Die Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 19: Rekursive Filter Es gibt drei Arten von Phasenreaktionen, die ein Filter haben kann: Nullphase. Linearer Phase. Und nichtlineare Phase. Ein Beispiel für jedes von diesen ist in Abbildung 19-7 gezeigt. Wie in (a) gezeigt, ist das Nullphasenfilter durch eine Impulsantwort charakterisiert, die um den Nullpunkt symmetrisch ist. Die tatsächliche Form spielt keine Rolle, nur daß die negativ numerierten Abtastwerte ein Spiegelbild der positiv numerierten Abtastwerte sind. Wenn die Fourier-Transformation von dieser symmetrischen Wellenform genommen wird, ist die Phase vollständig null, wie in (b) gezeigt. Der Nachteil des Nullphasenfilters besteht darin, daß er die Verwendung von negativen Indizes erfordert, was für die Arbeit unpraktisch sein kann. Das lineare Phasenfilter ist ein Weg um dieses. Die Impulsantwort in (d) ist mit der in (a) gezeigten identisch, außer sie wurde verschoben, um nur positiv numerierte Proben zu verwenden. Die Impulsantwort ist immer noch symmetrisch zwischen links und rechts, die Lage der Symmetrie ist jedoch von Null verschoben worden. Diese Verschiebung führt dazu, daß die Phase (e) eine gerade Linie ist. Abrechnung des Namens: lineare Phase. Die Steigung dieser Geraden ist direkt proportional zum Betrag der Verschiebung. Da die Verschiebung der Impulsantwort nichts anderes bewirkt als eine identische Verschiebung des Ausgangssignals, ist das lineare Phasenfilter für die meisten Zwecke dem Nullphasenfilter äquivalent. Abbildung (g) zeigt eine Impulsantwort, die nicht symmetrisch zwischen links und rechts ist. Entsprechend ist die Phase (h) keine Gerade. Mit anderen Worten, es hat eine nichtlineare Phase. Nicht verwirren die Begriffe: nichtlineare und lineare Phase mit dem Konzept der System-Linearität diskutiert in Kapitel 5. Obwohl beide das Wort linear. Sie sind nicht verwandt. Warum ist mir egal, ob die Phase linear ist oder nicht Die Abbildungen (c), (f) und (i) zeigen die Antwort. Dies sind die Impulsantworten jedes der drei Filter. Die Impulsantwort ist nichts weiter als eine positiv gehende Schrittantwort, gefolgt von einer negativ gehenden Schrittantwort. Die Impulsantwort wird hier verwendet, weil sie anzeigt, was mit den ansteigenden und fallenden Flanken in einem Signal geschieht. Hier ist der wichtige Teil: Null - und lineare Phasenfilter haben linke und rechte Kanten, die gleich aussehen. Während nichtlineare Phasenfilter linke und rechte Kanten haben, die anders aussehen. Viele Anwendungen können nicht tolerieren, die linken und rechten Kanten anders aussehen. Ein Beispiel ist die Anzeige eines Oszilloskops, wobei diese Differenz als Merkmal des zu messenden Signals fehlinterpretiert werden könnte. Ein weiteres Beispiel ist die Videoverarbeitung. Können Sie sich vorstellen, schalten Sie Ihren Fernseher, um das linke Ohr Ihres Lieblings-Schauspieler suchen anders als sein rechtes Ohr finden Es ist einfach, eine FIR (Finite-Impulsantwort) Filter haben eine lineare Phase. Denn die Impulsantwort (Filterkernel) wird direkt im Designprozess spezifiziert. Damit der Filterkernel eine Links-Rechts-Symmetrie hat, ist alles erforderlich. Dies ist bei IIR (rekursiven) Filtern nicht der Fall, da die Rekursionskoeffizienten angegeben sind, nicht aber die Impulsantwort. Die Impulsantwort eines rekursiven Filters ist nicht symmetrisch zwischen links und rechts und hat daher eine nichtlineare Phase. Analoge elektronische Schaltungen haben das gleiche Problem mit dem Phasengang. Stellen Sie sich eine Schaltung aus Widerständen und Kondensatoren auf Ihrem Schreibtisch sitzen. Wenn der Eingang immer Null war, ist der Ausgang auch immer Null gewesen. Wenn ein Impuls an den Eingang angelegt wird, werden die Kondensatoren schnell auf einen Wert geladen und beginnen dann exponentiell durch die Widerstände zu zerfallen. Die Impulsantwort (d. h. das Ausgangssignal) ist eine Kombination dieser verschiedenen abklingenden Exponentiale. Die Impulsantwort kann nicht symmetrisch sein, da der Ausgang vor dem Impuls Null war und der exponentielle Zerfall nie wieder einen Wert von Null erreicht. Analoge Filter-Designer greifen dieses Problem mit dem Bessel-Filter an. Das in Kapitel 3 dargestellt ist. Das Bessel-Filter ist so ausgelegt, dass es eine möglichst lineare Phase aufweist, jedoch weit unter der Leistung von digitalen Filtern liegt. Die Fähigkeit, eine exakte lineare Phase bereitzustellen, ist ein klarer Vorteil von digitalen Filtern. Glücklicherweise gibt es eine einfache Möglichkeit, rekursive Filter zu modifizieren, um eine Nullphase zu erhalten. Abbildung 19-8 zeigt ein Beispiel dafür, wie dies funktioniert. Das zu filternde Eingangssignal ist in (a) dargestellt. Abbildung (b) zeigt das Signal, nachdem es von einem einpoligen Tiefpassfilter gefiltert wurde. Da es sich hierbei um ein nichtlineares Phasenfilter handelt, sehen die linken und rechten Kanten nicht gleich aus, sie sind umgekehrte Versionen voneinander. Wie zuvor beschrieben, wird dieses rekursive Filter implementiert, indem man bei der Probe 0 anfängt und in Richtung