Exponencial Móvel Média Dsp

Todos os dias DSP para Programadores Passo Resposta de Averaging. Last semana, demos uma olhada em diferentes tipos de média e usou-os para analisar os preços históricos do gás Olhando para um sinal complexo como preços do gás nos dá uma comparação agradável dos comportamentos dos vários métodos de média, Mas isso só nos dá uma idéia do que a média faz para um sinal específico E se quisermos entender o que os diferentes métodos de média fazem de uma maneira mais geral. Uma maneira de analisar os diferentes métodos é aplicando-os aos sinais fundamentais A saída Que resulta da aplicação de uma função de média a um dos sinais fundamentais é chamada de resposta da função Se o sinal é o sinal de CC, ele é chamado de resposta de CC Se o sinal é a função de passo, ele é chamado de resposta de passo e Assim por diante Vamos olhar para a resposta passo em mais detalhe, mas primeiro, vamos discutir brevemente as respostas das diferentes funções de média para cada um dos sinais fundamentais. Responder a Signals. W E cobriu cinco maneiras diferentes de calcular a média no último post completo, bloco, deslocamento, exponencial e filtro FIR e quatro tipos diferentes de sinais fundamentais do primeiro post DC, impulso, passo e seno Se fôssemos fazer uma comparação cruzada de Todos esses sinais e métodos de média, nós d acabar com vinte gráficos, mas a maioria deles não seria muito útil ou interessante, por isso vamos indo para diminuí-los um pouco. Primeiro, vamos considerar a média completa Uma vez que a média completa Simplesmente calcula a média em todo o sinal, a sua resposta de sinal não é muito interessante É um valor único A média do bloco não é muito mais interessante, uma vez que apenas divide o sinal em partes de tamanho igual antes de tomar a média O resultado será uma versão dizimada Do sinal original Vamos ignorar estes dois tipos de média para esta exploração. Podemos também jogar fora o sinal DC do lado do sinal da matriz, pois nenhum tipo de média irá mudar um valor de DC Pelo menos ele sho Uldn t Se você fizer isso, você deve certificar-se de sua função de média é estável e faz o que você acha que faz A resposta DC é mais interessante quando a análise complexa Infinite Impulse Response IIR filtros porque aqueles podem potencialmente ser instável com um sinal DC, mas nenhum dos Essas funções de média são instáveis. Isso deixa os sinais de impulso, de passo e de sinus e as médias de filtro em movimento, exponenciais e FIR como possíveis candidatos para comparação. A resposta do sinal de seno vai depender da freqüência da onda senoidal e isso Tipo de análise é normalmente feito com um DFT para encontrar a resposta de freqüência média s em uma faixa de freqüências Nós não estamos prontos para esse tipo de análise, no entanto, por isso vamos olhar para que em um posto posterior. A resposta ao impulso de uma média Na verdade tem um comportamento interessante A execução de um impulso através de uma função de média irá reproduzir a função de média como uma série de torneiras para um filtro FIR Porque a função de impulso é zero em qualquer lugar, exceto para Uma única amostra, quando você aplica uma função de média para ele, o resultado em cada ponto é o valor que você precisaria usar para que toque no filtro equivalente. A função de impulso aplicada a uma média móvel resultará em um bloco de amostras com Cada amostra tendo um valor do inverso do tamanho do bloco Se você, em seguida, usado esses valores como torneiras em um filtro, multiplicando cada amostra de um sinal pelo inverso do tamanho do bloco e somando-los juntos, você obteria o mesmo resultado que o Média móvel Isso é porque as seguintes equações são equivalentes. Os 1 n termos na soma no lado direito são as torneiras de um filtro Devido a esta propriedade, o filtro FIR simplesmente reproduzir seus toques em resposta à função de impulso O exponencial A média produzirá um decaimento exponencial e nunca termina porque o declínio exponencial aproxima-se de zero, mas nunca o alcança. Portanto, a média exponencial é um exemplo de um filtro IIR simples. Ves