N - نقطة تتحرك من المتوسط فلتر

استجابة التردد لمرشاح المعدل الجاري استجابة التردد لنظام لتي هي دتفت للاستجابة النبضية، والاستجابة النبضية للمتوسط ​​المتحرك ل L هي أن المرشح المتوسط ​​المتحرك هو فير، وتقل استجابة التردد إلى المبلغ المحدد نحن يمكن استخدام هوية مفيدة جدا لكتابة استجابة التردد حيث أننا قد دعونا إ ناقص جوميغا. N 0 و M L ناقص 1. قد نكون مهتمين بحجم هذه الوظيفة من أجل تحديد الترددات التي يتم الحصول عليها من خلال المرشح غير الموهوب والتي تكون موهنة. وفيما يلي مؤامرة من حجم هذه الوظيفة ل L 4 (الأحمر)، 8 (الأخضر)، و 16 (الأزرق). ويتراوح المحور الأفقي من صفر إلى بي راديان لكل عينة. لاحظ أنه في جميع الحالات الثلاث، استجابة التردد لديه خاصية لوباس. عنصر ثابت (صفر تردد) في المدخلات يمر من خلال مرشح غير موهن. يتم التخلص من بعض الترددات الأعلى، مثل بي 2، تماما بواسطة المرشح. ومع ذلك، إذا كان القصد من ذلك هو تصميم مرشح لوباس، ثم نحن لم تفعل بشكل جيد للغاية. وتخفف بعض الترددات الأعلى بعامل قدره حوالي 110 (للمتوسط ​​المتحرك 16 نقطة) أو 13 (للمتوسط ​​المتحرك لأربع نقاط). يمكننا أن نفعل أفضل بكثير من ذلك. تم إنشاء المؤامرة المذكورة أعلاه بواسطة كود ماتلاب التالي: أوميغا 0: pi400: بي H4 (14) (1-إكس (-iomega4)) (1-إكس (-iomega)) H8 (18) (1-إكس (- (1-إكس (-iomega16)) (1-إكس (-iomega8)) 1-إكس (-iomega)) H16 (116) (1-إكس (-iomega8) (أوميغا، عبس (H4) H16)) محور (0، بي، 0، 1) كوبيرايت كوبي 2000- - ونيفرزيتي أوف كاليفورنيا، بيركلي موفينغ فيلتر فيلتر (ما فيلتر) لوادينغ. المرشح المتوسط ​​المتحرك عبارة عن فلتر بسيط (فير ريسولوتيون ريسبونز) منخفض تمرير منخفض (باس)، يستخدم عادة لتصفية صفيف من عينات البيانات. فإنه يأخذ M عينات من المدخلات في وقت واحد واتخاذ متوسط ​​تلك العينات M وتنتج نقطة الانتاج واحد. وهو بسيط جدا ليف (ممر منخفض مرشح) الهيكل الذي يأتي مفيد للعلماء والمهندسين لتصفية عنصر صاخبة غير المرغوب فيها من البيانات المقصود. كما يزيد طول مرشح (المعلمة M) نعومة الزيادات الانتاج، في حين أن التحولات الحادة في البيانات تتم بشكل متزايد حادة. وهذا يعني أن هذا الفلتر لديه استجابة نطاق زمني ممتاز ولكن استجابة تردد ضعيفة. مرشح ما أداء ثلاث وظائف هامة: 1) فإنه يأخذ نقاط الإدخال M، يحسب متوسط ​​تلك النقاط M وتنتج نقطة إخراج واحدة 2) نظرا لحسابات الحساب المعنية. المرشح يقدم كمية محددة من التأخير 3) عامل التصفية بمثابة مرشح تمرير منخفض (مع رد مجال التردد الضعيف واستجابة مجال الوقت جيدة). ماتلاب كود: بعد كود ماتلاب يحاكي استجابة المجال الزمني لمرشح متوسط ​​متحرك M-بوينت وأيضا يرسم استجابة التردد لأطوال المرشحات المختلفة. وقت استجابة النطاق: في المؤامرة الأولى، لدينا المدخلات التي تسير في مرشح المتوسط ​​المتحرك. المدخلات صاخبة وهدفنا هو تقليل الضوضاء. الرقم التالي هو استجابة الإخراج لمرشح متوسط ​​متحرك من 3 نقاط. ويمكن استنتاج من الشكل أن المرشح