo de baixa freqüência. A menos que você queira dizimar seus dados antes de filtrar. Existe uma razão especial que você quer se livrar do conteúdo de alta freqüência antes da análise espectral Para ser honesto, eu não sei por que estou tentando se livrar das altas freqüências. Im basicamente seguindo as instruções em um ISO. Como você pode ter adivinhado, programação de computador e processamento de sinal não é realmente a minha área, então a linguagem utilizada é estranho para mim O que estou fazendo é a seguinte - Im um engenheiro civil e estou tentando analisar um perfil de superfície da estrada. O perfil é basicamente o equivilent de um sinal que varia com a distância (mas desde que a velocidade é constante, isto é o mesmo que variando com o tempo). A formulação exata do ISO é filtros de pré-processamento deve ser usado, por exemplo, butterworth. No entanto, eu pensei que a média móvel poderia ser um lugar mais fácil para começar Eu presumo que a razão Im tentando erradicar as altas freqüências é porque eles seriam insignificantes em termos de danos na superfície da estrada. Eu aprecio muito o seu tempo, Katherine Rajeev escreveu: gt gt gt kate escreveu: gtgt Oi, gtgt gtgt Estou procurando algum código para um filtro passa-baixo que eu posso gt aplicar gtgt um sinal antes de realizar a análise espectral. Eu apoligise para minha ignorância, mas esta é maneira fora de meu campo assim gt Im gtgt que não faz realmente nenhum sentido dele. Gtgt gt gt gtgt gtgt gtgt No domínio analógico, as pessoas usam filtragem passa-baixa para pelo menos um gt par de razões que vêm à mente (i) fazer o sinal (Ii) evitar alias durante a conversão Analog-to-Digital, que gt resulta em sinais de ruído de alta freqüência aliased para baixas freqüências gt, que pode corromper os sinais de freqüência mais baixa de gt interesse gt e aumentar o piso de ruído. Gt gt Não parece que qualquer destas considerações se aplicam a gt sua situação gt (i) você não está olhando para o sinal diretamente (youre gt vai gt para fazer análise espectral) (ii) o seu sinal já está digitalizado. Gt gt Especificamente, quando você faz análise espectral, a alta freqüência gt stuff gt aparecerá no final de alta freqüência e você pode optar por ignorar gt-lo. Gt Para qualquer técnica linear (isto inclui FFT e a função gt do filtro Matlab), o conteúdo de alta freqüência não interferirá com a análise espectral gt do conteúdo de baixa freqüência. A menos que você deseja gt decimate seus dados antes de filtrar. Gt gt Há uma razão especial que você quer se livrar do gt alta freqüência gt conteúdo antes de análise espectral gt gt HTH gt - rajeev - gt gt Katherine escreveu: gt Para ser honesto, eu não sei por que estou tentando se livrar do Altas freqüências gt. Im basicamente seguindo as instruções em um ISO. Gt Como você pode ter adivinhado, programação de computadores e processamento de sinal gt não é realmente a minha área assim que a linguagem utilizada é estranho para mim gt gt O que estou fazendo é a seguinte - Im um engenheiro civil e estou tentando gt analisar um perfil de superfície da estrada. O perfil é basicamente o gt equivilent de um sinal que varia com a distância (mas desde que a velocidade gt é constante, isto é o mesmo que variando com o tempo). O exato gt redacção do ISO é pré-processamento de filtros devem ser utilizados para Algumas perguntas vêm à mente. uma. O que o ISO lhe pede que faça após os filtros de pré-processamento b. Como é realizada a análise espectral c. O ISO especifica a freqüência de corte para o filtro. Ie livrar-se de freqüências acima de X gt example butterworth. No entanto, eu pensei que a média móvel gt poderia ser um lugar mais fácil para começar eu tendem a concordar, a média móvel seria mais fácil. Ele também tem uma propriedade que todos os componentes de freqüência são atrasados ​​exatamente pela mesma quantidade, o que significa que a forma de onda é preservada através do filtro (claro que alguns compnents de freqüência serão atenuados, mas eles não serão deslocados por, digamos, 90 graus , Em relação a outras frequências). O filtro de Butterworth (e em vários graus todos os filtros analógicos) não tem essa propriedade, que é conhecida como linear-fase ou fase-linear. Butterworth refere-se a uma classe de filtros analógicos com uma fase particular e resposta de freqüência, que passa a ser fácil de implementar com componentes eletrônicos como resistências, capacitores e indutores. (Minha suposição razoável é que) as pessoas desenvolveram equivalentes digitais para estes e outros filtros analógicos porque estavam familiarizados com suas propriedades. No entanto, um monte de gente hoje perguntar, se você está indo para operar em um sinal digitalizado, por que se preocupar com um análogo-look-alike filtro. Gt Presumo que a razão pela qual estou tentando erradicar as altas freqüências é gt porque seria insignificante em termos de