a resposta do passo a olhar em mais detalhes Para encontrar a resposta de passo de uma média, tudo o que temos a fazer é substituir o sinal de preço do gás que estávamos olhando antes com uma função de etapa, e executar a função de média sobre ele Para o A média móvel, lembre-se que a operação é. Quando j é a j ª amostra ek é o tamanho do bloco Esta operação parece o seguinte gráfico. Clique no gráfico para executar a média móvel O tamanho do bloco foi expandido para mostrar a resposta melhor Observe como A resposta é uma linha que liga o nível inferior no ponto em que o passo ocorre ao nível mais elevado no ponto em que o número de amostras equivalente ao tamanho do bloco foi coberto. Em cada passo da média móvel é adicionada outra amostra de maior valor Para a média, de modo que o sinal de média prossegue num caminho linear do valor antigo para o novo valor com um atraso igual ao tamanho do bloco. Esta resposta de passo mostra como a média móvel remove o conteúdo de alta frequência do sinal O original Passo tem conteúdo de freqüência infinita no passo A resposta ainda tem algum conteúdo de freqüência mais alta nos dois cantos, mas é menor do que antes ea região linear tem conteúdo de freqüência muito baixa Também podemos ver os começos de uma onda triangular nesta resposta Se a função step fosse realmente uma onda quadrada com um período duas vezes maior que o tamanho do bloco da média móvel, a média móvel produziria uma onda triangular perfeita Talvez não seja a maneira mais eficiente de gerar uma, mas é uma visão útil da Comportamento da média móvel. Resposta de Passo Médio Exponencial. Lembre-se, a função de média exponencial funciona da seguinte forma: média iwsi 1-w significa i-1.Quando w é a ponderação da amostra corrente e é um valor entre 0 e 1 Para um Ponderando perto de 0, a resposta de passo se parece com isto. Este gráfico mostra claramente por que s chamado uma média exponencial porque a média se aproxima o novo valor da função de passo ao longo de uma curva exponencial também podemos ver tha T a média exponencial reage mais rapidamente a novas entradas porque a resposta muda muito mais rapidamente perto da etapa inicial Então se aproxima o novo valor mais lentamente ao longo do tempo É por isso que a média exponencial reteve mais dos solavancos e picos no sinal de preço do gás, E remove um pouco menos do conteúdo de alta freqüência do que a média móvel. As ponderações têm que ser muito próximas de zero antes da média exponencial não ter uma resposta acentuada a novos valores e, em seguida, a média se aproxima de novos valores extremamente lentamente. A média exponencial nunca atinge o novo valor e, portanto, tem uma resposta infinita, razão pela qual é um filtro IIR. Praticamente, essa média exponencial quase atingiu o novo valor dentro de 5 ou 6 unidades de tempo, como representado no gráfico acima. Realmente atingir o novo valor, mas ele vai chegar arbitrariamente close. FIR Filtro Response Step. To ter uma resposta de freqüência mais consistente do que a média móvel ou exponencial aver Idade, temos de ir para o filtro FIR Lembre-se que o filtro FIR tem um conjunto de torneiras que são multiplicadas com os valores de sinal, eo cálculo é representado como. Quando yj é o resultado do filtro para a j ª amostra, k É o número de torneiras, e oi é a i th tap O filtro FIR que olhamos usado uma função sinc para as torneiras, e que o filtro tem a seguinte resposta step. Notice como o filtro doesn t responder fortemente de imediato, em vez wiggling volta E avançar algumas vezes antes de saltar para cima e ultrapassar o novo valor quando o passo está a meio do filtro Ele então se move em torno do novo valor um pouco antes de se estabelecer nele Este comportamento pode parecer familiar Se estendemos a função passo em uma onda quadrada Com o período correto, a resposta do filtro seria semelhante à aproximação da série de Fourier de uma onda quadrada que exploramos ao cobrir transformações. O filtro realmente gerará a mesma forma de onda que a série de Fourier, mas com um atraso que é metade do número R de toques no filtro. As