Frekvensrespons av det kjørende gjennomsnittsfiltret Frekvensresponsen til et LTI-system er DTFT av impulsresponsen. Impulsresponsen av et L-prøve-glidende gjennomsnitt er Siden det bevegelige gjennomsnittlige filteret er FIR, reduserer frekvensresponsen til den endelige summen Vi kan bruke den svært nyttige identiteten til å skrive frekvensresponsen som hvor vi har sluppet minus jomega. N 0 og M L minus 1. Vi kan være interessert i størrelsen på denne funksjonen for å avgjøre hvilke frekvenser som kommer gjennom filteret som ikke er overvåket og som er dempet. Nedenfor er et plott av størrelsen på denne funksjonen for L 4 (rød), 8 (grønn) og 16 (blå). Den horisontale aksen varierer fra null til pi radianer per prøve. Legg merke til at frekvensresponsen i alle tre tilfeller har en lowpass-karakteristikk. En konstant komponent (nullfrekvens) i inngangen passerer gjennom filteret uopprettholdt. Visse høyere frekvenser, som pi 2, elimineres helt av filteret. Men hvis hensikten var å designe et lavpassfilter, har vi ikke gjort det veldig bra. Noen av de høyere frekvensene dempes bare med en faktor på ca 110 (for 16 poeng glidende gjennomsnitt) eller 13 (for firepunkts glidende gjennomsnitt). Vi kan gjøre mye bedre enn det. Ovennevnte tegning ble opprettet av følgende Matlab-kode: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)) (1-exp (-iomega)) plot (omega, abs (H4) abs H16)) akse (0, pi, 0, 1) Opphavsretts kopi 2000- - Universitetet i California, BerkeleyFrekvensrespons av flytende gjennomsnittsfilter og FIR-filter Sammenlign frekvensresponsen til det bevegelige gjennomsnittsfilteret med det vanlige FIR-filteret. Sett koeffisientene til det vanlige FIR-filteret som en sekvens av skalerte 1s. Skaleringsfaktoren er 1filterLength. Opprett et dsp. FIRFilter System objekt og sett dets koeffisienter til 140. For å beregne det bevegelige gjennomsnittet, opprett et dsp. MovingAverage System objekt med et glidende vindu med lengde 40 for å beregne glidende gjennomsnitt. Begge filtre har samme koeffisienter. Inngangen er Gaussisk hvit støy med et gjennomsnitt på 0 og en standardavvikelse på 1. Visualiser frekvensresponsen til begge filtre ved hjelp av fvtool. Frekvensresponsene samsvarer nøyaktig, hvilket viser at det bevegelige gjennomsnittsfilteret er et spesielt tilfelle av FIR-filteret. Til sammenligning, se filterets frekvensrespons uten støy. Sammenlign filterfrekvensresponsen til det ideelle filteret. Du kan se at hovedløkken i passbåndet ikke er flatt og krusninger i stoppbåndet ikke er begrenset. Den glidende gjennomsnittlige filtrefrekvensresponsen stemmer ikke overens med frekvensresponsen til det ideelle filteret. For å realisere et ideelt FIR-filter, endre filterkoeffisientene til en vektor som ikke er en sekvens av skalerte 1s. Frekvensresponsen til filteret endres og har en tendens til å bevege seg nærmere det ideelle filterresponset. Utform filterkoeffisientene basert på forhåndsdefinerte filterspesifikasjoner. For eksempel, designe et Equiripple FIR filter med en normalisert cutoff frekvens på 0,1, en passband ripple på 0,5, og en stoppbånd dämping på 40 dB. Bruk fdesign. lowpass for å definere filterspesifikasjonene og designmetoden for å designe filteret. Filterresponsen i passbåndet er nesten flatt (ligner det ideelle svaret) og stoppbåndet har begrenset ekvipler. MATLAB og Simulink er registrerte varemerker for The MathWorks, Inc. Vennligst se mathworkstrademarks for en liste over andre varemerker eid av The MathWorks, Inc. Annet produkt - eller varemerker er varemerker eller registrerte varemerker for deres respektive eiere. Velg ditt CountryMoving Average Filter (MA