der Probe 150 arbeitet, wobei jede Abtastung auf dem Weg berechnet wird. Es sei nun angenommen, daß anstatt sich von der Abtastprobe 0 zur Abtastprobe 150 zu bewegen, bei der Abtastprobe 150 anfängt und sich zu dem Abtastwert 0 bewegt. Mit anderen Worten wird jede Abtastung in dem Ausgangssignal aus den Eingangs - und Ausgangsabtastwerten rechts von der zu bearbeitenden Abtastprobe berechnet auf. Dies bedeutet, daß die Rekursionsgleichung Gl. 19-1, wird geändert in: Fig. (C) zeigt das Ergebnis dieser Rückwärtsfilterung. Dies ist analog zum Durchführen eines analogen Signals durch eine elektronische RC-Schaltung während der Laufzeit rückwärts. Esrvinu eht pu-wercs nac lasrever emit - noituaC Die Filterung in umgekehrter Richtung erzeugt keinen Vorteil für sich, das gefilterte Signal hat noch linke und rechte Kanten, die nicht gleich aussehen. Die Magie geschieht, wenn Vorwärts - und Rückwärtsfilterung kombiniert werden. Die Abbildung (d) ergibt sich aus der Filterung des Signals in Vorwärtsrichtung und dem erneuten Filtern in umgekehrter Richtung. Voila Dies erzeugt ein Nullphasen-Rekursivfilter. Tatsächlich kann jedes rekursive Filter mit dieser bidirektionalen Filtertechnik auf Nullphase umgesetzt werden. Die einzige Strafe für diese verbesserte Leistung ist ein Faktor von zwei in der Ausführungszeit und der Programmkomplexität. Wie finden Sie die Impuls - und Frequenzreaktionen des Gesamtfilters? Die Größe des Frequenzganges ist für jede Richtung gleich, während die Phasen einander entgegengesetzt sind. Wenn die beiden Richtungen kombiniert werden, wird die Größe quadriert. Während die Phase auf Null sinkt. Im Zeitbereich entspricht dies dem Falten der ursprünglichen Impulsantwort mit einer von links nach rechts gekippten Version von sich selbst. Beispielsweise ist die Impulsantwort eines einpoligen Tiefpaßfilters ein einseitiges Exponential. Die Impulsantwort des entsprechenden bidirektionalen Filters ist ein einseitiges Exponential, das nach rechts zerfällt, gefaltet mit einem einseitigen Exponential, das nach links zerfällt. Beim Durchlaufen der Mathematik erweist sich dies als doppelseitiges Exponential, das sowohl nach links als auch nach rechts zerfällt, mit der gleichen Abklingkonstante wie das ursprüngliche Filter. Einige Anwendungen haben nur einen Teil des Signals im Computer zu einem bestimmten Zeitpunkt, wie zum Beispiel Systeme, die abwechselnd Input-und Output-Daten auf einer kontinuierlichen Basis. Bidirektionale Filterung kann in diesen Fällen verwendet werden, indem sie mit der im letzten Kapitel beschriebenen Überlappungsmethode kombiniert wird. Wenn Sie zu der Frage kommen, wie lang die Impulsantwort ist, sagen Sie nicht unendlich. Wenn Sie dies tun, müssen Sie jedes Signal-Segment mit einer unendlichen Anzahl von Nullen. Denken Sie daran, dass die Impulsantwort abgeschnitten werden kann, wenn sie unter dem Rundungsrauschpegel, d. H. Etwa 15 bis 20 Zeitkonstanten, abgeklungen ist. Jedes Segment muss mit Nullen sowohl links als auch rechts aufgefüllt werden, um die Ausdehnung während der bidirektionalen Filterung zu ermöglichen. Frequenzantwort des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, Die Impulsantwort Eines gleitenden Mittelwertes von L. Da das gleitende Mittelfilter FIR ist, reduziert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe. Wir können die sehr nützliche Identität verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi / 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen sind nur um einen Faktor von etwa 1/10 (für den 16-Punkt-Bewegungsdurchschnitt) oder 1/3 (für die Vierpunkt-gleitender Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. Der oben genannte Plot wurde durch den folgenden Matlab-Code erzeugt: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-Iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega)) - (1-exp (-iomega)) - Geispiel (Omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright-Kopie 2000- - Universität von Kalifornien, BerkeleyFIR-Filter, IIR-Filter und die lineare konstante Koeffizientendifferenzgleichung Causal Moving Average (FIR) Filter Weve diskutierte Systeme, in denen jede Abtastung der Ausgabe eine gewichtete Summe der (gewissen) der Abtastwerte des Eingangs ist. Nehmen wir ein kausal gewichtetes Summensystem, wobei Kausal bedeutet, dass ein gegebenes Ausgangssample nur von dem aktuellen Eingangssample und anderen Eingängen früher in der Sequenz abhängt. Weder lineare Systeme überhaupt noch endliche Impulsantwortsysteme müssen kausal sein. Jedoch ist Kausalität bequem für eine Art Analyse, die bald erforschen würde. Wenn wir die Eingaben als Werte eines Vektors x symbolisieren. Und die Ausgänge als entsprechende Werte eines Vektors y. Dann kann ein solches System beschrieben werden, bei dem die b-Werte ein Gewicht sind, das auf die aktuellen und früheren Eingangsabtastwerte angewendet wird, um die aktuelle Ausgangsabtastung zu erhalten. Wir können uns den Ausdruck als Gleichung vorstellen, wobei das Gleichheitszeichen gleich ist oder als Verfahrensanweisung mit dem Gleichheitszeichen Bedeutung