Moving genomsnittet snr

Det rörliga genomsnittet som ett filter. Det rörliga genomsnittet används ofta för utjämning av data i närvaro av ljud. Det enkla glidande medlet är inte alltid igenkänt som Finite Impulse Response FIR-filtret som det är, medan det faktiskt är ett av de vanligaste filteren i signalbehandling Behandling av det som ett filter gör det möjligt att jämföra det med exempelvis fönsterfönster med synkronisering se artiklarna på lågpasspasspass och bandpass och bandavvisningsfilter för exempel på dem. Den största skillnaden med dessa filter är Att det rörliga medelvärdet är lämpligt för signaler för vilka den användbara informationen är innehållen i tidsdomänen, av vilken utjämningsmätningar genom medelvärde är ett prime exempel Windowed-sinc-filter är å andra sidan starka utövande i frekvensdomänen med utjämning i ljud bearbetning som ett typiskt exempel Det finns en mer detaljerad jämförelse av båda typerna av filter i Time Domain vs Frekvensdomänprestanda för filter Om du har data för vilka både tid och frekvensdomänen är viktig, så kanske du vill kolla på variationer på rörligt medelvärde som presenterar ett antal viktade versioner av det glidande medlet som är bättre på det. Det glidande medlet av längden N kan definieras som. skriven som Det implementeras typiskt med det aktuella utgångsprovet som medelvärdet av de föregående N-proverna Sikt som ett filter utför det rörliga medlet en konvolvering av ingångssekvensen xn med en rektangulär puls med längd N och höjd 1 N för att göra området av puls, och därigenom förstärkningen av filtret, en i praktiken är det bäst att ta N udda Även om ett glidande medelvärde också kan beräknas med ett jämt antal prover, använder ett udda värde för N den fördelen att fördröjning av filtret kommer att vara ett heltal antal prover, eftersom fördröjningen av ett filter med N-prover är exakt N-1 2 Det rörliga genomsnittet kan sedan justeras exakt med de ursprungliga uppgifterna genom att flytta det med ett heltal antal prover. Domain. Since movi Ng-medelvärdet är en konvolvering med en rektangulär puls, dess frekvensrespons är en sinc-funktion. Det gör det något som det dubbla av windowed-sinc-filtret, eftersom det är en konvolvering med en sinc-puls som resulterar i ett rektangulärt frekvenssvar. Det är detta sinc-frekvenssvar som gör det glidande medlet en dålig performer i frekvensdomänen. Det fungerar dock mycket bra i tidsdomänen. Det är därför perfekt att släta data för att ta bort brus och samtidigt hålla ett snabbt stegsvar. Figur 1.Figur 1 Utjämning med ett glidande medelfilter. För det typiska Additiv White Gaussian Noise AWGN som ofta antas har medelvärdena N prover effekten av att öka SNR med en faktor kvt. N Eftersom bruset för de enskilda proverna är okorrelerat Det är ingen anledning att behandla varje prov på ett annat sätt. Det rörliga genomsnittet, som ger varje prov samma vikt, kommer att bli av med den maximala mängden brus för ett givet stegresponsskärpa. Eftersom det är ett FIR-filter kan det rörliga medlet genomföras genom konvolvering. Det kommer då att ha samma effektivitet eller brist på det som något annat FIR-filter. Det kan också implementeras rekursivt på ett mycket effektivt sätt. Det följer direkt från definiera att. Denna formel är resultatet av uttrycken för yn och yn 1, jag e. where vi märker att förändringen mellan yn 1 och yn är att en extra term xn 1 N visas i slutet medan termen x nN 1 N avlägsnas från början I praktiska tillämpningar är det ofta möjligt att lämna uppdelningen av N för varje term genom att kompensera för den resulterande vinsten av N på ett annat ställe. Denna rekursiva implementering kommer att vara mycket snabbare än konvolvering. Varje nytt värde av y kan Beräknas