Przeciętnie snr

Średnia ruchoma jest filtrem. Średnia ruchoma jest często wykorzystywana do wygładzania danych w obecności szumu. Prosta średnia ruchoma nie zawsze jest rozpoznawana przez filtr Finite Impulse Response FIR, chociaż jest to jeden z najpopularniejszych filtrów w przetwarzaniu sygnału Traktowanie go jako filtra umożliwia porównanie go z na przykład filtrami windowed-sinc w artykułach dotyczących filtrów górnoprzepustowych i pasm przepustowych i pasm odchylania dolnoprzepustowego dla przykładów tych głównych różnic w tych filtrach że średnia ruchoma jest odpowiednia dla sygnałów, dla których użyteczne informacje są zawarte w dziedzinie czasowej, w których pomiary wygładzania są uśrednione, a głównym przykładem są filtry Windowed-sinc, które są silnymi wykonawcami w dziedzinie częstotliwości z wyrównywaniem dźwięku przetwarzanie jako typowy przykład Bardziej szczegółowe porównanie obu typów filtrów w domenie czasu z wydajnością domen o częstotliwościach Jeśli masz dane, dla których zarówno czas, domena częstotliwości jest ważna, warto zajrzeć do Wariacji na temat średniej ruchomej, która przedstawia liczbę ważonych wersji średniej ruchomej, która jest lepsza. Średnia ruchoma długości N może być zdefiniowana jako jest to zazwyczaj realizowane, przy czym aktualna próbka wyjściowa jest średnią z poprzednich N próbek Widziana jako filtr, średnia ruchoma wykonuje splot sekwencji wejściowej xn o prostokątnym impulsie o długości N i wysokości 1 N, aby utworzyć obszar impuls, a tym samym zysk filtra, jeden W praktyce najlepiej jest wziąć N nieparzysty Pomimo, że średnia ruchoma może być obliczona przy użyciu parzystej liczby próbek, przy nieparzystej wartości dla N ma tę zaletę, że opóźnienie filtru będzie liczbą całkowitą próbek, ponieważ opóźnienie filtru z N próbkami jest dokładnie N-1 2 średnia ruchoma może być wyrównana dokładnie do oryginalnych danych, przesuwając ją przez liczbę całkowitą próbek. Gry Domena. Od movi ng średnia jest splotem z prostokątnym impulsem, jej odpowiedź częstotliwościowa jest funkcją sinc To sprawia, że ​​coś takiego jak podwójny filtr windowed-sinc, ponieważ jest to splot z impemem sinc, który powoduje prostokątną odpowiedź częstotliwościową. Jest to Ta szczera odpowiedź częstotliwościowa, która powoduje, że średnia ruchoma jest słabą wartością w dziedzinie częstotliwości. Jednak działa bardzo dobrze w dziedzinie czasu. Dlatego doskonale nadaje się do wygładzania danych w celu usunięcia zakłóceń, przy jednoczesnym zachowaniu szybkiej odpowiedzi krokowej. Rysunek 1 Wygładzanie za pomocą filtra średniej ruchomości. Dla typowego, dodatniego białego Gaussa AWGN, który jest często zakładany, uśrednianie N próbek powoduje zwiększenie współczynnika SNR przez współczynnik sqrt N Ponieważ hałas dla poszczególnych próbek nie jest ze sobą związany, nie jest powodem do traktowania każdej próbki inaczej W związku z tym, średnia ruchoma, która daje każdą próbkę taką samą wagę, pozbędzie się maksymalnej ilości hałasu przy danej ostrości. ponieważ jest to filtr FIR, średnia ruchoma może być zaimplementowana przez splot. Ma wtedy taką samą wydajność lub brak jakiegoś innego filtra FIR. Może to być również realizowane rekursywnie w sposób bardzo efektywny. Definicja ta jest wynikiem wyrażeń dla yn i yn 1, gdzie i gdzie zauważymy, że zmiana między yn 1 i yn polega na tym, że na końcu znajduje się dodatkowe określenie xn 1 N, podczas gdy wyrażenie xnN 1 N jest usuwany od początku W praktyce często można wyłączyć podział na N dla każdej kadencji, kompensując uzyskane wzmocnienie N w innym miejscu To rekursywne wdrożenie będzie znacznie szybsze niż splot Każda nowa wartość y może