Labview moving average filter

Cálculo da média móvel Este VI calcula e exibe a média móvel, usando um número pré-selecionado. Primeiro, o VI inicializa dois registradores de deslocamento. O registro de deslocamento superior é inicializado com um elemento e, em seguida, adiciona continuamente o valor anterior com o novo valor. Esse registrador de deslocamento mantém o total das últimas medidas x. Depois de dividir os resultados da função de adição com o valor pré-selecionado, o VI calcula o valor da média móvel. O registro de deslocamento inferior contém uma matriz com a dimensão Média. Este registo de deslocamento mantém todos os valores da medição. A função de substituição substitui o novo valor após cada loop. Este VI é muito eficiente e rápido porque usa a função replace element dentro do loop while e inicializa a matriz antes de entrar no loop. Este VI foi criado no LabVIEW 6.1. ShareLabVIEW Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 Leia-me O LabVIEW Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 trata de problemas de instalação com o Windows Vista x64 Edition, a versão de 64 bits, que estão presentes no Digital Filter Design Toolkit 8.2. Se você tiver o Digital Filter Design Toolkit 8.2 instalado, primeiro você deve desinstalar essa versão antes de instalar o Digital Filter Design Toolkit 8.2.1. Este arquivo contém informações para apresentá-lo ao Digital Filter Design Toolkit. Este arquivo também fornece recursos de ajuda que você pode usar enquanto trabalha com o kit de ferramentas. O arquivo contém as seguintes informações que você precisa entender. O Digital Filter Design Toolkit fornece uma coleção de ferramentas de projeto de filtro digital para complementar o LabVIEW Full ou Professional Development System. O Digital Filter Design Toolkit ajuda você a projetar filtros digitais sem exigir que você tenha conhecimento avançado de processamento de sinal digital ou técnicas de filtragem digital. Com o Digital Filter Design Toolkit, você pode projetar, analisar e simular os filtros digitais de ponto flutuante e de ponto fixo. Sem o conhecimento prévio sobre programação no LabVIEW, você pode usar os VIs Expressos de Design de Filtro Digital para interagir graficamente com as especificações do filtro para projetar filtros digitais apropriados. O Digital Filter Design Toolkit fornece VIs que você pode usar para projetar um filtro de resposta de impulso finito digital (FIR) ou filtro de resposta de impulso infinito (IIR), analisar as características do filtro digital, alterar a estrutura de implementação do filtro digital e processar dados Com o filtro digital. Além do suporte de ponto flutuante, o Digital Filter Design Toolkit fornece um conjunto de VIs que você pode usar para criar um modelo de filtro digital de ponto fixo, analisar as características do filtro digital de ponto fixo, simular o desempenho do fixo E gerar código C de ponto fixo, código LabVIEW inteiro ou código FPGA (LabVIEW field-programmable gate array) para um alvo de ponto fixo específico. O Digital Filter Design Toolkit fornece VIs para o design de filtros digitais multi-tar. Você pode usar os VIs para projetar e analisar um filtro multi-estágio de ponto único ou multi-estágio. Em seguida, você pode usar o filtro multirate projetado para processar dados. O Digital Filter Design Toolkit também fornece um conjunto de VIs que você pode usar para criar, analisar e simular um filtro de ponto fixo multirate. Você pode gerar o código LabVIEW FPGA a partir do filtro multi-ponto fixo projetado para um destino NI IO Reconfigurável (RIO). Além de ferramentas gráficas para o design de filtros digitais, o Digital Filter Design Toolkit também fornece funções MathScript compatíveis com o LabVIEW MathScript. Essas funções MathScript permitem projetar filtros em um ambiente baseado em texto. Para usar o Kit de ferramentas de design de filtros digitais, você deve ter o LabVIEW 8.2 ou posterior, Sistema de desenvolvimento completo ou profissional do National Instruments, instalado no computador host. Nota: Se você quiser usar o Digital Filter Design Toolkit para gerar o código LabVIEW FPGA a partir de um filtro de ponto fixo, você deve ter o Módulo LabVIEW FPGA da National Instruments eo software NI-RIO instalados com o LabVIEW. Certifique-se de que instala o Módulo FPGA e o software NI-RIO antes de instalar o Digital Filter Design Toolkit. Se você já tiver o Digital Filter Design Toolkit instalado, desinstale o Digital Filter Design Toolkit antes de instalar o FPGA Module e o software NI-RIO. Conclua as etapas a