Updated 12 mars 2013 Que sont le filtrage RC et la moyenne exponentielle et la façon dont ils diffèrent La réponse à la deuxième partie de la question est qu'ils sont le même processus Si l'on vient d'un arrière-plan électronique RC Filtrage (ou lissage RC) expression. D'autre part une approche basée sur des séries chronologiques a le nom de Moyenne exponentielle, ou d'utiliser le nom complet Moyenne mobile exponentielle exponentielle. C'est également connu sous le nom EWMA ou EMA. Un avantage clé de la méthode est la simplicité de la formule pour calculer la sortie suivante. Il prend une fraction de la sortie précédente et un moins cette fraction fois l'entrée actuelle. Algebraiquement au temps k la sortie lissée y k est donnée par. Comme montré plus loin cette formule simple met l'accent sur les événements récents, lisse les variations de haute fréquence et révèle les tendances à long terme. Notez qu'il ya deux formes de l'équation de la moyenne exponentielle, l'une ci-dessus et une variante Les deux sont corrects. Voir les notes à la fin de l'article pour plus de détails. Dans cette discussion, nous n'utiliserons que l'équation (1). La formule ci-dessus est parfois écrite de façon plus limitée. Comment est dérivée cette formule et quelle est son interprétation Un point clé est comment choisir. Pour regarder dans ce moyen simple est d'envisager un filtre passe-bas RC. Maintenant, un filtre passe-bas RC est simplement une résistance série R et un condensateur parallèle C comme illustré ci-dessous. L'équation de la série temporelle pour ce circuit est Le produit RC a des unités de temps et est connu comme la constante de temps, T. Pour le circuit. Supposons que nous représentons l'équation ci-dessus sous sa forme numérique pour une série chronologique qui a des données prises toutes les secondes h. Nous avons C'est exactement la même forme que l'équation précédente. En comparant les deux relations pour a, nous avons qui se réduit à la relation très simple. Par conséquent, le choix de N est guidé par la constante de temps que nous avons choisie. Maintenant, l'équation (1) peut être reconnue comme un filtre passe-bas et la constante de temps caractérise le comportement du filtre. Pour voir l'importance de la constante de temps, nous devons examiner la caractéristique de fréquence de ce filtre RC passe-bas. Dans sa forme générale c'est l'expression en module et la forme de phase nous avons où l'angle de phase est. La fréquence est appelée fréquence de coupure nominale. Physiquement, on peut montrer qu'à cette fréquence, la puissance dans le signal a été réduite de moitié et l'amplitude est réduite par le facteur. En dB, cette fréquence est celle où l'amplitude a été réduite de 3dB. De toute évidence, à mesure que la constante de temps T augmente, la fréquence de coupure diminue et nous appliquons plus de lissage aux données, c'est-à-dire que nous éliminons les fréquences plus élevées. Il est important de noter que la réponse en fréquence est exprimée en radiansecondes. C'est là un facteur de participation. Par exemple, en choisissant une constante de temps de 5 secondes, on obtient une fréquence de coupure effective de. Une utilisation populaire de lissage RC est de simuler l'action d'un mètre tel que utilisé dans un sonomètre. Ceux-ci sont généralement caractérisés par leur constante de temps comme 1 seconde pour les types S et 0,125 secondes pour les types F. Pour ces 2 cas, les fréquences de coupure efficaces sont respectivement de 0,16 Hz et 1,27 Hz. En fait, ce n'est pas la constante de temps que nous souhaitons habituellement choisir, mais les périodes que nous souhaitons inclure. Supposons que nous ayons un signal où nous souhaitons inclure des caractéristiques avec une P seconde période. Or, une période P est une fréquence. On pourrait alors choisir une constante de temps T donnée par. Cependant nous savons que nous avons perdu environ 30 de la sortie (-3dB) à. Ainsi, choisir une constante de temps qui correspond exactement aux périodicités que nous souhaitons conserver n'est pas le meilleur schéma. Il est généralement préférable de choisir une fréquence de coupure légèrement plus élevée, disons. La constante de temps est donc, en pratique, semblable à. Cela réduit la perte à environ 15 à cette périodicité. Ainsi, en termes pratiques pour conserver des événements avec une périodicité égale ou supérieure, choisissez une constante de temps de. Cela inclura les effets des périodicités de vers le bas à environ. Par exemple, si nous voulons inclure les effets des événements avec une période de 8 secondes (0,125 Hz), choisissez une constante de temps de 0,8 seconde. Cela donne une fréquence de coupure d'environ 0,2 Hz de sorte que notre période de 8 secondes soit bien dans la bande passante principale du filtre. Si nous échantillonnions les