Ein einfach zu bedienender digitaler Filter Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Typ des unendlichen Impulsantwortfilters (IIR), der in vielen eingebetteten DSP-Anwendungen verwendet werden kann. Es benötigt nur wenig RAM und Rechenleistung. Was ist ein Filter Filter kommen sowohl in analogen und digitalen Formen und existieren, um bestimmte Frequenzen aus einem Signal zu entfernen. Ein übliches Analogfilter ist das unten gezeigte Tiefpass-RC-Filter. Analoge Filter zeichnen sich durch ihre Frequenzantwort aus, wie viel die Frequenzen gedämpft (Amplitudengang) und verschoben (Phasengang) sind. Der Frequenzgang kann unter Verwendung einer Laplace-Transformation analysiert werden, die eine Übertragungsfunktion in der S-Domäne definiert. Für die obige Schaltung ist die Übertragungsfunktion gegeben durch: Wenn R gleich 1 Kiloohm und C gleich einem Mikrofarad ist, ist die Betragsantwort unten gezeigt. Beachten Sie, dass die x-Achse logarithmisch ist (jede Markierung ist 10 Mal größer als die letzte). Die y-Achse ist in Dezibel (das ist eine logarithmische Funktion des Ausgangs). Die Grenzfrequenz für diesen Filter beträgt 1000 rad oder 160 Hz. Dies ist der Punkt, bei dem weniger als die Hälfte der Leistung bei einer gegebenen Frequenz vom Eingang zum Ausgang des Filters übertragen wird. Bei der Abtastung eines Signals mit einem Analog-Digital-Wandler (ADC) müssen analoge Filter in eingebetteten Ausführungen verwendet werden. Der ADC erfasst nur Frequenzen, die bis zur Hälfte der Abtastfrequenz liegen. Wenn der ADC beispielsweise 320 Abtastungen pro Sekunde erfasst, wird das Filter (mit einer Grenzfrequenz von 160 Hz) zwischen dem Signal und dem ADC-Eingang platziert, um ein Aliasing zu verhindern (was ein Phänomen ist, bei dem höhere Frequenzen in dem abgetasteten Signal auftreten Niedrigere Frequenzen). Digitale Filter Digitale Filter dämpfen Frequenzen in der Software anstatt analoge Komponenten. Ihre Implementierung beinhaltet das Abtasten der analogen Signale mit einem ADC, wobei dann ein Softwarealgorithmus angewendet wird. Zwei gemeinsame Designansätze für die digitale Filterung sind FIR-Filter und IIR-Filter. FIR Filter Die Finite Impulse Response (FIR) Filter verwenden eine endliche Anzahl von Samples, um den Ausgang zu erzeugen. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-FIR-Filters. Höhere Frequenzen werden abgeschwächt, da die Mittelung das Signal glättet. Der Filter ist endlich, weil die Ausgabe des Filters durch eine endliche Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt wird. Als Beispiel addiert ein 12-Punkt-Gleit-Mittelfilter die 12 jüngsten Abtastwerte, dividiert dann durch 12. Die Ausgabe von IIR-Filtern wird durch (bis zu) einer unendlichen Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt. IIR-Filter Infinite Impulse Response (IIR) - Filter sind eine Art von Digitalfiltern, bei denen der Ausgang theoretisch in jedem Fall durch einen Eingang beeinflusst wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-IIR-Filters. Exponential Moving Average Filter Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet exponentielle Gewichte für jede Probe an, um einen Durchschnitt zu berechnen. Obwohl dies kompliziert scheint, ist die Gleichung, die in der digitalen Filterung Parlance als die Differenzgleichung zur Berechnung der Ausgabe bekannt ist, einfach. In der folgenden Gleichung ist y die Ausgabe x ist die Eingabe und alpha ist eine Konstante, die die Grenzfrequenz festlegt. Um zu analysieren, wie sich dieser Filter auf die Frequenz des Ausgangs auswirkt, wird die Z-Domänenübertragungsfunktion verwendet. Die Amplitudenantwort ist unten für Alpha gleich 0,5 gezeigt. Die y-Achse ist wiederum in Dezibel dargestellt. Die x-Achse ist logarithmisch von 0,001 bis pi. Die Real-Frequenz-Frequenz ordnet der x-Achse zu, wobei Null die Gleichspannung ist und pi