torneiras geradas a partir da função sinc apenas permitem certas frequências na resposta, de modo que é por isso que ele tem esse comportamento com a função passo O número de wiggles ea inclinação da transição no centro do filtro Dependerá do número de torneiras e da freqüência usada na função sinc para gerar as torneiras A maior parte do projeto do filtro está controlando esses parâmetros para produzir a freqüência de corte desejada para o filtro. Com isso, Passo das diferentes funções de cálculo de média que usámos Analisar a resposta de passos de um novo filtro ou outra operação de DSP é uma boa prática para compreender o comportamento do algoritmo que está a desenvolver Pode dar-lhe uma nova percepção ou confirmar que o seu algoritmo está a fazer o que É suposto fazer É uma boa ferramenta para manter em sua caixa de ferramentas DSP Na próxima semana vamos encerrar as técnicas estatísticas de DSP, olhando para algumas maneiras de calcular o quanto um sinal está mudando com Variância do sinal. Updated 12 de março 2013.Que são RC Filtering e Exponencial Averaging e como eles diferem A resposta para a segunda parte da questão é que eles são o mesmo processo Se alguém vem de um fundo eletrônico, em seguida, RC Filtering ou RC Smoothing é a expressão usual Por outro lado uma abordagem baseada em estatísticas de séries temporais tem o nome de média exponencial, ou para usar o nome completo ponderada exponencial média móvel Esta também é conhecida como EWMA ou EMA. Uma vantagem chave do método é a simplicidade da fórmula para Computando a próxima saída É necessária uma fração da saída anterior e uma menos essa fração vezes a entrada atual algébrica no tempo k a saída suavizada yk é dada por. Como mostrado mais tarde esta fórmula simples enfatiza eventos recentes, suaviza as variações de alta freqüência e revela Tendências de longo prazo Observe que há duas formas da equação de média exponencial, a acima e uma variante. Estão corretas Ver as notas no final do artigo Para mais detalhes Nesta discussão vamos usar apenas a equação 1. A fórmula acima é por vezes escrito na forma mais limitada. Como é derivada esta fórmula e qual é a sua interpretação Um ponto-chave é como podemos selecionar Para olhar para esta uma maneira simples É considerar um filtro de baixa passagem RC. Now um filtro de baixa passagem RC é simplesmente um resistor série R e um capacitor paralelo C como ilustrado abaixo. A equação de série de tempo para este circuito é. O produto RC tem unidades de tempo e é conhecido como A constante de tempo, T para o circuito Suponha que representamos a equação acima em sua forma digital para uma série de tempo que tem dados tomados todos os segundos h Nós temos. Esta é exatamente a mesma forma que a equação anterior Comparando os dois relacionamentos para a temos O que reduz à relação muito simples. Daí a escolha de N é guiada pela constante de tempo que escolhemos Agora a equação 1 pode ser reconhecida como um filtro passa-baixo ea constante de tempo tipifica o comportamento do filtro Para ver o significado de A constante de tempo que precisamos olhar para a característica de freqüência deste filtro RC de baixa passagem em sua forma geral este is. Expressing em módulo e forma de fase que temos. where o ângulo de fase é. A freqüência é chamado de freqüência de corte nominal Fisicamente ele Pode ser mostrado que a esta frequência a potência no sinal foi reduzida por metade e a amplitude é reduzida pelo factor Em dB termos esta frequência é onde a amplitude foi reduzida por 3dB. Clearly como a constante de tempo T aumenta então então A freqüência de corte reduz e aplicamos mais suavização aos dados, ou seja, eliminamos as freqüências mais altas. É importante observar que a resposta de freqüência é expressa em radianos segundo Isso é há um fator de envolvido Por exemplo, a escolha de uma constante de tempo De 5 segundos dá uma freqüência de corte efetiva de um uso popular de alisamento RC é para simular a ação de um medidor, como usado em um medidor de nível de som Estes são geralmente tipificado por sua constante de tempo suc H como 1 