घातीय भारित चलती - औसत - फिल्टर - matlab

दस्तावेज़ीकरण यह उदाहरण दिखाता है कि औसत तापमान और प्रति घंटे के समय के आवधिक घटकों के तापमान को प्रति घंटा तापमान रीडिंग के प्रभाव को अलग करने के लिए औसत फिल्टर और रीसाम्पलिंग का उपयोग कैसे करना है, साथ ही साथ एक खुले-पाश वोल्टेज माप से अवांछित लाइन शोर को हटा दें। उदाहरण यह भी दिखाता है कि एक औसत फ़िल्टर का उपयोग करके किनारों को संरक्षित करते समय एक घड़ी के संकेत के स्तर को सुचारू रूप से कैसे बढ़ाया जाता है। उदाहरण यह भी दिखाता है कि बड़े आउटलाइर्स को निकालने के लिए एक Hampel फ़िल्टर का उपयोग कैसे करें। प्रेरणा चौरसाई यह है कि हम अपने डेटा में महत्त्वपूर्ण पैटर्न कैसे खोजते हैं, जबकि चीजें जो महत्वहीन हैं (यानी शोर) को छोड़ते हैं। हम इस चौरसाई को चलाने के लिए फ़िल्टरिंग का उपयोग करते हैं चौरसाई का लक्ष्य मूल्य में धीमी गति से उत्पादन करना है ताकि हमारे डेटा में रुझान को देखने में आसान हो। कभी-कभी जब आप इनपुट डेटा की जांच करते हैं तो आप सिग्नल में एक प्रवृत्ति देखने के लिए डेटा को चिकना कर सकते हैं। हमारे उदाहरण में हमारे पास तापमान रीडिंग का एक सेट है, जो जनवरी, 2011 के पूरे महीने के लिए लोगान हवाई अड्डे पर प्रति घंटे हर घंटे ले लिया है। ध्यान दें कि हम इस दृश्य को दृष्टि से देख सकते हैं कि दिन के तापमान तापमान रीडिंग पर है। यदि आप महीने भर में दैनिक तापमान भिन्नता में रुचि रखते हैं, तो प्रति घंटा उतार-चढ़ाव केवल शोर का योगदान करते हैं, जिससे दैनिक रूपांतरों को समझना मुश्किल हो सकता है दिन के समय के प्रभाव को दूर करने के लिए, अब हम चलती औसत फिल्टर का उपयोग करके हमारे डेटा को चिकना करना पसंद करेंगे। एक मूविंग औसत फ़िल्टर अपने सबसे सरल रूप में, लंबाई एन की चलती औसत फिल्टर तरंग के प्रत्येक एन सिक्वेटिव नमूनों का औसत लेता है। प्रत्येक डेटा बिंदु पर चलती औसत फिल्टर को लागू करने के लिए, हम अपने फिल्टर के गुणांक का निर्माण करते हैं ताकि प्रत्येक बिंदु बराबर भारित हो और कुल औसत में 124 का योगदान कर सकें। यह हमें प्रत्येक 24 घंटे की अवधि में औसत तापमान देता है। फ़िल्टर विलंब नोट करें कि फ़िल्टर्ड आउटपुट के बारे में बारह घंटे तक देरी हो रही है। यह इस तथ्य के कारण है कि हमारे चलती औसत फिल्टर में देरी है लम्बाई के किसी भी सममित फिल्टर के पास (एन -1) 2 नमूनों का विलंब होगा। हम इस विलंब के लिए स्वयं मैन्युअल रूप से खाता कर सकते हैं। औसत अंतर निकालने वैकल्पिक रूप से, हम चलने वाले औसत फिल्टर का भी बेहतर आकलन प्राप्त करने के लिए उपयोग कर सकते हैं कि दिन का समय संपूर्ण तापमान को कैसे प्रभावित करता है ऐसा करने के लिए, सबसे पहले, घिसने वाले तापमान को घटाना तापमान से घटाना। फिर, अलग-अलग डेटा को दिनों में विभाजित करें और महीने में सभी 31 दिनों के औसत ले लें। पीक लिफाफा एक्सट्रैक्टिंग कभी-कभी हम यह भी आसानी से भिन्न अनुमान करना चाहेंगे कि कैसे हमारे तापमान संकेतों के ऊंचा और नीचले परिवर्तन रोज़े बदलते हैं। ऐसा करने के लिए हम 24 घंटे की अवधि के एक सबसेट पर चरम ऊंचा और चढ़ाव से जुड़ने के लिए लिफाफा फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं इस उदाहरण में, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक चरम उच्च और चरम निम्न के बीच कम से कम 16 घंटे हो। हम यह भी समझ सकते हैं कि कैसे दो चरम सीमाओं के बीच औसत लेते हुए ऊंचा और चढ़ाव बढ़ रहे हैं भारित मूविंग औसत फिल्टर अन्य प्रकार के मूवमेंट औसत फिल्टर