الأسي الحركة المتوسط الرقمية فلتر

مرشح رقمي سهل الاستخدام المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) هو نوع من مرشح الاستجابة النبضية (إير) الذي يمكن استخدامه في العديد من تطبيقات دسب المضمنة. فإنه يتطلب سوى كمية صغيرة من ذاكرة الوصول العشوائي والقدرة الحاسوبية. ما هو مرشح مرشحات تأتي في كل من الأشكال التناظرية والرقمية وتوجد لإزالة ترددات محددة من إشارة. مرشح التناظرية المشتركة هو مرشح أرسي تمرير منخفض هو مبين أدناه. وتتميز المرشحات التناظرية باستجابتها للترددات، وهي مقدار توهين الترددات (استجابة الحجم) وتحويلها (استجابة الطور). ويمكن تحليل استجابة التردد باستعمال تحويل لابلاس الذي يحدد دالة نقل في النطاق S. وفيما يتعلق بالدائرة المذكورة أعلاه، تعطى وظيفة النقل عن طريق: بالنسبة إلى R يساوي كيلو أوم واحد و C يساوي ميكروفاراد واحد، ترد استجابة الحجم أدناه. لاحظ أن المحور س هو لوغاريتمي (كل علامة علامة 10 مرات أكبر من آخر واحد). المحور الصادي في ديسيبل (وهو وظيفة لوغاريتمي من الناتج). تردد قطع لهذا المرشح هو 1000 رادس أو 160 هرتز. وهذه هي النقطة التي ينقل فيها أقل من نصف القدرة في تردد معين من المدخلات إلى خرج المرشاح. يجب استخدام المرشحات التناظرية في التصاميم المدمجة عند أخذ إشارة باستخدام محول تناظري إلى رقمي (أدك). وتلتقط القناة أدك فقط ترددات تصل إلى نصف تردد أخذ العينات. على سبيل المثال، إذا استحوذت شركة أدك على 320 عينة في الثانية، يتم وضع المرشح أعلاه (بتردد قطع 160 هرتز) بين الإشارة ومدخل أدك لمنع التعرج (وهي ظاهرة تظهر فيها ترددات أعلى في إشارة العينة الترددات المنخفضة). الفلاتر الرقمية تخفف الفلاتر الرقمية الترددات في البرامج بدلا من استخدام المكونات التناظرية. ويشمل تنفيذها أخذ العينات الإشارات التناظرية مع أدك ثم تطبيق خوارزمية البرمجيات. اثنين من نهج التصميم المشترك لتصفية الرقمية هي مرشحات فير والمرشحات إير. مرشحات فير تستخدم مرشحات الاستجابة النبضية المحددة (فير) عددا محدودا من العينات لتوليد الإخراج. المتوسط ​​المتحرك البسيط هو مثال على مرشح تمرير منخفض. وتوهين الترددات العالية لأن متوسط ​​المتوسط ​​ينسخ الإشارة. المرشح محدود لأن ناتج الفلتر يتم تحديده بعدد محدود من عينات المدخلات. وكمثال على ذلك، فإن المرشاح المتوسط ​​المتحرك 12 نقطة يضيف 12 عينة حديثة ثم ينقسم بمقدار 12. ويتحدد خرج مرشحات إير بعدد لا حصر له من عينات المدخلات. مرشحات إير إنفينيت إمبولز ريسبونز (إير) مرشحات هي نوع من المرشحات الرقمية حيث الإخراج هو إنيفينيتليين نظرية أنيوايينفلنسد من المدخلات. المتوسط ​​المتحرك الأسي هو مثال على مرشح إر تمرير منخفض. فلتر متوسط ​​الحركة الأسي يسري المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) على الأوزان الأسية لكل عينة من أجل حساب متوسط. على الرغم من أن هذا يبدو معقدا، و إكاتيونون في التصفية الرقمية لغة مثل الفرق المعادلة لحساب الناتج بسيط. في المعادلة أدناه، y هو الناتج x هو المدخلات و ألفا هو ثابت الذي