med endast två tillägg istället för de N-tillägg som skulle vara nödvändiga för en enkel implementering av definitionen En sak att se efter med en rekursiv implementering är att avrundningsfel kommer att ackumuleras. Denna ma Y eller kanske inte är ett problem för din ansökan, men det innebär också att det här rekursiva genomförandet faktiskt kommer att fungera bättre med ett heltal implementering än med flytande punkttal. Detta är ganska ovanligt, eftersom en flytande punktimplementering vanligtvis är enklare. Slutsatsen av Allt detta måste vara att du aldrig bör underskatta användbarheten av det enkla glidande medelfilteret i signalbehandlingsapplikationer. Filtreverktyg. Denna artikel kompletteras med ett filterdesignverktyg Experiment med olika värden för N och visualisera de resulterande filtrena Prova nu. Vi har en fråga som har blivit frågad genom vår bloggformulär och frågan är. Hur kan vi beräkna medelvärdet för en stor data, t. ex. 24 timmars dataposter per sekund varje efter att ha laddat flera filer från mätaren. Enbart medelvärdet kan produceras representerar inte energinivån för en post. Till exempel 45, 46, 48, 43, 78, 79, 71, 33, 55 nivåer, det enkla aritmetiska genomsnittsvärdet skulle vara 55 3.But Energinivån för buller för 78, 79 och 71 är hög jämfört med andra värden, så hur kan vi beräkna medelvärdet nu. Det här är en intressant fråga om genomsnittliga ljuddata och en som vi får frågade ganska ofta. Det finns några applikationer där du Skulle använda ett enkelt linjärt medelvärde för att beräkna ett värde från bullermätningar men dessa är få och ofta väldigt specifika. I det här fallet måste du göra ett logaritmiskt medelvärde av värdena. Detta kan göras ganska enkelt om du använder Ett kalkylblad. I det här fallet antar vi att vi har en uppsättning prover, varav en är ett 1 sekund Leq-värde och den totala perioden är 24 timmar. Detta ger oss totalt 86400 prover och vi kommer att använda detta nummer senare i beräkningen. Vad vi vill uppnå är en 24-timmars Leq med hjälp av ljuddata som vi laddat ner från vår ljudnivåmätare. Här är 6 stegguiden för beräkning av medelstornivå. Det enklaste sättet att göra detta skulle vara att sätta Siffrorna i ett Excel-dokument nt med värdena i en enda kolumn Vi skulle ha 84.600 värden för en komplett 24-timmarsperiod Om du kör den senaste versionen av Excel 2010 kan du använda dessa många celler och beräkna informationen i ett enda pass. Om du är Med hjälp av Excel 2003 eller tidigare kommer du att vara begränsad till att använda 65.536 rader och du måste bryta upp data i 12 timmars block och sedan göra en andra beräkning med de två delarna av data. Stegen nedan antar att du kan arbeta med 86400 proverna i ett enda pass. Ta de enskilda 1 sekunderna i kolumn A som börjar vid rad 5 Vi behöver lite utrymme för att lägga de slutliga beräkningarna senare. Detta ger oss värden i cellerna från A5 till A86405.I den andra kolumnen, Dela varje värde med 10 I cell B5 skriv A5 10.Copy detta i alla celler från B6 ner till B86405.Nu anti-log värdet från steg 2 I cell C5 skriv 10 B5.Copy detta till alla celler från C6 ner till C86405.Tillsätt alla värden i kolumn C i cell B1 SUM C5 C86405.Detta kommer att ge den totala bullerenergin över den totala 24-timmarsperioden. Vi behöver nu dividera denna summa med antalet prov. I cell C1 ange B1 86400. Vi behöver nu basera 10 logga in det här numret och multiplicera det med 10. I cell D1 anger du 10 log C1.Detta ger oss den genomsnittliga brusenergin under hela 24-timmarsperioden. Kvalitetsutveckling hos Cirrus Research plc, den ledande tillverkaren av ljudmätinstrument. Detta exempel visar hur man använder rörliga genomsnittliga filter Och resampling för att isolera effekten av periodiska