Frekvensresponsen för det löpande medelfiltret. Frekvensresponsen hos ett LTI-system är DTFS för impulsresponsen. Impulssvaret hos ett L-provrörande medelvärde är. Eftersom det rörliga medelfiltret är FIR, minskar frekvensresponsen till den ändliga sum. We kan använda den mycket användbara identiteten. för att skriva frekvensresponsen som. som vi har låt aej N 0 och ML 1 Vi kan vara intresserade av storleken på denna funktion för att bestämma vilka frekvenser som kommer igenom filtret obetydliga och Som dämpas Nedan är en plot av storleken på denna funktion för L 4 röd, 8 grön och 16 blå. Den horisontella axeln sträcker sig från noll till radianer per prov. Notera att frekvensresponsen i alla tre fall har en lågpassskarakteristik A konstant komponent nollfrekvens i ingångskortet genom filtret obetydligt Vissa högre frekvenser, såsom 2, elimineras helt av filtret. Om avsiktet var att designa ett lågpassfilter har vi n ot gjort mycket bra Några av de högre frekvenserna dämpas endast med en faktor på cirka 1 10 för 16-punktets glidande medelvärde eller 1 3 för det fyrapunktsrörande genomsnittsvärdet. Vi kan göra mycket bättre än det. Ovanstående plot skapades av följande Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega-plot omega, abs H4-abs H8-abs H16-axel 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley. Frequency Response of Moving Average Filter och FIR Filter Filtrera med det vanliga FIR-filtret Ställ in koefficienterna för det vanliga FIR-filtret som en följd av skalad 1 s. Skalfaktorn är 1 filterLength. Create ett Systemobjekt och sätt dess koefficienter till 1 40 För att beräkna det glidande medlet, skapa ett System Objekt med ett glidfönster med längden 40 för att beräkna det rörliga medlet Båda filtren har samma koefficienter Ingången är Gaussisk Vitt brus med ett medelvärde av 0 och en standardavvikelse på 1.Visualisera frekvensresponsen hos båda filtren med hjälp av fvtool. Frekvenssvaren matchar exakt vilket visar att det glidande medelfiltret är ett speciellt fall av FIR-filtret. För jämförelse, Se filtrets frekvensrespons utan att ljudisolera filtrets frekvensrespons till det idealfilterets. Du kan se att huvudloben i passbandet inte är platt och krusningarna i stopbandet inte är begränsade. Matcha inte frekvensresponsen hos det ideala filtret. För att inse ett idealiskt FIR-filter, ändra filterkoefficienterna till en vektor som inte är en sekvens av skalad 1s. Filterets frekvensrespons ändras och tenderar att flytta närmare det ideala filtersvaret. Utforma filterkoefficienterna baserat på fördefinierade filterspecifikationer. Utforma till exempel ett Equiripple FIR-filter med en normaliserad cutoff-frekvens på 0 1, en passbandskrypning på 0 5, och som Toppband dämpning av 40 dB Använd för att definiera filterspecifikationer och designmetod för att utforma filtret. Filterets respons i passbandet är nästan platt som det ideala svaret och stoppbandet har begränsat equiripples. MATLAB och Simulink är registrerade varumärken som tillhör The MathWorks, Inc Vänligen se för en lista över andra varumärken som ägs av The MathWorks, Inc Andra produkt - eller varumärken är varumärken eller registrerade varumärken som tillhör respektive ägare. Välj ditt land. Jag behöver designa ett glidande medelfilter som har en cut-off Frekvens på 7 8 Hz Jag har använt glidande medelfilter innan, men så vitt jag vet är den enda parametern som kan matas in det antal poäng som ska genomsnittas. Hur kan det här relatera till en cut-off frekvens. av 7 8 Hz är.130 ms och jag arbetar med data som samplas vid 1000 Hz Betecknar detta att jag borde använda ett glidande medelfilterfönster av 130 prov, eller finns det något annat jag saknar här. asked jul 18 13 vid 9 52. Det glidande medelfiltret är filtret som används i tidsdomänen för att avlägsna det tillförda bruset och även för utjämningsändamål men om du använder samma glidande medelfilter i frekvensdomänen för frekvensavskiljning kommer prestanda att vara värsta så I det fallet