données à 20 secondes secondes (h 0,05) alors la valeur de N est (0,80.05) 16 et. Cela donne un aperçu de la façon de définir. Fondamentalement, pour un taux d'échantillonnage connu, il caractérise la période de moyenne et sélectionne les fluctuations de haute fréquence qui seront ignorées. En examinant l'expansion de l'algorithme, nous pouvons voir qu'elle favorise les valeurs les plus récentes, et aussi pourquoi elle est appelée pondération exponentielle. Nous avons Substituer y k-1 donne Répéter ce processus plusieurs fois conduit à Parce que dans la gamme alors clairement les termes à droite deviennent plus petits et se comportent comme une exponentielle en décomposition. C'est la sortie actuelle est biaisée vers les événements les plus récents, mais plus nous choisissons T alors le moins de biais. En résumé, nous voyons que la formule simple met l'accent sur des événements récents qui lissent les événements à haute fréquence (courte période) révèle des tendances à long terme. Précaution Il existe deux formes de l'équation de la moyenne exponentielle qui apparaissent dans la littérature. Les deux sont corrects et équivalents. La première forme comme montré ci-dessus est (A1) La forme alternative est 8230 (A2) Notez l'utilisation de dans la première équation et dans la deuxième équation. Dans les deux équations et sont des valeurs comprises entre zéro et unité. En termes physiques, cela signifie que le choix de la forme que l'on utilise dépend de la façon dont on veut penser soit en prenant comme équation de la fraction de feed back (A1) ou Comme la fraction de l'équation d'entrée (A2). La première forme est légèrement moins encombrante en montrant la relation de filtre RC, et conduit à une compréhension plus simple en termes de filtre. Analyste en chef du traitement du signal chez Prosig Le Dr Colin Mercer est analyste principal du traitement du signal chez Prosig et est responsable du traitement du signal et de ses applications. Il était auparavant à l'Institut de recherche sonore et vibratoire (ISVR) à l'Université de Southampton où il a fondé le Centre d'analyse des données. Il est ingénieur agréé et membre de la British Computer Society. Je pense que vous voulez changer le 8216p8217 au symbole de pi. Marco, je vous remercie de l'avoir souligné. Je pense que c'est l'un de nos anciens articles qui a été transféré d'un ancien document de traitement de texte. De toute évidence, l'éditeur (moi) n'a pas remarqué que le pi n'avait pas été transcrit correctement. Il sera corrigé sous peu. Il y a une erreur dans la formule de T. Il doit être T h (N-1), et non T (N-1) h. Mike, merci de l'avoir repéré. Je viens de revenir à la note technique originale du Dr Mercer8217s dans nos archives et il semble qu'il y ait eu erreur lors du transfert des équations vers le blog. Nous corrigeons le message. Merci de nous avoir fait savoir Merci Merci merci. Vous pouvez lire 100 textes DSP sans trouver quoi que ce soit disant qu'un filtre de moyennage exponentiel est l'équivalent d'un filtre R-C. Hmm, avez-vous l'équation pour un filtre EMA correct n'est-ce pas Yk aXk (1-a) Yk-1 plutôt que Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Les deux formes de l'équation apparaissent dans la littérature et Les deux formes sont correctes comme je le montrerai ci-dessous. Le point que vous faites est important parce que l'utilisation de la forme alternative signifie que la relation physique avec un filtre RC est moins apparente, d'ailleurs l'interprétation de la signification d'un montré dans l'article n'est pas approprié pour la forme alternative. Commençons par montrer que les deux formes sont correctes. La forme de l'équation que j'ai utilisée est et la forme alternative qui apparaît dans beaucoup de textes est Note dans le précédent J'ai utilisé latex 1latex dans la première équation et latex 2latex dans la deuxième équation. L'égalité des deux formes de l'équation est représentée mathématiquement ci-dessous en prenant des mesures simples à la fois. Ce qui n'est pas la même est la valeur utilisée pour le latex de latex dans chaque équation. Dans les deux formes latex latex est une valeur entre zéro et l'unité. Première équation de réécriture (1) remplaçant latex 1latex par latex latex. On définit maintenant le latex latexbeta (1 - 2) et nous avons donc aussi le latex 2 (1 - bêta) latex. En remplaçant ceux-ci par l'équation (1A), on donne latexyk (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) et enfin la réorganisation donne. Cette équation est identique à la forme alternative donnée dans l'équation (2). Mettez plus simplement latex 2 (1 - 1) de latex. En termes physiques, cela signifie que le choix de la forme que l'on utilise dépend de la façon dont on veut penser à prendre le latexalphalatex comme l'équation de la fraction de feed back (1) ou comme la