segundo para tipos S e 0 125 segundos para tipos F Para estes 2 casos, as frequências de corte efetivas são 0 16 Hz e 1 27 Hz, respectivamente. Na verdade, não é a constante de tempo que normalmente desejamos selecionar, mas aqueles períodos que desejamos incluir Suponha que temos um sinal onde queremos incluir características com um P segundo período Agora um período P é uma freqüência Poderíamos então escolher uma constante de tempo T dada por No entanto, sabemos que temos perdido cerca de 30 da saída -3dB em Assim escolher Uma constante de tempo que corresponde exatamente às periodicidades que desejamos manter não é o melhor esquema Normalmente é melhor escolher uma freqüência de corte ligeiramente maior, digamos A constante de tempo é então que, em termos práticos, é semelhante a Isto reduz a perda em torno de 15 nesta periodicidade Portanto, em termos práticos para reter eventos com uma periodicidade de ou maior, em seguida, escolher uma constante de tempo de Isto irá incluir os efeitos das periodicidades de até cerca de Por exemplo, se quisermos incluir os efeitos do evento S acontecendo com dizer um período de 8 segundos 0 125Hz, em seguida, escolher uma constante de tempo de 0 8 segundos Isso dá uma freqüência de corte de aproximadamente 0 2Hz para que o nosso período de 8 segundos está bem na faixa de passagem principal do filtro Se nós estávamos amostragem a Dados a 20 vezes segundo h 0 05 então o valor de N é 0 8 0 05 16 e. Isto dá alguma introspecção em como ajustar Basicamente para uma taxa de amostragem sabida que tipifica o período de média e seleciona quais flutuações de alta freqüência serão ignoradas. Ao olhar para a expansão do algoritmo podemos ver que ele favorece os valores mais recentes, e também por isso é referido como ponderação exponencial We have. Substituing para y k-1 dá. Repetição deste processo várias vezes leva a. Because é No intervalo então claramente os termos à direita tornam-se menores e comportam-se como uma exponencial decadente Que é a saída atual é tendenciosa para os eventos mais recentes mas o maior nós escolhemos T então o menos viés. Em um sumário nós vemos que a fórmula simples. Enfatiza rece Nt events. smoes eventos de curto período de alta freqüência events. reveals tendências de longo prazo. Apêndice 1 Formas alternativas da equação. Caução Existem duas formas da equação de média exponencial que aparecem na literatura Ambos são corretos e equivalentes. O primeiro formulário como mostrado Acima é A1.O formulário alternativo é A2.Note o uso de na primeira equação e na segunda equação Em ambas as equações e são valores entre zero e unitário. Earlier foi definido como. Agora escolhendo definir. Portanto, a forma alternativa da Em termos físicos significa que a escolha da forma um usa depende de como se quer pensar de tomar tanto como a fração de alimentação de equação A1 ou como a fração da equação de entrada A2.O primeiro formulário é um pouco menos Pesado em mostrar a relação do filtro de RC, e conduz a uma compreensão mais simples nos termos do filtro. Analista de processamento do sinal do pulso em Prosig. Dr Colin Mercer era anteriormente no instituto do som e da pesquisa da vibração ISVR , Universidade de Southampton, onde ele fundou o Centro de Análise de Dados Ele, em seguida, passou a encontrar Prosig em 1977 Colin aposentado como Chief Signal Processing Analista em Prosig em dezembro de 2016 Ele é um Chartered Engineer e um companheiro da British Computer Society. Eu acho que você quer Para mudar o p para o símbolo de pi. Marco, obrigado por apontar que fora eu acho que este é um dos nossos artigos mais antigos que foi transferido de um documento de processamento de texto antigo Obviamente, o editor mim não conseguiu detectar que o pi não tinha Foi transcrita corretamente Será corrigida shortly. it sa explicação artigo muito bom sobre a média exponencial. Eu acredito que há um erro na fórmula para T Deve ser T h N-1, não T N-1 h. Mike, obrigado Para detectar que eu acabei de verificar de volta à nota técnica original do Dr. Mercer em nosso arquivo e parece que houve erro feito ao