använd frekvensfrekvensdomänfiltret user19373 Feb 3 16 vid 5 53. Det glidande medelfiltret som ibland är känt som ett boxcar-filter har ett rektangulärt impulsrespons. Eller, anges annorlunda. Med en diskret tidssystems frekvenssvar är lika med Den diskreta tiden Fourier-omvandlingen av dess impulsrespons, kan vi beräkna det enligt följande. Vad vi mest är intresserade av för ditt fall är filtrets storlekssvar, H omega. Med ett par enkla manipuleringar kan vi få det lättare Det kan inte se lättare att förstå. Men på grund av Eulers identitet återkallar det. Därför kan vi skriva ovanstående. Som jag sagt tidigare är det du verkligen oroar dig för magneten Detektera frekvenssvaret Så vi kan ta storleken på ovanstående för att förenkla det ytterligare. Notera Vi kan släppa de exponentiella termerna eftersom de inte påverkar storleken på resultatet e 1 för alla värden på omega Eftersom xy xy För alla två ändliga komplexa tal x och y kan vi dra slutsatsen att närvaron av de exponentiella termerna inte påverkar det övergripande magnitudsvaret istället, påverkar de systemets fasrespons. Den resulterande funktionen inom storleksfästena är en form av en Dirichlet Kärna Det kallas ibland en periodisk sinc-funktion, eftersom den liknar sinc-funktionen något i utseende, men är periodisk istället. Eftersom definitionen av cutoff-frekvensen är något underspecificeret -3 dB punkt -6 dB pekar första sidelobe null kan du Använd ovanstående ekvation för att lösa vad du behöver Specifikt kan du göra följande. Ange H omega till det värde som motsvarar det filterrespons du vill ha vid cutoff-frekvensen. Omega-lika till cutoff-frekvensen För att kartlägga en kontinuerlig tidsfrekvens till diskretidsdomänen, kom ihåg att omega 2 pi frac, där fs är din samplingsfrekvens. Ange värdet på N som ger dig det bästa avtalet mellan vänster och höger sida av ekvationen Det ska vara längden på ditt glidande medelvärde. Om N är längden på glidande medelvärde, är en approximativ avstängningsfrekvens F som är giltig för N 2 i normaliserad frekvens F f fs. Den inverse av detta är formeln är asymptotiskt korrekt för stor N och har cirka 2 fel för N 2 och mindre än 0 5 för N 4.PS Efter två år, här äntligen, vad följde tillvägagångssättet Resultatet var baserat på approximering av MA-amplitudspektrumet runt f 0 som en parabola 2: a ordning Serie enligt. MA Omega ca 1 frac - frac Omega 2. som kan göras mer exakt nära nollkorsningen av MA Omega - frac genom att multiplicera Omega med en koefficient. Uppnå MA Omega ca 1 0 907523 frac - frac Omega 2.Lösningen av MA Omega - frac 0 ger resultaten ovan, där 2 pi F Omega. All av ovanstående avser 3 dB avskurningsfrekvens, föremålet för detta inlägg. Ibland är det emellertid intressant att erhålla en dämpningsprofil i stoppbandet vilket är jämförbart med det för en 1: a-ordning IIR Low Pass Filter-enpolig LPF med en given -3dB-avskurningsfrekvens så kallas en LPF även läckande integrator, som har en pol inte precis vid likström men nära den. Faktum är att både MA och 1: a Order IIR LPF har -20dB årtionde sluttning i stoppbandet behöver man en större N än den som används i figuren, N 32, för att se detta, men medan MA har spektral nulls vid Fk N och ett 1 f evelope, IIR filteret har bara en 1 f-profil. Om man vill få ett MA-filter med liknande brusfiltreringsfunktioner som detta IR-filter och matchar 3DB-avklippsfrekvenserna för att vara densamma. Vid jämförelse av de två spektra skulle han inse att stoppbandets rippel hos MA-filtret hamnar.3dB under det för IIR-filtret. För att få samma Stopband-krusning, dvs samma ljuddämpning som IIR-filtret kan formlerna ändras enligt följande. Jag hittade Mathematica-skriptet där jag beräknade avklippningen för flera filter, inklusive MA-en. Resultatet var baserat på approximering av MA-spektret Runt f 0 som parabola enligt MA Omega Sin Omega N 2 Sin Omega 2 Omega 2 pi F MA F ca N 1 6 F 2 NN 3 pi 2 och härleda korsningen med 1 kvm därifrån Massimo 17 jan 16 kl 2 08.
No comments:
Post a Comment