fraction de l'équation d'entrée (2). Comme mentionné ci-dessus, j'ai utilisé la première forme car elle est légèrement moins encombrante en montrant la relation de filtre RC, et conduit à une compréhension plus simple en termes de filtre. Toutefois, l'omission de ce qui précède est, à mon avis, une lacune dans l'article que d'autres personnes pourraient faire une inférence incorrecte de sorte qu'une version révisée apparaîtra bientôt. Je me suis toujours demandé à ce sujet, merci de le décrire si clairement. Je pense qu'une autre raison la première formulation est agréable est des cartes alpha à 8216smoothness8217: un choix plus élevé d'alpha signifie une sortie 8216more smooth8217. Michael Merci pour l'observation 8211 Je vais ajouter à l'article quelque chose sur ces lignes, car il est toujours mieux à mon avis de se rapporter à des aspects physiques. Dr Mercer, excellent article, merci. J'ai une question concernant la constante de temps lorsqu'elle est utilisée avec un détecteur rms comme dans un sonomètre auquel vous faites référence dans l'article. Si j'utilise vos équations pour modéliser un filtre exponentiel avec la constante de temps 125ms et utiliser un signal d'étape d'entrée, je reçois une sortie qui, après 125ms, est 63.2 de la valeur finale. Cependant, si je carré le signal d'entrée et de mettre cela à travers le filtre, alors je vois que j'ai besoin de doubler la constante de temps afin que le signal d'atteindre 63,2 de sa valeur finale en 125ms. Pouvez-vous me faire savoir si cela est prévu. Merci beaucoup. Ian Ian, Si vous carré un signal comme une onde sinusoïdale, puis essentiellement vous doublent la fréquence de sa fondamentale ainsi que l'introduction de nombreuses autres fréquences. Parce que la fréquence a en effet été doublée alors elle est réduite de 8217 par une plus grande quantité par le filtre passe-bas. En conséquence, il faut plus de temps pour atteindre la même amplitude. L'opération de quadrature est une opération non linéaire, donc je ne pense pas qu'elle doublera toujours exactement dans tous les cas, mais elle aura tendance à doubler si nous avons une basse fréquence dominante. Notez également que la différence d'un signal au carré est deux fois la différence du signal 8220un-squared8221. Je soupçonne que vous pourriez essayer d'obtenir une forme de lissage carré moyen, qui est parfaitement bien et valide. Il pourrait être préférable d'appliquer le filtre et ensuite carré comme vous le savez la coupure efficace. Mais si tout ce que vous avez est le signal carré, puis en utilisant un facteur de 2 pour modifier votre filtre alpha va approximativement vous ramener à la fréquence de coupure d'origine, ou de le mettre un peu plus simple de définir votre fréquence de coupure à deux fois l'original. Merci pour votre réponse Dr Mercer. Ma question était vraiment essayer d'obtenir ce qui est réellement fait dans un détecteur rms d'un sonomètre. Si la constante de temps est définie pour 8216fast8217 (125 ms), j'aurais pensé que, intuitivement, vous attendriez un signal d'entrée sinusoïdal pour produire une sortie de 63,2 de sa valeur finale après 125ms, mais puisque le signal est au carré avant d'arriver au 8216mean8217 Détection, il prendra réellement deux fois plus longtemps que vous avez expliqué. Le principal objectif de l'article est de montrer l'équivalence du filtrage RC et de la moyenne exponentielle. Si nous discutons le temps d'intégration équivalent à un véritable intégrateur rectangulaire, alors vous avez raison de dire qu'il ya un facteur de deux impliqués. Fondamentalement, si nous avons un véritable intégrateur rectangulaire qui intègre pour Ti secondes le temps équivalent RC integator pour obtenir le même résultat est de 2RC secondes. Ti est différente de la constante RC 8216 constante 8217 T qui est RC. Ainsi, si nous avons une constante de temps 8216Fast8217 de 125 ms, c'est-à-dire RC 125 ms, alors cela équivaut à un vrai temps d'intégration de 250 ms Merci pour l'article, c'était très utile. Il ya quelques articles récents en neuroscience qui utilisent une combinaison de filtres EMA (court-fenêtré EMA 8211 à longue fenêtre EMA) comme un filtre passe-bande pour l'analyse du signal en temps réel. Je voudrais les appliquer, mais je suis aux prises avec les tailles de fenêtre différents groupes de recherche ont utilisé et sa correspondance avec la fréquence de coupure. Let8217s dire que je veux garder toutes les fréquences inférieures à 0,5Hz (environ) et que j'achète 10 échantillons seconde. Cela signifie que fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 Par conséquent, la taille de fenêtre I devrait être utiliser devrait être N3. Ce raisonnement est-il correct? Avant de répondre à votre question, je dois commenter l'utilisation de deux filtres passe-haut pour former un filtre passe-bande. On