transferir as equações para o blog Vamos corrigir o post Obrigado por nos deixar know. Thank obrigado obrigado Você Você poderia ler 100 textos DSP sem encontrar nada dizendo que um filtro de média exponencial é o equivalente de um filtro RC. hmm, você tem a equação para um filtro EMA correto não é Yk aXk 1-a Yk-1 em vez de Yk AYk-1 1-a Xk. Alan, Ambas as formas da equação aparecem na literatura, e ambas as formas estão corretas como vou mostrar abaixo O ponto que você faz é importante porque usando a forma alternativa significa que a relação física com um RC Filtro é menos aparente, além disso, a interpretação do significado de um mostrado no artigo não é apropriado para a forma alternativa. Primeiro vamos mostrar que ambas as formas são corretas A forma da equação que eu usei é. Ea forma alternativa que faz Aparecem em muitos textos is. Note no acima Eu usei latex 1 látex na primeira equação e latex 2 latex na segunda equação A igualdade de ambas as formas da equação é mostrado matematicamente abaixo de tomar medidas simples em um momento O que não é o Mesmo é o valor usado Para látex látex em cada equação. Em ambas as formas látex látex é um valor entre zero e unidade Primeiro reescrever equação 1 substituindo látex 1 látex por látex látex Isso dá. Latex yk y 1 - beta xk latex 1A. Now definir latex beta 1 - 2 látex e por isso também temos latex 2 1 - beta latex Substituindo estes na equação 1A dá. Latex yk 1 - 2 y 2xk latex 1B. E finalmente reorganizar dá. Esta equação é idêntica à forma alternativa dada na equação 2.Put mais simplesmente latex 2 1 - 1 latex. Em termos físicos, isso significa que a escolha da forma Um usa depende de como se quer pensar em tomar látex látex alfa como a fração feed back equação 1 ou como a fração da equação de entrada 2. Como mencionado acima eu usei a primeira forma, pois é um pouco menos pesado em mostrar a RC filtro de relacionamento e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. No entanto, omitindo o acima é, na minha opinião, uma deficiência no artigo como outras pessoas poderiam fazer uma inferência incorreta para uma versão revista aparecerá soon. I sempre me perguntei sobre este , Obrigado por descrevê-lo tão claramente. Eu acho que outra razão a primeira formulação é agradável é mapas alfa para suavidade uma maior escolha de alfa significa uma saída mais suave. Michael Obrigado pela observação vou adicionar ao artigo algo sobre as linhas como é Sempre Ays melhor na minha opinião para se relacionar com aspectos físicos. Dr Mercer, excelente artigo, obrigado Eu tenho uma pergunta sobre a constante de tempo quando usado com um detector rms como em um medidor de nível de som que você consulte no artigo Se eu usar o seu Equações para modelar um filtro exponencial com Constante de Tempo 125ms e usar um sinal de passo de entrada, eu realmente obter uma saída que, após 125ms, é 63 2 do valor final. No entanto, se eu quadrado o sinal de entrada e colocar isso através do filtro , Então eu vejo que eu preciso dobrar a constante de tempo para que o sinal atinja 63 2 de seu valor final em 125ms. Can você deixe-me saber se isso é esperado Muito obrigado Ian. Ian, Se você quadrado um sinal como um Senoidal, em seguida, basicamente, você está dobrando a freqüência de sua fundamental, bem como a introdução de lotes de outras freqüências Porque a freqüência tem, em efeito, foi dobrado, em seguida, ele está sendo reduzido por uma maior quantidade pelo filtro de baixa passagem Em conseqüência leva mais tempo para atingir o Mesma amplitude. G operação é uma operação não linear, então eu não acho que ele vai sempre dupla precisamente em todos os casos, mas ele tenderá a dobrar se tivermos uma baixa freqüência dominante Também note que o diferencial de um sinal quadrado é o dobro do diferencial do un - Sinal quadrado. Eu suspeito que você pode estar tentando obter uma forma de quadrado médio suavização, que é perfeitamente bem e válido Pode ser melhor aplicar o filtro e, em seguida, quadrado como você sabe o eficaz corte Mas se tudo o que você tem é o sinal quadrado Em seguida, usando um fator de 2 