الانتقال المتوسط الرقمية فلتر

معالجة الإشاراتمرشحات رقمية مرشحات الرقمية هي من حيث الجوهر عينات النظم. ويتم تمثيل إشارات الدخل والإخراج بواسطة عينات ذات مسافة زمنية متساوية. وتتميز مرشحات الاستجابة النبضية المحدودة (فير) باستجابة زمنية تعتمد فقط على عدد معين من العينات الأخيرة لإشارة الدخل. بعبارات أخرى: بمجرد انخفاض إشارة الدخل إلى الصفر، فإن خرج المرشح سيفعل الشيء نفسه بعد عدد معين من فترات المعاينة. ويعطى الناتج y (k) بواسطة توليفة خطية من عينات المدخلات الأخيرة x (k i). المعاملات ب (ط) تعطي الوزن للجمع. كما أنها تتوافق مع معاملات البسط لوظيفة نقل مرشح نطاق z. ويبين الشكل التالي مرشاح معلومات الطيران من النظام N 1: بالنسبة لمرشحات الطور الخطي، تكون قيم المعامل متماثلة حول الوسط، ويمكن طي خط التأخير مرة أخرى حول هذه النقطة الوسطى من أجل تقليل عدد المضاعفات. وظيفة نقل مرشحات فير فقط بوسيس البسط. وهذا يتوافق مع عامل تصفية كل صفر. وعادة ما تتطلب فلاتر معلومات الطيران طلبات عالية، في حدود عدة مئات. وبالتالي فإن اختيار هذا النوع من المرشحات تحتاج إلى كمية كبيرة من الأجهزة أو وحدة المعالجة المركزية. وعلى الرغم من ذلك، فإن أحد أسباب اختيار تطبيق فلتر الهواء هو القدرة على تحقيق استجابة مرحلة خطية، والتي يمكن أن تكون شرطا في بعض الحالات. ومع ذلك، فإن مصمم فيتر لديه إمكانية لاختيار مرشحات إير مع الخطي مرحلة جيدة في نطاق التمرير، مثل مرشحات بسل. أو لتصميم مرشح الالتفافية لتصحيح استجابة المرحلة من مرشح إير القياسية. موفينغ فاميلي فيلترس (ما) تعد نماذج المتوسط ​​المتحرك (ما) نماذج عملية في الشكل: عمليات ما هي تمثيل بديل لمرشحات فير. متوسط ​​الفلاتر تعديل مرشح يحسب متوسط ​​عينات N الأخيرة لإشارة هو أبسط شكل لمرشاح معلومات الطيران، مع تساوي جميع المعاملات. وتعطى دالة النقل لمرشاح متوسط ​​بواسطة: تحتوي دالة النقل لمرشاح متوسط ​​على أصفار متساوية المسافات متساوية على طول محور التردد. ومع ذلك، يتم ملثمين الصفر في العاصمة من قبل القطب من المرشح. وبالتالي، هناك الفص أكبر دس الذي يمثل التمرير مرشح. مرشحات تكامل معالجات متكاملة (سيك) مرشحات تكامل كومباكت-كومب (سيك) هي تقنية خاصة لتنفيذ الفلاتر المتوسطة الموضوعة في السلسلة. وضع سلسلة من المرشحات المتوسطة يعزز الفص الأول في العاصمة مقارنة مع جميع الفصوص الأخرى. ويطبق مرشح سيك وظيفة نقل المرشحات المتوسطة N، ويحسب كل منها متوسط ​​عينات R M. وبالتالي فإن وظيفة النقل الخاصة بها تعطى بواسطة: تستخدم مرشحات سيك لتخفيض عدد عينات الإشارة من عامل R أو، في حالات أخرى، لإعادة تشكيل إشارة بتردد أقل، وإبعاد عينات R 1 من R. ويشير العامل M إلى مقدار الفص الأول الذي تستخدمه الإشارة. عدد مراحل الترشيح المتوسطة، N. يشير إلى