Frequenzgang des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, die Impulsantwort eines L-Sample-gleitenden Mittelwerts Da der gleitende Mittelwert FIR ist, reduziert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe We Kann die sehr nützliche Identität verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen werden nur um einen Faktor von etwa 110 (für den 16-Punkte-gleitenden Durchschnitt) oder 13 (für den vier-Punkte-gleitenden Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- & omega; & sub4; (1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) (1-exp (& ndash; H16)) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright-Kopie 2000- - Universität von Kalifornien, BerkeleyIm mit MATLABs Filterfunktion, um einen gleitenden Durchschnitt eines Liniendiagramms zu erstellen. Meine Frage ist, welche Art von Filter ist Low Pass Hochpass etc. Im ein Sophomore Elektroingenieur so diese Art von Frage ist von besonderem Interesse für mich. Im Diagramm der durchschnittlichen Temperatur im Januar. Wobei janTemp der 1 Spaltenvektor mit den Temperaturen und Tagen die Liste der Tage in einem Vektor ist. Feb 20 14 am 23:15 Filter erzeugt keinen Filter, der einen Filter auf ein Signal anwendet: FILTER Eindimensionaler Digitalfilter. Y FILTER (B, A, X) filtert die Daten im Vektor X mit dem durch die Vektoren A und B beschriebenen Filter, um die gefilterten Daten Y zu erzeugen. Der Filter wird in Abhängigkeit von den Koeffizientenvektoren AB diese Tiefpaß, Hochpass usw. sein Vektoren enthalten die Koeffizienten der Differentialgleichung, die den Filter definiert: Äquivalent definieren A und B die Zähler - und Nennerpolynome der Filtertransferfunktion H (z). In Ihrem Fall ist es mit B 1 1 1 und A 1 ein Tiefpass-FIR-Filter, d. h. ein gleitender Durchschnitt, wie Sie in Ihrer Frage angeben. Siehe Filter s Dokumentation oder Typ Hilfe-Filter für details. I machte meine eigene Tiefpassfilter in Matlab, indem sie einen gleitenden Durchschnitt der Signaldaten. Aber wenn ein gleitender Durchschnitt ein Tiefpaßfilter erzeugt, wie genau man eine Gleichung für einen Hochpaßfilter entwirft, dann verstehe ich die Intuition hinsichtlich der Verwendung eines Durchschnitts für Tiefpaß (hohe Frequenzen werden auf null ausfallen, aber niedrige Frequenzen durchschnittlich zu einem Nummer nahe dem Signalwert). Aber gibt es irgendeine Gleichung für Hochpassfilter verwendet Aug 27 13 am 23:51 geschlossen wie zu breit Andrew Barber Es gibt entweder zu viele mögliche Antworten, oder gute Antworten wäre zu lang für dieses Format . Bitte fügen Sie Details hinzu, um die Antwortmenge zu verkleinern oder ein Problem zu isolieren, das in wenigen Abschnitten beantwortet werden kann. Wenn diese Frage umformuliert werden kann, um die Regeln in der Hilfe zu passen. Bearbeiten Sie bitte die Frage. Es gibt viele Gleichungen für die Vielleicht die einfachste ist die Ein-Abtast-Verzögerungsdifferenzfunktion, oder unter Berücksichtigung ihrer Z-Transformation H (z) Y (z) X (z) ist die Systemgleichung für den Filter. Unter Verwendung von AudioLazy mit MatPlotLib (Python) können Sie ein Frequenzantwortdiagramm für dieses Hochpaßfilter anzeigen. (Disclosure: Ich bin der Autor von AudioLazy) Sie können es auf ein Signal, sowie Ergebnis in den ersten 7 Proben: Das gleiche kann in GNU Octave (oder MatLab) getan werden: Das ist ein FIR-Filter in einem 6-Sample - Periodisches Signal, das in diesem Beispiel von -33 Amplitudenbereich auf -22 Bereich abfällt. Wenn Sie mit einem 12-Sample-Signal (untere Frequenz) versuchen: Nun ist das Ergebnis eine weitere Rechteckwelle, aber im Bereich -11. Sie sollten das gleiche mit Sinusoiden, die sinnvoll für den Frequenzgang und sollte eine andere Sinuskurve als Ausgang des Filters, mit der gleichen Frequenz zu halten. Sie können auch einen Resonator an der Nyquist-Frequenz verwenden, so dass Sie ein IIR-Filter. Es gibt mehrere andere Filter-Design, die dies tun können (z. B. Butterworth, Chebyshev, Elliptical), für unterschiedliche Bedürfnisse. Minimale Phase, lineare Phase, Filterstabilität und Minimierung der Ripple Amplitude sind einige mögliche Design-Ziele (oder Constraints), die Sie beim Entwerfen eines Filters haben können. Antwort # 1 am: Mai 13, 2010, 04:13:31 am »Ein gleitender Durchschnitt Filter (1 z-1. Z - (M-1)) 47M braucht, um sowohl die quotfirst halfquot wissen und die zweite Hälfte der Hälfte der M Proben it39s unter dem Durchschnitt aus, so we39d Benötigen Sie eine Verzögerung von M472 Proben, um es kausal und zentriert auf was auch immer es den Durchschnitt aus, außer der Notwendigkeit von Verzögerungen bis zu z - (M-1). Ndash H. D. 29. Aug 13 um 3:59 Uhr
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