एम बिंदु से आगे बढ़ - औसत - फिल्टर

रनिंग औसत फिल्टर की आवृत्ति प्रतिक्रिया। एक एलटीआई प्रणाली की आवृत्ति प्रतिक्रिया आवेग प्रतिक्रिया के डीटीएफटी है। एल-नमूना चलती औसत का आवेग प्रतिक्रिया है। चूंकि चल औसत औसत फिल्टर एफआईआर है, आवृत्ति प्रतिक्रिया परिमित कम होती है हम बहुत ही उपयोगी पहचान का उपयोग कर सकते हैं। आवृत्ति प्रतिक्रिया के रूप में लिखने के लिए। जहां हमने एजे एन 0 और एमएल 1 दिया है, इस फ़ैक्टर के परिमाण में हम दिलचस्पी ले सकते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से आवृत्तियों को फिल्टर के जरिए नहीं मिलता और जो निहित हैं नीचे एल 4 लाल, 8 हरे, और 16 नीले रंग के लिए इस समारोह की परिमाण की एक साजिश है क्षैतिज अक्ष प्रति नमूना शून्य से रेडियन तक होती है। नोटिस कि सभी तीन मामलों में, आवृत्ति प्रतिक्रिया में एक निम्नपास विशेषता है इनपुट में निरंतर घटक शून्य आवृत्ति फिल्टर अप्राप्य से गुजरता है कुछ उच्च आवृत्तियों, जैसे कि 2, फिल्टर द्वारा पूरी तरह से समाप्त हो जाती हैं हालांकि, अगर इरादा एक लोपास फ़िल्टर डिज़ाइन करना था, तो हमारे पास n ओटी बहुत अच्छी तरह से किया गया उच्चतर आवृत्तियों में से कुछ केवल 16 अंक चलती औसत या 1 3 के लिए चार बिंदु चलती औसत के बारे में 1 10 के एक कारक से तनु बना रहे हैं हम उस से ज्यादा बेहतर कर सकते हैं। ऊपर की साजिश निम्नलिखित द्वारा बनाई गई थी Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i ओमेगा एच 8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i ओमेगा एच 16 1 16 1-exp - i omega 16 1-एक्सपी-ओ ओमेगा प्लॉट ओमेगा, पेट एच 4 एबीएच एच 8 एबीएच एच 16 अक्ष 0, पीई, 0, 1.कॉपीराइट 2000- - यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले.एक चलती औसत फिल्टर बनाएं। औसत औसत फिल्टर आपको एक या दो की गणना करने में सक्षम बनाता है उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट विंडो लम्बाई के आधार पर औसत-श्रृंखला वाली श्रृंखलाएं मॉड्यूल फिर डाटासेट के लिए एक नया फीचर कॉलम जोड़ता है जिसके परिणामस्वरूप चलती औसत का उपयोग प्लॉटिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है, मॉडलिंग के लिए आधार रेखा, भविष्यवाणी, समान के लिए गणना के आधार पर भिन्नताओं की गणना अवधि, और इतने पर स्ट्रीमिंग परिदृश्य के लिए संचयी और भारित चलती औसत का उपयोग किया जा सकता है संचयी चलती एवे क्रोध उन बिंदुओं को ध्यान में रखता है, जो वर्तमान अवधि के लिए आने वाले उन बिंदुओं से संबंधित है। यह मॉड्यूल आपको पूर्वव्यापी और वास्तविक समय डेटा दोनों में उपयोगी अस्थायी पैटर्न का पता लगाने और पूर्वानुमान करने में मदद करता है। आप इसे फ़िल्टर फ़िल्टर लागू करते हैं। यह मॉड्यूल निम्न इनपुट पैरामीटरों की अपेक्षा करता है। उच्चतर ऑर्डर फिल्टर गणना की एक बड़ी खिड़की और प्रवृत्ति लाइन के करीब सन्निकटन प्रदान करते हैं। न्यूनतम आदेश फिल्टर गणना की एक छोटी खिड़की का उपयोग करते हैं और मूल आंकड़ों के समान मिलते हैं। उदाहरण के लिए लागू चलती औसत का प्रकार उदाहरण के लिए निम्न तालिका देखें। एमएल स्टूडियो चलती औसत को परिभाषित करने के लिए निम्नलिखित तरीके प्रदान करता है। लोशन का एक मजबूत संस्करण जो प्रतिगमन में आउटलाइयर को कम वजन प्रदान करता है विधि छह अंकों के पूर्ण बेवजह से बाहर डेटा के लिए शून्य वजन प्रदान करती है। I चिकनी y, अवधि, विधि विधि का समय निर्धारित करती है लम्बा और नीच तरीके के लिए, अवधि डेटा अंक की कुल संख्या का प्रतिशत, 1 से कम या उसके बराबर है, चलती औसत और साविट्की-जी के लिए ओले के तरीकों, अवधि अजीब होनी चाहिए, एक भी अवधि स्वतः 1 से कम हो जाती है। स्लीप, y, sgolay, डिग्री Savitzky-Golay विधि का प्रयोग करती है, जो डिग्री के आधार पर निर्दिष्ट बहुपद डिग्री होती है। yy, span, sgolay, डिग्री डेटा की संख्या का उपयोग करता है Savitzky-Golay गणना अवधि में स्पैन द्वारा निर्दिष्ट अंक अजीब होना चाहिए और डिग्री span. yy चिकनी एक्स से कम होना चाहिए, y अतिरिक्त रूप से एक्स डेटा निर्दिष्ट करता है यदि x प्रदान नहीं किया गया है, जो तरीकों जो एक्स डेटा की आवश्यकता होती है x 1 लंबाई y मान लीजिए आपको निर्दिष्ट करना चाहिए x डेटा जब समान रूप से अंतर नहीं होता है या सॉर्ट किया जाता है यदि एक्स एकसमान नहीं है और आप विधि नीमत निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो चौरसाई विधि को एक्स को सॉर्ट करने की आवश्यकता है, तो सॉर्टिंग स्वतः होती है। gpuarrayYY चिकनी gpuarrayY एक GPU पर ऑपरेशन करता है इनपुट gpuarrayY एक gpuArray कॉलम वेक्टर है आउटपुट gpuarrayYY एक gpuArray कॉलम वेक्टर है इस वाक्यविन्यास को समानांतर कंप्यूटिंग टूलबॉक्स की आवश्यकता है। नोट आप चिकनी फ़ंक्शन के साथ gpuArray x और y इनपुट का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यह केवल डिफ़ॉल्ट मेथो के साथ अनुशंसित है घ, अन्य विधियों के साथ GPU डेटा का उपयोग करना किसी भी प्रदर्शन लाभ की पेशकश नहीं करता है। अपने देश का चयन करें