danos na superfície da estrada. Gt gt Eu aprecio muito o seu tempo, gt Katherine Mais uma vez, estou muito grato a você por tomar o tempo que eu tentei responder a sua qs abaixo: gt Algumas perguntas vêm à mente. Gt gt a. O que o ISO lhe pede que faça após os filtros de pré-processamento Após os filtros de pré-processamento pede que eu realize uma FFT que eu acho que é também uma resposta para a sua próxima pergunta. O grande problema de compreensão que estou tendo é que eu gerei o perfil da estrada, especificando que eu queria que as freqüências fossem um mínimo de 0,01ciclos / metro e um máximo de 4ciclos / metro. Por que então eu preciso para filtrar as altas freqüências gt gt b. Como é realizada a análise espectral gt gt c. O ISO especifica a freqüência de corte para o filtro. Ou seja, gt get gt livre de freqüências acima de X Não especifica qualquer freqüência de corte. Gtgt exemplo butterworth. No entanto, eu pensei que a média móvel gtgt poderia ser um lugar mais fácil para começar gt gt Eu tendem a concordar, a média móvel seria mais fácil. Ele também tem uma propriedade gt de que todos os componentes de freqüência são retardados exatamente pela mesma quantidade gt, gt o que significa que a forma de onda é preservada através do filtro gt gt (claro que alguns compnents de freqüência serão atenuados, mas eles gt wt gt Ser deslocada por, digamos, 90 graus, em relação a outras freqüências). Gt O filtro gt Butterworth (e em vários graus todos os filtros analógicos) gt não gt tem essa propriedade, que é conhecida como linear-fase ou fase-linear. Gt gt Butterworth refere-se a uma classe de filtros analógicos com uma particular gt fase gt e resposta de freqüência, que passa a ser fácil de implementar com gt eletrônicos gt componentes como resistências, capacitores e indutores. (Meu gt razoável gt acho gt é que) as pessoas desenvolveram equivalentes digitais para estes e outros gt gt filtros analógicos porque eles estavam familiarizados com suas propriedades. No entanto, se você estiver indo para operar em um sinal gt digitalizado, gt por que se preocupar com um análogo-look-alike filtro. Gt gtgt Eu presumo que a razão Im tentando erradicar as altas freqüências é gtgt porque seriam insignificantes em termos de danos na superfície da estrada. Gtgt gtgt Eu aprecio muito o seu tempo, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Obrigado. Katherine Parece que você pode estar filtrando os dados já da maneira como você está especificando a faixa de freqüência. Qual é sua taxa de amostragem É espacial ou temporal Se você está especificando 4 ciclos / metro para o sistema é muito improvável que seria apenas a amostragem para obter essa taxa (Fs1 / 8 metros), sem algum tipo de filtro de média móvel construído dentro. Qual é o requisito ISO (padrão ISO, de onde) Um efeito da filtragem é deslocar a energia para as freqüências mais baixas, em vez de apenas cortá-lo como você faria no domínio da freqüência. Se o objetivo final é calcular um IRI ou algum tipo de métrica de rugosidade de outra estrada que isso pode ser crítico. Gt gt Após o pré-processamento de filtros que pede que eu realizar uma FFT que gt eu acho que também é uma resposta para a sua próxima pergunta. O grande problema de compreensão gt que estou tendo é que eu gerei o perfil da estrada gt, especificando que eu queria que as freqüências fossem um gt mínimo de 0,01ciclos / metro e um máximo de 4cycles / metro. Por que então gt deve eu preciso para filtrar as altas freqüências gt Charlie, eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e Im não sei o que você quer dizer com a taxa de amostragem. Vou te dizer o que estou fazendo. Primeiro eu estou gerando um perfil de estrada aleatória que tem freqüências espaciais variando de 0,01 - 4 ciclos / m. A ISO 8608: 1995 tem classificações de estrada e, dependendo disso, dá um valor PSD para cada uma das freqüências entre 0,01 e 4 thats você deseja. Estes valores são então colocados numa equação para a geração de estradas que cria uma estrada com qualquer número de pontos (no meu caso, 8000, ou 400 metros, isto é, cada 0,05 metros). Eu então grafo todos os valores ISO para o PSD contra as freqüências espaciais que eu tinha acima. Eu estou tentando então trabalhar para trás para ver se eu posso gerar esse mesmo gráfico usando o mesmo perfil da estrada, e encontrando o FFT dele e então o PSD. Eu não sei o que você quer dizer com frequência de amostragem Tem medo, talvez seja lá em cima no que eu descrevi Muito obrigado pelo seu tempo, estou completamente como um peixe fora da água sobre este Charlie escreveu: gt gt gt Katherine, Gt gt Parece que você pode estar filtrando os dados já a maneira que você está gt especificando gt a faixa de freqüência. Qual é sua taxa de amostragem É espacial ou gt temporal gt Se você está especificando 4 ciclos / metro para o sistema é muito improvável gt que gt seria apenas a amostragem