المتوسط ​​المتحرك من 3 نقاط لم يفعل الكثير في تصفية الضوضاء. نحن زيادة الصنابير مرشح إلى 51 نقطة ويمكننا أن نرى أن الضوضاء في الإخراج قد خفضت كثيرا، وهو مبين في الشكل التالي. نحن زيادة الصنابير إلى 101 و 501 ويمكننا أن نلاحظ أنه حتى على الرغم من أن الضوضاء هو ما يقرب من الصفر، وانتقالات التحولات بشكل كبير (مراقبة المنحدر على جانبي إشارة ومقارنتها مع الجدار المثالي الطوب الانتقال في مدخلاتنا). استجابة التردد: من استجابة التردد يمكن التأكيد أن لفة قبالة بطيئة جدا والتوهين وقف المحطة ليست جيدة. وبالنظر إلى التوهين في نطاق التوقف، من الواضح أن المرشح المتوسط ​​المتحرك لا يمكن فصل نطاق واحد من الترددات عن تردد آخر. كما نعلم أن الأداء الجيد في المجال الزمني يؤدي إلى ضعف الأداء في مجال التردد، والعكس بالعكس. وباختصار، فإن المتوسط ​​المتحرك هو مرشح تمهيد جيد بشكل استثنائي (الإجراء في المجال الزمني)، ولكن مرشح تمرير منخفض سيئ للغاية (الإجراء في نطاق التردد) الروابط الخارجية: الكتب الموصى بها: الشريط الجانبي الرئيسي 3 مرشحات متوسط ​​الترجيح المتوسط ​​المتماثل: لذا فإن افتراضاتي لكيفية تشغيل عامل التصفية المتوسط ​​المتحرك المتماثل N-بوينت هي كما يلي: هدفي النهائي هو إنشاء مرشح متوسط ​​متحرك متماثل مرجح يحتوي على عدد نمطي من النقاط فإنه يمكن أن متوسط. الجزء الذي يحصل لي حقا هو الترجيح نفسه، وبينما أنا متأكد من أن متداخلة ل حلقة من نوع من شأنه أن تفعل خدعة، لا أستطيع أن أرى كيف حتى أن تبدأ شيئا من هذا القبيل. أشكركم على أخذ الوقت لفحص سؤالي، أي ملاحظات سيكون موضع تقدير كبير. حدد عامل تصفية متوسط ​​البلد يمكنك استخدام وحدة تصفية المتوسط ​​المتحرك لحساب سلسلة من المعدلات من جانب واحد أو من جانبين عبر مجموعة بيانات باستخدام طول إطار تحدده. بعد تحديد عامل تصفية يلبي احتياجاتك، يمكنك تطبيقه على أعمدة محددة في مجموعة بيانات من خلال توصيله بوحدة تطبيق الفلتر. الوحدة تقوم بكل العمليات الحسابية وتحل محل القيم داخل الأعمدة العددية مع المتوسطات المتحركة المقابلة. يمكنك استخدام المتوسط ​​المتحرك الناتج للتآمر والتصور، كخط أساس سلس جديد للنمذجة، لحساب الفروق مقابل الحسابات لفترات مماثلة، وما إلى ذلك. هذا النوع من المتوسط ​​يساعدك على كشف وتوقع أنماط زمنية مفيدة في البيانات بأثر رجعي وفي الوقت الحقيقي. يبدأ أبسط نوع من المتوسط ​​المتحرك في بعض عينات السلسلة، ويستخدم متوسط ​​ذلك الموضع بالإضافة إلى المواضع n السابقة بدلا من القيمة الفعلية. (يمكنك تعريف n كما تريد.) ويعد الفترة n التي يتم حساب المتوسط ​​من خلالها، وانخفاض التباين سيكون لديك بين القيم. أيضا، كما تقوم بزيادة عدد القيم المستخدمة، تأثير أقل أي قيمة واحدة على المتوسط ​​الناتج. ويمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك من جانب واحد أو من جانبين. في المتوسط ​​أحادي الجانب، يتم استخدام القيم التي تسبق قيمة الفهرس فقط. في المتوسط ​​على الوجهين، يتم استخدام القيم السابقة