Zuordnung. Schreiben wir den Ausdruck für jeden Ausgangsprobe als MATLAB-Schleife von Zuweisungsanweisungen, wobei x ein N-Längenvektor von Eingangsabtastwerten ist und b ein M-Längenvektor von Gewichten ist. Um mit dem Spezialfall am Anfang umzugehen, werden wir x in einen längeren Vektor xhat einbetten, dessen erste M-1 Abtastwerte Null sind. Wir werden die gewichtete Summe für jedes y (n) als inneres Produkt schreiben und einige Manipulationen der Eingänge (wie Reversieren b) zu diesem Zweck durchführen. Diese Art von System wird oft als ein gleitender Durchschnitt Filter, aus offensichtlichen Gründen. Aus unseren früheren Diskussionen sollte klar sein, dass ein solches System linear und verschiebungsinvariant ist. Natürlich wäre es viel schneller, die MATLAB-Convolution-Funktion conv () anstelle unseres mafilt () zu verwenden. Anstatt die ersten M-1 Abtastwerte des Eingangs null zu betrachten, könnten wir sie als dieselben wie die letzten M-1 Abtastwerte betrachten. Dies ist die gleiche wie die Behandlung der Eingabe als periodisch. Nun verwenden Sie cmafilt () als den Namen der Funktion, eine kleine Änderung der früheren mafilt () - Funktion. Bei der Bestimmung der Impulsantwort eines Systems gibt es gewöhnlich keinen Unterschied zwischen diesen beiden, da alle nicht initialen Abtastungen der Eingabe Null sind: Da ein System dieser Art linear und schichtinvariant ist, wissen wir, dass seine Wirkung auf irgendwelche Sinusoid wird nur zu skalieren und verschieben. Hier ist es wichtig, dass wir die kreisförmige Version verwenden. Die kreisförmig gefaltete Version wird verschoben und skaliert, während die Version mit gewöhnlicher Faltung zu Beginn verzerrt ist. Lets sehen, was die exakte Skalierung und Verschiebung ist mit einem fft: Beide Eingang und Ausgang haben Amplitude nur bei Frequenzen 1 und -1, wie es sein sollte, da der Eingang war ein Sinus und das System war linear. Die Ausgangswerte sind um ein Verhältnis von 10,6251 / 8 1,3281 größer. Das ist der Gewinn des Systems. Was ist mit der Phase Wir müssen nur schauen, wo die Amplitude ungleich Null ist: Der Eingang hat eine Phase von pi / 2, wie wir wollten. Die Ausgangsphase wird um eine zusätzliche 1,0594 (mit umgekehrtem Vorzeichen für die negative Frequenz) oder etwa 1/6 eines Zyklus nach rechts verschoben, wie wir im Diagramm sehen können. Nun können wir eine Sinuskurve mit der gleichen Frequenz (1) ausprobieren, aber statt der Amplitude 1 und der Phase pi / 2 versuchen wir die Amplitude 1.5 und die Phase 0. Wir wissen, dass nur Frequenz 1 und -1 Amplitude ungleich Null haben (15.9377 / 12.0000) ist 1.3281 - und für die Phase ist es wieder um 1.0594 verschoben. Wenn diese Beispiele typisch sind, können wir die Wirkung unseres Systems vorhersagen (Impulsantwort .1 .2 .3 .4 .5) auf jedem Sinus mit der Frequenz 1 - wird die Amplitude um den Faktor 1,3281 erhöht und die (positive Frequenz) Phase um 1,0594 verschoben. Wir können die Wirkung dieses Systems auf Sinusoide anderer Frequenzen mit denselben Methoden berechnen. Aber es gibt einen viel einfacheren Weg, und eine, die den allgemeinen Punkt. Da die (zirkuläre) Faltung im Zeitbereich eine Multiplikation im Frequenzbereich bedeutet, folgt daraus, daß mit anderen Worten die DFT der Impulsantwort das Verhältnis der DFT des Ausgangs zu der DFT des Eingangs ist. In dieser Beziehung sind die DFT-Koeffizienten komplexe Zahlen. Wegen der abs (c1 / c2) abs (c1) / abs (c2) für alle komplexen Zahlen c1, c2 gibt diese Gleichung an, dass das Amplitudenspektrum der Impulsantwort immer das Verhältnis des Amplitudenspektrums der Ausgabe zu diesem ist Des Eingangs. Im Falle des Phasenspektrums ist der Winkel (c1 / c2) - Winkel (c1) - Winkel (c2) für alle c1, c2 (mit der Maßgabe, dass sich um n2pi unterschiedliche Phasen unterscheiden). Daher wird das Phasenspektrum der Impulsantwort immer die Differenz zwischen den Phasenspektren des Ausgangs und dem Eingang sein (mit welchen Korrekturen um 2pi benötigt werden, um das Ergebnis zwischen - pi und pi zu halten). Wir können die Phaseneffekte deutlicher sehen, wenn wir die Darstellung der Phase entpacken, d. H. Wenn wir verschiedene Vielfache von 2pi hinzufügen, um die Sprünge zu minimieren, die durch die periodische Natur der Funktion angle () erzeugt werden. Obwohl die Amplitude und die Phase üblicherweise für grafische und sogar tabellarische Darstellungen verwendet werden, sind die komplexen Fourier-Koeffizienten algebraisch nützlicher, da sie eine intuitive Möglichkeit sind, über die Auswirkungen eines Systems auf die verschiedenen Frequenzkomponenten seiner Eingabe nachzudenken Der einfache Ausdruck der Beziehung Der allgemeine Ansatz, den wir soeben gesehen haben, wird mit beliebigen Filtern des skizzierten Typs arbeiten, wobei jeder Ausgangssample eine gewichtete Summe eines Satzes von Eingangsabtastwerten ist. Wie bereits erwähnt, werden diese oft als Finite-Impulse-Response-Filter bezeichnet, da die Impulsantwort von Finite-Size - oder manchmal Moving-Average-Filtern ist. Wir können die Frequenzantwortcharakteristiken eines solchen Filters aus der FFT