11 Punkt Gleit Durchschnitt Filter

Bewegen von Durchschnittswerten in R. Zur der besten meines Wissens hat R keine eingebaute Funktion, um gleitende Mittelwerte zu berechnen Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für bewegte Mittelwerte schreiben. Wir können dann die Funktion auf jedem verwenden Daten mav Daten oder mav Daten, 11 Wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten als die Standard-5-Plotten als erwartete Plot-Mav-Daten angeben wollen. Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die zu durchschnittlich, können wir auch die Seiten Argument der Filterfunktionen Seiten 2 verwendet beide Seiten, Seiten 1 verwendet nur vergangene Werte. Post Navigation Navigation Navigation Navigation. Moving Durchschnittliche Filter MA Filter. Loading Der gleitende Durchschnitt Filter ist ein einfacher Low Pass FIR Finite Impulse Response Filter häufig für die Glättung ein verwendet Array von abgetasteten Datensignalen Es dauert M Abtastwerte der Eingabe zu einem Zeitpunkt und nehmen Sie den Durchschnitt dieser M-Samples und produziert einen einzelnen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF Low Pass Filter-Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte Geräusche filtern kommt Komponente aus den beabsichtigten Daten. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf sind. Dies bedeutet, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort hat, aber eine schlechte Frequenzantwort aufweist Filter führt drei wichtige Funktionen durch.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2 Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3 Der Filter fungiert als Tiefpass Filter mit schlechter Frequenzbereich Antwort und eine gute Zeit Domain Antwort. Matlab Code. Following Matlab Code simuliert die Zeitbereich Antwort eines M-Punkt Moving Average-Filter und zeichnet auch die Frequenzantwort für verschiedene Filter Längen. Zeit Domain Response. Input zu MA Filter.3-Punkt MA Filterausgang. Input zu Moving Average Filter. Response von 3 Punkt Moving Average Filter.51-Punkt MA Filter Ausgang.101-Punkt MA Filter Ausgang. Response von 51-Punkt Moving Average Filter. Response von 101- Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter.501-Punkt MA-Filterausgang. Response von 501 Punkt Bewegen des durchschnittlichen Filters. Im ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden durchschnittlichen Filter geht Die Eingabe ist verrauscht und unser Ziel ist es, das Rauschen zu reduzieren Nächste Abbildung ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average-Filters Aus der Figur kann abgeleitet werden, dass der 3-Punkt Moving Average Filter nicht viel beim Ausfiltern des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und können wir Sehen Sie, dass das Rauschen in der Ausgabe hat eine Menge reduziert, die in der nächsten Abbildung dargestellt wird. Frequenz-Antwort von Moving Average Filter von verschiedenen Längen. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass auch - obwohl das Rauschen ist fast Null, die Übergänge sind abgestumpft drastisch beobachten die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen sie mit dem idealen Brick Wandübergang in unserem input. Frequency Response. From der Frequenzantwort kann man behaupten, dass der Roll-off ist sehr langsam Und die Stopp-Band-Dämpfung ist nicht gut Angesichts dieser Stop-Band-Dämpfung, klar, die gleitenden durchschnittlichen Filter kann nicht trennen ein Band von Frequenzen von anderen Wie wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich führt zu schlechter Leistung im Frequenzbereich und Laster Versa Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter die Aktion im Frequenzbereich. Externe Links. Recommended Books. Primary Sidebar. Moving Mittelwerte in R. To Das Beste aus meinem Wissen, R hat keine eingebaute Funktion, um gleitende Durchschnitte zu berechnen Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für das Bewegen von Mittelwerten schreiben. Wir können dann die Funktion auf beliebigen Daten mav Daten oder mav verwenden Daten, 11, wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen als die Standard-5-Plotten-Werke als erwartete Plot-Mav-Daten. Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die im Durchschnitt, können wir auch das Seiten-Argument der Filterfunktionen ändern Seiten 2 verwendet beide Seiten, Seiten 1 verwendet nur vergangene Werte. Post Navigation Navigation Navigation Navigation.