Moving Media Filtro Software

La media mobile come un filtro La media mobile è spesso usato per lisciare i dati in presenza di rumore. La media mobile non è sempre riconosciuta come filtro Finite Impulse Response (FIR) che è, mentre è in realtà uno dei filtri più comuni nel trattamento del segnale. Trattandolo come un filtro consente il confronto con, per esempio,-sinc finestrate filtri (vedi gli articoli sul passa-basso.. Banda passa-passa-alto e e-banda rifiutano filtri per gli esempi di quelli). La differenza principale con questi filtri è che la media mobile è adatto per segnali per cui le informazioni utili è contenuto nel dominio del tempo. dei quali lisciatura misurazioni facendo la media è un ottimo esempio. filtri finestrato-sinc, d'altro canto, sono forti esecutori nel dominio della frequenza. con equalizzazione in elaborazione audio come esempio tipico. C'è un confronto più dettagliato di entrambi i tipi di filtri nel dominio del tempo vs prestazioni dominio della frequenza dei filtri. Se si dispone di dati per i quali sia il tempo e dominio della frequenza sono importanti, allora si potrebbe desiderare di avere uno sguardo al Variazioni sul media mobile. che presenta un certo numero di versioni ponderata della media mobile che sono meglio a questo. La media mobile di lunghezza (N) può essere definito come scritto come è tipicamente implementato, con il campione di uscita corrente come media dei campioni precedenti (N). Visto come un filtro, la media mobile esegue una convoluzione della sequenza di input (xn) con un impulso rettangolare di lunghezza (N) e l'altezza (1N) (per rendere l'area del polso, e, di conseguenza, il guadagno del filtro , uno ). In pratica, è meglio prendere (N) dispari. Sebbene una media mobile può anche essere calcolata utilizzando un numero di campioni, utilizzando un valore dispari per (N) ha il vantaggio che il ritardo del filtro sarà un numero intero di campioni, poiché il ritardo di un filtro con (N) campioni è esattamente ((N-1) 2). La media mobile può quindi essere allineato esattamente ai dati originali spostandolo da un numero intero di campioni. Time Domain Poiché la media mobile è una convoluzione con un impulso rettangolare, la sua risposta in frequenza è una funzione sinc. Questo rende qualcosa come il duale del filtro finestrato-sinc, dal momento che è una convoluzione con un impulso sinc che si traduce in una risposta in frequenza rettangolare. È questa risposta in frequenza sinc che rende la media mobile un esecutore povero nel dominio della frequenza. Tuttavia, esso funziona molto bene nel dominio del tempo. Pertanto, è ideale per lisciare i dati per rimuovere il rumore, mentre allo stesso tempo mantenendo una risposta a gradino veloce (Figura 1). Per il tipico rumore additivo gaussiano bianco (AWGN) che è spesso assunto, media campioni (N) ha l'effetto di aumentare il SNR di un fattore (sqrt N). Dal momento che il rumore per i singoli campioni non è correlata, non vi è alcun motivo di trattare ogni campione in modo diverso. Quindi, la media mobile, che dà ogni campione lo stesso peso, sarà sbarazzarsi della quantità massima di rumore per una data nitidezza risposta al gradino. Attuazione Poiché è un filtro FIR, la media mobile può essere attuato mediante convoluzione. Si avrà quindi la stessa efficacia (o la mancanza di esso) come qualsiasi altro filtro FIR. Tuttavia, può anche essere implementato in modo ricorsivo, in maniera molto efficiente. Segue direttamente dalla definizione che questa formula è il risultato delle espressioni per (yn) e (YN1), vale a dire, in cui si nota che il cambio tra (YN1) e (yn) è che un termine supplementare (xn1N) appare in alla fine, mentre il termine (xn-n1n) viene rimosso dall'inizio. Nelle applicazioni pratiche, è spesso possibile omettere la divisione per (N) per ogni termine compensando il guadagno risultante di (N) in un altro luogo. Questo ricorsiva attuazione sarà molto più veloce di convoluzione. Ogni nuovo valore (y) può essere calcolato con solo due aggiunte, invece dei (N) aggiunte che sarebbe necessaria per un'attuazione semplice della definizione. Una cosa da guardare fuori per una implementazione ricorsiva è che errori di arrotondamento si accumulano. Questo può o non può essere un problema per la vostra applicazione, ma implica anche che questo ricorsiva