można obliczyć tylko z dwoma dodatkami, zamiast N dodatków, które byłyby konieczne dla prostej implementacji definicji Jedną rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę przy rekurencyjnej implementacji jest to, że zaokrąglają się błędy To ma y lub nie może być problemem dla twojej aplikacji, ale sugeruje również, że ta implementacja rekursywna będzie działać lepiej z implementacją liczby całkowitej niż liczbą zmiennoprzecinkową Jest to dość niezwykła, ponieważ implementacja zmiennoprzecinkowa jest zwykle prostsza. Wszystko to musi polegać na tym, że nigdy nie należy lekceważyć użyteczności prostego ruchomego filtra w aplikacjach przetwarzania sygnału. Narzędzie projektowania filtrów. Ten artykuł jest uzupełniony o narzędzie do projektowania filtrów Doświadczenie z różnymi wartościami dla N i wizualizowanie wynikowych filtrów Wypróbuj teraz. Mamy pytanie, które zostało zadane w formularzu Blog i pytanie brzmi: jak możemy obliczyć średnią dla dużych danych, np. 24 godziny rekordów danych na sekundę po pobraniu wielu plików z licznika. Można wytworzyć średnią nie oznacza poziomu energii zapisu Na przykład 45, 46, 48, 43, 78, 79, 71, 33, 55 poziomów, zwykła średnia arytmetyczna wynosi 55 3.But poziom energii hałasu na 78, 79 i 71 jest wysoki w porównaniu do innych wartości, więc jak możemy teraz obliczyć przeciętną. Jest to ciekawe pytanie dotyczące uśredniania danych hałasu i tego, o co pytamy dość często. zastosowałby prostą średnią liniową do obliczenia wartości z pomiarów hałasu, ale są to niewielkie i często bardzo specyficzne. W tym przypadku należy zrobić średnią logarytmiczną wartości Można to zrobić dość łatwo, jeśli używasz arkusz kalkulacyjny. W tym przypadku zakładamy, że mamy zestaw próbek, z których każda to 1 sekundowa wartość Leq, a całkowity okres to 24 godziny. Daje nam to łącznie 86400 próbek, a później będziemy używać tego numeru obliczenie. Jednak chcemy osiągnąć to 24-godzinne Leq z wykorzystaniem danych hałasu, które pobraliśmy z poziomu naszego miernika poziomu dźwięku. Oto przewodnik 6 Kalkulatora Average Noise Level. Najprostszym sposobem na to będzie umieszczenie numery w dokumencie programu Excel nt z wartościami w jednej kolumnie Posiadamy 84.600 wartości w pełnym okresie 24 godzin Jeśli używasz najnowszej wersji programu Excel 2017, możesz użyć wielu komórek i obliczyć informacje w jednym przebiegu. Jeśli jesteś przy użyciu programu Excel 2003 lub wcześniejszego, ogranicza się to do użycia 65.536 wierszy, a będziesz musiał zerwać dane na 12 godzinowych bloków, a następnie wykonać drugie obliczenia przy użyciu dwóch sekcji danych. Kroki poniżej zakładają, że można pracować z 86400 próbek w jednym przejściu. Za indywidualne 1 sekundy próbki do kolumny A zaczynając od rzędu 5 Potrzebne miejsca na końcowe obliczenia później To da nam wartości w komórkach od A5 do A86405.W drugiej kolumnie, podziel się każdą wartością o 10 W komórce B5 wpisz A5 10. Skopiuj to do wszystkich komórek z B6 do B86405.Now anty-loguj wartość z Kroku 2 W komórce C5 wprowadź 10 B5.Kopiuj to do wszystkich komórek z C6 do C86405.Dodaj wszystkie wartości w kolumnie C W komórce B1 wpisz SUM C5 C86405. To da całkowitą energię hałasu w całym okresie 24 godzin. Teraz musimy podzielić tę liczbę liczbą próbek. W komórce C1 wpisz B1 86400. Teraz musimy bazować na 10 logach tej liczby i pomnożyć ją przez 10. W komórce D1 wprowadź 10 log C1. To daje nam przeciętną energię hałasu w ciągu całego okresu 24 godzin. Jakość Rozwoju Produktu w firmie Cirrus Research plc, wiodącym producentem urządzeń do pomiaru hałasu. Ten przykład pokazuje, jak używać średniej ruchomej filtrów i ponowne próbkowanie, aby