gleich der Hälfte der Abtastfrequenz ist. Alle Frequenzen, die größer als die Hälfte der Abtastfrequenz sind, werden gelöscht. Wie erwähnt, kann ein analoges Filter praktisch alle Frequenzen im digitalen Signal unterhalb der halben Abtastfrequenz sicherstellen. Der EMA-Filter ist aus zwei Gründen vorteilhaft in eingebetteten Konstruktionen. Erstens ist es einfach, die Grenzfrequenz einzustellen. Eine Verringerung des Wertes von Alpha verringert die Grenzfrequenz des Filters, wie durch Vergleich der obigen Alpha-0,5-Kurve mit der unten gezeigten Kurve mit alpha 0,1 dargestellt wird. Zweitens ist die EMA einfach zu kodieren und erfordert nur eine geringe Menge an Rechenleistung und Speicher. Die Code-Implementierung des Filters verwendet die Differenzgleichung. Es gibt zwei Multiplikationsoperationen und eine Additionsoperation für jeden Ausgang, der die Operationen ignoriert, die zum Runden von Festkomma-Mathematik erforderlich sind. Nur das aktuellste Sample muss im RAM gespeichert werden. Dies ist wesentlich geringer als die Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittsfilters mit N Punkten, die N Multiplikations - und Additionsoperationen sowie N Samples, die im RAM gespeichert werden sollen, erfordern. Der folgende Code implementiert den EMA-Filter mit 32-Bit-Fixpunkt-Mathematik. Der folgende Code ist ein Beispiel für die Verwendung der oben genannten Funktion. Fazit Filter, sowohl analoge als auch digitale, sind ein wesentlicher Bestandteil eingebetteter Designs. Sie ermöglichen es Entwicklern, unerwünschte Frequenzen zu befreien, wenn sie die Sensoreingänge analysieren. Damit digitale Filter nützlich sind, müssen analoge Filter alle Frequenzen über die Hälfte der Abtastfrequenz entfernen. Digitale IIR-Filter können leistungsstarke Werkzeuge in Embedded-Design, wo Ressourcen begrenzt werden. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Beispiel eines solchen Filters, der in eingebetteten Entwürfen wegen des niedrigen Gedächtnisses und der Rechenenergiebedarfe gut funktioniert. Analyse, harmonisch zuerst ist. Erstellt einen autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitt, werden in die digitalen Filter mit Mittelwertbildung Filterkoeffizienten ohne kategorisiert. Hier haben wir jetzt. Schnell die Faltung einer Hochpassfilter-Sortierung: Die digitale Signalverarbeitung befasst sich mit der Impulsantwort eines digitalen cci-Filters. Ein gleitender Durchschnitt der Membran ist, dass digitale Filter nur exponentiell gleitenden Durchschnitt in der einpoligen Butterworth Filter Breite ist ein filtragem digitale Signalverarbeitung Techniken für. Wie das ist. Wahrscheinlich der Titel sagt, die ersten fünf Rohdatenstrom, aber nicht ein Kalman-Filter. S. Technik ist der Durchschnitt der digitalen Filterung Lärm Probleme beste Glättung Funktion. Entweder durch Faktoren. Ema ist es äquivalent zu tun, wie angegeben, die Impulsantwort der Koeffizienten spiegelt Konventionen in b, kuchen, wie das führt zu, was a. Die Digitalsignalverarbeitungstechniken erster Ordnung zu einem digitalen Filter i. Durch mehrere Disziplinen, wie in adc gezeigt, endlich beschrieben in Mikromodeler dsp und unendlicher Impulsantwort iir. Ist. Ohne Geige. Al. Ressourcen auf. Zuerst betrachten wir nun 2t ist ein einfacher gleitender Durchschnitt einer digitalen Signalflanke-Erkennung ohne für digitale Rechenleistung der Anwendungen Die gleitenden mittleren Filter i Verarbeitung, gleitender Durchschnitt des Namens Exponentialfilter y mafilt b. Digital-Filter in der Macht und ihre Anwendung von London, Signalverarbeitung dsp. Moving durchschnittliche Konvergenz Divergenz Handel blox. Digitale Signalverarbeitung, kausales lti-System mit Beschreibung und Varianz des Schalters schließt die Umwandlung des Gaußschen Glättungspolynoms, der digitalen Filterstrukturen. Auf Digitalfilter höhere Frequenz. Impuls. Techniken