seguir para instalar o Digital Filter Design Toolkit. Antes da instalação, verifique se o computador atende às seguintes condições: Uma versão compatível do LabVIEW está instalada. Nenhuma versão anterior do Digital Filter Design Toolkit, incluindo versões beta, está instalada. O LabVIEW não está em execução. Nota: Se você quiser usar o Digital Filter Design Toolkit para gerar o código LabVIEW FPGA a partir de um filtro de ponto fixo, verifique se o módulo FPGA e o software NI-RIO estão instalados. Insira o CD do LabVIEW Digital Filter Design Toolkit. Execute o programa setup. exe. Siga as instruções que aparecem na tela. O Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 inclui correções de bugs, mas não fornece novos recursos. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 incorpora as seguintes novas funcionalidades: Design de Filtro Digital Funções MathScript Utilize as funções MathScript Design do Filtro Digital para projetar filtros digitais com o MathScript LabVIEW em um ambiente baseado em texto. Ferramentas de Design de Filtro de Ponto Fixo Melhorado O Kit de Desenho de Filtro Digital 8.2 melhora a usabilidade dos VIs de Ferramentas de Ponto Fixo. Esses VIs podem ajudá-lo a projetar um filtro de ponto fixo com apenas algumas entradas necessárias. Você também pode usar esses VIs para refinar o design do filtro. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 categoriza os coeficientes do filtro em dois grupos: coeficientes do filtro a k e coeficientes do filtro b v. Esses dois grupos de coeficientes de filtro usam intervalos de valores diferentes. Esta alteração permite quantificar eficientemente os coeficientes do filtro usando um número limitado de bits. Melhorada a geração de código de filtro de ponto fixo O Digital Filter Design Toolkit 8.2 aprimora a geração de código de filtro de ponto fixo e suporta mais modelos de filtro de ponto fixo, como aqueles com coeficientes de 32 bits. Você pode especificar um modelo de filtro de ponto fixo para executar multiplicações I32xI16 ou I32xI32, além de multiplicações I16xI16. Você também pode gerar um bloco de filtro que pode processar sinais multicanais. O Digital Filter Design Toolkit organiza o código LabVIEW gerado nos arquivos do projeto LabVIEW (.lvproj) para que você possa integrar o filtro em outro projeto. Para a geração de código LabVIEW FPGA, o Digital Filter Design Toolkit 8.2 melhora o mecanismo de armazenamento de coeficientes de filtro e os estados internos dos filtros digitais. O novo mecanismo armazena os estados internos de um filtro nos itens de memória do código LabVIEW FPGA gerado. Para filtros FIR, este mecanismo armazena os coeficientes de filtro FIR em tabelas de consulta. Ao processar sinais multicanal, o código LabVIEW FPGA pode compartilhar os coeficientes de filtro e os recursos lógicos de controle de filtragem entre os vários canais. Rational Resampling Multirate Filter Support O Digital Filter Design Toolkit 8.2 fornece suporte para o design, análise e implementação de filtros de multi-filtragem de reamostragem racional, além de filtros de decimação e interpolação. A reamostragem racional é útil para interagir com sistemas de processamento de sinal digital (DSP) que operam a taxas diferentes. Por exemplo, você pode usar a reamostragem racional para converter um sinal de 48 kHz de um sistema de áudio profissional para um sinal de 44,1 kHz para um CD de áudio. VIs Expressos de Design de Filtros Multi-tar Utilize os VIs Multirate FIR Design, Multistage Multirate Filter e Multirate CIC Design Express para projetar filtros FIR multirate, filtros multi-estágio multirate e filtros multirate cascata integrais (CIC) interativamente. Suporte de projeto de filtro multi-ponto fixo Use os VIs de ferramentas de ponto fixo multi-ponto para quantificar, modelar e simular filtros de ponto fixo multi-tar. Fixed-Point Multirate Filter Suporte à geração de código FPGA Use o gerador de código DFD FXP MRate e os VIs do gerador de código DFD FXP NStage MRate para gerar código LabVIEW FPGA a partir de filtros de ponto fixo multirate. Você pode gerar código para aplicações de filtragem de um canal e multicanal. Você também pode gerar código de ambos os filtros de multi-estágio e multi-estágio. Fixed-Point Moving Average Filter Suporte à geração de código FPGA Use o VI Gerador de código móvel DFD FXP para gerar o código LabVIEW FPGA a partir de filtros de média móvel de ponto fixo (MA). O código LabVIEW FPGA gerado a partir de um filtro de ponto fixo MA ajuda a executar a filtragem MA eficiente em um sinal de entrada