para obter essa taxa (Fs1 / 8 metros) sem algum gt tipo de gt Filtro de média móvel construído em gt gt O que é o requisito ISO (norma ISO, de onde) gt gt Um efeito da filtragem é deslocar a energia para as freqüências gt inferior em vez de apenas cortá-lo como você faria em gt o Gt. Se o objetivo final é calcular um IRI ou algum tipo gt de outra métrica de rugosidade do caminho do que isso pode ser crítico. Gt gt gt gtgt gtgt Após o pré-processamento de filtros que pede que eu realizar uma FFT gt que gtgt acho que também é uma resposta para a sua próxima pergunta. O grande problema de compreensão que eu tenho é que eu gerei o perfil gtgt, especificando que eu queria que as freqüências fossem um mínimo gtgt de 0,01ciclos / metro e um máximo de 4cycles / metro. Por que então gtgt devo precisar filtrar as altas freqüências gtgt gt gt gt Obrigado pela informação sobre ISO 8608: 1995 parece uma boa referência para alguns dos meus trabalhos sobre o processamento de perfil de estrada. De volta ao seu projeto. Como eu o entendo você está fazendo: 1. Criar o perfil da estrada no domínio da freqüência espacial com índice em 0.01-4 ciclos / m 2. Gerar o perfil espacial de 1 usando algumas equações (400 medidores de comprimento, dx0.05 m, freqüência de amostragem Spatial1 / Dx20 ciclos / m) 3. Grafique seu PSD de estrada de 1 contra os valores de ISO de ISO 8608 4. Calcule o fft e o PSD de 2 e compare-o a 3 para ver se você pode re-produzi-lo. Se isso é correto e eu entendo o padrão ISO. Eu não acredito que você precisa fazer qualquer filtragem em tudo. Seu perfil de 2 deve ser capaz de gerar dados de freqüência de 0,0025-10 ciclos / m, mas você não deve ver qualquer conteúdo acima de 4 ciclos / m. Espero que isso ajude em vez de confunde. Você pode querer olhar para o pequeno livro de perfis em www. umtri. umich. edu/erd/roughness/index para mais informações. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt escreveu em mensagem de notícias: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e Im gt não sei o que você quer dizer com a taxa de amostragem. Vou te dizer o que estou fazendo. Gt gt gt Primeiro eu estou gerando um perfil de estrada aleatória que tem freqüências espaciais gt variando de 0,01 - 4 ciclos / m. A ISO 8608: 1995 tem gt classificações de estrada e, dependendo disso, dá um valor PSD gt para cada uma das freqüências entre 0,01 e 4 thats você deseja. Estes valores de gt são então colocados numa equação para geração de estrada que gt cria uma estrada com qualquer número de pontos (no meu caso 8000 ou gt 400meters, isto é, cada 0,05 metro). Gt I, então, grafo todos os valores ISO para o PSD contra as freqüências espaciais gt que eu tinha acima. Gt Estou tentando então trabalhar para trás para ver se eu posso gerar esse mesmo gráfico do gt usando o mesmo perfil da estrada, e encontrando o FFT dele e gt então o PSD. Gt eu não sei o que você quer dizer com freqüência de amostragem Im medo, talvez gt está lá em cima no que eu tenho descrito gt gt Muito obrigado pelo seu tempo, estou completamente como um peixe de água gt sobre este gt gt Katherine Gt Obrigado por isso - realmente é útil apenas para ver a terminologia correta sendo usado para as figuras Charlie escreveu: gt gt gt Katherine, gt gt Obrigado pela informação sobre ISO 8608: 1995 parece boa referência gt para alguns gt do meu trabalho No processamento do perfil da estrada. De volta ao seu projeto. Como gt gt entendê-lo você está fazendo: gt gt 1. Criar perfil de estrada em domínio de freqüência espacial com conteúdo em gt 0.01-4 gt ciclos / m gt 2. Gerar perfil espacial de 1 usando algumas equações (400 gt metros de comprimento, gt Dx0,05 m, Frequência de amostragem espacial1 / dx20 ciclos / m) gt 3. Grafique o PSD de estrada de 1 contra os valores ISO de ISO gt 8608 gt 4. Calcule o fft e o PSD a partir de 2 e compare-os com 3 para gt see Se gt você é capaz de re-produzir. Gt gt Se isso é correto e eu entendo o padrão ISO. Eu não acredito que você precisa fazer alguma filtragem. Seu perfil de 2 deve ser gt capaz de gt gerar dados de freqüência de 0,0025-10 ciclos / m, mas você não deve gt ver qualquer conteúdo gt acima de 4 ciclos / m. Espero que isso ajude em vez de confunde. Você pode querer olhar para o gt Little gt livro de perfis em ltwww. umtri. umich. edu/erd/roughness/index gt gt gt ou mais informações. Gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt escreveu na mensagem gt news: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gtgt Charlie, gtgt Eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e gt gtg gtgt não tenho certeza o que você quer dizer com a taxa de amostragem. Vou te dizer o que estou fazendo. Gtgt gtgt gtgt Primeiro eu estou gerando um perfil de estrada aleatória que tem freqüências espaciais gtgt variando de 0,01 - 4 ciclos / m. A ISO 8608: 1995 tem gtgt classificações de estrada e, dependendo disto, ele dá