peut supposer qu'ils fonctionnent comme deux flux séparés, de sorte qu'un résultat est le contenu du latex de latex à la moitié de la fréquence d'échantillonnage et l'autre est le contenu de latex de latex à la moitié de la fréquence d'échantillonnage. Si tout ce qui est fait est la différence dans les niveaux carrés moyens comme indiquant la puissance dans la bande du latex latex au latex latex, alors il peut être raisonnable si les deux fréquences coupées sont suffisamment éloignées mais je m'attends à ce que les personnes utilisant cette technique Tentent de simuler un filtre de bande plus étroite. À mon avis, cela ne serait pas fiable pour un travail sérieux et serait une source de préoccupation. Juste à titre de référence, un filtre passe-bande est une combinaison d'un filtre passe-haut à basse fréquence pour supprimer les basses fréquences et un filtre passe-bas haute fréquence pour supprimer les hautes fréquences. Il ya bien sûr une forme passe-bas d'un filtre RC, et donc une EMA correspondante. Peut-être bien que mon jugement est overcritical sans connaître tous les faits Pourriez-vous s'il vous plaît me faire parvenir des références aux études que vous avez mentionné afin que je puisse critiquer comme approprié. Peut-être qu'ils utilisent un passe-bas ainsi que d'un filtre passe-haut. Maintenant, en tournant à votre question réelle sur la façon de déterminer N pour une fréquence de coupure cible donnée, je pense qu'il est préférable d'utiliser l'équation de base T (N-1) h. La discussion sur les périodes visait à donner aux gens une idée de ce qui se passait. Alors s'il vous plaît voir la dérivation ci-dessous. Nous avons les relations latexT (N-1) hlatex et latexT12 latex où latexfclatex est la fréquence de coupure théorique et h est le temps entre les échantillons, clairement latexh 1 latex où latexfslatex est la fréquence d'échantillonnage en échantillons. Le réarrangement de T (N-1) h dans une forme appropriée pour inclure la fréquence de coupure, latexfclatex et la vitesse d'échantillonnage, latexfslatex, est montré ci-dessous. Ainsi en utilisant latexfc 0.5Hzlatex et latexfs 10latex samplessec de sorte que le latex (fcfs) 0.05latex donne donc la valeur entière la plus proche est 4. Re-arrangement de ce qui précède nous avons donc avec N4 nous avons latexfc 0.5307 Hzlatex. L'utilisation de N3 donne un latexfclatex de 0,318 Hz. Notez avec N1, nous avons une copie complète, sans filtrage. Moving Average Filter kate a écrit: gt Bonjour, gt gt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux appliquer à gt un signal avant d'effectuer l'analyse spectrale. Gt gt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est bien en dehors de mon champ si Im gt pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins un couple de raisons qui viennent à l'esprit (i) faire le signal de mieux regarder (gt) Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de bruits de haute fréquence étant alias aux basses fréquences, ce qui peut corrompre les signaux de fréquence inférieure d'intérêt et augmenter le bruit de fond. Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à votre situation (i) vous ne regardez pas le signal directement (vous allez faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Plus précisément, lorsque vous effectuez l'analyse spectrale, les trucs à haute fréquence s'affichent à la fin des hautes fréquences et vous pouvez choisir de l'ignorer. Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction Matlab filter ()), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez décimer vos données avant le filtrage. Y at-il une raison particulière que vous souhaitez vous débarrasser du contenu haute fréquence avant l'analyse spectrale kate a écrit: gt Bonjour, gt gt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux appliquer à gt un signal avant de porter Analyse spectrale. Gt gt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est bien en dehors de mon champ si Im gt pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins un couple de raisons qui viennent à l'esprit (i) faire le signal de mieux regarder (gt) Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de bruits de haute fréquence étant alias aux basses fréquences, ce qui peut corrompre les signaux de fréquence inférieure d'intérêt et augmenter le bruit de fond. Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à votre situation (i) vous ne regardez pas le signal directement (vous allez faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Plus précisément, lorsque vous effectuez l'analyse spectrale, les trucs à haute fréquence s'affichent à la fin des hautes fréquences et vous pouvez choisir de l'ignorer. Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction Matlab filter ()), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez décimer vos données avant le filtrage. Y at-il une raison particulière que vous voulez vous débarrasser du contenu haute fréquence avant l'analyse spectrale Pour être honnête, je ne sais pas pourquoi Im essayez de se débarrasser des hautes fréquences. Im essentiellement en suivant les instructions dans un ISO. Comme vous l'avez peut-être deviné, la programmation informatique et le traitement du signal n'est vraiment pas ma zone donc la langue utilisée est étrangère à moi Ce que je fais est comme suit - Im un ingénieur civil et Im essayant d'analyser un profil de surface de route. Le profil est fondamentalement l'équivalent d'un signal qui varie avec la distance (mais puisque la vitesse est constante, c'est la même chose que la variation avec le temps). Le libellé exact de l'ISO est pré-traitement des filtres doivent être utilisés par exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un endroit plus facile pour commencer, je présume que la raison Im essayer d'éradiquer les hautes fréquences est parce qu'ils seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. J'apprécie beaucoup votre temps, Katherine Rajeev a écrit: gt gt gt kate a écrit: gtgt Bonjour, gtgt gtgt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux gt appliquer à gtgt un signal avant d'effectuer l'analyse spectrale. Gtgt gtgt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est un peu en dehors de mon domaine gtgt gtgt ne pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Quelles sont les entrées qui sont gtgt nécessaires autres que le signal lui-même gtgt gtgt Merci, gtgt Kate gt gt Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins un gt couple de raisons qui viennent à l'esprit (i) faire le signal (Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de haute fréquence à aliased à des fréquences gt faibles, qui peuvent corrompre les signaux de fréquence inférieure de gt interest gt et augmenter le bruit de fond. Gt gt Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à gt votre situation gt (i) vous ne regardez pas le signal directement (youre gt va gt pour faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Gt gt Spécifiquement, quand vous faites l'analyse spectrale, la gt de haute fréquence gt apparaîtra à la fin haute fréquence et vous pouvez choisir d'ignorer gt it. Gt Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction gt de filtre Matlab), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale gt du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez gt décimer vos données avant le filtrage. Gt gt Y at-il une raison particulière que vous voulez vous débarrasser de la gt haute fréquence gt contenu avant l'analyse spectrale gt gt HTH gt - rajeev - gt gt Katherine a écrit: gt Pour être honnête, je ne sais pas pourquoi Im essayez de se débarrasser de la Fréquences gt élevées. Im essentiellement en suivant les instructions dans un ISO. Gt Comme vous l'avez peut-être deviné, la programmation informatique et le traitement des signaux gt n'est vraiment pas ma zone donc la langue utilisée est étrangère à moi gt gt Ce que je fais est comme suit - Im un ingénieur civil et Im essayant d'analyser un profil de surface de route. Le profil est fondamentalement le équivalent gt d'un signal qui varie avec la distance (mais puisque la vitesse gt est constante, c'est la même chose que la variation avec le temps). Le libellé gt exact de l'ISO est pré-traitement des filtres doivent être utilisés pour Certaines questions viennent à l'esprit. une. Qu'est-ce que l'ISO vous demande de faire après les filtres de pré-traitement b. Comment l'analyse spectrale est-elle mise en œuvre c. L'ISO spécifie-t-il la fréquence de coupure du filtre. Dire se débarrasser des fréquences au-dessus de X gt exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un lieu plus facile pour commencer, j'ai tendance à être d'accord, la moyenne mobile serait plus facile. Il a également une propriété que tous les composants de fréquence sont retardés par exactement la même quantité, ce qui signifie que la forme d'onde forme est préservée passant par le filtre (bien sûr certains compnents de fréquence seront atténués, mais ils ne seront pas déplacés par, disons, 90 degrés , Par rapport aux autres fréquences). Le filtre de Butterworth (et à des degrés divers tous les filtres analogiques) n'a pas cette propriété, connue sous le nom de phase linéaire ou phase-linéaire. Butterworth se réfère à une classe de filtres analogiques avec une phase particulière et la réponse en fréquence, qui se trouve être facile à mettre en œuvre avec des composants électroniques comme des résistances, des condensateurs et des inductances. (Ma conjecture raisonnable est que) les gens ont développé des équivalents numériques à ces filtres analogues et d'autres parce qu'ils étaient familiers avec leurs propriétés. Toutefois, beaucoup