مدى انحطاط نطاقات التردد الأخرى، على حساب وظيفة نقل أقل مسطح حول العاصمة. هيكل سيك يسمح لتنفيذ النظام بأكمله مع فقط المضافين والسجلات، وليس باستخدام أي مضاعفات التي هي الجشع من حيث الأجهزة. ويسمح خفض الامتصاص بعامل R بزيادة دقة الإشارة عن طريق البتات لوغ 2 (R) (R). الفلاتر الكنسيية تقوم الفلاتر الكونية بتنفيذ وظيفة نقل المرشح بعدد من عناصر التأخير مساوية لترتيب التصفية ومضاعف واحد لكل معامل بسط ومضاعف واحد لكل معامل مقاسم وسلسلة من المضافين. وعلى نحو مشابه للمرشحات النشيطة للمرشحات النشيطة، أظهر هذا النوع من الدارات حساسية شديدة لقيم العناصر: كان للتغير الصغير في المعاملات تأثير كبير على وظيفة النقل. هنا أيضا، تحول تصميم المرشحات النشطة من المرشحات الكنسي إلى هياكل أخرى مثل سلاسل من الدرجة الثانية أقسام أو قفزة المرشحات. سلسلة من أقسام النظام الثاني تحرير قسم ترتيب الثاني. وغالبا ما يشار إلى بيكاد. بتنفيذ وظيفة نقل النظام الثاني. يمكن تقسيم وظيفة نقل مرشح إلى نتاج وظائف نقل كل المرتبطة زوج من الأعمدة وربما زوج من الأصفار. إذا كان ترتيب وظائف النقل غريبا، فيجب إضافة قسم من الدرجة الأولى إلى السلسلة. ويرتبط هذا القسم إلى القطب الحقيقي وإلى الصفر الحقيقي إذا كان هناك واحد. شكل مباشر 1 شكل مباشر 2 شكل مباشر 1 شكل مباشر منقول 2 منقول الشكل المباشر 2 المنقول من الشكل التالي مثير للاهتمام بشكل خاص من حيث الأجهزة المطلوبة وكذلك إشارة وكمية معامل. ديجيتال ليبفروج فيلترس إديت فيلتر ستروكتور إديت مرشحات القفزة الرقمية قاعدة على محاكاة التناظرية القفز النشط مرشحات. ويتمثل الحافز لهذا الخيار في الإرث من خصائص حساسية التمرير الممتازة لدائرة السلم الأصلية. ويمكن تنفيذ المرشح القفزات السفلي ذي القطب الواحد من الدرجة الرابعة التالي كدائرة رقمية عن طريق استبدال وحدات التكامل التناظري بالمراكم. استبدال تكامل التناظرية مع المراكم يتوافق مع تبسيط تحويل Z إلى z 1 ق T. والتي هي المصطلحين الأولين من سلسلة تايلور من z ه س ص (ق تي). وهذا التقريب جيد بما فيه الكفاية للمرشحات حيث يكون تردد المعاينة أعلى بكثير من عرض نطاق الإشارة. نقل وظيفة تحرير تمثيل مساحة الدولة من فيلتر السابقة يمكن أن تكون مكتوبة على النحو التالي: من هذه المعادلة مجموعة، يمكن للمرء أن يكتب A، B، C، D المصفوفات على النحو التالي: من هذا التمثيل، وأدوات معالجة الإشارات مثل أوكتاف أو ماتلاب تسمح لرسم استجابة تردد المرشحات أو لفحص أصفارها وأعمدةها. في مرشح القفزة الرقمية، والقيم النسبية للمعاملات تعيين شكل وظيفة نقل (بوترورث. تشيبيشيف.)