يحدد تردد قطع. لتحليل كيفية تأثير هذا المرشح على وتيرة الإخراج، يتم استخدام دالة نقل النطاق Z. يظهر حجم الاستجابة أدناه لألفا يساوي 0.5. يظهر المحور الصادي مرة أخرى بالديسيبل. المحور السيني هو لوغاريتمي من 0.001 إلى بي. خرائط التردد في العالم الحقيقي إلى المحور س مع صفر يجري الجهد دس و بي يساوي نصف تردد أخذ العينات. وستكون أي ترددات أكبر من نصف تردد أخذ العينات مستعارة. وكما ذكر، يمكن للمرشح التناظري أن يكفل عمليا أن تكون جميع الترددات في الإشارة الرقمية أقل من نصف تردد أخذ العينات. مرشح إما مفيد في التصاميم المدمجة لسببين. أولا، فمن السهل لضبط تردد قطع. سوف يقلل من قيمة ألفا خفض تردد قطع مرشح كما هو موضح من خلال مقارنة ألفا 0.5 مؤامرة أعلاه إلى مؤامرة أدناه حيث ألفا 0.1. ثانيا، إما هو السهل لرمز ويتطلب سوى كمية صغيرة من قوة الحوسبة والذاكرة. تنفيذ التعليمات البرمجية للمرشح يستخدم معادلة الفرق. هناك نوعان من العمليات مضاعفة وعملية واحدة إضافة لكل الإخراج يتجاهل العمليات المطلوبة لتقريب الرياضيات نقطة ثابتة. يجب تخزين العينة الأخيرة فقط في ذاكرة الوصول العشوائي. هذا أقل بكثير من استخدام مرشح متوسط ​​متحرك بسيط مع N النقاط التي تتطلب N مضاعفة وعمليات الإضافة وكذلك N عينات ليتم تخزينها في ذاكرة الوصول العشوائي. التعليمات البرمجية التالية تنفذ عامل تصفية إما باستخدام 32 بت نقطة ثابتة الرياضيات. الرمز أدناه هو مثال على كيفية استخدام الدالة المذكورة أعلاه. الخلاصة الفلاتر، التناظرية والرقمية، هي جزء أساسي من التصاميم المدمجة. أنها تسمح للمطورين للتخلص من الترددات غير المرغوب فيها عند تحليل إدخال الاستشعار. ولكي تكون المرشحات الرقمية مفيدة، يجب على المرشحات التناظرية إزالة جميع الترددات فوق نصف تردد أخذ العينات. مرشحات إير الرقمية يمكن أن تكون أدوات قوية في تصميم جزءا لا يتجزأ حيث الموارد محدودة. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) هو مثال لمثل هذا الفلتر الذي يعمل بشكل جيد في التصاميم المضمنة بسبب انخفاض متطلبات الذاكرة والحوسبة. الفلتر الهامشي تصف هذه الصفحة الفلترة الأسية، المرشح الأبسط والأكثر شعبية. هذا جزء من قسم التصفية الذي هو جزء من دليل للكشف عن الأخطاء والتشخيص .. نظرة عامة، ثابت الوقت، والمعادل التناظرية أبسط فلتر هو مرشح الأسي. لديها معلمة ضبط واحدة فقط (بخلاف الفاصل الزمني للعينة). وهو يتطلب تخزين متغير واحد فقط - الإخراج السابق. وهو مرشح إر (الانحدار الذاتي) - آثار تغيير المدخلات تسوس أضعافا مضاعفة حتى حدود شاشات العرض أو الكمبيوتر الحساب إخفاء ذلك. في مختلف التخصصات، ويشار إلى استخدام هذا الفلتر أيضا باسم 8220 استثنائية التمهيد 8221. في بعض التخصصات مثل تحليل الاستثمار، يسمى الفلتر الأسي 8220 المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح 8221 (إوما)، أو 8220 فقط المتحرك المتحرك المتوسط ​​8221 (إما). هذا يساء التقليدية أرما 8220moving المتوسط ​​8221 المصطلحات من تحليل سلسلة زمنية، لأنه لا يوجد تاريخ المدخلات التي