de gens aujourd'hui demanderait, si vous allez opérer sur un signal numérisé, pourquoi se soucier d'un analogue-look-alike filtre. Gt Je suppose que la raison pour laquelle j'essaie d'éradiquer les hautes fréquences est gt car elles seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. Gt gt J'apprécie grandement votre temps, gt Katherine Encore une fois, je suis très redevable à vous pour prendre le temps, j'ai essayé de répondre à votre qs ci-dessous: gt Certaines questions viennent à l'esprit. Gt gt a. Qu'est-ce que l'ISO vous demander de faire après les filtres de pré-traitement Après les filtres de pré-traitement, il me demande d'effectuer une FFT que je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le problème de la grande compréhension que j'ai eu est que j'ai généré le profil de la route moi-même, en précisant que je voulais les fréquences d'être un minimum de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi devrais-je filtrer les fréquences élevées gt gt b. Comment l'analyse spectrale est-elle mise en œuvre gt gt c. L'ISO spécifie-t-il la fréquence de coupure du filtre. C'est-à-dire gt obtenir gt débarrasser des fréquences au-dessus de X Il doesnt spécifier toute fréquence de coupure. Gtgt exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un lieu plus facile de commencer gt gt J'ai tendance à être d'accord, la moyenne mobile serait plus facile. Il a également une propriété gt que toutes les composantes de fréquence sont retardées par exactement la même quantité gt, gt ce qui signifie que la forme d'onde est préservée en passant par le filtre gt (bien entendu certaines fréquences seront atténuées, mais elles ne seront pas gt Être décalé par, par exemple, 90 degrés, par rapport aux autres fréquences). Gt Le filtre gt Butterworth (et à des degrés divers tous les filtres analogiques) ne gt pas gt gt ont cette propriété, qui est connu comme linéaire ou phase-linéaire. Gt gt Butterworth se réfère à une classe de filtres analogiques avec une gt phase particulière gt et la réponse en fréquence, qui se trouve être facile à mettre en œuvre avec des composants GT gt électronique comme des résistances, des condensateurs et des inductances. (Mon gt raisonnable gt devinez gt est que) les gens ont développé des équivalents numériques à ces filtres gt et autres gt analogique parce qu'ils étaient familiers avec leurs propriétés. Cependant, si vous allez opérer sur un signal gt numérisé, gt pourquoi s'embêter avec un analogue-look-alike filtre. Gt gtgt Je suppose que la raison pour laquelle j'essaie d'éradiquer les hautes fréquences est gtgt parce qu'elles seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. Gtgt gtgt J'apprécie beaucoup votre temps, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Je vous remercie. Katherine On dirait que vous pouvez filtrer les données déjà comme vous le spécifiez la gamme de fréquence. Quel est votre taux d'échantillonnage Est-il spatial ou temporel Si vous spécifiez 4 cyclesmètre pour le système est très peu probable qu'il serait seulement d'échantillonnage pour obtenir ce taux (Fs18 mètres) sans une sorte de filtre à moyenne mobile intégré. Qu'est-ce que l'ISO (Norme ISO, d'où) Un effet du filtrage est de déplacer l'énergie sur les fréquences inférieures plutôt que de le découper comme vous le feriez dans le domaine de la fréquence. Si l'objectif final est de calculer un IRI ou une sorte de métrique autre route rugosité que cela peut être critique. Gt gt Après les filtres de pré-traitement, il demande que je réalise une FFT que gt je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le gros problème de compréhension gt que j'ai eu est que j'ai généré le profil de la route gt moi-même, en précisant que je voulais que les fréquences d'être un minimum gt de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi alors gt devrais-je besoin pour filtrer les hautes fréquences gt Charlie, je suis très ignorant sur la terminologie correcte dans ce truc et je ne sais pas ce que vous entendez par le taux d'échantillonnage. Je vais juste vous dire ce que je fais. Premièrement, je génère un profil de route aléatoire qui a des fréquences spatiales variant de 0,01 à 4 cycles. L'ISO 8608: 1995 a des classifications de route et en fonction de cela, il donne une valeur PSD pour chacune des fréquences entre 0,01 et 4 thats vous voulez. Ces valeurs sont ensuite mises dans une équation pour la génération de route qui crée une route avec un nombre quelconque de points (dans mon cas, 8000 ou 400 mètres, c'est-à-dire tous les 0,05 mètres). Je puis graphe toutes les valeurs ISO pour le PSD contre les fréquences spatiales que j'avais ci-dessus. Je suis alors en train de travailler en arrière pour voir si je peux générer ce même graphique en utilisant le même profil de route, et de trouver la FFT de celui-ci, puis