seiner Impulsantwort bestimmen, und wir können auch neue Filter mit gewünschten Eigenschaften durch IFFT aus einer Spezifikation des Frequenzgangs entwerfen. Autoregressive (IIR) - Filter Es wäre wenig Sinn, mit Namen für FIR-Filter, es sei denn, es gab eine andere Art von ihnen zu unterscheiden, und so diejenigen, die Pragmatik studiert haben, werden nicht überrascht sein, zu erfahren, dass es tatsächlich eine andere große Art Des linearen zeitinvarianten Filters. Diese Filter werden manchmal rekursiv genannt, weil der Wert der vorherigen Ausgaben (sowie vorhergehende Eingaben) von Bedeutung ist, obwohl die Algorithmen im Allgemeinen unter Verwendung von iterativen Konstrukten geschrieben werden. Sie werden auch als Infinite Impulse Response (IIR) - Filter bezeichnet, weil im Allgemeinen ihre Reaktion auf einen Impuls für immer weitergeht. Sie werden auch manchmal als autoregressive Filter bezeichnet, da man die Koeffizienten als das Ergebnis einer linearen Regression verstehen kann, um Signalwerte als Funktion früherer Signalwerte auszudrücken. Die Beziehung von FIR - und IIR-Filtern ist klar in einer linearen konstanten Koeffizienten-Differenzengleichung zu sehen, d. h. eine gewichtete Summe von Ausgaben gleich einer gewichteten Summe von Eingängen zu setzen. Dies ist wie die Gleichung, die wir früher für das kausale FIR-Filter angegeben haben, außer dass wir neben der gewichteten Summe von Eingängen auch eine gewichtete Summe von Ausgängen haben. Wenn wir dies als eine Vorgehensweise zur Erzeugung von Ausgangssamples betrachten wollen, müssen wir die Gleichung neu anordnen, um einen Ausdruck für den aktuellen Ausgabeprobe y (n) zu erhalten, wobei die Konvention angenommen wird, dass a (1) 1 (z Und bs) können wir den 1 / a (1) Term loswerden: y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). B (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - a (Na1) y (n-na) Wenn alle anderen a (n) als a (1) Null sind, reduziert dies auf unseren alten Freund das kausale FIR-Filter. Dies ist der allgemeine Fall eines (kausalen) LTI-Filters und wird durch den MATLAB-Funktionsfilter implementiert. Es sei der Fall betrachtet, bei dem die b Koeffizienten außer b (1) null sind (anstelle des FIR-Falles, bei dem a (n) null ist): In diesem Fall wird der aktuelle Ausgabeprobe y (n) als a berechnet Gewichtete Kombination der aktuellen Eingangsabtastung x (n) und der vorhergehenden Ausgangsabtastwerte y (n - 1), y (n - 2) usw. Um eine Vorstellung davon zu erhalten, was mit solchen Filtern geschieht, Das heißt, der Stromausgangsabtastwert ist die Summe der aktuellen Eingangsabtastung und der Hälfte der vorhergehenden Ausgangsabtastung. Nun nehmen einen Eingangsimpuls durch ein paar Zeitschritte, eine zu einer Zeit. Es sollte an diesem Punkt klar sein, daß wir leicht einen Ausdruck für den n-ten Ausgabe-Abtastwert schreiben können: er ist nur (Wenn MATLAB von 0 gezählt wird, wäre dies einfach 0,5 n). Da das, was wir berechnen, die Impulsantwort des Systems ist, haben wir durch Beispiel gezeigt, daß die Impulsantwort tatsächlich unendlich viele Proben ungleich Null haben kann. Um diesen trivialen Filter erster Ordnung in MATLAB zu implementieren, könnten wir Filter verwenden. Der Aufruf sieht folgendermaßen aus: und das Ergebnis ist: Ist dieses Geschäft wirklich noch linear? Wir können dies empirisch betrachten: Für einen allgemeineren Ansatz betrachten wir den Wert eines Ausgabebeispiels y (n). Durch sukzessives Ersetzen können wir dies so schreiben: Dies ist genau wie unser alter Freund die Faltungssummenform eines FIR-Filters mit der Impulsantwort, die durch den Ausdruck .5k geliefert wird. Und die Länge der Impulsantwort ist unendlich. Es gelten also die gleichen Argumente, die wir zeigen, dass FIR-Filter linear waren. Bisher scheint dies viel Aufhebens um nicht viel zu sein. Was ist diese ganze Untersuchung gut für gut beantworten diese Frage in Stufen, beginnend mit einem Beispiel. Es ist nicht eine große Überraschung, dass wir berechnen können eine Stichprobe Exponential durch rekursive Multiplikation. Betrachten wir einen rekursiven Filter, der etwas weniger offensichtlich macht. Dieses Mal machen wir es zu einem Filter zweiter Ordnung, so daß der Aufruf zum Filter die Form Lets hat, die den zweiten Ausgangskoeffizienten a2 auf -2cos (2pi / 40) und den dritten Ausgangskoeffizienten a3 auf 1 setzen und anschauen Die Impulsantwort. Nicht sehr nützlich als Filter tatsächlich, aber es erzeugt eine abgetastete Sinuswelle (aus einem Impuls) mit drei Multiplikations-Additionen pro Probe Um zu verstehen, wie und warum es das tut und wie rekursive Filter entworfen und analysiert werden können in Der allgemeinere Fall, müssen wir Schritt zurück und werfen Sie einen Blick auf einige andere Eigenschaften von komplexen Zahlen, auf dem Weg zum Verständnis der z transform. Moving Average Filter kate schrieb: gt Hi, gt gt Ich bin für einige Code für eine suchen Tiefpassfilter, das ich vor der Durchführung der Spektralanalyse auf ein Signal gt anwenden kann. Gt gt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber dieses ist Weise außerhalb mein Feldes also Im gt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gt benötigt, außer dem Signal selbst gt gt Danke, gt Kate In der analogen Domäne, verwenden Leute Tiefpaß-Filterung für mindestens ein paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) machen das Signal besser aussehen Ii) Vermeidung von Aliasing während der Analog-Digital-Umsetzung, was dazu führt, dass hochfrequente Noise-Signale auf niedrige Frequenzen verallgemeinert werden, was die interessierenden niederfrequenten Signale beschädigen und den Rauschanteil erhöhen kann. Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen auf Ihre Situation zutrifft (i) Sie sehen das Signal nicht direkt an (Sie werden die Spektralanalyse durchführen) (ii) Ihr Signal ist bereits digitalisiert. Speziell, wenn Sie Spektralanalyse tun, wird das Hochfrequenz-Zeug an der Hochfrequenz-Ende angezeigt, und Sie können wählen, um es zu ignorieren. Für jede lineare Technik (dies schließt die FFT - und die Matlab-Filter () - Funktion ein) wird der Hochfrequenzinhalt die Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor der Filterung dezimieren. Gibt es einen besonderen Grund, den Sie wollen, um loszuwerden, die hochfrequente Inhalt vor Spektralanalyse kate schrieb: gt Hi, gt gt Ich bin für einige Code für ein Tiefpassfilter suchen, die ich auf gt ein Signal vor dem Tragen anwenden können Spektralanalyse durchgeführt. Gt gt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber dieses ist Weise außerhalb mein Feldes also Im gt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gt benötigt, außer dem Signal selbst gt gt Danke, gt Kate In der analogen Domäne, verwenden Leute Tiefpaß-Filterung für mindestens ein paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) machen das Signal besser aussehen Ii) Vermeidung von Aliasing während der Analog-Digital-Umsetzung, was dazu führt, dass hochfrequente Noise-Signale auf niedrige Frequenzen verallgemeinert werden, was die interessierenden niederfrequenten Signale beschädigen und den Rauschanteil erhöhen kann. Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen auf Ihre Situation zutrifft (i) Sie sehen das Signal nicht direkt an (Sie werden die Spektralanalyse durchführen) (ii) Ihr Signal ist bereits digitalisiert. Speziell, wenn Sie Spektralanalyse tun, wird das Hochfrequenz-Zeug an der Hochfrequenz-Ende angezeigt, und Sie können wählen, um es zu ignorieren. Für jede lineare Technik (dies schließt die FFT - und die Matlab-Filter () - Funktion ein) wird der Hochfrequenzinhalt die Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor der Filterung dezimieren. Gibt es einen besonderen Grund, den Sie wollen, um loszuwerden, die hochfrequente Inhalte vor Spektralanalyse Um ehrlich zu sein, weiß ich nicht, warum Im versuchen, loszuwerden, die hohen Frequenzen. Im im Grunde die Anweisungen in einer ISO. Wie Sie vielleicht erraten haben, Computer-Programmierung und Signalverarbeitung ist wirklich nicht mein Bereich, so dass die Sprache ist mir fremd Was Im tun ist wie folgt - Im ein Bauingenieur und Im versuchen, ein Straßenprofil zu analysieren. Das Profil ist grundsätzlich das Äquivalent eines Signals, das mit dem Abstand variiert (aber da die Geschwindigkeit konstant ist, ist dies das gleiche wie mit der Zeit variierend). Der genaue Wortlaut der ISO ist vorverarbeitende Filter sollten zum Beispiel Butterworth verwendet werden. Allerdings dachte ich, dass die gleitenden Durchschnitt könnte ein einfacher Ort zu beginnen Ich vermute, der Grund Im Versuch, hohe Frequenzen zu beseitigen ist, weil sie in Bezug auf Straßenbelag Schäden vernachlässigbar wäre. Ich schätze Ihre Zeit sehr, Katherine Rajeev schrieb: gt gt gt kate schrieb: gtgt Hallo, gtgt gtgt Ich suche nach einem Code für einen Tiefpaßfilter, den ich gtgt ein Signal vor der Durchführung der Spektralanalyse gtgt. Gtgt gtgt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber das ist weit außerhalb meines Feldes so gt Im gtgt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gtgt benötigt anders als das Signal selbst gtgt gtgt In der analogen Domäne verwenden Leute Tiefpassfilterung für mindestens ein gt paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) das Signal zu machen (Ii) ein Aliasing während der Analog-Digital-Umwandlung zu vermeiden, wobei gt zu hochfrequenten Geräuschsignalen führt, die auf niedrige gt-Frequenzen verallgemeinert werden, was die niedrigeren Frequenzsignale von gt-Interesse gt verfälschen und den Rauschpegel erhöhen kann. Gt gt Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen für gt Ihre gt Situation (i) Sie nicht suchen das Signal direkt (youre gt gehen gt zu tun Spektralanalyse) (ii) Ihr Signal bereits digitalisiert ist. Gt gt Speziell wenn Sie die Spektralanalyse durchführen, wird das hochfrequente gt stuff gt am hochfrequenten Ende erscheinen und Sie können gt it ignorieren. Gt Für jede lineare Technik (hierzu gehören die FFT - und die Matlab-Filterfunktion gt) wird der hochfrequente Gehalt die gt-Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor dem Filtern