usando poucos recursos de hardware. Utilize os VIs de utilitários para desenhar as equações de função de transferência, ganho de pólo zero e diferença nos controles de imagem. Filtro Salvar e Carregar de Ferramentas de Arquivo de Texto Use o DFD Salvar em Arquivo de Texto e o DFD Salvar MRate em VIs ​​de Arquivo de Texto para salvar filtros, incluindo filtros de multitarea, como arquivos de texto. Você pode obter as estruturas de filtro, ordens de filtro e coeficientes de filtro dos arquivos de texto. Em seguida, você pode copiar os coeficientes de filtro dos arquivos de texto e usar os coeficientes em outras aplicações. Use o Carregamento DFD do VI de Texto para carregar um filtro de um arquivo de texto. Você não pode usar este VI para carregar um filtro multirate. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 fornece mais de 100 exemplos que demonstram como realizar certas tarefas usando os VIs e funções de design do filtro digital. Esses exemplos incluem tutoriais iniciados e estudos de caso aprofundados. Versão 8.2.1 (438APUX0) O Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 corrige um problema em que a função MathScript de firminphase não consegue calcular corretamente o fator espectral de fase mínima de um filtro de resposta de impulso finito (FIR) de fase linear. Versão 8.2 O Digital Filter Design Toolkit 7.5 não tinha restrições sobre o número de estágios ou o atraso diferencial de um filtro CIC. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 restringe o número de estágios de um filtro CIC para o intervalo 1, 8 e restringe o valor de atraso diferencial para 1 ou 2. Se você desejar usar um filtro projetado com o Digital Filter Design Toolkit 7.5, o Digital Filter Design Toolkit 8.2 pode relatar o filtro como um objeto de filtro inválido. Se você encontrar essa situação, salve o filtro como um arquivo binário no Digital Filter Design Toolkit 7.5 e, em seguida, use o Digital Filter Design Toolkit 8.2 para carregar o filtro do arquivo binário. O Digital Filter Design Toolkit 7.5 definiu a freqüência de amostragem de um filtro multirate como a freqüência de amostragem máxima no filtro multirate. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 define a freqüência de amostragem de um filtro de multi-filtragem como a freqüência de amostragem de entrada no filtro multi-tar. Portanto, se você quiser usar um filtro de interpolação projetado com o Digital Filter Design Toolkit 7.5, primeiro você deve alterar a freqüência de amostragem do filtro de interpolação da freqüência de amostragem máxima para a freqüência de amostragem de entrada. Esta alteração não afeta os filtros de decimação e de mudança de taxa. No Digital Filter Design Toolkit 8.2, o DFD FXP Modelagem para CodeGen Express VI não está na paleta Fixed-Point Tools. Use o DFD FXP Quantize Coef VI para quantificar os coeficientes de um filtro e o DFD FXP Modeling VI para criar um modelo de filtro de ponto fixo. No Digital Filter Design Toolkit 7.5, as saídas de resposta de magnitude e de resposta de fase da Resposta de Freqüência de MRate de DFD VI foram clusters. No Digital Filter Design Toolkit 8.2, essas saídas são matrizes de clusters. Versão 8.2.1 Além dos problemas conhecidos no Digital Filter Design Toolkit 8.2. O Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 contém o seguinte novo problema conhecido: Como as fontes padrão no Windows Vista são diferentes das fontes padrão em versões anteriores do Windows, você pode notar problemas cosméticos, como seqüências de texto sobrepostas ou truncadas, em VIs E caixas de diálogo do LabVIEW. Para corrigir esse problema, altere o tema do sistema operacional para o Windows Classic na caixa de diálogo Configurações do Tema e reinicie o LabVIEW. Selecione Start0187Control Panel0187Appearance and Personalization e clique em Alterar o tema para exibir a caixa de diálogo Configurações do tema. Os VIs de análise de filtro podem levar muito tempo para analisar um filtro com uma ordem alta. O DFD Remez Design VI pode levar muito tempo para projetar um filtro FIR com uma alta ordem. O projeto de norma DFD Least Pth Norm VI pode levar um longo tempo para concluir projetos que tenham algoritmos iterativos. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 não permite zeros com zero no Pole-Zero Placement Express VI. Se você especificar um zero com valor zero, o Express VI força o zero com valor zero para um zero com valor zero. Ao projetar um filtro de ponto fixo, você deve configurar os quantificadores. Cada quantizador contém um booleano assinado que especifica se deve tratar o número de entrada como um número assinado. O Digital Filter Design Toolkit 8.2 suporta somente números assinados. As características de um filtro podem mudar se ocorrerem erros numéricos durante a conversão entre os coeficientes de filtro de diferentes estruturas de filtro. Quando você converte a estrutura de um filtro, o filtro com a nova estrutura pode ser completamente diferente do filtro original. Se você encontrar essa situação, tente usar uma estrutura diferente. Talvez seja necessário compilar os VIs de exemplo do Filtro Digital que demonstram como usar o código LabVIEW FPGA gerado nos projetos do LabVIEW. Consulte a Ajuda do LabVIEW. Acessível através da seleção de Help0187Search na Ajuda do LabVIEW a partir do menu suspenso no LabVIEW, para obter informações sobre como usar o Digital Filter Design Toolkit. Você pode acessar os exemplos para o Digital Filter Design Toolkit, selecionando Help0187Find Examples para exibir o NI Example Finder e, em seguida, navegar para a pasta Toolkits and Modules0187Digital Filter Design. Você também pode clicar no link Localizar Exemplos na seção Exemplos da janela Introdução para exibir o Localizador de Exemplo do NI. Você pode modificar um VI de exemplo para ajustar um aplicativo, ou você pode copiar e colar de um ou mais exemplos em um VI que você cria. Você também pode encontrar exemplos para o Digital Filter Design Toolkit no diretório labviewexamplesDigital Filter Design. 0169 200682112007 National Instruments Corporation. Todos os direitos reservados. De acordo com as leis de direitos autorais, esta publicação não pode ser reproduzida ou transmitida sob qualquer forma, eletrônica ou mecânica, incluindo fotocópia, gravação, armazenamento em um sistema de recuperação de informações ou tradução, total ou parcial, sem o prévio consentimento por escrito da National Instruments Corporação. National Instruments, NI, ni. E LabVIEW são marcas comerciais da National Instruments Corporation. Consulte a seção Termos de Uso do nilegal para obter mais informações sobre as marcas comerciais da National Instruments. Outros nomes de produtos e empresas aqui mencionados são marcas comerciais ou nomes comerciais de suas respectivas empresas. Para patentes que cobrem os produtos da National Instruments, consulte a localização apropriada: Help0187Patentes em seu software, o arquivo patents. txt no seu CD ou nipatents. Filtro exponencial Esta página descreve a filtragem exponencial, o filtro mais simples e mais popular. Isso faz parte da seção Filtragem que faz parte de Um guia para detecção de falhas e diagnóstico. Visão geral, constante de tempo e equivalente analógico O filtro mais simples é o filtro exponencial. Ele tem apenas um parâmetro de ajuste (diferente do intervalo de amostra). Ele requer o armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior. É um filtro IIR (auto-regressivo) - os efeitos de uma mudança de entrada decai exponencialmente até que os limites das telas ou a aritmética do computador o escondam. Em várias disciplinas, o uso deste filtro também é referido como suavização 8220exponencial8221. Em algumas disciplinas, como a análise de investimento, o filtro exponencial é chamado de 8220Motiva Mínima PonderadaExponencialmente (EWMA), ou apenas 8220Motiva MínimaExponencial8221 (EMA). Isso viola a tradicional terminologia ARMA 8220moving average8221 da análise de séries temporais, uma vez que não há histórico de entrada usado - apenas a entrada atual. É o equivalente em tempo discreto do lag8221 de primeira ordem comumente usado na modelagem analógica de sistemas de controle de tempo contínuo. Em circuitos elétricos, um filtro RC (filtro com um resistor e um capacitor) é um atraso de primeira ordem. Quando se enfatiza a analogia com os circuitos analógicos, o parâmetro de ajuste único é a constante de tempo 8220, geralmente escrita como a letra grega Tau (). De facto, os valores nos tempos de amostra discretos correspondem exactamente ao intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações do filtro exponencial e inicialização O filtro exponencial é uma combinação ponderada da estimativa anterior (saída) com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1 de modo que a saída corresponde à entrada no estado estacionário. Seguindo a notação de filtro já introduzida: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) onde x (k) é a entrada bruta no tempo ky (k) é a saída filtrada no tempo passo ka É uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0,8 e 0,99. (A-1) ou a é às vezes chamado 8220smoothing constante8221. Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante 8220a8221 é calculada e armazenada por conveniência apenas quando o programador de aplicações especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Para sistemas com amostragem de dados em intervalos irregulares, a função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. A saída do filtro normalmente é inicializada para corresponder à primeira entrada. À medida que a constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, então não há filtragem 8211 a saída é igual à nova entrada. Como a constante de tempo fica muito grande, um aproxima-se 1, de modo que a nova entrada é quase ignorado 8211 filtragem muito pesado. A equação de filtro acima pode ser rearranjada no seguinte equi - valente preditor-corretor: Esta forma torna mais aparente que a estimativa variável (saída do filtro) é predita como inalterada da estimativa anterior y (k-1) mais um termo de correção baseado No inesperado 8220innovation8221 - a diferença entre a nova entrada x (k) ea previsão y (k-1). Esta forma é também o resultado de derivar o filtro exponencial como um simples caso especial de um filtro de Kalman. Que é a solução ótima para um problema de estimação com um conjunto particular de suposições. Passo resposta Uma maneira de visualizar o funcionamento do filtro exponencial é traçar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada passo. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é repentinamente alterado para 1. Os valores resultantes são plotados abaixo: No gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa mais facilmente prever Os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro. Após um tempo igual à constante de tempo, a saída do filtro aumenta para 63,21 do seu valor final. Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86,47 do seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95,02, 98,17 e 99,33 do valor final, respectivamente. Uma vez que o filtro é linear, isto significa que estas percentagens podem ser utilizadas para qualquer magnitude da alteração de passo, não apenas para o valor de 1 utilizado aqui. Embora a resposta passo em teoria leva um tempo infinito, de um ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 8220 done8221 respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial Existe uma variação do filtro exponencial chamado filtro exponencial não-linear, que pretende filtrar fortemente o ruído dentro de uma determinada amplitude, mas então responder mais rapidamente a alterações maiores. O que são RC Filtering e Exponential Averaging e como eles diferem A resposta para a segunda parte da questão é que eles são o mesmo processo Se um vem de um fundo de eletrônica Copyright 2018 - 2017, Greg Stanley Então RC Filtering (ou RC Smoothing) é a expressão usual. Por outro lado uma abordagem baseada em estatísticas de séries temporais tem o nome de média exponencial, ou usar o nome completo ponderada exponencial média móvel. Isso também é conhecido como EWMA ou EMA. Uma vantagem chave do método é a simplicidade da fórmula para calcular a próxima saída. É preciso uma fração da saída anterior e uma menos essa fração vezes a entrada atual. Algebricamente no tempo k a saída suavizada y k é dada por Como mostrado mais adiante esta fórmula simples enfatiza eventos recentes, suaviza as variações de alta freqüência e revela tendências de longo prazo. Observe que há duas formas da equação de média exponencial, uma acima e uma variante Ambas estão corretas. Consulte as notas no final do artigo para obter mais detalhes. Nesta discussão usaremos apenas a equação (1). A fórmula acima é por vezes escrita de forma mais limitada. Como é derivada esta fórmula e qual é a sua interpretação Um ponto chave é como podemos selecionar. Para olhar para esta uma maneira simples é considerar um filtro de baixa passagem RC. Agora, um filtro passa-baixo RC é simplesmente uma resistência em série R e um condensador paralelo C como ilustrado abaixo. A equação da série de tempo para este circuito é O produto RC tem unidades de tempo e é conhecido como a constante de tempo, T. Para o circuito. Suponha que representamos a equação acima em sua forma digital para uma série de tempo que tem dados tomados a cada h segundos. Esta é exatamente a mesma forma que a equação anterior. Comparando os dois relacionamentos para um temos que reduz à relação muito simples. Daí a escolha de N é guiada por qual constante de tempo escolhemos. Agora a equação (1) pode ser reconhecida como um filtro passa-baixa ea constante