يتم استخدامها - فقط المدخلات الحالية. وهو يعادل الوقت المنفصل ل 8220 فيرست النظام lag8221 يشيع استخدامها في النمذجة التناظرية من أنظمة التحكم في الوقت المستمر. في الدوائر الكهربائية، مرشح أرسي (مرشح مع المقاوم واحد ومكثف واحد) هو تأخر الدرجة الأولى. عند التشديد على التناظرية الدوائر التناظرية، معلمة ضبط واحد هو 8220time ثابت 8221، وعادة ما تكتب كما في حالة الحروف اليونانية تاو (). في الواقع، والقيم في أوقات عينة منفصلة تتطابق تماما مع الزمن المتساوي المستمر مع نفس الوقت ثابت. وترد العلاقة بين التنفيذ الرقمي والثابت الزمني في المعادلات أدناه. معادلات التصفية الأسية والتهيئة التصفية الأسية هي مزيج مرجح من التقدير السابق (الإخراج) مع أحدث بيانات المدخلات، مع مجموع الأوزان يساوي 1 بحيث الإخراج يطابق الإدخال في حالة مستقرة. بعد ترشيح المرشح الذي تم إدخاله بالفعل: y (k) أي (k-1) (1-a) x (k) حيث x (k) هي المدخلات الأولية في الخطوة الزمنية k (k) هي المخرجات المصفاة عند الخطوة الزمنية كا هو ثابت بين 0 و 1، وعادة ما بين 0.8 و 0.99. (a-1) أو يسمى أحيانا 8220smoothing ثابت 8221. بالنسبة إلى الأنظمة ذات الخطوة الزمنية الثابتة T بين العينات، يتم حساب الثبات 8220a8221 وتخزينه للراحة فقط عندما يحدد مطور التطبيق قيمة جديدة للوقت المطلوب. وبالنسبة إلى الأنظمة التي تحتوي على عينات من البيانات على فترات غير منتظمة، يجب استخدام الدالة الأسية أعلاه مع كل خطوة زمنية، حيث T هو الوقت منذ العينة السابقة. وعادة ما يتم تهيئة خرج المرشح لتتناسب مع المدخلات الأولى. كما يقترب الوقت الثابت 0، يذهب إلى الصفر، لذلك ليس هناك تصفية 8211 الإخراج يساوي المدخلات الجديدة. كما يحصل الوقت ثابت كبير جدا، نهج 1، بحيث يتم تجاهل المدخلات الجديدة تقريبا 8211 تصفية الثقيلة جدا. يمكن إعادة ترتيب معادلة الفلتر أعلاه إلى المعادلة التالية: مصحح التنبؤات: هذا النموذج يجعل من الواضح أن تقدير المتغير (خرج المرشح) يتنبأ بأنه لم يتغير عن التقدير السابق y (k-1) زائدا مصطلح تصحيح على 8220innovation 8221 غير متوقعة - الفرق بين المدخلات الجديدة x (ك) والتنبؤ ذ (ك -1). هذا النموذج هو أيضا نتيجة اشتقاق المرشح الأسي كحالة خاصة بسيطة لمرشح كالمان. وهو الحل الأمثل لمشكلة تقدير مع مجموعة معينة من الافتراضات. استجابة الخطوة طريقة واحدة لتصور تشغيل المرشح الأسي هو رسم ردها مع مرور الوقت إلى إدخال خطوة. وهذا هو، بدءا من المدخلات والمخرجات مرشح في 0، يتم تغيير قيمة المدخلات فجأة إلى 1. يتم رسم القيم الناتجة أدناه: في المؤامرة المذكورة أعلاه، يتم تقسيم الوقت على الوقت تاو ثابت التصفية حتى تتمكن من التنبؤ بسهولة أكبر نتائج أي فترة زمنية، لأي قيمة من الوقت مرشح الوقت. بعد وقت يساوي ثابت الوقت، يرتفع خرج المرشح إلى 63.21 من قيمته النهائية. بعد وقت يساوي 2 الثوابت الوقت، ترتفع القيمة إلى 86.47 من قيمته النهائية. النواتج بعد مرات يساوي 3،4، والثوابت 5 الوقت هي 95.02، 98.17، و 99.33 من القيمة النهائية، على التوالي. وبما أن