، في حين أن اتساعها تعيين تردد قطع. تقسيم جميع المعاملات بعامل اثنين من نوبات تردد قطع أسفل واحد اوكتاف (أيضا عامل من اثنين). حالة خاصة هو مرشح بتروورث 3 أردي النظام الذي لديه الثوابت الوقت مع القيم النسبية من 1 و 12 و 1. بسبب ذلك، يمكن تنفيذ هذا المرشح في الأجهزة دون أي مضاعف، ولكن باستخدام التحولات بدلا من ذلك. مرشحات الانحدار الذاتي (أر) تعد نماذج الانحدار الذاتي (أر) نماذج عملية في النموذج: حيث u (n) هو خرج النموذج، x (n) هو مدخل النموذج، و u (n - m) عينات من قيمة الانتاج النموذجي. وتسمى هذه الفلاتر الانحدار الذاتي لأن قيم الإخراج تحسب على أساس الانحدارات لقيم الإخراج السابقة. يمكن تمثيل عمليات أر بواسطة مرشح كل القطب. مرشحات أرما تحرير الانحدار الذاتي المرشحات المتحركة (أرما) هي مجموعات من مرشحات أر و ما. ويعطى خرج المرشح كخطوة خطية من كل من المدخلات المرجحة وعينات الانتاج المرجحة: يمكن اعتبار عمليات أرما كمرشح إير إر، مع كل من الأقطاب والأصفار. ويفضل المرشحات أر في كثير من الحالات لأنه يمكن تحليلها باستخدام معادلات يول ووكر. ويمكن تحليل عمليات ما و أرما من خلال معادلات غير خطية معقدة يصعب دراستها ونموذجها. إذا كان لدينا عملية أر مع معامل الوزن الصنبور (متجه من (n)، (ن - 1).) إدخال x (n). ومخرجات y (n). يمكننا استخدام معادلات يول ووكر. نقول أن x 2 هو تباين إشارة الدخل. تعاملنا مع إشارة بيانات المدخلات كإشارة عشوائية، حتى لو كانت إشارة حتمية، لأننا لا نعرف ما هي القيمة ستكون حتى نحصل عليها. يمكننا التعبير عن معادلات يول-ووكر على النحو التالي: حيث R هو مصفوفة الارتباط المتبادل لإخراج العملية و r هو مصفوفة الارتباط الذاتي لإنتاج العملية: التباين تحرير يمكننا أن نوضح ما يلي: يمكننا التعبير عن التباين إشارة الدخل كما: أو ، والتوسع والاستبدال في r (0). يمكننا ربط التباين الناتج من العملية إلى التباين المدخلات: مرشح رقمي تمهيدي حسنا فتح ميكروموديلر دسب وحدد مرشح الرقمية من شريط الأدوات في الجزء العلوي واسحبه إلى التطبيق لدينا. حسنا، اختر مرشح متوسط ​​متحرك لأنه واحد من أبسط أنواع الفلاتر. بعد إسقاط الفلتر، سيتم تحديث شاشات العرض تلقائيا. (انقر لإطلاق ميكروموديلر دسب في نافذة جديدة) ونحن نعلم جميعا ما هو متوسط ​​- إضافة الأرقام معا وتقسيم كم عدد هناك. المرشح المتوسط ​​المتحرك يفعل ذلك فقط. فإنه يخزن تاريخ آخر أرقام N وينتج متوسطها. في كل مرة يأتي عدد جديد في، يتم إعادة حساب المتوسط ​​بشكل فعال من العينات المخزنة وعدد جديد هو الإخراج. استجابة التردد لمرشح في الجزء العلوي الأيسر، نرى الرسم البياني ل ماجنيتيود مقابل التردد، أو مدى الترددات المختلفة سيتم تضخيمها أو خفضها من قبل المرشح المتوسط ​​المتحرك. كما قد تتوقع، فإن متوسط ​​عدد العينات N الماضية تطبيق بعض نوع من تمهيد للإشارة، والحفاظ على الترددات المنخفضة وإزالة الترددات العالية. يمكننا التحكم في عدد المدخلات السابقة، أو العينات التي متوسطات عن