dezimieren. Gt gt Gibt es einen besonderen Grund, den Sie den gt-Hochfrequenz-Gt-Gehalt vor der Spektralanalyse loswerden wollen gt HTH gt - rajeevgt gt Katherine schrieb: gt Um ehrlich zu sein, weiß ich nicht, warum ich versuche, mich loszuwerden Hohe gt-Frequenzen. Im im Grunde die Anweisungen in einer ISO. Gt Wie Sie vielleicht erraten haben, Computer-Programmierung und Signalverarbeitung gt ist wirklich nicht mein Bereich so die Sprache verwendet ist mir fremd gt gt Was Im tun ist wie folgt - Im ein Bauingenieur und Im versuchen, gt analysieren ein Straßenprofil. Das Profil ist grundsätzlich das gt equivilent eines Signals, das mit dem Abstand variiert (aber da die Geschwindigkeit gt konstant ist, ist dies die gleiche wie die zeitliche Veränderung). Die genaue gt Wortlaut der ISO ist Pre-Processing Filter sollten für einige Fragen in den Sinn kommen. ein. Was fragt Sie die ISO nach den Vorverarbeitungsfiltern b? Wie wird die Spektralanalyse durchgeführt? C. Gibt die ISO die Grenzfrequenz für den Filter an. Dh Frequenzen über X gt Beispiel Butterworth beseitigen. Allerdings dachte ich, dass der gleitende Durchschnitt gt ein einfacher Platz zu starten Ich neige dazu, zustimmen, gleitender Durchschnitt wäre einfacher. Es hat auch eine Eigenschaft, dass alle Frequenzkomponenten um genau den gleichen Betrag verzögert werden, was bedeutet, dass die Wellenformform erhalten bleibt, die durch den Filter geht (natürlich werden einige Frequenzkomponenten abgeschwächt, aber sie werden nicht um beispielsweise 90 Grad verschoben , Bezogen auf andere Frequenzen). Der Butterworth-Filter (und in unterschiedlichem Ausmaß alle Analogfilter) hat diese Eigenschaft nicht, die als lineare oder phasenlineare bekannt ist. Butterworth bezieht sich auf eine Klasse von analogen Filtern mit einem bestimmten Phasen - und Frequenzgang, der einfach mit elektronischen Komponenten wie Widerständen, Kondensatoren und Induktivitäten realisiert werden kann. (Meine vernünftige Vermutung ist, dass) Menschen entwickelten digitale Äquivalente für diese und andere analoge Filter, weil sie mit ihren Eigenschaften vertraut waren. Allerdings würde eine Menge Leute heute fragen, wenn youre auf ein digitalisiertes Signal zu betreiben, warum die Mühe mit einem Analog-Look-Alike-Filter. Gt Ich nehme den Grund Im, der versucht, hohe Frequenzen zu beseitigen, ist gt, weil sie im Hinblick auf Straßenschäden vernachlässigbar wären. Gt gt Ich schätze sehr Ihre Zeit, gt Katherine Wieder, ich bin viel verpflichtet, Sie für die Zeit nehmen, die ich versucht habe, Ihre qs unten beantworten: gt Einige Fragen in den Sinn kommen. Gt gt a. Was fragt die ISO nach den Pre-Processing Filtern Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT durchführen, die ich vermute, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich das Straßenprofil selbst produzierte und spezifiziere, dass ich die Frequenzen wollte, um ein Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / meter zu sein. Warum muss ich dann die hohen Frequenzen gt gt b herausfiltern. Wie wird die Spektralanalyse durchgeführt gt gt c. Gibt die ISO die Grenzfrequenz für den Filter an. Dh gt get gt befreien von Frequenzen über X Es gibt keine Cutoff-Frequenz. Gtgt Beispiel Butterworth. Allerdings dachte ich, dass die gleitenden Durchschnitt gtgt könnte ein einfacher Ort zu starten gt gt Ich neige dazu, zu vereinbaren, gleitender Durchschnitt wäre einfacher. Es hat auch eine gt-Eigenschaft gt, daß alle Frequenzkomponenten um genau die gleiche gt-Menge verzögert sind, was bedeutet, daß die Wellenformform durch das gt-Filter gt erhalten bleibt (natürlich werden einige Frequenzkomponenten abgeschwächt, aber gt nicht gt B. um 90 Grad gegenüber anderen Frequenzen verschoben werden). Gt Der gt-Butterworth-Filter (und in unterschiedlichem Ausmaß alle analogen Filter) hat nicht diese Eigenschaft, die als lineare oder phasenlineare Eigenschaft bekannt ist. Gt gt Butterworth bezieht sich auf eine Klasse von analogen Filtern mit einer bestimmten gt-Phase gt und Frequenzgang, die einfach mit gt-elektronischen gt-Komponenten wie Widerständen, Kondensatoren und Induktivitäten realisiert werden können. (Mein gt vernünftiger gt guess gt ist, dass) Menschen entwickelten digitale Entsprechungen zu diesen und andere gt analoge gt-Filter, weil sie mit ihren Eigenschaften vertraut waren. Allerdings gt ein gt viel gt von Leuten heute fragen würde, wenn youre gehen, um auf einem digitalisierten gt-Signal zu betreiben, gt, warum die Mühe mit einem Analog-Look-Alike-Filter. Gt gtgt Ich nehme den Grund Im, der versucht, hohe Frequenzen zu beseitigen, ist gtgt, weil sie im Hinblick auf die Beschädigung der Straßenoberfläche vernachlässigbar wären. Gtgt gtgt Ich schätze Ihre Zeit sehr, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Vielen Dank. Katherine Klingt wie Sie können die Daten bereits so, wie Sie den Frequenzbereich zu filtern. Was ist die Abtastrate? Ist es räumlich oder zeitlich? Wenn Sie 4 Zyklen / Meter an das System angeben, ist es sehr unwahrscheinlich, dass es nur eine Abtastung wäre, um diese Frequenz (Fs1 / 8 Meter) ohne irgendeine Art von gleitendem Mittelfilter zu erhalten. Was ist die ISO-Anforderung (ISO-Standard, von wo aus) Ein Effekt der Filterung ist es, die Energie auf die niedrigeren Frequenzen zu verschieben und nicht nur abzutrennen, wie Sie es im Frequenzbereich tun würden. Wenn das Endziel ist es, ein IRI oder eine Art von anderen Straßenrauheit Metrik als dies kann kritisch zu berechnen. Gt gt Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT, die gt Ich schätze, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große gt Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich die Straße gt Profil selbst verursachte und spezifiziere, dass ich die Frequenzen ein gt Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / Meter sein wollte. Warum dann gt sollte ich herausfiltern müssen hohe Frequenzen gt Charlie, bin ich sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und Im nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im tun. Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 haben Klassifizierungen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD-Wert für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Diese Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder 400 Metern, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Ich dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die räumlichen Frequenzen, die ich oben hatte. Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich dieses gleiche Diagramm unter Verwendung des gleichen Straßenprofils erzeugen kann und das Finden der FFT von ihm und dann des PSD. Ich weiß nicht, was Sie mit der Stichprobe Frequenz Im ängstlich, vielleicht ist es dort oben, was ich beschrieben habe Ich danke Ihnen so viel für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus dem Wasser auf diesem ein Charlie schrieb: gt gt gt Katherine, Gt gt Klingt wie Sie können die Daten bereits die Art und Weise filtern Sie gt Spezifizierung gt der Frequenzbereich. Was ist Ihre Sampling-Rate Ist es räumlich oder gt temporal gt Wenn Sie 4 Zyklen / Meter an das System ist sehr unwahrscheinlich gt, dass es gt wäre nur Sampling, um diese Rate (Fs1 / 8 Meter) ohne einige gt Art von gt zu bekommen Gt gt Was ist die ISO-Anforderung (ISO-Norm, von wo aus) gt gt Ein Effekt der Filterung ist, die Energie auf die unteren gt-Frequenzen zu verschieben, anstatt sie einfach abzutrennen, wie Sie es in gt tun würden Gt-Frequenzbereich. Wenn das Endziel ist es, ein IRI oder einige gt Art von gt anderen Straßenrauheit Metrik als dies kann kritisch zu berechnen. Gt gt Charlie gt gtgt gtgt Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT-gt, die gtgt Ich denke, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große gtgt Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich das gt-Straße gtgt Profil selbst produzierte und spezifiziere, dass ich wollte, dass die Frequenzen ein gtgt Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / meter sein sollten. Warum dann gtgt sollte ich herausfiltern hochfrequenzen gtgt gt gt gt Danke für die Info auf ISO 8608: 1995 es sieht aus wie gute Referenz für einige meiner Arbeit auf Straßenprofil Verarbeitung. Zurück zu Ihrem Projekt. Wie ich es verstehe, machst du: 1. Erstellen des Straßenprofils im räumlichen Frequenzbereich mit einem Inhalt von 0,01-4 Zyklen / m 2. Erzeugung des räumlichen Profils aus 1 nach einigen Gleichungen (400 m lang, dx0,05 m, räumliche Abtastfrequenz1 / Dx20 Zyklen / m) 3. Zeichnen Sie Ihre Straße PSD von 1 gegen die ISO-Werte von ISO 8608 4. Berechnen Sie die fft und die PSD von 2 und vergleichen Sie sie mit 3, um zu sehen, wenn Sie in der Lage, es wieder zu produzieren. Wenn das stimmt und ich den ISO-Standard verstehe. Ich glaube nicht, dass Sie überhaupt filtern müssen. Ihr Profil von 2 sollte in der Lage sein, Frequenzdaten von 0,0025-10 Zyklen / m zu erzeugen, aber Sie sollten keinen Inhalt über 4 Zyklen / m sehen. Hoffe, dies hilft, anstatt verwirrt. Vielleicht möchten Sie bei The Little Book of Profiling auf www. umtri. umich. edu/erd/roughness/index für weitere Informationen zu suchen. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt schreibt in Nachricht: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Ich bin sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und Im gt nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im gt tun. Gt gt gt Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen gt-Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 haben gt Klassifikationen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD-Wert gt für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Diese gt-Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die gt eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder gt 400 Meter, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Gt Ich dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die räumlichen gt Frequenzen, die ich oben hatte. Gt Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich das gleiche gt Diagramm unter Verwendung des gleichen Straßenprofils erzeugen kann und das Finden der FFT von ihm