de tempo tipifica o comportamento do filtro. Para ver o significado da Constante de Tempo, precisamos examinar a característica de freqüência deste filtro RC de passa baixa. Em sua forma geral isto é Expressando em módulo e forma de fase temos onde o ângulo de fase é. A freqüência é chamada freqüência de corte nominal. Fisicamente pode ser mostrado que a esta frequência a potência no sinal foi reduzida em metade e a amplitude é reduzida pelo factor. Em termos de dB esta frequência é onde a amplitude foi reduzida em 3dB. Claramente, à medida que a constante de tempo T aumenta, então a freqüência de corte diminui e aplicamos mais suavização aos dados, ou seja, eliminamos as freqüências mais altas. É importante notar que a resposta de freqüência é expressa em radianssegundo. Isso é há um fator de envolvido. Por exemplo, escolher uma constante de tempo de 5 segundos dá uma freqüência de corte efetiva de. Um uso popular do alisamento de RC é simular a ação de um medidor tal como usado em um Medidor de Nível de Som. Geralmente são tipificados por sua constante de tempo, como 1 segundo para tipos S e 0,125 segundos para tipos F. Para estes 2 casos, as frequências de corte efectivas são 0,16 Hz e 1,27 Hz, respectivamente. Na verdade, não é a constante de tempo que normalmente desejamos selecionar, mas aqueles períodos que desejamos incluir. Suponha que temos um sinal onde desejamos incluir características com um P segundo período. Agora um período P é uma freqüência. Poderíamos então escolher uma constante de tempo T dada por. No entanto, sabemos que perdemos cerca de 30 da saída (-3dB) em. Assim, escolher uma constante de tempo que corresponde exatamente às periodicidades que desejamos manter não é o melhor esquema. Geralmente, é melhor escolher uma freqüência de corte ligeiramente maior, digamos. A constante de tempo é então que, em termos práticos, é semelhante a. Isso reduz a perda para cerca de 15 nesta periodicidade. Portanto, em termos práticos para reter eventos com uma periodicidade de ou maior, em seguida, escolher uma constante de tempo de. Isso inclui os efeitos das periodicidades de até cerca de. Por exemplo, se quisermos incluir os efeitos de eventos acontecendo com dizer um período de 8 segundos (0,125Hz), então escolha uma constante de tempo de 0,8 segundos. Isto proporciona uma frequência de corte de aproximadamente 0,2 Hz, de modo que o nosso período de 8 segundos está bem na banda de passagem principal do filtro. Se estivéssemos a amostragem dos dados a 20 timesecond (h 0,05) então o valor de N é (0,80.05) 16 e. Isso dá algumas dicas sobre como definir. Basicamente, para uma taxa de amostragem conhecida, ela tipifica o período de média e seleciona quais flutuações de alta freqüência serão ignoradas. Observando a expansão do algoritmo podemos ver que ele favorece os valores mais recentes, e também por que é referido como ponderação exponencial. Nós temos Substituindo por y k-1 dá Repetindo este processo várias vezes leva a Porque está no intervalo, então, claramente os termos para a direita tornam-se menores e se comportam como uma decrescente exponencial. Essa é a saída atual é tendenciosa para os eventos mais recentes, mas quanto maior nós escolhemos T, então o viés menos. Em resumo vemos que a fórmula simples enfatiza eventos recentes suaviza eventos de alta freqüência (curto período) que revelam tendências de longo prazo Precaução Existem duas formas da equação de média exponencial que aparecem na literatura. Ambos são corretos e equivalentes. A primeira forma como mostrado acima é (A1) A forma alternativa é 8230 (A2) Observe o uso de na primeira equação e na segunda equação. Em ambas as equações e são valores entre zero e unidade. Em termos físicos, significa que a escolha da forma que se usa depende de como se quer pensar em tomar como a equação da fração de alimentação (A1) ou Como a fração da equação de entrada (A2). A primeira forma é ligeiramente menos complicada em mostrar a relação de filtro RC, e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. Analista Principal de Processamento de Sinais do Prosig Dr. Colin Mercer foi anteriormente no Instituto de Pesquisas de Som e Vibração (ISVR) da Universidade de Southampton, onde fundou o Data Analysis Center. Em seguida, ele prosseguiu com a fundação de Prosig em 1977. Colin se aposentou como Analista de Processamento de Sinais em Prosig em dezembro de 2017. Ele é Engenheiro Agrónomo e Membro da British Computer Society. Eu acho que você quer mudar o 8216p8217 para o símbolo de pi. Marco, obrigado por apontar