wyodrębnić efekty okresowych składników czasu na odczyty w godzinach, a także usunąć niepożądane zakłócenia linii z pomiaru napięcia w otwartej pętli Przykład pokazuje również, jak wygładzić poziom sygnału zegarowego przy jednoczesnym zachowaniu krawędzi przy użyciu filtru mediana Przykład pokazuje również, jak używać filtru Hampel do usuwania dużych outliers. Smoothing jest to, jak odkryć ważne wzorce w naszych danych, pozostawiając rzeczy, które są nieistotne tj. hałasu używamy filtrowania Aby wyeliminować to wygładzenie Celem wygładzania jest generowanie powolnych zmian wartości, dzięki czemu łatwiej jest dostrzec trendy w naszych danych. Czasami podczas sprawdzania danych wejściowych można wygładzić dane, aby zobaczyć tendencję sygnału W nasz przykład mamy zestaw odczytów temperatury w stopniach Celsjusza, wykonanych co godzinę na lotnisku Logan na cały miesiąc stycznia 2017 roku. Zwróć uwagę, że widzimy wizualnie efekt, jaki ma pora dnia przy odczycie temperatury Jeśli interesuje Cię tylko codzienna zmiana temperatury w ciągu miesiąca, wahania godzinowe powodują jedynie hałas, co może utrudnić codzienne odchylenia. Aby usunąć efekt porze dnia, chcielibyśmy wygładzić nasze dane za pomocą ruchomych filtrów średnich. Przeniesienie średniego filtru. W najprostszej formie ruchome średnie filtrowanie długości N zajmuje średnio każde N kolejnych próbek kształtu fali. Aby zastosować średnioroczny filtr kroczący do każdego punktu danych, skonstruowujemy nasze współczynniki filtrować tak, aby każdy punkt był równy i ważony 1 24 do całkowitej średniej To daje nam średnią temperaturę w ciągu każdego okresu 24 godzin. Opóźnienie filtru. Należy zwrócić uwagę, że filtrowane wyjście opóźnia się o około dwanaście godzin. Jest to spowodowane faktem, że nasze średni filtr przesuwania ma opóźnienie. Dowolny filtr symetryczny o długości N będzie miał opóźnienie w próbkach N-1 2 Możemy uwzględnić to opóźnienie ręcznie. Ekstrakcję średniej różnicy. Względnie możemy użyć filtru średniej ruchomej, aby uzyskać lepszą ocenę o tym, w jaki sposób pora wpływa na ogólną temperaturę W tym celu najpierw odejmij wygładzone dane z pomiarów temperatury godzinowej Następnie segmentuj różne dane na kilka dni i przeciętnie przez wszystkie 31 dni w miesiącu. Określanie szczytowej koperty. Cztery razy chcielibyśmy również mieć gładko zróżnicowane oszacowanie jak wysokie i niskie temperatury zmieniają się codziennie Aby to zrobić, możemy użyć funkcji koperty, aby podłączyć ekstremalne wysokie i niskie poziomy wykryte er podzbiór 24-godzinnego okresu W tym przykładzie zapewniamy co najmniej 16 godzin między każdą ekstremalną wysoką i ekstremalną niską Możemy również zrozumieć, jak wysokie i niskie tendencje przekładają się na średnią między dwoma ekstremami. Średnia ważona średnica ruchomych. Inne rodzaje średnich średnic rurociągów nie równoważą wagi każdej próbki. Inny filtr spełnia następujące rozszerzenia dwumianowe Ten typ filtra przybliża normalną krzywą dla dużych wartości n Jest użyteczny do filtrowania szumów wysokiej częstotliwości dla małych n Aby znaleźć współczynniki dla filtra dwumianowego, skręcić sam, a następnie wielokrotnie kondurować wyjście z określoną liczbą razy W tym przykładzie użyj pięć całkowitych iteracji. Innym filtrem nieco podobnym do filtra rozszerzenia Gaussa jest wykładnicza średnica ruchomych filtra typ ważonego średniego ruchomego filtra jest łatwy do skonstruowania i nie wymaga dużego rozmiaru okna. Dokonujesz regulacji geometrycznej ważonej średnim filtrem za pomocą parametr alfa pomiędzy zero a jednym Wyższa wartość alfa będzie mniej wygładzona. Zejdź z odczytów na jeden dzień. Wybierz kraj.