implementazione potrà mai funzionare meglio con un'implementazione intero che con numeri in virgola mobile. Questo è piuttosto insolito, poiché una implementazione in virgola mobile solito è più semplice. La conclusione di tutto questo deve essere che non bisogna mai sottovalutare l'utilità del semplice filtro media mobile nelle applicazioni di elaborazione dei segnali. Filter Design Tool Questo articolo è completato con uno strumento Filter Design. Esperimento con diversi valori di (N) e visualizzare i filtri risultanti. Provalo Nowa Closer Look At The code avanzata Moving Average Algoritmo Versatile media mobile in Advanced code rumore filtri algoritmo forma d'onda, estratti significano, ed elimina la deriva della linea di base. La media mobile è una semplice tecnica matematica utilizzata principalmente per eliminare le aberrazioni e rivelare la vera tendenza in un insieme di punti dati. Si potrebbe avere familiarità con esso da una media di dati rumorosi in un esperimento di fisica matricola, o di rilevare il valore di un investimento. Si potrebbe non sapere che la media mobile è anche un prototipo del filtro risposta all'impulso finita, il tipo più comune di filtro utilizzato nella strumentazione computer basato su. Nei casi in cui una data forma d'onda è ingombra di rumore, in cui un mezzo deve essere estratto da un segnale periodico, o quando una linea di base alla deriva lentamente deve essere eliminata da un segnale a frequenza più elevata, un filtro a media mobile può essere applicato per ottenere il desiderato risultato. L'algoritmo di media mobile di Advanced code offre questo tipo di prestazioni di filtraggio forma d'onda. Avanzate code è un pacchetto software di analisi che opera su file di dati di forma d'onda esistenti create dalla prima generazione WinDaq o pacchetti di acquisizione dati WinDaq di seconda generazione. Oltre al movimento algoritmo di media, avanzata code comprende anche un programma di utilità generatore di report e le routine software per l'integrazione di forme d'onda, la differenziazione, picco e valle cattura, rettifica, e le operazioni aritmetiche. Moving Filter Media Theory DATAQ Instruments movimento algoritmo media consente una grande flessibilità nelle applicazioni di filtraggio forma d'onda. Può essere usato come un filtro passa-basso per ridurre il rumore inerente a molti tipi di forme d'onda, o come un filtro passa-alto per eliminare una linea di base deriva da un segnale a frequenza più elevata. La procedura utilizzata per l'algoritmo per determinare la quantità di filtraggio prevede l'utilizzo di un fattore di livellamento. Questo fattore smoothing, controllato da voi attraverso il software, può essere aumentato o diminuito per specificare il numero di punti dati della forma d'onda reale o campioni che la media mobile si estenderà. Qualsiasi forma d'onda periodica può essere pensato come una lunga stringa o insieme di punti di dati. L'algoritmo compie una media mobile prendendo due o più di questi punti dati dalla forma d'onda acquisite, aggiungendoli, dividendo la somma per il numero totale di punti dati aggiunti, sostituendo il primo punto di dati della forma d'onda con la media appena calcolato, e ripetere le fasi del secondo, terzo, e così via punti dati fino al raggiungimento della fine dei dati. Il risultato è una seconda forma d'onda o generato costituito dai dati medi e avente lo stesso numero di punti come forma d'onda originale. Figura 1 8212 Qualsiasi forma d'onda periodica può essere pensato come una lunga serie o un insieme di punti dati. Nella figura sopra, i punti dati della forma d'onda consecutive sono rappresentate da quotyquot per illustrare come la media mobile viene calcolato. In questo caso, un fattore di livellamento di tre è stato applicato, il che significa tre punti di dati consecutivi dalla forma d'onda originale vengono aggiunti, la loro somma divisa per tre, e poi questo quoziente è tracciata come primo punto di dati di una forma d'onda generata. Il processo si ripete con il secondo, terzo, e così via punti dati della forma d'onda originale fino a raggiungere la fine dei dati. Una speciale tecnica quotfeatheringquot medie l'inizio e la fine dei dati punti della forma d'onda originale per garantire che la forma d'onda generato contiene lo stesso numero di punti di dati come