الانتقال من المتوسط الرقمية إشارة التجهيز

موفينغ أفيراج فيلتر ما مرشح. المرشح المرشح المتوسط ​​المتحرك عبارة عن مرشح بسيط للاستجابة النبضية للمرور المنخفض منخفض التداخل يستخدم عادة لتلطيف صفيف من إشارة البيانات المأخوذة من عينات يأخذ M عينات من الإدخال في وقت واحد ويأخذ متوسط ​​تلك العينات M و وتنتج نقطة الانتاج واحد وهو بسيط جدا ليف انخفاض مرشح مرشح الهيكل الذي يأتي مفيد للعلماء والمهندسين لتصفية عنصر صاخبة غير المرغوب فيها من البيانات المقصود. كما أن طول مرشح يزيد من المعلمة M نعومة الزيادات الانتاج، في حين أن حاد تصبح التحولات في البيانات غير واضحة على نحو متزايد وهذا يعني أن هذا المرشح لديه استجابة المجال الزمني الممتاز ولكن استجابة التردد الفقراء. فلتر ما أداء ثلاث وظائف هامة. 1 يأخذ نقاط الإدخال M، ويحسب متوسط ​​تلك النقاط M وتنتج نقطة الإخراج واحدة 2 نظرا لحسابات الحساب المعنية مرشح يقدم كمية محددة من التأخير 3 مرشح يعمل بمثابة مرشح تمرير منخفض مع ضعف التردد استجابة المجال إنسي والاستجابة مجال الوقت المناسب. ملف التعليمات البرمجية ماتلاب رمز ماتلاب التالي يحاكي استجابة المجال الزمني من M - نقطة نقل المتوسط ​​مرشح وأيضا المؤامرات استجابة التردد لمختلف أطوال مرشح. الوقت استجابة المجال. الإدخال إلى ما مرشح.3 نقطة ما مرشح الإخراج. إدخال إلى نقل متوسط ​​مرشح. استجابة من 3 نقطة نقل متوسط ​​مرشح. نقطة 51 ما مرشح الإخراج .01 نقطة الإخراج تصفية ما. استجابة 51 نقطة نقل المتوسط ​​مرشح. استجابة من 101 نقطة المتوسط ​​المتحرك مرشح.5.5 نقطة ما مرشح الإخراج. استجابة من 501 نقطة نقل المتوسط ​​مرشح. في المؤامرة الأولى، لدينا المدخلات التي تسير في مرشح المتوسط ​​المتحرك الإدخال صاخبة وهدفنا هو الحد من الضوضاء الرقم التالي هو استجابة الإخراج لمرشح متوسط ​​متحرك من 3 نقاط ويمكن استنتاجه من الشكل أن المرشح المتوسط ​​المتحرك من 3 نقاط لم يفعل الكثير في تصفية الضوضاء. نحن نزيد من الصنابير المرشحة إلى 51 نقطة ويمكننا أن نرى أن الضوضاء في الإخراج قد يقلل دا لوت، الذي هو مبين في الشكل التالي. استجابة التردد من المتوسط ​​المتحرك مرشحات من أطوال مختلفة. نحن زيادة الصنابير إلى 101 و 501 ويمكننا أن نلاحظ أنه حتى على الرغم من أن الضوضاء هو ما يقرب من الصفر، وانتقالات التحولات خارج مراقبة بشكل كبير المنحدر على جانبي الإشارة ومقارنتها مع التحول الجدار الطوب المثالي في مدخلاتنا. استجابة التردد. من استجابة التردد يمكن أن يؤكد أن لفة قبالة بطيئة جدا والتوهين وقف المحطة ليست جيدة نظرا وهذا التوهين في نطاق التوقف، من الواضح أن المرشح المتوسط ​​المتحرك لا يمكن فصل نطاق واحد من الترددات من آخر. ونحن نعلم أن الأداء الجيد في المجال الزمني يؤدي إلى ضعف الأداء في مجال التردد والعكس بالعكس، فإن المتوسط ​​المتحرك هو تصفية جيدة بشكل استثنائي تمهيد العمل في المجال الزمني، ولكن سيئة للغاية مرشح تمرير منخفض العمل في مجال التردد. الخارجية الروابط. الكتب المقترحة. البار الجانبي. هذا المثال شو وس كيفية استخدام المرشحات المتوسطة المتحركة وإعادة عزل لعزل تأثير المكونات الدورية من الوقت من اليوم على قراءات درجة الحرارة في الساعة، وكذلك إزالة الضوضاء خط غير المرغوب فيها من قياس الجهد حلقة مفتوحة يوضح المثال أيضا كيفية تسهيل مستويات إشارة على مدار