le PSD. Je ne sais pas ce que vous entendez par fréquence d'échantillonnage J'ai peur, peut-être il est là-haut dans ce que j'ai décrit Merci beaucoup pour votre temps, je suis complètement comme un poisson hors de l'eau sur celui-ci Charlie a écrit: gt gt gt Katherine, Gt gt Sons que vous pouvez être le filtrage des données déjà la façon dont vous êtes gt en spécifiant gt la gamme de fréquences. Quel est votre taux d'échantillonnage Est-ce spatial ou gt temporel gt Si vous spécifiez 4 cyclesmeter au système est très improbable que gt serait seulement l'échantillonnage pour obtenir ce taux (Fs18 mètres) sans un peu gt sorte de gt moyenne mobile filtre construit Gt gt Quel est l'exigence ISO (norme ISO, d'où) gt gt Un effet du filtrage est de déplacer l'énergie sur les fréquences gt inférieure plutôt que de simplement le couper comme vous le feriez dans gt le domaine de fréquence gt. Si l'objectif final est de calculer un IRI ou un peu de gt d'autres métriques de rugosité de route que cela peut être critique. Gt gt gt gtgt gtgt Après les filtres de pré-traitement, il demande que je réalise un gt FFT qui gtgt je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le gros problème de compréhension de gtgt que j'ai eu est que j'ai généré le profil gtgt de route gtg moi-même, en précisant que je voulais que les fréquences d'être un minimum gtgt de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi alors gtgt devrais-je besoin pour filtrer les hautes fréquences gtgt gt gt gt Merci pour l'info sur ISO 8608: 1995, il ressemble à bonne référence pour certains de mes travaux sur le profil de la route de traitement. Retour à votre projet. 2. Créer un profil spatial à partir de 1 à l'aide de quelques équations (400 mètres de long, dx0,05 m, fréquence d'échantillonnage spatial1dx20 cyclesm) 3 Graphiquez votre PSD de route de 1 contre les valeurs ISO d'ISO 8608 4. Calculez le fft et le PSD de 2 et comparez-le à 3 pour voir si vous êtes capable de le reproduire. Si c'est correct et je comprends la norme ISO. Je ne crois pas que vous avez besoin de faire un filtrage du tout. Votre profil à partir de 2 devrait être en mesure de générer des données de fréquence de 0.0025-10 cyclesm, mais vous ne devriez pas voir tout contenu au-dessus de 4 cycles. Espérons que cela aide plutôt que confond. Vous voudrez peut-être regarder le petit livre de profilage à umtri. umich. eduerdroughnessindex. html pour plus d'informations. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt a écrit dans le message news: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Je suis très ignorant sur la terminologie correcte dans ce genre de choses et Im gt pas sûr de ce que vous entendez par taux d'échantillonnage. Je vais juste vous dire ce que je fais. Gt gt gt Tout d'abord, je génère un profil de route aléatoire qui a des fréquences spatiales gt variant de 0,01 à 4 cyclesm. L'ISO 8608: 1995 dispose de classifications gt de la route et en fonction de cela, il donne une valeur PSD gt pour chacune des fréquences entre 0,01 et 4 thats vous voulez. Ces valeurs gt sont alors mises dans une équation pour la génération de route qui gt crée une route avec un nombre quelconque de points (dans mon cas 8000 ou gt 400mètres, c'est-à-dire tous les 0,05 mètre). Gt I puis graphe toutes les valeurs ISO pour le PSD contre les fréquences spatiales gt que j'avais ci-dessus. Gt J'essaie alors de travailler en arrière pour voir si je peux générer ce même graphique gt en utilisant le même profil de route, et de trouver la FFT de celui-ci et gt alors le PSD. Gt je ne sais pas ce que vous entendez par fréquence d'échantillonnage Im peur, peut-être gt est là-haut dans ce que j'ai décrit gt gt Merci beaucoup pour votre temps, je suis complètement comme un poisson de l'eau gt sur ce gt gt Katherine Gt Merci pour l'info sur ISO 8608: 1995, il ressemble à bonne référence gt pour certains gt de mon travail Sur le profilage des routes. Retour à votre projet. Gt gt 1. Créer un profil de route dans le domaine de la fréquence spatiale avec le contenu dans gt 0.01-4 gt cyclesm gt 2. Générer le profil spatial à partir de 1 à l'aide de quelques équations (400 gt mètres de long, gt dx0. 