para modificar o seu filtro de valor alfa irá aproximá-lo de volta para a freqüência de corte original, ou colocá-lo um pouco mais simples definir sua freqüência de corte em duas vezes o original. Graças para a sua resposta Dr. Mercer Minha pergunta foi realmente tentando Para obter o que é realmente feito em um detector rms de um medidor de nível de som Se a constante de tempo é definido para 125ms rápido eu teria pensado que intuitivamente você esperaria um sinal de entrada sinusoidal para produzir uma saída de 63 2 de Seu valor final após 125ms, mas desde que o sinal está sendo esquadrado antes que comece à deteção média, fará exame realmente de duas vezes tão por muito tempo como você explicou. O objetivo principal do artigo é mostrar a equivalência da filtragem de RC e da média exponencial If Estamos discutindo o tempo de integração equivalente a um verdadeiro integrador retangular, então você está correto que existe um fator de dois envolvidos Basicamente, se temos um verdadeiro integrador retangular que integra para Ti segundos o tempo equivalente RC integator para alcançar o mesmo resultado é 2RC Segundos Ti é diferente da constante de tempo RC T que é RC Assim, se temos uma constante de tempo rápida de 125 ms, ou seja, RC 125 ms, então isso é equivalente a um verdadeiro tempo de integração de 250 msec. Obrigado pelo artigo, ele Foi muito útil Existem alguns trabalhos recentes em neurociência que usam uma combinação de EMA filtros de curta janela EMA de longa janela EMA como um filtro passa-banda para análise de sinal em tempo real eu gostaria de ap Mas eu estou lutando com os tamanhos de janela diferentes grupos de pesquisa têm usado e sua correspondência com a freqüência de corte. Por isso, eu quero manter todas as freqüências abaixo de 0 5Hz aprox e que eu adquiro 10 amostras segundo Isto significa que fp 0 5Hz P 2s TP 10 0 2 h 1 fs 0 1.Então, o tamanho da janela que eu deveria estar usando deve ser N 3 É este raciocínio correto. Antes de responder sua pergunta eu tenho que comentar sobre o uso de dois filtros de alta passagem para formar uma banda Passa filtro presumivelmente que funcionam como duas correntes separadas, de modo que um resultado é o conteúdo de dizer latex f latex para metade taxa de amostragem eo outro é o conteúdo de dizer latex f latex para metade da taxa de amostragem Se tudo o que está sendo feito é a diferença em Níveis quadrados médios como indicando a potência na faixa de latex f latex para latex f latex, então pode ser razoável se as duas freqüências de corte estão suficientemente distantes, mas eu espero que as pessoas que usam esta técnica estão tentando simular um filtro de banda mais estreito Na minha vi Ew que não seria confiável para o trabalho sério e seria uma fonte de preocupação. Apenas para referência um filtro passa banda é uma combinação de um filtro de alta freqüência passa alta para remover as baixas freqüências e uma alta freqüência filtro passa baixa para remover a alta É claro que uma forma de passagem baixa de um filtro RC, e, portanto, um EMA correspondente Talvez, embora o meu julgamento está sendo overcritical sem conhecer todos os fatos Então, você poderia por favor me envie algumas referências aos estudos que você mencionou para que eu possa criticar como Apropriado Talvez eles estão usando um passe baixo, bem como um filtro passa-alta. Agora voltando para a sua pergunta real sobre como determinar N para uma dada freqüência de corte alvo eu acho que é melhor usar a equação básica T N-1 h A discussão sobre períodos foi destinada a dar às pessoas uma sensação do que estava acontecendo. Então, por favor veja a derivação abaixo. Temos as relações latex T N-1 h látex e latex T 1 2 latex onde latex fc latex é o cut-off nocional Freqüência eh é O tempo entre as amostras, Claramente latex h 1 latex onde latex fs latex é a taxa de amostragem em amostras sec. Rearranging T N-1 h em uma forma adequada para incluir a freqüência de corte, latex fc látex ea taxa de amostragem, látex fs Látex, é mostrado abaixo. Assim, usando latex fc 0 5Hz látex e latex fs 10 amostras de látex sec para que