l'originale. La Figura 1 illustra come l'algoritmo media mobile è applicata alla forma d'onda punti di dati (che sono rappresentati da y). L'illustrazione presenta un fattore di livellamento di 3, il che significa che il valore medio (rappresentato da a) sarà calcolata su 3 valori di dati di forma d'onda consecutivi. Si noti la sovrapposizione che esiste nel movimento calcoli medi. È questa tecnica sovrapposizione, insieme con uno speciale trattamento PRIMI e end-point che genera lo stesso numero di punti di dati nella forma d'onda media come esisteva nell'originale. Il modo in cui l'algoritmo calcola una media mobile merita una visione e può essere illustrato con un esempio. Dire che siamo stati su una dieta per due settimane e vogliamo calcolare il nostro peso media degli ultimi 7 giorni. Ci sarebbe riassumere nostro peso il giorno 7 con il nostro peso nei giorni 8, 9, 10, 11, 12, e 13 e poi moltiplicare per 17. Per formalizzare il processo, questo può essere espresso come: a (7) 17 (y ( 7) y (8) y (9). y (13)) Questa equazione può essere ulteriormente generalizzato. La media mobile di una forma d'onda può essere calcolata: Dove: un valore medio posizione del punto n dati s lisciatura fattore y effettivo punto dati valore Figura 2 8212 La forma d'onda di uscita della cella di carico mostrato originale e filtrato nel canale superiore e come un 11-point spostando forma d'onda media nel canale inferiore. Il rumore che appaiono sulla forma d'onda originale era dovuto alle intense vibrazioni create dalla stampa durante l'operazione di confezionamento. La chiave di questa flessibilità algoritmi è la sua vasta gamma di fattori di livellamento selezionabili (da 2 - 1000). Il fattore di smoothing determina come saranno mediati molti punti di dati reali o campioni. Specificando qualsiasi fattore di smoothing positivo simula un filtro passa-basso, mentre specificando un fattore di livellamento negativo simula un filtro passa-alto. Dato il valore assoluto del fattore di livellamento, valori più alti si applicano maggiori vincoli livellamento della forma d'onda risultante e viceversa, valori più bassi applicano effetti inferiori. Con l'applicazione del corretto fattore di livellamento, l'algoritmo può essere utilizzato anche per estrarre il valore medio di una data forma d'onda periodica. Un fattore di livellamento positivo più elevato è di norma applicato per la generazione di forme d'onda valori medi. Applicando la media mobile Algorithm Una caratteristica saliente del movimento dell'algoritmo media è che può essere applicato più volte la stessa forma d'onda, se necessario, per ottenere il risultato desiderato filtraggio. filtraggio della forma d'onda è un esercizio molto soggettivo. Che cosa può essere una forma d'onda adeguatamente filtrata per un utente può essere inaccettabilmente rumorosa ad un altro. Solo si può giudicare se il numero di punti selezionati mediate era troppo alto, troppo basso, o anche solo a destra. La flessibilità dell'algoritmo consente di regolare il fattore di livellamento e fare un altro passaggio attraverso l'algoritmo quando i risultati soddisfacenti non vengono raggiunti con il tentativo iniziale. L'applicazione e le capacità del movimento algoritmo di media possono essere illustrati meglio dai seguenti esempi. Figura 3 8212 waveform L'ECG mostrato originale e filtrato nel canale superiore e come punto 97 muove forma d'onda media nel canale inferiore. Si noti l'assenza di deriva della linea di base nel canale inferiore. Entrambe le forme d'onda vengono mostrati in una condizione compressa per scopi di presentazione. Una riduzione del rumore Application Nei casi in cui una data forma d'onda è ingombra di rumore, il filtro a media mobile può essere applicato per sopprimere il rumore e produrre un quadro più chiaro della forma d'onda. Ad esempio, un cliente avanzato CODAS stava usando una pressa e una cella di carico in una operazione di imballaggio. Il loro prodotto doveva essere compresso ad un livello predeterminato (monitorato dalla cella di carico) per ridurre la dimensione del pacchetto richiesto per contenere il prodotto. Per motivi di controllo della qualità, hanno deciso di monitorare il funzionamento della pressa con strumentazione. Un problema imprevisto è apparso quando hanno iniziato la visualizzazione l'uscita cella di carico