المرشح خطي، فهذا يعني أن هذه النسب المئوية يمكن استخدامها لأي حجم من تغير الخطوة، وليس فقط لقيمة 1 المستخدمة هنا. على الرغم من أن الاستجابة خطوة من الناحية النظرية يأخذ وقتا لانهائي، من الناحية العملية، والتفكير في المرشح الأسي كما 98-99 8220done8221 الاستجابة بعد وقت يساوي 4 إلى 5 الثوابت الوقت مرشح. الاختلافات على الفلتر الأسي هناك تباين في المرشح الأسي يسمى الفلتر الأسي 8220nonlineear8221 ويبر، 1980. يهدف إلى تصفية الضوضاء بشكل كبير ضمن سعة 8220typical8221 معينة، ولكن بعد ذلك يستجيب بسرعة أكبر للتغييرات الأكبر حجما. حقوق الطبع والنشر 2010 - 2013، غريغ ستانلي شارك هذه الصفحة: أوبداتد 12th مارش 2013 ما هي أرسي فيلترينغ أند إكسبوننتيال أفيراجينغ وكيف تختلف؟ الإجابة على الجزء الثاني من السؤال هي أنها نفس العملية إذا كان أحد يأتي من خلفية الإلكترونيات ثم أرسي تصفية (أو أرسي تجانس) هو التعبير المعتاد. ومن ناحية أخرى فإن النهج القائم على إحصاءات السلاسل الزمنية له اسم الأسي المتوسط، أو استخدام الاسم الكامل الأسي المتحرك المتوسط ​​المرجح. ويعرف هذا أيضا باسم إوما أو إما. والميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي بساطة الصيغة لحساب الناتج التالي. فإنه يأخذ جزء من الانتاج السابق واحد ناقص هذا الكسر مرات الإدخال الحالي. الجبرى في الوقت k يتم إعطاء الناتج السلس ذ ك كما هو مبين في وقت لاحق هذه الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة، ينعم الاختلافات عالية التردد ويكشف الاتجاهات على المدى الطويل. ملاحظة هناك نوعان من المعادلة المتوسط ​​الأسي، واحد أعلاه ومتغير كلاهما صحيح. انظر الملاحظات في نهاية المقال لمزيد من التفاصيل. في هذه المناقشة سوف نستخدم فقط المعادلة (1). يتم كتابة الصيغة أعلاه أحيانا بطريقة أكثر محدودية. كيف يتم استخلاص هذه الصيغة وما هو تفسيرها النقطة الرئيسية هي كيف نختار. للنظر في هذه الطريقة البسيطة واحدة هي النظر في مرشح تمرير منخفض أرسي. الآن مرشح تمرير منخفض أرسي هو مجرد سلسلة المقاوم R ومكثف مواز C كما هو موضح أدناه. المعادلة سلسلة زمنية لهذه الدائرة هو المنتج أرسي ديه وحدات من الوقت ويعرف باسم ثابت الوقت، T. للدائرة. لنفترض أننا نمثل المعادلة المذكورة أعلاه في شكلها الرقمي لسلسلة زمنية والتي لديها بيانات اتخذت كل ساعة ث. لدينا هذا هو بالضبط نفس شكل المعادلة السابقة. مقارنة العلاقات اثنين لدينا لدينا مما يقلل إلى علاقة بسيطة جدا وبالتالي فإن اختيار N يسترشد ما ثابت الوقت الذي اخترناه. ويمكن الآن التعرف على المعادلة (1) كمرشاح تمرير منخفض، ويحدد ثابت الوقت سلوك الفلتر. لمعرفة أهمية الوقت ثابت نحن بحاجة إلى النظر في سمة تردد هذا تمريرة منخفضة مرشح أرسي. في شكله العام هذا هو التعبير في شكل نموذج ومرحلة لدينا حيث زاوية المرحلة هي. ويسمى تردد قطع الاسمي تردد. ومن الناحية المادية، قد يتبين أنه عند هذا التردد تم تخفيض القدرة في الإشارة بمقدار النصف، كما أن السعة تقل بمقدار العامل. وبعبارة دب، يكون هذا التردد حيث