الساعة مع الحفاظ على حواف باستخدام مرشح وسيط يوضح المثال أيضا كيفية استخدام فلتر هامبل لإزالة أوتيرلز كبيرة. التمهيد هو كيف نكتشف أنماط هامة في بياناتنا في حين ترك الأشياء التي هي غير مهمة أي الضوضاء نستخدم تصفية إلى أداء هذا التمهيد هدف التمهيد هو إحداث تغييرات بطيئة في القيمة بحيث أنه من الأسهل أن نرى الاتجاهات في البيانات لدينا. في بعض الأحيان عند فحص البيانات المدخلات قد ترغب في تسهيل البيانات من أجل أن نرى اتجاه في إشارة في منطقتنا على سبيل المثال لدينا مجموعة من قراءات درجة الحرارة في مئوية أخذت كل ساعة في مطار لوغان لشهر يناير بأكمله، 2011. لاحظ أننا يمكن أن نرى بصريا تأثير أن الوقت من اليوم على t قراءات إمبيراتيور إذا كنت مهتما فقط في التغير في درجة الحرارة اليومية على مدار الشهر، وتقلبات ساعة تسهم فقط الضوضاء، والتي يمكن أن تجعل من الصعب الاختلافات اليومية للتمييز لإزالة تأثير الوقت من اليوم، نود الآن لتسهيل البيانات لدينا باستخدام مرشح متوسط ​​متحرك. أقل معدل تصفية. في أبسط أشكاله، مرشح متوسط ​​متحرك لطول N يأخذ متوسط ​​كل N عينات متتالية من شكل الموجة. لتطبيق مرشح متوسط ​​متحرك لكل نقطة بيانات، نقوم ببناء معاملات مرشحنا بحيث تكون كل نقطة مرجحة على قدم المساواة ويسهم 1 24 إلى المتوسط ​​الكلي وهذا يعطينا متوسط ​​درجة الحرارة على مدى كل 24 ساعة. فيلتر تأخير. ملاحظة أن الإخراج تصفيتها تأخر حوالي اثني عشر ساعة ويرجع ذلك إلى حقيقة أن لدينا مرشح المتوسط ​​المتحرك لديه تأخير. أي مرشح متناظرة من طول N سيكون لها تأخير من N-1 2 عينات يمكننا حساب هذا التأخير يدويا. استخراج متوسط ​​الاختلافات. على العكس من ذلك، ونحن يمكن أيضا استخدام المرشح المتوسط ​​المتحرك للحصول على تقدير أفضل لكيفية تأثير الوقت من اليوم على درجة الحرارة العامة للقيام بذلك، أولا، طرح البيانات ممسحة من قياسات درجة الحرارة كل ساعة ثم، تقسيم البيانات اختلافا في أيام واتخاذ المتوسط ​​على مدى كل 31 يوما في الشهر. استخراج الذروة المغلف. في بعض الأحيان نود أيضا أن يكون لها تقدير متفاوت بسلاسة لكيفية ارتفاعات وانخفاض مستويات الحرارة لدينا إشارة تغيير يوميا للقيام بذلك يمكننا استخدام وظيفة المغلف لربط أعلى مستوياته القصوى والقصير المكتشفة على مجموعة فرعية من فترة 24 ساعة في هذا المثال، علينا أن نضمن أن هناك ما لا يقل عن 16 ساعة بين كل ارتفاع حاد ومتطرف للغاية يمكننا أيضا الحصول على شعور كيف تتجه الارتفاعات والانخفاضات من خلال اتخاذ المتوسط ​​بين النقيضين. مرشحات متوسط ​​الحركة الموزونة. أنواع أخرى من مرشحات المتوسط ​​المتحرك لا تزن كل عينة بالتساوي. المرشح المشترك الآخر يتبع التوسع ذو الحدين لهذا النوع من المرشح يقترب من منحنى عادي فو r قيم كبيرة n من المفيد تصفية الضوضاء عالية التردد بالنسبة إلى n الصغيرة للعثور على معاملات المرشح ذي الحدين، يجب أن يقترن بنفسه ثم يقرن المخرجات تكرارا مع عدد محدد من المرات في هذا المثال، استخدم خمسة تكرارات إجمالية. فلتر آخر يشبه إلى حد ما مرشح التوسعة الغوسي هو مرشح المتوسط ​​المتحرك الأسي هذا النوع من المرشح المتوسط ​​المتحرك المرجح يسهل إنشاؤه ولا يتطلب حجم نافذة كبير. يمكنك ضبط مرشح متوسط ​​متحرك أضعافا مضاعفة بواسطة معلمة ألفا بين الصفر و واحد قيمة أعلى من ألفا سوف يكون أقل تمهيد. زوم في على قراءات ليوم