Risposta in frequenza del filtro Esecuzione media La risposta in frequenza di un sistema LTI è DTFT della risposta impulsiva, la risposta all'impulso di un L - Sample media mobile è Poiché il filtro media mobile è FIR, la risposta in frequenza riduce alla somma finita Noi può utilizzare l'identità molto utile per scrivere la risposta in frequenza da dove abbiamo lasciato ae meno jomega. N 0 e M L meno 1. Ci può essere interessato grandezza di questa funzione per determinare quali frequenze ottenere attraverso il filtro non attenuato e che sono attenuati. Di seguito è un grafico della grandezza di questa funzione per L 4 (rosso), 8 (verde), e 16 (blu). L'asse orizzontale va da zero a radianti pi per campione. Si noti che in tutti e tre i casi, la risposta in frequenza ha una caratteristica passa-basso. Un componente costante (frequenza zero) in ingresso passa attraverso il filtro non attenuato. Alcune frequenze più alte, come Pi 2, sono completamente eliminati dal filtro. Tuttavia, se l'intento era quello di progettare un filtro passa-basso, quindi non abbiamo fatto molto bene. Alcune delle alte frequenze vengono attenuate solo per un fattore di circa 110 (per la media 16 punti in movimento) o 13 (per la media mobile di quattro punti). Possiamo fare molto meglio di così. La trama di cui sopra è stato creato dal seguente codice Matlab: omega 0: pi400:. PI H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) terreno (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) asse (0, pi, 0, 1) Copyright copia 2000- - University of California, BerkeleyFrequency risposta di media mobile filtro e filtro FIR Confronta la risposta in frequenza del filtro media mobile con quello del filtro FIR regolare. Impostare i coefficienti del filtro FIR regolare come una sequenza di 1s scala. Il fattore di scala è 1filterLength. Creare un oggetto dsp. FIRFilter sistema e impostare i suoi coefficienti di 140. Per calcolare la media mobile, creare un oggetto dsp. MovingAverage sistema con una finestra scorrevole di lunghezza 40 per calcolare la media mobile. Entrambi i filtri hanno gli stessi coefficienti. L'ingresso è gaussiano rumore bianco con una media di 0 e una deviazione standard di 1. Visualizza la risposta in frequenza dei due filtri utilizzando fvtool. Le risposte in frequenza corrispondono esattamente, il che dimostra che il filtro media mobile è un caso particolare del filtro FIR. Per confronto, vedere la risposta in frequenza del filtro senza rumore. Confrontare la risposta in frequenza dei filtri a quella del filtro ideale. Si può vedere che il lobo principale nella banda passante non è piatta e le increspature del stopband non sono vincolati. La risposta in frequenza filtri media mobile non corrisponde alla risposta in frequenza del filtro ideale. Per realizzare un filtro FIR ideale, modificare i coefficienti di filtro per un vettore che non è una sequenza di 1s scala. La risposta in frequenza dei cambiamenti filtra e tende ad avvicinarsi alla risposta filtro ideale. Progettare i coefficienti del filtro in base alle specifiche del filtro predefiniti. Ad esempio, progettare un filtro FIR equiripple con una frequenza normalizzata di taglio di 0,1, un ripple banda passante di 0,5 e una attenuazione stopband di 40 dB. Utilizzare fdesign. lowpass per definire le specifiche del filtro e il metodo di progettazione per la progettazione del filtro. La risposta filtri passabanda è quasi piatta (simile alla risposta ideale) e stopband ha costretto equiripples. MATLAB e Simulink sono marchi registrati di The MathWorks, Inc. Si prega di consultare mathworkstrademarks per un elenco di altri marchi registrati di proprietà di The MathWorks, Inc. Altri nomi di prodotti o marchi sono marchi o marchi registrati dei rispettivi proprietari. Seleziona il tuo CountryMoving filtro media (filtro MA) Caricamento in corso. Il filtro media mobile è un semplice filtro passa-basso FIR (Finite Impulse Response) comunemente usato per