تم تخفيض الاتساع بواسطة 3DB. ومن الواضح أن الوقت ثابت T يزيد حتى ذلك الحين خفض التردد يقلل ونحن تطبيق أكثر تمهيد للبيانات، وهذا هو أننا القضاء على الترددات العالية. ومن المهم أن نلاحظ أن استجابة التردد معبر عنها بالراديان ثانية. وهذا هو أحد العوامل التي ينطوي عليها الأمر. على سبيل المثال اختيار ثابت الوقت من 5 ثوان يعطي فعال قطع تردد. واحد استخدام شعبية من أرسي تجانس هو محاكاة عمل متر مثل المستخدمة في مستوى الصوت متر. وتصنف هذه عادة من خلال وقتهم ثابتة مثل 1 ثانية لأنواع S و 0.125 ثانية لأنواع F. وفي هاتين الحالتين تكون الترددات الفعالة المقطوعة 0.16Hz و 1.27Hz على التوالي. في الواقع ليس الوقت الثابت نحن عادة ترغب في تحديد ولكن تلك الفترات نود أن تشمل. لنفترض أن لدينا إشارة حيث نود أن تشمل الميزات مع P فترة ثانية. الآن فترة P هو التردد. ويمكننا بعد ذلك اختيار وقت ثابت T تعطى من قبل. ومع ذلك نحن نعلم أننا قد فقدت حوالي 30 من الناتج (-3dB) في. وبالتالي اختيار ثابت الوقت الذي يتوافق تماما مع الدوريات نود الاحتفاظ بها ليست أفضل مخطط. فمن الأفضل عادة لاختيار تردد قطع أعلى قليلا، ويقول. الوقت ثابت ثم الذي من الناحية العملية هو مماثل ل. وهذا يقلل من الخسارة إلى حوالي 15 في هذه التواتر. وبالتالي من الناحية العملية للاحتفاظ الأحداث مع دورية أو أكبر ثم اختيار ثابت الوقت من. وسيتضمن ذلك آثار التواتر التي تصل إلى حوالي. على سبيل المثال إذا كنا نود أن تشمل آثار الأحداث يحدث مع القول فترة 8 ثانية (0.125Hz) ثم اختيار ثابت الوقت من 0.8 ثانية. وهذا يعطي تردد قطع ما يقرب من 0.2Hz بحيث لدينا 8 فترة ثانية بشكل جيد في الفرقة الرئيسية لتمرير مرشح. إذا كنا أخذ العينات البيانات في 20 تيمسيكوند (h 0.05) ثم قيمة N هو (0.80.05) 16 و. هذا يعطي بعض نظرة ثاقبة كيفية تعيين. في الأساس لمعدل عينة معروفة فإنه يدل على فترة المتوسط ​​ويختار أي تذبذب الترددات العالية سيتم تجاهلها. من خلال النظر في التوسع في خوارزمية يمكننا أن نرى أنه يفضل أحدث القيم، وأيضا لماذا يشار إليها على أنها ترجيح أسي. لدينا بديل ل y k-1 يعطي تكرار هذه العملية عدة مرات يؤدي إلى لأنه في النطاق ومن الواضح أن المصطلحات إلى اليمين تصبح أصغر وتتصرف مثل أسي المتحللة. وهذا هو الناتج الحالي منحازة نحو الأحداث الأخيرة ولكن أكبر نختار T ثم أقل التحيز. وباختصار نرى أن الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة التي تمهد أحداث عالية التردد (فترة قصيرة) تكشف عن الاتجاهات على المدى الطويل التذييل 1 8211 أشكال بديلة من المعادلة الحذر هناك نوعان من معادلة المتوسط ​​الأسي التي تظهر في الأدب. وكلاهما صحيح ومكافئ. الشكل الأول كما هو مبين أعلاه هو (A1) الشكل البديل هو 8230 (A2) لاحظ استخدام في المعادلة الأولى وفي المعادلة الثانية. في كل من المعادلات وقيم بين الصفر والوحدة. في وقت سابق كان يعرف الآن اختيار لتحديد وبالتالي فإن الشكل البديل لمعادلة المتوسط ​​الأسي هو من الناحية المادية وهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (A1) أو