Moving Average System Dsp

Filtro médio móvel (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro Low Pass FIR simples (Resposta de Impulso Finito) comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrado. É preciso M amostras de entrada de cada vez e leva a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída. É uma estrutura simples de LPF (Low Pass Filter) 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 as transições acentuadas 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) Toma M pontos de entrada, 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 traça 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 ruidosa 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 média móvel de 3 pontos 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 desviadas 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: Filtro médio da barra lateral primária (DSP) Um diz que os filtros de média móvel (MAF) são bons no domínio do tempo (TD) e ruim no domínio de freqência (FD). E esses filtros com janela e sinc são bons em FD e ruins em TD. Mas agora estou me perguntando se, no caso do MAF, não há dúvida de transformar o kernel e os dados via FFT para FD, fazendo uma multiplicação elementar e, finalmente, aplicando um iFFT para obter os resultados em TD, em vez de processar a convolução em TD One Por um lado, seria surpreendente se este procedimento matematicamente (convolução em TD é multiplicação em FD) não é permitido aqui. Por outro lado, por que o resultado ainda é bom, mesmo que eu faça o processo em FD (onde o MAF parece não ser bom) e, finalmente: há uma diferença entre fazer apenas uma FFT usual nos dados do domínio do tempo ou aplicar Uma quotconvolution FFTquot (quotoverlap-and-addquot-method, por exemplo) nos dados que não sei quando devo usar o anterior ou o último Re: Moving Average Filter (DSP) a transformação de uma caixa quadrada, média móvel em td ou Lp ideal no fd é uma função sinc. Mas uma função sincera não é normal e não. O filtro de abeto pode obter a resposta de freqüência ideal em freqüências de até N. A janela é usada para trocar a precisão exata nessas N freqüências para uma precisão melhorada nas freqüências entre elas. Também é uma maneira fácil de projetar um filtro. A média móvel simples é usada porque é fácil de projetar e implementar. ---------- Postado em 19:08 ---------- A publicação anterior foi às 19:02 ---------- oh, e a média móvel simples Também pode ser feito usando convolução, mas se você precisa fazer complexos multiplata, por que não escolher um filtro melhor, por exemplo, um baseado na largura de banda real ou nos requisitos do sistema