lisciare una serie di campionati datasignal. Prende M campioni di ingresso alla volta e prendere la media di questi M-campioni e produce un singolo punto di uscita. Si tratta di una struttura molto semplice LPF (Filtro passa basso), che viene portata di mano per gli scienziati e gli ingegneri di filtrare componente rumoroso indesiderati dai dati previsti. Come la lunghezza del filtro aumenta (il parametro M) la scorrevolezza degli aumenti di uscita, mentre le transizioni taglienti nei dati sono fatte sempre più smussato. Questo implica che il filtro ha un'eccellente risposta nel dominio del tempo, ma una risposta in frequenza scarsa. Il filtro MA svolgere tre funzioni importanti: 1) Ci vogliono punti di ingresso M, calcola la media di questi M-points e produce un unico punto di uscita 2) A causa delle computationcalculations coinvolti. il filtro introduce una quantità definita di ritardo 3) Il filtro agisce come un filtro passa basso (con scarsa risposta nel dominio di frequenza e una buona risposta nel dominio del tempo). Codice Matlab: A seguito di codice MATLAB simula la risposta nel dominio del tempo di un M-punto mobile filtro media e traccia anche la risposta in frequenza per varie lunghezze di filtro. Time Domain Risposta: Al primo trama, abbiamo l'ingresso che sta succedendo nel filtro media mobile. L'ingresso è rumoroso e l'obiettivo è di ridurre il rumore. La figura seguente è la risposta di uscita di un punto 3 Moving Average filtro. Si può dedurre dalla figura che il 3 punti Moving filtro media non ha fatto molto a filtrare il rumore. Aumentiamo i rubinetti filtro a 51 punti e possiamo vedere che il rumore in uscita è ridotta molto, che è rappresentato nella figura seguente. Aumentiamo i rubinetti ulteriormente a 101 e 501 e si può osservare che, anche-se il rumore è quasi zero, le transizioni siano smussati su drasticamente (osservare il pendio sulla lati del segnale e confrontarle con la transizione muro ideale il nostro ingresso). Risposta in frequenza: Dalla risposta in frequenza si può affermare che il roll-off è molto lento e l'attenuazione banda di arresto non è buona. Tenuto conto di questa banda di attenuazione di arresto, in modo chiaro, il filtro media mobile non può separare una banda di frequenze da un'altra. Come sappiamo che una buona prestazione nei risultati dominio del tempo in scarso rendimento nel dominio della frequenza, e viceversa. In breve, la media mobile è un eccezionale buon filtro smoothing (l'azione nel dominio del tempo), ma un filtro passa-basso eccezionalmente avverse (l'azione nel dominio della frequenza) Link esterni: Libri consigliati: SidebarDocumentation primaria le risposte in frequenza corrispondono esattamente , il che dimostra che il filtro media mobile è un caso particolare del filtro FIR. Per confronto, vedere la risposta in frequenza del filtro senza rumore. Confrontare la risposta in frequenza dei filtri a quella del filtro ideale. Si può vedere che il lobo principale nella banda passante non è piatta e le increspature del stopband non sono vincolati. La risposta in frequenza filtri media mobile non corrisponde alla risposta in frequenza del filtro ideale. Per realizzare un filtro FIR ideale, modificare i coefficienti di filtro per un vettore che non è una sequenza di 1s scala. La risposta in frequenza dei cambiamenti filtra e tende ad avvicinarsi alla risposta filtro ideale. Progettare i coefficienti del filtro in base alle specifiche del filtro predefiniti. Ad esempio, progettare un filtro FIR equiripple con una frequenza normalizzata di taglio di 0,1, un ripple banda passante di 0,5 e una attenuazione stopband di 40 dB. Utilizzare fdesign. lowpass per definire le specifiche del filtro e il metodo di progettazione per la progettazione del filtro. La risposta filtri passabanda è quasi piatta (simile alla risposta ideale) e stopband ha costretto equiripples. Di più su Seleziona il Paese
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