كجزء من معادلة المدخلات (A2). الشكل الأول هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أكثر بساطة في شروط التصفية. رئيس مختبر معالجة الإشارات في بروسيغ الدكتور كولين ميرسر كان سابقا في معهد بحوث الصوت والاهتزاز (إسفر)، جامعة ساوثهامبتون حيث أسس مركز تحليل البيانات. ثم ذهب إلى العثور على بروسيغ في عام 1977. تقاعد كولين كرئيس لمحلل معالجة الإشارات في بروسيغ في ديسمبر 2016. وهو مهندس تشارترد وزميل في جمعية الكمبيوتر البريطانية. أعتقد أنك تريد تغيير 8216p8217 إلى رمز بي. ماركو، شكرا لك لافتا الى ذلك. أعتقد أن هذه إحدى مقالاتنا القديمة التي تم نقلها من وثيقة معالجة النصوص القديمة. ومن الواضح أن المحرر (لي) فشل في اكتشاف أن بي لم يتم نسخه بشكل صحيح. سيتم تصحيحها قريبا. it8217s تفسير مادة جيدة جدا عن المتوسط ​​المتوسط ​​أسي أعتقد أن هناك خطأ في صيغة ل T. وينبغي أن يكون T ح (N-1)، وليس T (N-1) ح. مايك، شكرا على اكتشاف ذلك. لقد راجعت للتو مرة أخرى إلى الدكتور Mercer8217s مذكرة التقنية الأصلية في أرشيفنا ويبدو أن هناك خطأ ارتكبت عند نقل المعادلات إلى بلوق. سنقوم بتصحيح المشاركة. شكرا لك على إعلامنا شكرا لك شكرا لك شكرا. يمكنك قراءة 100 نصوص دسب دون العثور على أي شيء يقول أن مرشح متوسط ​​أسي هو ما يعادل مرشح R-C. هم، هل لديك معادلة لتصفية إما الصحيح هو ليس يك أككك (1-أ) يك-1 بدلا من يك أيك-1 (1-أ) هك ألان، كلا الشكلين من المعادلة تظهر في الأدب، و كلا النموذجين صحيحة كما سوف تظهر أدناه. النقطة التي تقوم بها مهمة واحدة لأن استخدام النموذج البديل يعني أن العلاقة الفعلية مع مرشح أرسي هو أقل وضوحا، وعلاوة على ذلك تفسير معنى المبين في المادة غير مناسب للشكل البديل. أولا دعونا تظهر كلا الشكلين صحيحة. شكل المعادلة التي استخدمتها هو والشكل البديل الذي يظهر في العديد من النصوص هو ملاحظة في أعلاه لقد استخدمت اللاتكس 1latex في المعادلة الأولى واللاتكس 2latex في المعادلة الثانية. يظهر المساواة بين كلا الشكلين من المعادلة رياضيا دون اتخاذ خطوات بسيطة في وقت واحد. ما هو ليس هو نفسه القيمة المستخدمة اللاتكس اللاتكس في كل معادلة. في كلا الشكلين اللاتكس اللاتكس هو قيمة بين الصفر والوحدة. أولا إعادة كتابة المعادلة (1) استبدال اللاتكس 1 لاتكس من اللاتكس اللاتكس. وهذا يعطي لاتكسيك y (1 - بيتا) زكلاتكس 8230 (1A) الآن تحديد اللاتكسبيتا (1 - 2) اللاتكس وذلك لدينا أيضا اللاتكس 2 (1 - بيتا) اللاتكس. استبدال هذه في المعادلة (1A) يعطي لاتكسيك (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) وأخيرا إعادة ترتيب يعطي هذه المعادلة مطابقة للشكل البديل الواردة في المعادلة (2). وضع اللاتكس أكثر اللاتكس 2 (1 - 1) اللاتكس. من الناحية المادية فهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ إما اللاتكسالفالاتكس كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (1) أو كجزء من المعادلة المدخلات (2). كما ذكر أعلاه لقد استخدمت النموذج الأول كما هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أبسط في شروط التصفية. ومع ذلك حذف ما سبق هو، في رأيي، وجود نقص في المادة كما أن الناس الآخرين يمكن أن تجعل الاستدلال غير صحيح لذلك سوف تظهر نسخة منقحة قريبا. I8217ve تساءلت دائما عن هذا، وذلك بفضل لوصف ذلك بشكل واضح جدا. وأعتقد أن سبب آخر الصيغة الأولى هي لطيفة ألفا خرائط ل 8216smoothness8217: خيار أعلى من ألفا يعني 8216more على نحو سلس 8217 الإخراج. مايكل شكرا للمراقبة 8211 سوف أضيف إلى المقال شيئا على تلك الخطوط كما هو الحال دائما أفضل في رأيي أن تتصل بالجوانب المادية. الدكتور ميرسر، المادة ممتازة، شكرا لك. لدي سؤال حول ثابت الوقت عند استخدامها مع كاشف رمز كما هو الحال في متر مستوى الصوت التي تشير إليها في هذه المادة. إذا كنت تستخدم المعادلات الخاصة بك لنموذج مرشح أسي مع الوقت ثابت 125ms واستخدام إشارة خطوة الإدخال، أنا في الواقع الحصول على الإخراج الذي، بعد 125ms، هو 63.2 من القيمة النهائية. ومع ذلك، إذا أنا مربع إشارة الدخل ووضع هذا من خلال مرشح، ثم أرى أنني بحاجة إلى مضاعفة ثابت الوقت من أجل إشارة لتصل إلى 63.2 من قيمتها النهائية في 125ms. هل يمكن أن تخبرني إذا كان هذا متوقعا. تشكرات. إيان إيان، إذا كنت مربع إشارة مثل موجة جيبية ثم أساسا كنت مضاعفة وتيرة الأساسية، فضلا عن إدخال الكثير من الترددات الأخرى. لأن التردد قد تضاعف في الواقع ثم يجري 8216reduced8217 بمقدار أكبر من قبل مرشح تمريرة منخفضة. ونتيجة لذلك يستغرق وقتا أطول للوصول إلى نفس السعة. عملية التربيع هي عملية غير خطية لذلك أنا لا أعتقد أنها سوف تتضاعف دائما على وجه التحديد في جميع الحالات ولكن سوف تميل إلى مضاعفة إذا كان لدينا تردد منخفض المهيمنة. نلاحظ أيضا أن التفاضلية للإشارة مربع هو ضعف الفرق من إشارة 8220un - سكارد 8221. أظن أنك قد تحاول الحصول على شكل من أشكال يعني مربع التنعيم، وهو على ما يرام تماما وصالحة. قد يكون من الأفضل تطبيق فلتر ثم مربع كما تعلمون قطع فعالة. ولكن إذا كان كل ما لديك هو إشارة مربعة ثم استخدام عامل 2 لتعديل قيمة ألفا مرشح الخاص بك سوف تحصل تقريبا على العودة إلى تردد قطع الأصلي، أو وضعه أبسط قليلا تحديد تردد قطع الخاص بك في مرتين الأصلي. شكرا على ردكم الدكتور ميرسر. سؤالي كان يحاول حقا الحصول على ما يتم فعلا في كاشف جذر متوسط ​​التربيع لمقياس مستوى الصوت. إذا تم تعيين ثابت الوقت ل 8216 فاست 8217 (125ms) كنت قد فكرت أن حدسي كنت تتوقع إشارة إدخال جيبية لإنتاج الناتج من 63.2 من قيمتها النهائية بعد 125ms، ولكن منذ يتم تربيع إشارة قبل أن يحصل على 8216mean8217 الكشف، وسوف تأخذ في الواقع مرتين طالما كنت أوضح. الهدف الأساسي من هذه المادة هو إظهار تكافؤ تصفية أرسي والمتوسط ​​الأسي. إذا كنا نناقش وقت التكامل يعادل تكامل مستطيل صحيح ثم كنت على حق أن هناك عامل اثنين من المعنيين. أساسا إذا كان لدينا تكامل مستطيلة الحقيقي الذي يدمج ل تي ثوان ما يعادل الوقت أرسي التكامل لتحقيق نفس النتيجة هي 2RC ثانية. تي يختلف عن أرسي 