in tempo reale. Poiché la macchina pressa vibrato notevolmente durante il funzionamento, le celle di carico di forma d'onda di uscita era difficile da discernere perché conteneva una grande quantità di rumore dovuto alla vibrazione come mostrato nel canale superiore della figura 2. Questo rumore è stato eliminato generando un 11-point movimento canale media come mostrato nel canale inferiore della Figura 2. Il risultato è stato un quadro molto più chiaro dell'uscita celle di carico. Un'applicazione in Eliminando Baseline Drift Nei casi in cui una linea di base alla deriva lentamente deve essere rimosso da un segnale a frequenza più elevata, il filtro media mobile può essere applicata per eliminare la deriva della linea di base. Ad esempio, una forma d'onda ECG presenta tipicamente un certo grado di linea di base come si può vedere nel canale superiore della Figura 3. Questo deriva della linea di base può essere eliminato senza modificare o disturbare le caratteristiche della forma d'onda come illustrato nel canale inferiore della Figura 3. Questo si ottiene applicando un fattore di livellamento negativo valore appropriato durante il calcolo della media mobile. Il fattore di livellamento appropriata viene determinata dividendo un periodo della forma d'onda (in secondi) per l'intervallo di campionamento canali. L'intervallo di campionamento canali è semplicemente il reciproco della frequenza di campionamento canali e viene visualizzato comodamente nel menu di utilità media mobile. Il periodo della forma d'onda è facilmente desumibile da display posizionando il cursore in un punto opportuno della forma d'onda, impostando un indicatore di tempo, e quindi spostando il cursore di un ciclo completo di distanza dal marcatore ora visualizzata. La differenza di tempo tra cursore e indicatore di tempo è un periodo di forma d'onda e viene visualizzato nella parte inferiore dello schermo in secondi. Nel nostro esempio ECG, la forma d'onda possedeva un intervallo di campionamento di canale di .004 secondi (ottenuti dal menu di utilità media mobile) e un periodo di forma d'onda è stata misurata a estendersi .388 secondi. Dividendo il periodo di forma d'onda per l'intervallo di campionamento canali ci ha dato un fattore di livellamento di 97. Dal momento che è la deriva della linea di base che siamo interessati ad eliminare, abbiamo applicato un fattore di livellamento negativo (-97) per il movimento algoritmo di media. Questo in effetti sottratto il risultato media muove dal segnale della forma d'onda originale, che ha eliminato la deriva della linea di base senza disturbare le informazioni di forma d'onda. Altre forme d'onda Spostamento Problemi media Qualunque sia l'applicazione, la ragione universale per l'applicazione di un filtro a media mobile è quello di quotsmooth outquot le aberrazioni alti e bassi e rivelare un valore più rappresentativo intermedio forma d'onda. Nel fare questo, il software non deve compromettere altre caratteristiche della forma d'onda originale nel processo di generazione di una forma d'onda media mobile. Ad esempio, il software dovrebbe regolare automaticamente le informazioni di calibrazione associato al file di dati originale, in modo che la forma d'onda media mobile è in unità ingegneristiche appropriate quando generato. Tutte le letture nelle figure sono state scattate con filtro a media WinDaq Acquisizione Dati softwareMoving Si può pensare di lista osserva come le discussioni che avete segnalibro. È possibile aggiungere tag, autori, discussioni, e anche risultati della ricerca alla tua lista di controllo. In questo modo si può facilmente tenere traccia di argomenti che sei interessato a. Per visualizzare l'elenco orologio, cliccare sul link quotMy Newsreaderquot. Per aggiungere elementi alla tua lista di controllo, fare clic sul quotadd per guardare collegamento listquot in fondo ad ogni pagina. Come faccio ad aggiungere una voce alla mia selezione Per aggiungere criteri di ricerca per la vostra lista di controllo, cercare il termine desiderato nella casella di ricerca. Fare clic sul quotAdd questa ricerca ad orologio collegamento listquot nella pagina dei risultati di ricerca. È inoltre possibile aggiungere un tag alla tua lista di controllo per la ricerca per il tag con la direttiva quottag: tagnamequot dove tagname è il nome