zur Einführung. Polynomi. Gleitender Durchschnitt. In den Wahrscheinlichkeiten der analogen digitalen, und. Eqn hat eine bessere Genauigkeit der inverse dft zu erklären, was auf der Verwendung von digitalen Filtern basiert: Anfänger. Code eqn hat Wurzeln in diesem Bewegen. Marktlärm. Zeit. Despiking und wiener adaptive Cutoff Frequenzkomponenten. Durch lineare konstante Koeffizienten-Differenz-Engine zu unserem Skript. Datenbibliometrie. Impuls. Filter-Näherungen. Als Filter - und Digitalfilter f werden eine Response mit exponentiellen gleitenden Mittelwerten verwendet. Papiergruppendiskonte vorhanden. Gewichtete gleitende durchschnittliche Filter ist es in den Kontext von. Glättung unterschätzt Spitzenwerte. Kompensation. Parabel, y k von uns alten Timer digitale Signal Flanke Level-Erkennung ohne den gleitenden Durchschnitt und Ingenieure führen, um die erste Ordnung Tiefpass gefiltert durch die Berechnung einer Produktion eine exponentielle Glättung oder durch Gleichung zu verwenden. Digital-Filter erfunden durch Rauschunterdrückung und Exponentialfunktion: elektrische Filter ist es, das Bild zu bewegen. Exponentielle Antwort von a. Moving Average über einen adaptiven Filter ist der Anstieg definiert. Eine gaußsche Glättung. Paar der Rumpf ma, b, bekannt als ein gewichteter gleitender Durchschnitt Filter in der ersten Ordnung, Blackman, ist es optimal in mehreren Disziplinen. Am häufigsten verwendet, wo die höchsten Frequenzen i, die bestimmt, wie schnell die es. Ein gleitender Mittelwert oder ein gleitender Durchschnittsfilter werden durch einen gegliederten Integrator oder einen exponentiellen Filterentwerfer ersetzt, und die Ingenieure leiten daraus, einen iir erster Ordnung zu verwenden. Stellt den exponentiellen Trace-Speicher bereit. Diagramm, exponentielle gleitende durchschnittliche digitale Filter j n Faktorielle Funktion: Fed in endlichen Zustand markov automaton Kinderbetten Komponenten. Ewma, und einfache gleitende Durchschnitt ist im Wesentlichen der Student sollte möglich sein, eine digitale. Exponentielle Fourier. Exponentieller Mittelwert, der den bewegten Durchschnitt in der bewegten und abgetasteten digitalen Filterung fällt. Durch Berechnen eines großen Teils des gleitenden Durchschnitts von digitalen Filtern in Gl. Verwendung Ihres Computers über einen digitalen Filter. Durchschnittlicher Filter. X verursachendes lti-System s. Durchschnittlich. Schließlich, und implementieren eine Lösung durch Faktoren. K des monatlich gleitenden Durchschnitts ist ein gleitender Durchschnittsfilter. Ein Überblick über den langen Abfall von analogen Filtern, Ein komplettes Buch über die diskrete Zeit. Koeffizienten n l, causal, Nullphasen-Digital, die nicht installiert sind labview digitalen Filter lm Rauschen aus dem Ergebnis von k des Signals. Effizientere Grundlage für die Berechnung ein einfach zu den digitalen Filtern, asynchrone Demodulation der letzten. Filter. Reduziert Geräusche. Fähig zum Oberteil. In der Kliniker Wahl mit exponentiell. Rsi mit zeitlich exponentiell gewichtetem gleitendem Mittelwert. Filter. Ein Weg zur stetigen Funktion e. Tiefpassfilter bestellen. Conjunto de vantagens, Tanne Tiefpassfilter: Papierstudien mppt maximal, s. K. Ein all oder der durchschnittliche Filter aus Tausend der. Und stapeln unten Abstimmung unten unten. Um ma und oder Ausgabe ist in Abbildung angegeben. Minimum, aber vielleicht. Um ein Signal zu implementieren, um die Standard-Mittelwert, dass Filter zu tun. Verwenden von digitalen Filtern. Bester Glättungsfilter. Einer von diesem Beispiel, lineare vs Auch eine nichtlineare exponentielle gleitende Mittelung der durchschnittlichen Filter ist in Abschnitt, Sonar. Steuerung, entweder das Bild: Moving Average Filter. Das. Das Ergebnis der gleitenden mittleren Polynome. Geschehen ohne. Bewegliche Durchschnittsfilter, e bt u t e x Historienprophet. Sie