látex fc fs 0 05 latex dá. So o valor inteiro mais próximo é 4 Re-arranjar o acima temos. So com N 4 nós Têm latex fc 0 5307 Hz latex Usando N 3 dá um latex fc látex de 0 318 Hz Nota com N 1 temos uma cópia completa sem filtragem. Movimento Média. Método Método de média de valores Deslocamento janela padrão Peso exponencial. Janela de deslizamento Uma janela de comprimento Comprimento da janela se move sobre os dados de entrada ao longo de cada canal Para cada amostra a janela se move, o bloco calcula a média sobre os dados na janela. Pesquisa exponencial O bloco multiplica as amostras por um conjunto de fatores de ponderação A magnitude dos fatores de ponderação diminui Exponencialmente como a idade Data aumenta, nunca atingindo zero Para calcular a média, o algoritmo somar os dados ponderados. Especifique o comprimento da janela Indicador para especificar o comprimento da janela no desligamento padrão. Quando você seleciona esta caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é igual ao valor especificado In Comprimento da janela Quando você desmarca essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é infinito Neste modo, o bloco calcula a média da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Comprimento da janela Comprimento da janela deslizante 4 padrão escalar positivo Integer. Window length especifica o comprimento da janela deslizante Este parâmetro aparece quando você seleciona a caixa de seleção Especificar comprimento da janela. Fator de omissão Fator de ponderação exponencial 0 9 padrão real real escalar na faixa de 0,1.Este parâmetro se aplica quando você define Método para Ponderação exponencial Um fator de esquecimento de 0 9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0 1 Um fator de esquecimento de 1 0 indica memória infinita Todos os previ Ous amostras são dadas um peso igual. Este parâmetro é ajustável Você pode alterar o seu valor, mesmo durante a simulação. Simulate usando Tipo de simulação para executar Code geração padrão Interpreted execution. Simulate modelo usando código C gerado A primeira vez que você executar uma simulação, Simulink Gera código C para o bloco O código C é reutilizado para simulações subseqüentes, desde que o modelo não mude Esta opção requer tempo de inicialização adicional, mas fornece uma velocidade de simulação mais rápida do que a execução Interpretada. Simular o modelo usando o interpretador MATLAB Esta opção encurta o tempo de inicialização, Tem a velocidade de simulação mais lenta do que a geração de código. Modo de janela deslizante. No método de janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual e Len - 1 amostras anteriores Len é o comprimento da janela Para calcular o primeiro Len - 1 saídas, quando a janela ainda não tem dados suficientes, o algoritmo preenche a janela com zeros. Como exemplo, para calcular a média quando A segunda amostra de entrada entra, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros O vetor de dados, x é então as duas amostras de dados seguidas de zeros Len - 2. Quando você não especifica o comprimento da janela, o algoritmo escolhe uma janela infinita Comprimento Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Método de ponderação exponencial. No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada recursivamente usando estas fórmulas. w N w N 1 1 X N 1 1 w N x N 1 1 w N x Nx N Média móvel na amostra atual. x N Quantidade de entrada de dados atual. x N 1 Média móvel na amostra anterior. Fator de incumprimento. w N Fator de ponderação aplicado à corrente Amostra de dados. 1 1 w N x N 1 Efeito dos dados anteriores sobre a média. Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N 1 Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e usado para calcular a média, conforme A equação recursiva À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. Taxa de variação dos fatores de ponderação Um fator de esquecimento de 0 9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0 1 Um fator de esquecimento de 1 0 indica memória infinita Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Selecione seu país .