طريق ضبط طول مرشح، N. من خلال ضبط هذا، يمكننا أن نرى أن لدينا بعض السيطرة الأساسية على أي الترددات يمكن أن تمر والتي يتم التخلص منها. داخل مرشح إذا نظرنا إلى طريقة عرض البنية، يمكننا أن نرى ما قد يبدو داخل مرشح المتوسط ​​المتحرك. تم توضيح الرسم التوضيحي لإظهار ما تعنيه الرموز المختلفة. وتعني الرموز Z -1 التأخير بعينة زمنية واحدة والرموز تعني إضافة أو الجمع بين الإشارات. وتعني الأسهم مضاعفة (فكر في تكبير أو تصغير أو قياس) الإشارة بالمقدار الموضح على يسار السهم. لمتوسط ​​5 عينات، ونحن نأخذ الخامس (0.2) من العينة الأخيرة، وخامس العينة الثانية الأخيرة وهلم جرا. وتسمى سلسلة التأخيرات خط التأخير مع تأخير إشارة الدخل بخطوة إضافية واحدة أثناء السير على طول خط التأخير. وتسمى السهام أيضا الصنابير، لذلك هل يمكن أن نتصور تقريبا أنها الصنابير مثل واحد في بالوعة المطبخ الخاص بك التي هي كل خمس مفتوحة. هل يمكن أن تتخيل إشارة تتدفق في من اليسار ويجري تأخير تدريجيا لأنها تتحرك على طول خط التأخير، ثم إعادة تجميعها في نقاط القوة المختلفة من خلال الصنابير لتشكيل الإخراج. وينبغي أيضا أن يكون من السهل أن نرى أن إخراج المرشح سيكون: وهو ما يعادل متوسط ​​آخر 5 عينات. (الإدخال t-N يعني الإدخال المتأخر من الزمن t-N) في الممارسة العملية، فإن الشفرة التي يولدها ميكروموديلر دسب ستستخدم الحيل للقيام بذلك بكفاءة أكبر، بحيث لا يلزم إشراك سوى العينات الأولى والأخيرة إلا أن الرسم البياني جيد لأغراض التوضيح. إذا كنت يمكن أن نفهم هذا ثم يمكنك الحصول على فكرة ما هو مرشح فير. ويتشابه مرشح فلتر الهواء مع المرشح المتوسط ​​المتحرك، ولكن يمكن أن يكون مختلفا بدلا من كل نقاط قوة النقر. هنا لدينا مرشح متوسط ​​متحرك ومرشح معلومات الطيران. يمكنك أن ترى أنها هي الهيكلية نفسها، والفرق الوحيد هو نقاط القوة من الصنابير. القسم التالي سوف أعرض لكم لمرشحات رد فعل محدود (فير). من خلال تغيير قوة الحنفية، يمكننا إنشاء قريب من أي استجابة التردد التي نريدها. قوة من المتوسط ​​المتحرك مرشحات تتحرك مرات عديدة، مستخدمين أدك توظيف خوارزميات المتوسط ​​مع وحدة تحكم أو المعالج على إخراج عدة عينات من المحول. يمكنك تسهيل إشارة تحويلها باستخدام هذه التقنية (الشكل 1)، فضلا عن تحسين القرار الفعال للنظام عن طريق الحد من الضوضاء النظام. يمكنك تنفيذ تأثير تمهيد على البيانات المحولة عن طريق الحصول على إشارات متعددة بمعدل ثابت العينة، متوسط ​​متوسط ​​مجموعة محددة سلفا أو عدد من العينات، ومن ثم الاستمرار في هذه العملية مع عدة مجموعات مع مرور الوقت. وكما يبين الشكل 1، ينتج مجموع النتائج المتوسطة متوسط ​​إشارة ممهدة. هذا الأسلوب المتوسط ​​يوفر أساسا مرشح لوباس على بيانات الناتج المحول. يمكنك التحكم في فعالية التصفية