komponenter på tiden av timmen vid timme temperaturavläsningar, samt avlägsna oönskat linjeljud från en spänningsmätning med öppen slinga. Exemplet visar också hur man mäter nivåerna av en klocksignal samtidigt som kanterna hålls genom att använda ett medianfilter Exemplet visar också hur man använder ett Hampel-filter för att avlägsna stora outliers. Smoothing är hur vi upptäcker viktiga mönster i våra data medan vi lämnar ut saker som är oväsentliga, dvs brus Vi använder filtrering att utföra denna utjämning Målet med utjämning är att producera långsamma värdeförändringar så att det blir lättare att se trender i våra data. Ibland när du granskar inmatningsdata kan du önska att jämna data för att se en trend i signalen I vårt exempel vi har en uppsättning temperaturavläsningar i Celsius tas varje timme på Logans flygplats för hela januari månad 2011. Notera att vi visuellt kan se vilken effekt dagtid har på temperaturavläsningarna Om du bara är intresserad av Den dagliga temperaturvariationen över månaden, bidrar de timliga fluktuationerna bara med ljud, vilket kan göra det svårt att skilja de dagliga variationerna. För att ta bort effekten av tiden på dagen skulle vi nu vilja släta ut våra data med hjälp av ett glidande medelfilter. A Flyttande medelfilter. I sin enklaste form tar ett glidande medelfilter av längd N medeltalet av varje N på varandra följande prover av vågformen. För att tillämpa ett glidande medelfilter till varje datapunkt konstruerar vi våra koefficienter i vår Filtrera så att varje punkt är lika viktad och bidrar med 1 24 till det totala genomsnittet. Detta ger oss medeltemperaturen över varje 24-timmarsperiod. Filter Delay. Notera att filtrerad utgång är försenad med cirka tolv timmar. Detta beror på det faktum att vår glidande medelfilter har en fördröjning. Ett nytt symmetriskt filter med längd N kommer att ha en fördröjning av N-1 2-prov. Vi kan redovisa denna fördröjning manuellt. Utdragande medelskillnader. Alternativt kan vi också använda det glidande medelfiltret för att få en bättre uppskattning Av hur tidpunkten för dag påverkar den totala temperaturen För att göra detta, först, dra av de jämnda data från timmars temperaturmätningar. Därefter segmentera de olika uppgifterna i dagar och ta medeltalet över alla 31 dagar i månaden. Extrahera Peak Envelope. Sometimes vi skulle också vilja ha en jämn varierande uppskattning av hur höga och låga värdena på vår temperatursignal ändras dagligen. För att göra detta kan vi använda kuvertfunktionen för att ansluta extremt höga och låga detekterade ov är en delmängd av 24-timmarsperioden I det här exemplet ser vi till att det finns minst 16 timmar mellan varje extremt hög och extremt låg. Vi kan också få en känsla av hur höga och låga trender är genom att ta medelvärdet mellan de två ytterligheterna. Viktiga rörliga genomsnittliga filter. Övriga typer av rörliga genomsnittliga filter viktar inte varje prov lika. Ett annat vanligt filter följer binomial expansion. Denna typ av filter approximerar en normal kurva för stora värden på n. Det är användbart för att filtrera ut högfrekventa ljud för små N För att hitta koefficienterna för binomialfiltret, konvolvera med sig själv och sedan iterativt konvolvera utgången med ett föreskrivet antal gånger. I det här exemplet använder du fem totala iterationer. Ett annat filter som liknar det gaussiska expansionsfiltret är det exponentiella glidande medelfiltret Detta Typ av vägt glidande medelfilter är lätt att konstruera och kräver inte en stor fönsterstorlek. Du justerar ett exponentiellt vägt glidande medelfilter med en Alfaparametern mellan noll och ett Ett högre värde på alfabetet kommer att ha mindre utjämning. Zom in på avläsningarna för en dag. Sälj ditt land.