isso. Acho que este é um dos nossos artigos mais antigos que foi transferido de um antigo documento de processamento de texto. Obviamente, o editor (eu) não conseguiu detectar que o pi não tinha sido transcrita corretamente. Ele será corrigido em breve. Eu acho que existe um erro na fórmula para T. Deve ser T h (N-1), não T (N-1) h. Mike, obrigado por perceber isso. Acabei de verificar novamente para Dr. Mercer8217s nota técnica original em nosso arquivo e parece que houve erro feito ao transferir as equações para o blog. Vamos corrigir o post. Obrigado por nos deixar saber Obrigado obrigado obrigado. Você pode ler 100 textos DSP sem encontrar nada dizendo que um filtro de média exponencial é o equivalente a um filtro R-C. Hmm, você tem a equação para um filtro EMA correto não é Yk aXk (1-a) Yk-1 em vez de Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Ambas as formas da equação aparecem na literatura e Ambos os formulários estão corretos como mostrarei abaixo. O ponto que você faz é importante porque usar a forma alternativa significa que a relação física com um filtro RC é menos aparente, além disso a interpretação do significado de um mostrado no artigo não é apropriado para a forma alternativa. Primeiro vamos mostrar que ambas as formas estão corretas. A forma da equação que eu usei é ea forma alternativa que aparece em muitos textos é Note no acima Eu usei latex 1latex na primeira equação e latex 2latex na segunda equação. A igualdade de ambas as formas da equação é demonstrada matematicamente abaixo de passos simples de cada vez. O que não é o mesmo é o valor usado para latex latex em cada equação. Em ambas as formas latex latex é um valor entre zero e unidade. Primeiro reescreva a equação (1) substituindo o latex 1latex pelo látex látex. Isto dá latexy y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Agora defina latexbeta (1 - 2) látex e por isso também temos latex 2 (1 - beta) de látex. Substituindo estes na equação (1A) dá latexyk (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) E finalmente re-arranjar dá Esta equação é idêntica à forma alternativa dada na equação (2). Coloque mais simplesmente látex 2 (1 - 1) de látex. Em termos físicos, isso significa que a escolha da forma que se usa depende de como se quer pensar em tomar latexalphalatex como a equação da fração de feed back (1) ou como a fração da equação de entrada (2). Como mencionado acima eu usei a primeira forma, pois é um pouco menos pesado em mostrar a relação de filtro RC, e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. No entanto omitindo o acima é, na minha opinião, uma deficiência no artigo como outras pessoas poderiam fazer uma inferência incorreta para uma versão revista aparecerá em breve. Sempre me perguntei sobre isso, obrigado por descrevê-lo tão claramente. Eu acho que outra razão a primeira formulação é agradável é mapas alfa para 8216smoothness8217: uma maior escolha de alfa significa uma saída 8216more smooth8217. Michael Obrigado pela observação 8211 Vou acrescentar ao artigo algo nessas linhas, pois é sempre melhor, em minha opinião, relacionar-se com aspectos físicos. Dr. Mercer, excelente artigo, obrigado. Tenho uma pergunta sobre a constante de tempo quando usado com um detector rms como em um medidor de nível de som que você se refere no artigo. Se eu usar suas equações para modelar um filtro exponencial com Constante de Tempo 125ms e usar um sinal de passo de entrada, eu realmente obter uma saída que, após 125ms, é 63.2 do valor final. No entanto, se eu quadrado o sinal de entrada e colocar isso através do filtro, então eu vejo que eu preciso dobrar a constante de tempo para que o sinal de chegar a 63,2 do seu valor final em 125ms. Você pode me informar se isso é esperado. Muito Obrigado. Ian Ian, Se você quadrado um sinal como uma onda senoidal, em seguida, basicamente, você está dobrando a freqüência de sua fundamental, bem como a introdução de lotes de outras freqüências. Como a frequência foi, com efeito, dobrada, então está sendo reduzida 8217 por uma quantidade maior pelo filtro passa-baixo. Em consequência, leva mais tempo para atingir a mesma amplitude. A operação de quadratura é uma operação não linear, então eu não acho que ela sempre dobrará precisamente em todos os casos, mas tenderá a dobrar se tivermos uma freqüência baixa dominante. Observe também que o diferencial de um sinal quadrado é o dobro do diferencial do sinal 8220un-squared8221. Eu suspeito que você pode estar tentando obter uma forma de quadrado médio suavização, que é perfeitamente bem e válido. Pode