11 सूत्री चलती - औसत - फिल्टर

मेरे ज्ञान का सबसे अच्छा आर. टी.ओ. में चल रहा है, आर में चलने की औसत की गणना करने के लिए आरम्भ में फ़ंक्शंस फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए एक अंतर्निर्मित फ़ंक्शन नहीं है, हालांकि, हम चलने की औसत के लिए एक छोटा फ़ंक्शन लिख सकते हैं। फिर हम फ़ंक्शन का उपयोग किसी भी डेटा माव डेटा या माव डेटा, 11 यदि हम अपेक्षित प्लॉट माव डेटा के रूप में डिफ़ॉल्ट 5 प्लॉटिंग कार्यों से भिन्न डेटा बिंदु निर्दिष्ट करना चाहते हैं। डेटा पॉइंट की संख्या के अलावा जो औसत पर है, हम इसे भी बदल सकते हैं पक्षों का तर्क फ़ंक्शन का पक्ष 2 पक्ष दोनों पक्षों का उपयोग करता है, पक्ष 1 केवल पिछले मानों का उपयोग करता है। पोस्ट नेविगेशन नेविगेशन नेविगेशन। औसत फिल्टर एमए फ़िल्टर। लोड हो रहा है चलती औसत फिल्टर सामान्य रूप से चौरसाई के लिए सामान्य रूप से उपयोग किया जाता है नमूनाकृत डेटा संकेत की सरणी यह ​​एक समय में इनपुट के एम नमूनों को लेता है और उन एम नमूनों का औसत लेता है और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करता है यह एक बहुत ही सरल एलपीएफ कम पास फ़िल्टर संरचना है जो वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए आसान है इच्छित डेटा से अवांछित शोर घटक को फिल्टर करने के लिए। फिल्टर लंबाई बढ़ जाती है, पैरामीटर एम उत्पादन बढ़ने की चिकनाई, जबकि डेटा में तेज बदलाव तेजी से कुंद कर रहे हैं इसका मतलब यह है कि इस फिल्टर में उत्कृष्ट समय डोमेन प्रतिक्रिया है लेकिन एक गरीब आवृत्ति प्रतिक्रिया। एमए फिल्टर तीन महत्वपूर्ण कार्य करता है .1 यह एम इनपुट पॉइंट लेता है, उन एम-पॉइंट के औसत की गणना करता है और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करता है 2 गणना में शामिल गणनाओं के कारण फ़िल्टर में देरी की एक निश्चित राशि होती है 3 फ़िल्टर खराब आवृत्ति डोमेन प्रतिक्रिया और एक अच्छा समय डोमेन प्रतिक्रिया के साथ एक कम पास फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है.मैटलैब कोड। matlab कोड के बाद एक एम-पॉइंट मूविंग औसत फ़िल्टर का समय डोमेन प्रतिक्रिया प्रदर्शित करता है और विभिन्न फ़िल्टर लम्बाई के लिए आवृत्ति प्रतिक्रिया भी भूखंड। समय डोमेन रिस्पांस। एमए फिल्टर करने के लिए इनपुट। 3-बिंदु एमए फिल्टर आउटपुट। औसत फिल्टर को स्थानांतरित करने के लिए इनपुट। 3 बिंदु की प्रतिक्रिया औसत फिल्टर चलती .51-बिंदु एमए फ़िल्टर output.101 - एमए फ़िल्टर आउटपुट। 51-बिंदु औसत फिल्टर चल रहा है। 101-बिंदु की औसत औसत फिल्टर फ़िल्टरिंग .501-बिंदु एमए फ़िल्टर आउटपुट। 501 बिंदु के उत्तर औसत फिल्टर चल रहा है। पहली साजिश पर, हमारे पास इनपुट है चलती औसत फिल्टर में जाने वाला इनपुट शोर है और हमारा उद्देश्य शोर कम करना है अगला चित्र 3-बिंदु मूविंग औसत फ़िल्टर का आउटपुट प्रतिक्रिया है यह आंकड़ा से अनुमान लगाया जा सकता है कि 3-बिंदु मूविंग औसत फिल्टर नहीं है शोर को फ़िल्टर करने में बहुत कुछ किया हम फिल्टर नल को 51-अंकों में बढ़ाते हैं और हम देख सकते हैं कि आउटपुट में शोर बहुत कम हो गया है, जो कि अगले आंकड़े में दर्शाया गया है। विभिन्न लंबाई के औसत फिल्टर को आगे बढ़ाने का फ़्रीक्वेंसी रिज़र्व। हम बढ़ते हैं नल आगे बढ़कर 101 और 501 और हम यह देख सकते हैं कि शोर लगभग शून्य है, फिर भी संक्रमण का संकेत स्पष्ट रूप से संकेत के दोनों तरफ ढलान का निरीक्षण किया जाता है और हमारे इनपुट में आदर्श ईंट दीवार संक्रमण के साथ तुलना करता है। फ़्रिक्वेंसी रेपो एनएसई। आवृत्ति प्रतिक्रिया से यह कहा जा सकता है कि रोल-ऑफ बहुत धीमा है और स्टॉप बैंड क्षीणन अच्छा नहीं है इस स्टॉप बैंड क्षीणन को देखते हुए स्पष्ट रूप से चलती औसत फिल्टर दूसरे से आवृत्तियों के एक बैंड को अलग नहीं कर सकता जैसा कि हम जानते हैं समय डोमेन परिणामों में एक अच्छा प्रदर्शन आवृत्ति डोमेन में खराब प्रदर्शन, और इसके विपरीत, चलती औसत एक विशेष रूप से अच्छा चौरसाई फ़िल्टर समय डोमेन में कार्रवाई है, लेकिन एक असाधारण खराब निम्न-पास फ़िल्टर में कार्रवाई आवृत्ति डोमेन। बाहरी लिंक। अनुशंसित पुस्तकें। प्राथमिक साइडबार। आर में मेरे औसत का सबसे अच्छा औसत आर। आर में औसत चलने की गणना करने के लिए फ़ंक्शनल फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए एक अंतर्निहित फ़ंक्शन नहीं है, हालांकि, हम एक छोटी फ़ंक्शन लिख सकते हैं चलने की औसत के लिए। हम फिर किसी भी डेटा माव डेटा या माव डेटा पर समारोह का उपयोग कर सकते हैं, 11 यदि हम अपेक्षित प्लॉट माव डेटा के रूप में डिफ़ॉल्ट 5 प्लॉटिंग कार्यों की तुलना में डेटा अंकों की एक अलग संख्या निर्दिष्ट करना चाहते हैं। डेटा बिन्दुओं की संख्या, जो औसत से अधिक है, हम पक्ष को भी बदल सकते हैं, फ़िल्टर्स के पक्ष तर्क 2 पक्ष दोनों पक्षों का उपयोग करता है, पक्ष 1 केवल पिछले मानों का उपयोग करता है। पोस्ट नेविगेशन नेविगेशन नेविगेशन