8216time ثابت 8217 T الذي هو أرسي. وبالتالي إذا كان لدينا 8216Fast8217 ثابت الوقت من 125 مللي ثانية، وهذا هو أرسي 125 مللي ثانية ثم أن ما يعادل وقت التكامل الحقيقي من 250 ميللي ثانية شكرا لكم على هذه المادة، كان مفيدا جدا. هناك بعض الأوراق الحديثة في علم الأعصاب التي تستخدم مزيج من مرشحات إما (قصيرة الأجل نافذة 82 إما إما لفترة طويلة نافذة) كمرشح تمرير الفرقة لتحليل إشارة في الوقت الحقيقي. وأود أن تطبيقها، ولكن أنا تكافح مع أحجام النوافذ التي استخدمت مجموعات بحثية مختلفة ومراسلاته مع تردد قطع. ويقول Let8217s أريد أن أبقي على جميع الترددات أدناه 0.5Hz (أبروكس) وأنني الحصول على 10 عينات الثانية. وهذا يعني أن فب 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 ولذلك، يجب أن يكون حجم النافذة I يجب أن تستخدم N3. هل هذا المنطق صحيح قبل الإجابة على سؤالك يجب أن أعلق على استخدام اثنين من مرشحات تمريرة عالية لتشكيل مرشح تمرير الفرقة. ويفترض أنها تعمل كما تيارات منفصلة اثنين، لذلك نتيجة واحدة هي المحتوى من يقول اللاتكس اللاتكس إلى نصف معدل العينة والآخر هو محتوى من اللاتكس اللاتكسف إلى نصف معدل العينة. إذا كان كل ما يتم القيام به هو الفرق في متوسط ​​مستويات مربع كما يدل على قوة في الفرقة من اللاتكس اللاتكس اللاتكس اللاتكس ثم قد يكون من المعقول إذا كان قطع اثنين ترددات متباعدة بما فيه الكفاية ولكن أتوقع أن الناس باستخدام هذه التقنية تحاول محاكاة مرشح نطاق أضيق. وفي رأيي أن ذلك لا يمكن الاعتماد عليه للعمل الجاد، وسيكون مصدرا للقلق. للاشارة فقط مرشح تمرير الفرقة هو مزيج من التردد المنخفض عالية تمرير مرشح لإزالة الترددات المنخفضة وارتفاع وتيرة مرشح تمرير منخفض لإزالة الترددات العالية. هناك بالطبع تمريرة منخفضة شكل من مرشح أرسي، وبالتالي إيما المقابلة. ربما على الرغم من أن حكمي هو أكثر من الحرجة دون معرفة كل الحقائق لذا هل يمكن أن يرجى أن ترسل لي بعض الإشارات إلى الدراسات التي ذكرتها لذلك أنا قد نقد حسب الاقتضاء. ربما أنهم يستخدمون تمريرة منخفضة وكذلك مرشح تمريرة عالية. الآن تحول إلى السؤال الفعلي الخاص بك حول كيفية تحديد N لهدف معين قطع تردد أعتقد أنه من الأفضل استخدام المعادلة الأساسية T (N-1) ح. وكانت المناقشة حول الفترات تهدف إلى إعطاء الناس الشعور بما يجري. لذا يرجى الاطلاع على الاشتقاق أدناه. لدينا علاقات لاتكست (N-1) هلاتكس و اللاتكس 12 اللاتكس حيث اللاتكسفلاتكس هو افتراضية قطع تردد و h هو الوقت بين العينات، اللثي بشكل واضح 1 اللاتكس حيث لاتكسفسلاتكس هو معدل العينة في سامبليسيك. إعادة ترتيب T (N-1) h في شكل مناسب لتشمل تردد قطع، ليتكسفلاتكس ومعدل العينة، ليتكسفسلاتكس، هو مبين أدناه. وذلك باستخدام ليتكسفك 0.5Hzlatex و ليتكسفس 10latex سامبليسيك بحيث اللاتكس (ففس) 0.05latex يعطي لذلك أقرب قيمة صحيحة هي 4. إعادة ترتيب ما سبق لدينا حتى مع N4 لدينا ليتكسفك 0.5307 هزلاتكس. باستخدام N3 يعطي اللاتكسفلاتكس من 0.318 هرتز. ملاحظة مع N1 لدينا نسخة كاملة مع أي تصفية.