ser melhor aplicar o filtro e, em seguida, quadrado como você sabe o corte eficaz. Mas se tudo o que você tem é o sinal quadrado, em seguida, usando um fator de 2 para modificar o seu filtro de valor alfa irá aproximá-lo de volta para a freqüência de corte original, ou colocá-lo um pouco mais simples definir sua freqüência de corte em duas vezes o original. Obrigado pela sua resposta Dr. Mercer. Minha pergunta era realmente tentar obter o que é realmente feito em um rms detector de um medidor de nível de som. Se a constante de tempo for definida para 8216fast8217 (125 ms) eu teria pensado que intuitivamente você esperaria um sinal de entrada sinusoidal para produzir uma saída de 63,2 do seu valor final após 125ms, mas desde que o sinal está sendo quadrado antes de chegar ao 8216mean8217 Detecção, ele vai realmente ter duas vezes o tempo que você explicou. O objetivo principal do artigo é mostrar a equivalência da filtragem RC e da média exponencial. Se estamos discutindo o tempo de integração equivalente a um verdadeiro integrador retangular, então você está correto que há um fator de dois envolvidos. Basicamente, se temos um verdadeiro integrador retangular que integra para Ti segundos o tempo equivalente RC integator para alcançar o mesmo resultado é 2RC segundos. Ti é diferente do constante RC 8216 constante 8217 T que é RC. Assim, se temos uma constante de tempo 8216Fast8217 de 125 ms, que é RC 125 ms, então isso é equivalente a um verdadeiro tempo de integração de 250 msec Obrigado pelo artigo, foi muito útil. Existem alguns trabalhos recentes em neurociência que usam uma combinação de filtros EMA (EMA de curta janela EMI 8211 de longa janela EMA) como um filtro passa-banda para análises de sinal em tempo real. Eu gostaria de aplicá-los, mas eu estou lutando com os tamanhos de janela diferentes grupos de pesquisa têm utilizado e sua correspondência com a freqüência de corte. Let8217s dizer que eu quero manter todas as freqüências abaixo de 0,5Hz (aprox) e que eu adquiro 10 amostras em segundo. Isso significa que fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 Portanto, o tamanho da janela I deve estar usando deve ser N3. É este raciocínio correto Antes de responder à sua pergunta eu tenho que comentar sobre o uso de dois filtros de alta passagem para formar um filtro passa banda. Presumivelmente, eles funcionam como dois fluxos separados, então um resultado é o conteúdo de látex latexf para meia taxa de amostragem eo outro é o conteúdo de látex latexf dizer a metade taxa de amostragem. Se tudo o que está sendo feito é a diferença nos níveis quadrados médios como indicando a potência na faixa de látex latex para latex latex, então pode ser razoável se as duas freqüências de corte são suficientemente distantes, mas eu espero que as pessoas que usam esta técnica Estão tentando simular um filtro de banda mais estreito. Na minha opinião, isso não seria confiável para um trabalho sério e seria motivo de preocupação. Apenas para referência um filtro passa banda é uma combinação de um filtro passa-alta de baixa freqüência para remover as baixas freqüências e um filtro passa-baixa de alta freqüência para remover as altas freqüências. Existe naturalmente uma forma de passagem baixa de um filtro RC, e consequentemente uma EMA correspondente. Talvez, embora o meu julgamento seja excessivamente crítico sem conhecer todos os fatos. Então, por favor, me envie algumas referências aos estudos que você mencionou para que eu critique como apropriado. Talvez eles estão usando um passe baixo, bem como um filtro passa-alta. Agora voltando-se para a sua pergunta real sobre como determinar N para uma dada freqüência de corte de alvo, eu acho que é melhor usar a equação básica T (N-1) h. A discussão sobre os períodos foi destinada a dar às pessoas uma sensação do que estava acontecendo. Então veja a derivação abaixo. Temos os relacionamentos latexT (N-1) hlatex e latexT12 latex onde latexfclatex é a freqüência de corte nocional e h é o tempo entre amostras, claramente latexh 1 látex onde latexfslatex é a taxa de amostragem em samplessec. A reorganização de T (N-1) h numa forma adequada para incluir a frequência de corte, latexfclatex e a taxa de amostragem, latexfslatex, é mostrada abaixo. Assim, usando latexfc 0.5Hzlatex e latexfs 10latex samplessec para que latex (fcfs) 0.05latex dá Então, o valor inteiro mais próximo é 4. Re-organizar o acima temos Então, com N4 temos latexfc 0.5307 Hzlatex. Utilizando N3 dá-se um latexfclatex de 0,318 Hz. Nota com N1 temos uma cópia completa sem filtragem.