um PSD gt gtgt valor para cada uma das freqüências entre 0,01 e 4 thats você deseja. Gt Estes valores gtgt são então colocados numa equação para a geração de estrada que gtgt cria uma estrada com qualquer número de pontos (no meu caso 8000 ou gtgt 400meters, isto é, cada 0,05 metro). Gtgt Eu então grafo todos os valores ISO para o PSD contra o gt gtgt espacial freqüências que eu tinha acima. Gtgt Eu estou tentando então trabalhar para trás para ver se eu posso gerar esse mesmo gtgt gt usando o mesmo perfil de estrada, e encontrando o FFT dele gt e gtgt então o PSD. Gtgt eu não sei o que você quer dizer com freqüência de amostragem Im medo, talvez gt que gtgt está lá em cima no que eu tenho descrito gtgt gtgt Muito obrigado pelo seu tempo, estou completamente como um peixe gt de gtgt água sobre este gtgt Gtgt Katherine gtgt gt gt gt O que é uma lista de observação Você pode pensar em sua lista de observação como segmentos que você marcou. Você pode adicionar tags, autores, threads e até mesmo resultados de pesquisa à sua lista de observação. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos que você está interessado polegadas Para ver a sua lista de observação, clique no link quotMas newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de observação, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como adicionar um item à minha lista de observação Pesquisa Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, pesquise o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no botão quotAdicionar esta pesquisa ao meu link de listagem de visualizações na página de resultados de pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação procurando a tag com a diretiva quottag: tagnamequot onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Autor Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá para a página de perfil dos autores e clique no botão quotAdicionar este autor ao meu link de lista de observação no topo da página. Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação, indo a um tópico que o autor postou e clicando no quotAdicionar este autor ao meu link listquot do relógio. Você será notificado sempre que o autor fizer um post. Tópico Para adicionar um tópico à sua lista de observação, vá para a página de discussão e clique no link Adicionar este tópico ao meu link de lista de atalhos na parte superior da página. Sobre Newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Grupos de notícias são usados ​​para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são encadeadas ou agrupadas de uma forma que lhe permite ler uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isto torna mais fácil seguir o fio da conversa e ver whatrsquos já foi dito antes de postar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma entidade única ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de newsgroups, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no newsgroup comp. soft-sys. matlab. Como faço para ler ou publicar nos newsgroups Você pode usar o leitor de notícias integrado no site da MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens enviadas através do Central Newsreader do MATLAB são vistas por todos os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os grupos de notícias. Há várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma Conta A sua conta do MATLAB Central está ligada à sua Conta MathWorks para facilitar o acesso. Use o endereço de e-mail da sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a confusão na sua caixa postal principal e reduzindo o spam. Controle de Spam A maioria de spam do newsgroup é filtrada para fora pelo newsreader central de MATLAB. Marcação As mensagens podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos particulares de interesse ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas. Você pode optar por permitir que outras pessoas visualizem suas tags e você pode exibir ou pesquisar outras tags, bem como as da comunidade em geral. Tagging fornece uma maneira de ver tanto as grandes tendências e as menores, mais obscuras idéias e aplicações. Listas de vigilância A configuração de listas de observação permite que você seja notificado das atualizações efetuadas nas postagens selecionadas por autor, segmento ou qualquer variável de pesquisa. As notificações da sua lista de observações podem ser enviadas por email (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu leitor de notícias ou enviadas via feed RSS. Outras maneiras de acessar os grupos de notícias Use um leitor de notícias através de sua escola, empregador ou provedor de serviços de internet Pagar pelo acesso de grupos de notícias de um provedor comercial Usar Grupos do Google Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de notícias comp. soft sys. matlab Execute seu próprio servidor. Para obter instruções típicas, consulte: www. slyck / ngpage2 Selecione seu país