filter) Laster inn. Det bevegelige gjennomsnittsfilteret er et enkelt Low Pass FIR-filter (Finite Impulse Response) som vanligvis brukes til å utjevne en rekke samplede datasignaler. Det tar M prøver av inngang av gangen og tar gjennomsnittet av disse M-prøvene og produserer et enkelt utgangspunkt. Det er en veldig enkel LPF-struktur (Low Pass Filter) som er nyttig for forskere og ingeniører å filtrere uønsket støyende komponent fra de tiltenkte dataene. Når filterlengden øker (parameteren M), øker utgangens glatthet, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har utmerket tidsdomene respons, men en dårlig frekvensrespons. MA-filteret utfører tre viktige funksjoner: 1) Det tar M-inngangspunkter, beregner gjennomsnittet av disse M-punktene og produserer et enkelt utgangspunkt 2) På grunn av beregnede beregninger. filteret introduserer en bestemt mengde forsinkelse 3) Filteret fungerer som et lavpassfilter (med dårlig frekvensdomenerespons og et godt domenerespons). Matlab-kode: Følgende matlab-kode simulerer tidsdomæneresponsen til et M-punkts-flytende gjennomsnittfilter, og viser også frekvensresponsen for forskjellige filterlengder. Time Domain Response: På den første plottet har vi inngangen som går inn i det bevegelige gjennomsnittsfilteret. Inngangen er støyende og målet vårt er å redusere støyen. Neste figur er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average-filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts Flytende Gjennomsnitt-filteret ikke har gjort mye for å filtrere ut støyen. Vi øker filterkranene til 51 poeng, og vi kan se at støyen i utgangen har redusert mye, som er avbildet i neste figur. Vi øker kranen videre til 101 og 501, og vi kan observere at selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk (observere skråningen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i vår innsats). Frekvensrespons: Fra frekvensresponsen kan det hevdes at avrullingen er veldig treg og stoppbåndet demper er ikke bra. Gitt dette stoppbåndet demping, klart, det bevegelige gjennomsnittlige filteret kan ikke skille ett bånd med frekvenser fra en annen. Som vi vet at en god ytelse i tidsdomene resulterer i dårlig ytelse i frekvensdomene, og omvendt. Kort sagt, det bevegelige gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter (handlingen i tidsdomene), men et uvanlig dårlig lavpassfilter (handlingen i frekvensdomenet) Eksterne lenker: Anbefalte bøker: Primær sidebarDokumentasjon Frekvensresponsene stemmer nøyaktig , som viser at det bevegelige gjennomsnittsfilteret er et spesielt tilfelle av FIR-filteret. Til sammenligning, se filterets frekvensrespons uten støy. Sammenlign filterfrekvensresponsen til det ideelle filteret. Du kan se at hovedløkken i passbåndet ikke er flatt og krusninger i stoppbåndet ikke er begrenset. Den glidende gjennomsnittlige filtrefrekvensresponsen stemmer ikke overens med frekvensresponsen til det ideelle filteret. For å realisere et ideelt FIR-filter, endre filterkoeffisientene til en vektor som ikke er en sekvens av skalerte 1s. Frekvensresponsen til filteret endres og har en tendens til å bevege seg nærmere det ideelle filterresponset. Utform filterkoeffisientene basert på forhåndsdefinerte filterspesifikasjoner. For eksempel, designe et Equiripple FIR filter med en normalisert cutoff frekvens på 0,1, en passband ripple på 0,5, og en stoppbånd dämping på 40 dB. Bruk fdesign. lowpass for å definere filterspesifikasjonene og designmetoden for å designe filteret. Filterresponsen i passbåndet er nesten flatt (ligner det ideelle svaret) og stoppbåndet har begrenset ekvipler. Mer om Velg ditt land
No comments:
Post a Comment