Filtro Médio Móvel De 8 Pontos

Filtro médio móvel (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro Low Pass FIR (Finite Impulse Response) simples comumente usado para suavizar uma série de datasigns amostrados. Demora M amostras de entrada por vez e leva a média dessas M-samples e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M), a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições afiadas nos dados são tornadas cada vez mais contundentes. Isso implica que este filtro possui uma excelente resposta ao domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência fraca. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Demora os pontos de entrada M, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos de computação envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro atua como um filtro de passagem baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma resposta de domínio de tempo bom). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também faz a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Resposta de Domínio de Tempo: no primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído. A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode deduzir-se da figura que o filtro de 3 pontos de média móvel não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é retratado na próxima figura. Aumentamos as torneiras até 101 e 501 e podemos observar que mesmo - embora o ruído seja quase zero, as transições são apagadas drasticamente (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-os com a transição ideal da parede de tijolos em Nossa contribuição). Resposta de frequência: a partir da resposta de freqüência, pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da faixa de parada não é boa. Dada esta atenuação da faixa de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em desempenho fraco no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: Livros recomendados: Resposta da freqüência da barra lateral primária da média de corrida Filtro A resposta de freqüência de um sistema LTI é o DTFT da resposta de impulso, A resposta de impulso de uma média móvel em L é Como o filtro médio móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita Podemos usar a identidade muito útil Para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função, a fim de determinar quais frequências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro desatualizado. Certas frequências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Nós podemos fazer muito melhor do que isso. O argumento acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Universidade da Califórnia, BerkeleyI tentou alguns técnicos de média em execução para suavizar a alteração nos dados do ADC no AtMega48 para controlar as luzes (PWM) ao girar uma panela (ADC ). Os filtros (pseudo-códigos): observei que os filtros são muito agradáveis. Mas devagar em resposta, o que é esperado. Procuro técnicas como a média móvel exponencial. Disse ser mais receptivo. Existe outro como este Como ele diz: onde está entre 0 e 1. Como codificar e otimizar esses códigos sábios (sem usar flutuadores) Ou Como eu converteria os flutuadores em números inteiros correspondentes para tornar o código pequeno, rápido e responsivo. E eu mantive 1 Outro, então, que não funcionará como esperado. Por Idve mudar todas as variáveis ​​para flutuar. Por favor, não se concentre na seguinte declaração por enquanto, mas observe. Manter flutuadores na minha base de código está preenchendo a memória do programa de 45 a 137, no caso de Você pode implementar com sobrecarga mínima, limitando as frações binárias. Eu usei isso com bons resultados. Pegue o resultado existente, Deslize N lugares direito para dividir por 2N Subtrai-lo do resultado existente. Adicionar novos dados Isso não é tão rápido em mudar com uma mudança de etapa nos dados de entrada como você deseja, mas é fácil de implementar e efetivo o suficiente como um filtro em muitos casos. Você pode acelerar sua resposta ao tomar decisões informais quanto ao seu comportamento em casos que são muito diferentes. Por exemplo, mantenha uma contagem de entradas seqüenciais que são mais que um limite diferente do resultado existente. Se essa contagem ultrapassar algum limite, altere a proporção de divisão N por algum fator. Por exemplo, N é geralmente 4- os resultados são deslocados para direita 4 vezes 16. Se a entrada for mais que xxx longe da resposta, faça apenas duas mudanças para a direita e multiplique a nova amostra em 4 antes de adicionar. Respondeu 4 de outubro 12 às 6:08