und gt dann das PSD. Gt Ich weiß nicht, was Sie mit der Probenahme Frequenz Im ängstlich, vielleicht ist es gt ist dort oben, was ich beschrieben habe gt gt Vielen Dank für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus gt Wasser auf diesem ein gt gt Katherine Gt Vielen Dank für die Informationen auf ISO 8608: 1995 es sieht aus wie gute Referenz gt für einige gt meiner Arbeit. Es ist sehr nützlich, nur um die richtige Terminologie für die Zahlen verwendet zu sehen Auf der Straßenprofilbearbeitung. Zurück zu Ihrem Projekt. Wie ich es verstehe, machst du: gt gt 1. Erstellen Sie ein Profil im räumlichen Frequenzbereich mit dem Inhalt in gt 0.01-4 gt Zyklen / m gt 2. Erstellen Sie räumliche Profile aus 1 mit einigen Gleichungen (400 gt Meter lang, gt Dx0,05 m, räumliche Abtastfrequenz1 / dx20 Zyklen / m) gt 3. Zeichnen Sie Ihre Straße PSD von 1 gegen die ISO-Werte von ISO gt 8608 gt 4. Berechnen Sie die fft und die PSD von 2 und vergleichen Sie sie mit 3 zu gt sehen Wenn gt Sie sind in der Lage, es wieder zu produzieren. Gt gt Wenn das stimmt und ich den ISO-Standard verstehe. Ich dont gt glauben, dass Sie gt Notwendigkeit, jede mögliche Filterung überhaupt zu tun. Ihr Profil von 2 sollte gt in der Lage sein, Frequenzdaten von 0,0025-10 Zyklen / m zu erzeugen, aber Sie sollten keinen gt Inhalt über 4 Zyklen / m sehen. Gt gt Hoffe, das hilft eher als verwirrt. Vielleicht möchten Sie an der gt Little gt Buch der Profilierung bei ltwww. umtri. umich. edu/erd/roughness/index gt gt gt oder mehr Info. Gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt schrieb in Nachricht gt news: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gtgt Charlie, gtgt Ich bin sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und gt Im gtgt nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im gtgt tun. Gtgt gtgt gtgt Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen gtgt-Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 gt haben gtgt Klassifikationen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD gt Wert gtgt für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Gt Diese gtgt-Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die gtgt eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder gtgt 400 Meter, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Gtgt I dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die gt räumlichen gtgt Frequenzen, die ich oben hatte. Gtgt Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich den gleichen gtgt Graphen erzeugen kann, indem ich das gleiche Straßenprofil verwende und die FFT von ihm gt und gtgt dann das PSD finde. Gtgt Ich weiß nicht, was Sie mit der Probenahme Frequenz Im Angst, vielleicht gt es gtgt ist dort oben, was ich beschrieben habe gtgt gtgt Vielen Dank für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus gtgt Wasser auf diesem ein gtgt Gtgt Katherine gtgt gt gt gt Was ist eine Watchlist Sie können sich Ihre Watchlist als Threads vorstellen, die Sie mit Lesezeichen versehen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. So können Sie leicht den Überblick über Themen halten können, die youre interessiert an. Ihre Merkliste anzuzeigen, klicken Sie auf den quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich einen Artikel zu meiner Merkliste hinzu Suche Um Suchkriterien zu Ihrer Merkliste hinzuzufügen, suchen Sie im Suchfeld nach dem gewünschten Suchbegriff. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Autor Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Thread Um einen Thread zu deiner Watchlist hinzuzufügen, geh zur Threadseite und klicke auf den Thread zu meinem Watchlistquot Link oben auf der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: www. slyck / ngpage2 Wählen Sie Ihren Countryboy, PeterK. Ich kann mir nicht vorstellen, eine wirklich lineare Phase und Kausal-Filter, die wirklich IIR ist. Ich kann nicht sehen, wie Sie Symmetrie erhalten würden, ohne dass die Sache FIR wäre. Und, semantisch, würde ich ein Truncated IIR (TIIR) eine Methode der Implementierung einer Klasse von FIR aufrufen. Und dann erhalten Sie nicht lineare Phase, es sei denn Sie zum filtfilt Ding mit ihm, blockweise, sorta wie Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson November 26 15 am 3:32 Diese Antwort erklärt, wie filtfilt funktioniert. Ndash Matt L. Ein Nullphasen-Gleit-Durchschnittsfilter ist ein FIR-Filter mit ungerader Länge mit Koeffizienten, wobei N die (ungerade) Filterlänge ist. Da hn für nlt0 Werte ungleich Null hat, ist es nicht kausal, und folglich kann es nur durch Hinzufügen einer Verzögerung, d. h. indem es kausal gemacht wird, implementiert werden. Beachten Sie, dass Sie einfach nicht verwenden können Matlabs filtfilt Funktion mit diesem Filter, denn obwohl Sie Null Phase (mit einer Verzögerung) erhalten würde, wird die Größe der Filterübertragungsfunktion quadriert, entsprechend einer dreieckigen Impulsantwort (dh Eingang Proben weiter entfernt von der Stromprobe weniger Gewicht). Diese Antwort erklärt im Detail, was filtfilt tut.
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