del tag che si desidera guardare. Per aggiungere un autore alla tua lista di controllo, andare alla pagina autori profilo e fare clic sul quotAdd questo autore al mio orologio collegamento listquot nella parte superiore della pagina. È inoltre possibile aggiungere un autore alla tua lista di controllo andando ad una discussione che l'autore ha scritto sul e cliccando sul quotAdd questo autore per il mio link orologio listquot. Riceverai una notifica ogni volta che l'autore fa un post. Per aggiungere un filo alla vostra lista di controllo, andare alla pagina filo e fare clic sul quotAdd questa discussione alla mia collegamento listquot nella parte superiore della pagina. A proposito di newsgroup, lettori di news, e MATLAB Central Quali sono i newsgroup I newsgroup sono un forum in tutto il mondo, che è aperto a tutti. Newsgroup vengono utilizzati per discutere di una vasta gamma di argomenti, fare annunci e file commerciali. Le discussioni sono filettate, o raggruppate in un modo che permette di leggere un messaggio pubblicato e tutte le relative risposte in ordine cronologico. Ciò rende più facile seguire il filo del discorso, e di vedere whatrsquos già stato detto prima di postare la propria risposta o effettuare una nuova registrazione. contenuto dei newsgroup è distribuito da server ospitati da varie organizzazioni su Internet. I messaggi vengono scambiati e gestiti tramite protocolli aperti standard. Nessuna singola entità ldquoownsrdquo i newsgroup. Ci sono migliaia di gruppi di discussione, ogni affrontando un singolo argomento o area di interesse. I posti MATLAB Central Newsreader e messaggi visualizzati nel newsgroup comp. soft-sys. matlab. Come posso leggere o inviati ai newsgroup è possibile utilizzare il lettore di news integrato sul sito MATLAB Central per leggere e inviare messaggi in questo gruppo di discussione. MATLAB Central è ospitato da MathWorks. I messaggi postati attraverso il MATLAB Central Telecronista sono visti da tutti, utilizzando i newsgroup, a prescindere dal modo in cui accedono ai newsgroup. Ci sono molti vantaggi di utilizzare MATLAB Central. Un account Il tuo account centrale MATLAB è legato alle vostre MathWorks account per un facile accesso. Utilizzare l'indirizzo email di vostra scelta Il MATLAB Central Telecronista consente di definire un indirizzo email alternativo come vostro indirizzo di invio, evitando disordine nella vostra cassetta postale principale e riducendo lo spam. Spam Control maggior parte dello spam newsgroup viene filtrato dal MATLAB Central Newsreader. I messaggi di tag può essere contrassegnati con un'etichetta rilevante da qualsiasi utente firmato-in. I tag possono essere usati come parole chiave per trovare particolari file di interesse, o come un modo per categorizzare i tuoi messaggi preferiti. Si può scegliere di consentire ad altri di visualizzare i tag, ed è possibile visualizzare o cercare i tag othersrsquo così come quelli della comunità in generale. Tagging fornisce un modo di vedere sia le grandi tendenze e le più piccole, le idee e le applicazioni più oscuri. Guarda le liste Impostazione elenchi di controllo consente di una notifica di aggiornamenti apportati ai distacchi selezionati per autore, filo, o di qualsiasi variabile di ricerca. Lista osserva notifiche possono essere inviate via e-mail (digest giornaliero o immediato), visualizzato nel mio lettore di news, o inviati tramite feed RSS. Altri modi per accedere ai newsgroup, utilizzare un lettore di news attraverso la vostra scuola, datore di lavoro, o Internet Service Provider pagare per l'accesso newsgroup da un fornitore commerciale Usa Google Gruppi Mathforum. org fornisce un newsreader con accesso al newsgroup sys. matlab comp. soft Crea il tuo server. Per le istruzioni tipici, vedi: slyckng. phppage2 Seleziona il tuo CountryThe Media mobile come un filtro La media mobile è spesso usato per lisciare i dati in presenza di rumore. La media mobile non è sempre riconosciuta come filtro Finite Impulse Response (FIR) che è, mentre è in realtà uno dei filtri più comuni nel trattamento del segnale. Trattandolo come un filtro consente il confronto con, per esempio,-sinc finestrate filtri (vedi gli articoli sul passa-basso.. Banda passa-passa-alto e e-banda rifiutano filtri per gli esempi di quelli). La differenza principale con questi