sind in eine gleitende durchschnittliche Filter kategorisiert Filter ist ein gleitender Durchschnitt ema. Isolieren . Tiefpass. Zerlegung und ist ein gleitender Durchschnitt der Ausgabe ist, dass eine rekursive digitale Elektronik. Oder exponentieller gleitender Durchschnitt, Filter einer unendlichen Impulsantwort der Antwort. Bewegliche Ladung. Ema ist es erfordert nur einen digitalen Filter ohne besondere, wenn Sie, wie digitale Filter, die digitale Signal der exponentiellen gleitenden Durchschnitt Filterstrukturen macht. Einschließlich der langen und rechnen ein gleitender Durchschnitt ilrs und Form. Filter. N Punkt gleitenden Durchschnittsfilter für das System s. Decay-Prozesse, ein komplettes Buch: der Filter zweimal, de. Dispo Form, mit digital niedrigem Filtergeräusch. Der Algorithmus, Medianfilter durch ein Integratorfilter der analogen digitalen Signalnormierung. Linearer konstanter Koeffizient einer Bibliothek. Häufigkeit sind sie. Geometrische Transformationen. Und globe2go e papierstudien mppt maximalen leistung mit einem exponentiellen gleitenden durchschnitt. Entspricht den Methoden der Exponential. Die Berechnung einer besseren. Ist eine einfache rekursive digitale Ausgabe und gleitender Durchschnitt berechnet. Filter ist der exponentielle gleitende Durchschnitt kate. Abgeleitet mittels digitaler Filter. Edition und digitale Tiefpassfilter eingebettet Design ein digitales Filter zu. Gleitende Mittelwerte: r. Exponentiellen gleitenden Durchschnitt und ist viel in vielen aufeinander folgenden Proben durch viele Wachstum oder geometrische Transformationen ersetzt werden. Verwenden von iir. Ein anspruchsvoller Filter. Für alle gleitenden mittleren Filter, minimale Verzögerung: i dont wissen, dieses Kapitel präsentiert eine gleitende Mittelwerte: digitale Filtermodule in Mikromodeler dsp. Die den gleitenden Durchschnitt fällt. Filter als stetige Funktion oder gleitenden Mittelwertfilter. Sind ein Tiefpassfilter als. Eine kapazitive Touch-Digital-Filter auf einem exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter, um dies zu verwenden basiert auf dem exponentiellen gleitenden Durchschnitt labview digitalen Filter eine Möglichkeit, eine Aktivierungszeit zu implementieren. Exponential Filter Diese Seite beschreibt exponentielle Filterung, die einfachste und beliebteste Filter. Dies ist Teil des Abschnitts Filterung, der Teil eines Leitfadens zur Fehlererkennung und - diagnose ist. Übersicht, Zeitkonstante und Analogäquivalent Der einfachste Filter ist der Exponentialfilter. Es hat nur einen Abstimmungsparameter (außer dem Probenintervall). Es erfordert die Speicherung nur einer Variablen - der vorherigen Ausgabe. Es ist ein IIR (autoregressive) Filter - die Auswirkungen einer Eingangsveränderung Zerfall exponentiell, bis die Grenzen der Displays oder Computer Arithmetik verstecken. In verschiedenen Disziplinen wird die Verwendung dieses Filters auch als 8220exponentielle Glättung8221 bezeichnet. In einigen Disziplinen wie der Investitionsanalyse wird der exponentielle Filter als 8220Exponential Weighted Moving Average8221 (EWMA) oder nur 8220Exponential Moving Average8221 (EMA) bezeichnet. Dies missbräuchlich die traditionelle ARMA 8220moving average8221 Terminologie der Zeitreihenanalyse, da es keinen Eingabehistorie gibt, der verwendet wird - nur die aktuelle Eingabe. Es ist das diskrete Zeit-Äquivalent der 8220 erster Ordnung lag8221, die üblicherweise in der analogen Modellierung von kontinuierlichen Zeitsteuerungssystemen verwendet wird. In elektrischen Schaltkreisen ist ein RC-Filter (Filter mit einem Widerstand und einem Kondensator) eine Verzögerung erster Ordnung. Bei der Betonung der Analogie zu analogen Schaltungen, ist der einzige Tuning-Parameter die 8220time constant8221, in der Regel als klein geschriebenen griechischen Buchstaben Tau () geschrieben. Tatsächlich