05 m, fréquence d'échantillonnage spatial1dx20 cyclesm) gt 3. Graphe de votre route PSD de 1 contre les valeurs ISO de ISO gt 8608 gt 4. Calculez le fft et le PSD de 2 et de le comparer à 3 à gt voir si gt vous êtes en mesure de Re-produire. Gt gt Si c'est correct et je comprends la norme ISO. Je ne te crois pas besoin de faire un filtrage du tout. Your profile from 2 should be gt able to gt generate frequency data from 0.0025-10 cyclesm, but you should not gt see any gt content above 4 cyclesm. gt gt Hope this helps rather than confuses. You may want to look at The gt Little gt Book of Profiling at ltumtri. umich. eduerdroughnessindex. html gt gt gt or more info. gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt wrote in message gt news:ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. gtgt Charlie, gtgt I am very ignorant on the correct terminology in this stuff and gt Im gtgt not sure what you mean by sample rate. Ill just tell you what im gtgt doing. gtgt gtgt gtgt First I am generating a random road profile which has spatial gtgt frequencies varying from 0.01 - 4 cyclesm. The ISO 8608:1995 gt have gtgt classifications of road and depending on this, it gives a PSD gt value gtgt for each of the frequencies between 0.01 and 4 thats you want. gt These gtgt values are then put into an equation for road generation which gtgt creates a road with any number of points (in my case 8000, or gtgt 400meters, i. e. every 0.05 meter). gtgt I then graph all of the ISO values for the PSD against the gt spatial gtgt frequencies that I had above. gtgt I am then trying to work backwards to see if I can generate that gt same gtgt graph by using the same road profile, and finding the FFT of it gt and gtgt then the PSD. gtgt i dont know what you mean by sampling frequency Im afraid, maybe gt it gtgt is up there in what i have described gtgt gtgt Thank you so much for your time, I am completely like a fish out gt of gtgt water on this one gtgt gtgt Katherine gtgt gt gt gt What is a watch list You can think of your watch list as threads that you have bookmarked. You can add tags, authors, threads, and even search results to your watch list. This way you can easily keep track of topics that youre interested in. To view your watch list, click on the quotMy Newsreaderquot link. To add items to your watch list, click the quotadd to watch listquot link at the bottom of any page. How do I add an item to my watch list To add search criteria to your watch list, search for the desired term in the search box. Click on the quotAdd this search to my watch listquot link on the search results page. You can also add a tag to your watch list by searching for the tag with the directive quottag:tagnamequot where tagname is the name of the tag you would like to watch. To add an author to your watch list, go to the authors profile page and click on the quotAdd this author to my watch listquot link at the top of the page. 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Lorsque la longueur du filtre augmente (le paramètre M), la lisibilité de la sortie augmente, alors que les transitions brusques dans les données sont de plus en plus émoussées. Cela implique que ce filtre présente une excellente réponse au domaine temporel mais une mauvaise réponse en fréquence. Le filtre MA effectue trois fonctions importantes: 1) Il prend M points d'entrée, calcule la moyenne de ces points M et produit un seul point de sortie 2) En raison des calculs de calcul impliqués. Le filtre introduit une quantité définie de retard 3) Le filtre agit comme un filtre passe-bas (avec mauvaise réponse domaine fréquentiel et une bonne réponse domaine temporel). Matlab Code: Le code matlab simule la réponse du domaine temporel d'un filtre M-point Moyenne mobile et trace également la réponse en fréquence pour différentes longueurs de filtre. Réponse du domaine temporel: Sur le premier tracé, nous avons l'entrée qui entre dans le filtre de la moyenne mobile. L'entrée est bruyante et notre objectif est de réduire le bruit. La figure suivante représente la réponse en sortie d'un filtre de moyenne mobile à 3 points. On peut déduire de la figure que le filtre 3-point Moyenne mobile n'a pas beaucoup fait pour filtrer le bruit. Nous augmentons les prises de filtre à 51 points et nous pouvons voir que le bruit dans la sortie a beaucoup réduit, ce qui est représenté dans la figure suivante. Nous augmentons les prises plus loin à 101 et 501 et nous pouvons observer que même si le bruit est presque nul, les transitions sont émoussées drastiquement (observer la pente de chaque côté du signal et les comparer avec la transition idéale de mur de brique dans Notre contribution). Réponse en fréquence: à partir de la réponse en fréquence, on peut affirmer que le roll-off est très lent et que l'atténuation de bande d'arrêt n'est pas bonne. Compte tenu de cette atténuation de bande d'arrêt, clairement, le filtre de moyenne mobile ne peut pas séparer une bande de fréquences d'une autre. Comme nous savons qu'une bonne performance dans le domaine du temps donne lieu à de mauvaises performances dans le domaine de la fréquence, et vice versa. En bref, la moyenne mobile est un filtre de lissage exceptionnellement bon (l'action dans le domaine temporel), mais un filtre passe-bas exceptionnellement mauvais (l'action dans le domaine de la fréquence) Liens externes: Livres recommandés: Primary Sidebar
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