واحد. حدد بلدك. لدي مجموعة من التواريخ والقياس في كل من تلك التواريخ أود لحساب متوسط ​​متحرك أسي لكل من التواريخ لا أحد يعرف كيف نفعل هذا. أنا جديدة إلى الثعبان لا يبدو أن المتوسطات هي التي بنيت في مكتبة الثعبان القياسية، الذي يضرب لي غريبا قليلا ربما أنا م لا تبحث في المكان الصحيح. لذلك، وبالنظر إلى التعليمات البرمجية التالية، كيف يمكنني حساب المتوسط ​​المرجح المتحرك لنقاط الذكاء لتواريخ التقويم. هناك s ربما طريقة أفضل لتركيب البيانات، أي نصيحة سيكون موضع تقدير. أدرك 28 يناير 09 في 18 01.My الثعبان هو أي شخص صدئ قليلا يمكن أن تتردد في تحرير هذا الرمز لإجراء التصحيحات، وإذا كنت في عبث ما يصل بناء الجملة بطريقة ما، ولكن هنا يذهب. هذه الوظيفة تتحرك إلى الوراء، من نهاية القائمة إلى البداية، وحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي لكل قيمة من خلال العمل إلى الوراء حتى معامل الوزن لعنصر أقل من إبسيلون معين. في نهاية من الدالة، فإنه عكس القيم قبل إرجاع القائمة بحيث إعادة في الترتيب الصحيح للمتصل. ملاحظة جانبية إذا كنت تستخدم لغة أخرى من الثعبان، أنا د إنشاء مجموعة كاملة الحجم الكامل أولا ومن ثم ملئه إلى الوراء النظام، حتى أنني لن تضطر إلى عكس ذلك في النهاية ولكن لا أعتقد أنك يمكن أن تعلن مجموعة كبيرة فارغة في الثعبان وفي قوائم الثعبان، إلحاق هو أقل تكلفة بكثير من ما قبل الإنفاق، وهذا هو السبب في أنني بنيت القائمة في ترتيب عكسي يرجى تصحيح لي إذا أنا m خطأ. الحجة ألفا هو عامل الاضمحلال على كل التكرار على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم ألفا من 0 5، فإن قيمة المتوسط ​​المتحرك اليوم ستتكون من القيم المرجحة التالية. بطبيعة الحال، إذا كنت قد حصلت على مجموعة كبيرة من القيم، والقيم من عشرة أو خمسة عشر يوما فاز فاز تساهم كثيرا إلى المتوسط ​​المرجح اليوم يتيح لك وسيط إبسيلون تحديد نقطة القطع التي سوف تتوقف عن الاهتمام بالقيم القديمة نظرا لأن مساهمتها في قيمة اليوم ستكون غير مهمة. يمكنك استدعاء الدالة على هذا النحو. مساء يناير 28 09 في 18 46. لا أعرف بيثون، ولكن بالنسبة إلى المتوسط جزء، هل تعني مرشح أسي المنخفض تمرير أضعافا مضاعفة من form. where ألفا دت تاو، دت الجدول الزمني للمرشح، تاو الوقت ثابت للتصفية شكل متغير تيمستيب من هذا كما يلي، مجرد مقطع دت تاو أن لا يكون أكثر من 1 0.إذا كنت ترغب في تصفية شيء مثل التاريخ، تأكد من تحويل إلى كمية عائمة نقطة مثل ثانية منذ يناير 1 1970. ردا جان 28 28 في 18 10.I العثور على مقتطف رمز أعلاه من قبل إيرينو مفيدة جدا - ولكن كنت في حاجة الى شيء يمكن أن يسلس باستمرار تيار القيم - لذلك أنا ريفاكتوريد ذلك ل this. and استخدامه مثل هذا. حيث تنتج القيمة التالية أنا أحب أن تستهلك. في 12 فبراير 14 في 20 35.I م دائما حساب إماس مع Pandas. Here هو مثال كيفية القيام بذلك. أكثر المعلومات حول بانداس EWMA. enced أكتوبر 4 15 في 12 42. لا توجد إصدارات أحدث من بانداس وظائف جديدة وأفضل كريستيان سيوبيتو 11 مايو 16 في 14 10. لاحظ أنه على عكس في جدول البيانات الخاصة بهم، لا أحسب سما، وأنا لا ننتظر لتوليد إما بعد 10 عينات وهذا يعني القيم بلدي تختلف قليلا، ولكن إذا قمت بتخطيط ذلك، فإنه يتبع بالضبط بعد 10 عينات خلال العينات العشرة الأولى، حساب إما I ممتلئ بشكل مناسب.