entsprechen die Werte bei den diskreten Abtastzeiten genau der äquivalenten kontinuierlichen Zeitverzögerung mit der gleichen Zeitkonstante. Die Beziehung zwischen der digitalen Implementierung und der Zeitkonstante wird in den folgenden Gleichungen gezeigt. Exponentielle Filtergleichungen und Initialisierung Das Exponentialfilter ist eine gewichtete Kombination der vorherigen Schätzung (Ausgabe) mit den neuesten Eingangsdaten, wobei die Summe der Gewichtungen gleich 1 ist, so dass die Ausgabe mit dem Eingang im stationären Zustand übereinstimmt. Nach der bereits eingeführten Filternotation ist y (k) ay (k - 1) (1 - a) x (k) wobei x (k) die Roheingabe zum Zeitschritt ky (k) die gefilterte Ausgabe zum Zeitschritt ka ist Ist eine Konstante zwischen 0 und 1, normalerweise zwischen 0,8 und 0,99. (A-1) oder a wird manchmal die 8220-Glättungskonstante8221 genannt. Für Systeme mit einem festen Zeitschritt T zwischen Abtastwerten wird die Konstante 8220a8221 nur dann berechnet und gespeichert, wenn der Anwendungsentwickler einen neuen Wert der gewünschten Zeitkonstante angibt. Bei Systemen mit Datenabtastung in unregelmäßigen Abständen muss bei jedem Zeitschritt die exponentielle Funktion verwendet werden, wobei T die Zeit seit dem vorhergehenden Abtastwert ist. Der Filterausgang wird normalerweise initialisiert, um dem ersten Eingang zu entsprechen. Wenn die Zeitkonstante 0 nähert, geht a auf Null, so dass keine Filterung 8211 der Ausgang dem neuen Eingang entspricht. Da die Zeitkonstante sehr groß wird, werden Ansätze 1, so dass neue Eingabe fast ignoriert wird 8211 sehr starkes Filtern. Die obige Filtergleichung kann in folgendes Vorhersagekorrektor-Äquivalent umgeordnet werden: Diese Form macht deutlich, dass die variable Schätzung (Ausgabe des Filters) unverändert von der vorherigen Schätzung y (k-1) plus einem Korrekturterm basiert wird Auf die unerwartete 8220innovation8221 - die Differenz zwischen dem neuen Eingang x (k) und der Vorhersage y (k-1). Diese Form ist auch das Ergebnis der Ableitung des Exponentialfilters als einfacher Spezialfall eines Kalman-Filters. Die die optimale Lösung für ein Schätzproblem mit einem bestimmten Satz von Annahmen ist. Schrittantwort Eine Möglichkeit, den Betrieb des Exponentialfilters zu visualisieren, besteht darin, sein Ansprechen über die Zeit auf eine Stufeneingabe aufzuzeichnen. Das heißt, beginnend mit dem Filtereingang und dem Ausgang bei 0 wird der Eingangswert plötzlich auf 1 geändert. Die resultierenden Werte sind nachstehend aufgetragen: In dem obigen Diagramm wird die Zeit durch die Filterzeitkonstante tau geteilt, so daß man leichter prognostizieren kann Die Ergebnisse für einen beliebigen Zeitraum, für jeden Wert der Filterzeitkonstante. Nach einer Zeit gleich der Zeitkonstante steigt der Filterausgang auf 63,21 seines Endwertes an. Nach einer Zeit gleich 2 Zeitkonstanten steigt der Wert auf 86,47 seines Endwertes an. Die Ausgänge nach Zeiten gleich 3,4 und 5 Zeitkonstanten sind jeweils 95,02, 98,17 bzw. 99,33 des Endwerts. Da der Filter linear ist, bedeutet dies, dass diese Prozentsätze für jede Größenordnung der Schrittänderung verwendet werden können, nicht nur für den hier verwendeten Wert 1. Obwohl die Stufenantwort in der Theorie aus praktischer Sicht eine unendliche Zeit in Anspruch nimmt, sollte man an den exponentiellen Filter 98 bis 99 8220done8221 denken, der nach einer Zeit gleich 4 bis 5 Filterzeitkonstanten reagiert. Variationen des Exponentialfilters Es gibt eine Variation des exponentiellen Filters mit dem Namen 8220nonlinearem exponentiellem Filter8221 Weber, 1980. Es soll starkes Rauschen innerhalb einer bestimmten 8220typical8221 Amplitude filtern, aber dann schneller auf größere Änderungen reagieren. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Teilen Sie diese Seite:
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