प्रत्येक नमूने को समान रूप से भार नहीं करते हैं एक अन्य आम फिल्टर द्विपदीय विस्तार (12,12) के बाद होता है। इस प्रकार का फिल्टर n के बड़े मूल्यों के लिए सामान्य वक्र का अनुमान लगाता है। यह छोटे एन के लिए उच्च आवृत्ति शोर को फ़िल्टर करने के लिए उपयोगी है द्विपदीय फिल्टर के गुणांक को खोजने के लिए, 12 12 को खुद के साथ कन्वेंशन करें और फिर 12 बार एक निश्चित संख्या की संख्या के साथ आउटपुट को गले लगा दें। इस उदाहरण में, पांच कुल पुनरावृत्तियों का उपयोग करें। गाऊसी विस्तार फ़िल्टर के समान एक अन्य फ़िल्टर घातीय चलती औसत फिल्टर है। भारित चलने वाले औसत फिल्टर के इस प्रकार का निर्माण करना आसान है और बड़े विंडो आकार की आवश्यकता नहीं है। आप शून्य और एक के बीच एक अल्फा पैरामीटर द्वारा एक तीव्र भारित चल औसत फिल्टर को समायोजित करते हैं। अल्फा का एक उच्च मूल्य कम चौरसाई होगा एक दिन के लिए रीडिंग पर ज़ूम इन करें अपना देश चुनिए फ़िल्टर करें यह पृष्ठ घातीय फ़िल्टरिंग का वर्णन करता है, सबसे आसान और सबसे लोकप्रिय फ़िल्टर। यह खंड छानने का एक हिस्सा है जो ए गाइड टू फॉल्ट डिटेक्शन और डायग्नोसिस .. का अवलोकन है। अवलोकन, समय स्थिर और एनालॉग बराबर सरल फ़िल्टर घातीय फ़िल्टर है इसमें केवल एक ट्यूनिंग पैरामीटर (नमूना अंतराल के अलावा) है। इसके लिए केवल एक चर के भंडारण की आवश्यकता है - पिछले आउटपुट यह एक आईआईआर (ऑटोरेग्रेसिव) फिल्टर है - इनपुट या कंप्यूटर गणित की सीमा तक इसे झटकने तक एक इनपुट परिवर्तन क्षय का प्रभाव होता है। विभिन्न विषयों में, इस फिल्टर का इस्तेमाल 8220 एक्सपेंनेएशन स्मूटिंग 8221 के रूप में भी किया जाता है। निवेश के विश्लेषण जैसे कुछ विषयों में, घातीय फ़िल्टर को 8220Exponentially भारित मूविंग औसत 8221 (ईडब्ल्यूएमए) या सिर्फ 8220Exponential मूविंग औसत 8221 (एएमए) कहा जाता है। यह समय श्रृंखला विश्लेषण के परंपरागत ARMA 8220moving average8221 शब्दावली का दुरुपयोग करता है, क्योंकि इसमें कोई इनपुट इतिहास नहीं है - बस वर्तमान इनपुट यह असतत समय 8220 प्रथम आदेश के बराबर है lag8221 सामान्यतः निरंतर समय नियंत्रण प्रणालियों के एनालॉग मॉडलिंग में उपयोग किया जाता है। विद्युत परिपथों में, एक आरसी फिल्टर (एक अवरोध करनेवाला और एक संधारित्र के साथ फिल्टर) एक प्रथम-क्रम अंतराल है एनालॉग सर्किट के अनुरूप होने पर, एकल ट्यूनिंग पैरामीटर 8220 समय स्थिर 8221 होता है, आमतौर पर निम्न मामले में ग्रीक अक्षर ताऊ () के रूप में लिखा जाता है। असल में, असतत नमूने के समय के मूल्यों के बराबर लगातार समान समय अंतराल के साथ एक ही समय स्थिर के साथ मेल खाते हैं। डिजिटल कार्यान्वयन और समय निरंतर के बीच के रिश्ते को नीचे दिए गए समीकरणों में दिखाया गया है। घातीय फ़िल्टर समीकरण और प्रारंभिकता घातीय फ़िल्टर पिछले अनुमान (आउटपुट) का एक भारित संयोजन है जो नवीनतम इनपुट डेटा के साथ, 1 के बराबर वजन के योग के साथ, ताकि उत्पादन स्थिर राज्य पर इनपुट से मेल खाता हो। फ़िल्टर संकेतन के बाद पहले से ही शुरू की गई: y (k) ay (k-1) (1-ए) x (k) जहां x (k) समय के चरण में कच्चे इनपुट है ky (k) समय के चरण पर फ़िल्टर्ड आउटपुट है 0 और 1 के बीच स्थिर है, सामान्यतः 0.8 और 0.9 9 के बीच। (ए -1) या किसी को कभी-कभी 8220 साबूटिंग स्थिर 8221 कहा जाता है नमूनों के बीच एक निश्चित समय चरण के साथ सिस्टम के लिए, निरंतर 8220a8221 की गणना और सुविधा के लिए संग्रहीत है, केवल जब अनुप्रयोग डेवलपर वांछित समय स्थिर का एक नया मान निर्दिष्ट करता