filtri è che la media mobile è adatto per segnali per cui le informazioni utili è contenuto nel dominio del tempo. dei quali lisciatura misurazioni facendo la media è un ottimo esempio. filtri finestrato-sinc, d'altro canto, sono forti esecutori nel dominio della frequenza. con equalizzazione in elaborazione audio come esempio tipico. C'è un confronto più dettagliato di entrambi i tipi di filtri nel dominio del tempo vs prestazioni dominio della frequenza dei filtri. Se si dispone di dati per i quali sia il tempo e dominio della frequenza sono importanti, allora si potrebbe desiderare di avere uno sguardo al Variazioni sul media mobile. che presenta un certo numero di versioni ponderata della media mobile che sono meglio a questo. La media mobile di lunghezza (N) può essere definito come scritto come è tipicamente implementato, con il campione di uscita corrente come media dei campioni precedenti (N). Visto come un filtro, la media mobile esegue una convoluzione della sequenza di input (xn) con un impulso rettangolare di lunghezza (N) e l'altezza (1N) (per rendere l'area del polso, e, di conseguenza, il guadagno del filtro , uno ). In pratica, è meglio prendere (N) dispari. Sebbene una media mobile può anche essere calcolata utilizzando un numero di campioni, utilizzando un valore dispari per (N) ha il vantaggio che il ritardo del filtro sarà un numero intero di campioni, poiché il ritardo di un filtro con (N) campioni è esattamente ((N-1) 2). La media mobile può quindi essere allineato esattamente ai dati originali spostandolo da un numero intero di campioni. Time Domain Poiché la media mobile è una convoluzione con un impulso rettangolare, la sua risposta in frequenza è una funzione sinc. Questo rende qualcosa come il duale del filtro finestrato-sinc, dal momento che è una convoluzione con un impulso sinc che si traduce in una risposta in frequenza rettangolare. È questa risposta in frequenza sinc che rende la media mobile un esecutore povero nel dominio della frequenza. Tuttavia, esso funziona molto bene nel dominio del tempo. Pertanto, è ideale per lisciare i dati per rimuovere il rumore, mentre allo stesso tempo mantenendo una risposta a gradino veloce (Figura 1). Per il tipico rumore additivo gaussiano bianco (AWGN) che è spesso assunto, media campioni (N) ha l'effetto di aumentare il SNR di un fattore (sqrt N). Dal momento che il rumore per i singoli campioni non è correlata, non vi è alcun motivo di trattare ogni campione in modo diverso. Quindi, la media mobile, che dà ogni campione lo stesso peso, sarà sbarazzarsi della quantità massima di rumore per una data nitidezza risposta al gradino. Attuazione Poiché è un filtro FIR, la media mobile può essere attuato mediante convoluzione. Si avrà quindi la stessa efficacia (o la mancanza di esso) come qualsiasi altro filtro FIR. Tuttavia, può anche essere implementato in modo ricorsivo, in maniera molto efficiente. Segue direttamente dalla definizione che questa formula è il risultato delle espressioni per (yn) e (YN1), vale a dire, in cui si nota che il cambio tra (YN1) e (yn) è che un termine supplementare (xn1N) appare in alla fine, mentre il termine (xn-n1n) viene rimosso dall'inizio. Nelle applicazioni pratiche, è spesso possibile omettere la divisione per (N) per ogni termine compensando il guadagno risultante di (N) in un altro luogo. Questo ricorsiva attuazione sarà molto più veloce di convoluzione. Ogni nuovo valore (y) può essere calcolato con solo due aggiunte, invece dei (N) aggiunte che sarebbe necessaria per un'attuazione semplice della definizione. Una cosa da guardare fuori per una implementazione ricorsiva è che errori di arrotondamento si accumulano. Questo può o non può essere un problema per la vostra applicazione, ma implica anche che questo ricorsiva implementazione potrà mai funzionare meglio con un'implementazione intero che con numeri in virgola mobile. Questo è piuttosto insolito, poiché una implementazione in virgola mobile solito è più semplice. La conclusione di tutto questo deve essere che non bisogna mai sottovalutare l'utilità del semplice filtro media mobile nelle applicazioni di elaborazione dei segnali. Filter Design Tool Questo articolo è completato con uno strumento Filter Design. Esperimento con diversi valori di (N) e visualizzare i filtri risultanti. Provalo ora