عن طريق تحديد العدد المناسب من العينات للمجموعات المتوسطة. إذا كنت تستخدم المزيد من العينات في كل مجموعة، سترى درجة أعلى من التمهيد. هذه العملية المتوسط ​​يلغي طفرات في البيانات الخام وكذلك يقلل من عرض النطاق الترددي للإشارة النهائية. ومن المنتجات الثانوية الأخرى لهذا الأسلوب المتوسط ​​هو زيادة دقة التحويل أو دقة البيانات. ومن الناحية المثالية، سيزيد متوسط ​​أربعة عينات (4 1) لإشارة دس من المحول الفعال للقرار بمقدار زيادة قدرها دب 6 في النسبة شنر (نسبة الإشارة إلى الضوضاء). وسيزيد متوسط ​​16 عينة (4 2) من الدقة بمقدار اثنتين، وتزيد نسبة الإشارة إلى الضوضاء (شنر) بمقدار دب 12. نظريا، فإن حجم مجموعة من 4 N زيادة عدد بت فعالة من التحويل الخاص بك من قبل N، ولكن هناك قيود في العالم الحقيقي لهذه النظرية. فمن الممكن لزيادة عدد بت فعالة مع أدك الخاص بك، طالما كنت الحفاظ على أهداف واقعية والنظر في الظروف نونيدال. فعلى سبيل المثال، يتطلب تحسين النتيجة المحولة من 12 بتة إلى 16 بتة 4 4 عينات لتحديد المتوسط. أربعة إلى الرابع هو ما يعادل 256. السؤال الأول الذي يجب أن تسأل هو، هل لدي الوقت لتنفيذ خوارزمية المطلوبة في بلدي تحكم أو معالج إذا كنت تحاول تحقيق دقة أعلى من 16، وحجم العينة المطلوبة يزيد بسرعة كبيرة . بالمناسبة، يجب أن تكون البتات الأقل من المحول 12 بت في هذه المناقشة صاخبة بحيث يكون متوسط ​​المتوسط ​​فعالا. يجب أن يكون هذا الضجيج غوسيان. وتشمل الظروف نونيدال التي يمكن أن تؤثر على حجم مجموعة المتوسط ​​الخاص بك الانجراف من المدخلات مع مرور الوقت، والتغيرات إمدادات الطاقة، والتغيرات مرجعية الجهد، وتأثيرات درجة الحرارة على النظام الخاص بك. أي من هذه الشروط نونيدال يمكن تغيير قيمة الانتاج التحويل الخاص بك. حجم العينة لنظام نونيدال يمكن أن تتغير من 2000 (مع نظام دريفتليس مثالية) لعدة مئات من العينات. إذا قمت بزيادة حجم العينة فوق بضع مئات من العينات لهذا النظام نونيدال، تبدأ النتائج للحصول على صاخبة مرة أخرى. ومع ذلك، يمكنك استخدام أساليب ألان التباين لحساب العدد الأمثل للمتوسطات لمجموعة البيانات الخاصة بك. وأخيرا، افحص إشارة الإدخال والتأكد من أنك لا تحاول تحويل إشارة تناظرية بها خطأ في وقت التسوية أو إشارة دورية مسببة للتداخل، مثل تردد التيار الكهربائي. هناك طرق لتوفير الوقت لتنفيذ خوارزميات المتوسط ​​التي تتجاوز تقنية بسيطة، القوة الغاشمة لجمع كل البيانات ومن ثم أداء المتوسط. على سبيل المثال، يمكنك تنفيذ فيفو عن طريق إضافة نقطة بيانات جديدة وطرح نقطة البيانات الأولى المتراكمة في المجموعة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تحديد حجم المجموعات لتمكين استخدام التحول الصحيح لتقسيم المجموع، مثل قيم المجموعة من 4، 8، 16، وهلم جرا.