والمستقبلية. بالنسبة للسيناريوهات التي تقرأ فيها البيانات المتدفقة، فإن المتوسطات التراكمية والمرجحة المتحركة مفيدة بشكل خاص. ويأخذ المتوسط ​​المتحرك التراكمي في الاعتبار النقاط السابقة للفترة الحالية. يمكنك وزن جميع نقاط البيانات بالتساوي عند حساب المتوسط، أو يمكنك التأكد من أن القيم الأقرب لنقطة البيانات الحالية يتم ترجيحها بقوة أكبر. في المتوسط ​​المتحرك المرجح. يجب أن تحسب جميع الأوزان إلى 1. في المتوسط ​​المتحرك الأسي. وتتكون المتوسطات من رأس وذيل. والتي يمكن أن تكون مرجحة. ذيل خفيف الوزن يعني أن الذيل يتبع الرأس بشكل وثيق جدا، وبالتالي فإن المتوسط ​​يتصرف كمتوسط ​​متحرك على فترة ترجيح قصيرة. عندما تكون أوزان الذيل أثقل، فإن المتوسط ​​يتصرف أكثر كمتوسط ​​متحرك بسيط أطول. أضف وحدة تصفية المتوسط ​​المتحرك إلى تجربتك. طول. اكتب قيمة عدد صحيح موجبة تحدد الحجم الكلي للنافذة التي يتم من خلالها تطبيق الفلتر. ويسمى هذا أيضا قناع الترشيح. بالنسبة إلى المتوسط ​​المتحرك، يحدد طول الفلتر عدد القيم التي تم حساب متوسطها في النافذة المنزلقة. وتسمى مرشحات أطول أيضا مرشحات ترتيب أعلى، وتوفير نافذة أكبر من الحساب وتقريب أقرب من خط الاتجاه. مرشحات النظام الأقصر أو الأدنى تستخدم نافذة أصغر من الحساب وتشبه بشكل وثيق البيانات الأصلية. للنوع. اختر نوع المتوسط ​​المتحرك لتطبيقه. يدعم أزور ماشين ليارنينغ ستوديو الأنواع التالية من حسابات المتوسط ​​المتحرك: يتم حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) كمتوسط ​​متداول غير مرجح. المتوسطات المتحركة الثلاثية (تما) هي في المتوسط ​​مرتين لخط الاتجاه أكثر سلاسة. وتستمد كلمة الثلاثي من شكل الأوزان التي يتم تطبيقها على البيانات، والتي تؤكد القيم المركزية. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يعطي وزنا أكبر للبيانات الأخيرة. ينخفض ​​الترجيح أضعافا مضاعفة. ويحسب المتوسط ​​المتحرك الأسي المعدل المتوسط ​​المتحرك الجاري، حيث يعتبر حساب المتوسط ​​المتحرك في أي نقطة واحدة المتوسط ​​المتحرك المحسوب سابقا في جميع النقاط السابقة. هذه الطريقة تعطي خط اتجاه أكثر سلاسة. وبالنظر إلى نقطة واحدة ومتوسط ​​متحرك حالي، فإن المتوسط ​​المتحرك التراكمي (سما) يحسب المتوسط ​​المتحرك عند النقطة الحالية. أضف مجموعة البيانات التي تحتوي على القيم التي تريد حساب متوسط ​​متحرك لها، ثم أضف وحدة تطبيق أبلي فيلتر. قم بتوصيل عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك إلى المدخل الأيمن من تطبيق عامل التصفية. وربط مجموعة البيانات إلى المدخلات اليمنى. في وحدة تطبيق تصفية، استخدم محدد العمود لتحديد الأعمدة التي يجب تطبيق عامل التصفية عليها. بشكل افتراضي، سيتم تطبيق الفلتر الذي تنشئه على جميع الأعمدة الرقمية، لذا تأكد من استبعاد أية أعمدة لا تحتوي على بيانات مناسبة. تشغيل التجربة. عند هذه النقطة، يتم استبدال القيمة الحالية (أو الفهرس) بقيمة المتوسط ​​المتحرك لكل مجموعة من القيم المحددة بواسطة معلمة طول الفلتر.