है। अनियमित अंतराल पर डेटा नमूनाकरण वाले सिस्टम के लिए, उपरोक्त घातीय कार्य को हर बार चरण के साथ उपयोग किया जाना चाहिए, जहां टी पिछले नमूने के बाद का समय है। फ़िल्टर आउटपुट आमतौर पर पहले इनपुट से मिलान करने के लिए आरंभ किया जाता है। जैसे समय निरंतर दृष्टिकोण 0, शून्य को जाता है, इसलिए कोई फ़िल्टरिंग नहीं है 8211 आउटपुट नए इनपुट के बराबर है जैसा कि समय लगातार बहुत बड़ा हो जाता है, एक दृष्टिकोण 1, ताकि नए इनपुट को लगभग 8211 बहुत भारी फ़िल्टरिंग को नजरअंदाज कर दिया जा सके। उपरोक्त फ़िल्टर समीकरण को निम्न भविष्यवक्ता-सुधारक समकक्ष में पुन: व्यवस्थित किया जा सकता है: यह प्रपत्र इसे और अधिक स्पष्ट करता है कि चर अनुमान (फ़िल्टर का उत्पादन) पूर्व अनुमान y (k-1) प्लस एक सुधार शब्द आधारित से अपरिवर्तित के रूप में अनुमानित है अनपेक्षित 8220innovation8221 पर - नए इनपुट एक्स (के) और भविष्यवाणी y (के -1) के बीच का अंतर। यह फ़ॉर्म भी काल्पनिक फ़िल्टर को एक काल्पमान फिल्टर के साधारण विशेष मामले के रूप में प्राप्त करने का परिणाम है। जो मान्यताओं के एक विशेष सेट के साथ एक आकलन की समस्या का इष्टतम समाधान है चरण प्रतिक्रिया घातीय फ़िल्टर के संचालन की कल्पना करने का एक तरीका समय के साथ एक कदम इनपुट के लिए अपनी प्रतिक्रिया साजिश करना है। यह है कि, 0 में फिल्टर इनपुट और आउटपुट से शुरू होता है, इनपुट वैल्यू अचानक 1 में बदल जाती है। परिणामी मान नीचे प्लॉट किए गए हैं: उपर्युक्त प्लॉट में, समय को फिल्टर टाइम निरंतर ताऊ से विभाजित किया जाता है ताकि आप आसानी से अनुमान लगा सकें फ़िल्टर समय स्थिर के किसी भी मूल्य के लिए किसी भी समय अवधि के परिणाम समय के बराबर समय के बाद, फ़िल्टर आउटपुट इसके अंतिम मूल्य के 63.21 तक बढ़ जाता है। 2 बार स्थिरांक के बराबर समय के बाद, मूल्य इसके अंतिम मूल्य के 86.47 हो जाता है। कई बार 3,4 के बराबर आउटपुट, और 5 बार स्थिरांक क्रमशः 95.02, 98.17 और 99.33 अंतिम मूल्य के हैं। चूंकि फ़िल्टर रैखिक है, इसका मतलब यह है कि इन प्रतिशतों को चरण परिवर्तन के किसी भी परिमाण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, न कि यहां इस्तेमाल किए गए 1 के मान के लिए। हालांकि सिद्धांत में कदम प्रतिक्रिया एक अनन्त समय लेता है, व्यावहारिक दृष्टिकोण से, घातीय फ़िल्टर को 98 से 99 8220done8221 के बारे में सोचें, 4 से 5 फिल्टर समय स्थिर के बराबर समय के बाद प्रतिक्रिया दें घातीय फ़िल्टर पर भिन्नताएं 8220 अनलाइनराइयर एक्सपोनेंशन फिल्टर 8221 वेबर, 1 9 80 नामक घातीय फ़िल्टर की एक भिन्नता है। कुछ 8220typical8221 आयाम के भीतर शोर को भारी फ़िल्टर करने का इरादा है, लेकिन फिर बड़े बदलावों के लिए तेज़ी से जवाब दें। कॉपीराइट 2010 - 2013, ग्रेग स्टेनली इस पेज को साझा करें: तेजी से भारित चलती औसत: आप अपनी वॉच सूची को उन धागे के रूप में सोच सकते हैं जो आपने बुकमार्क किए हैं। आप अपनी वॉच सूची में टैग, लेखकों, थ्रेड्स और खोज परिणामों को भी जोड़ सकते हैं। इस तरह आप आसानी से उन विषयों पर नज़र रख सकते हैं जिनकी आप रुचि रखते हैं। अपनी वॉच सूची देखने के लिए, मेरा न्यूज़रीडरक्वाट लिंक पर क्लिक करें। अपनी वॉच सूची में आइटम जोड़ने के लिए, किसी भी पृष्ठ के निचले भाग पर स्थित सूची सूची लिंक देखने के लिए quotadd पर क्लिक करें। मैं अपनी वॉच सूची में एक आइटम कैसे जोड़ूं? अपनी वॉच सूची में खोज मानदंड जोड़ने के लिए, खोज बॉक्स में वांछित शब्द खोजें इस खोज को खोज परिणामों के पृष्ठ पर मेरी वॉच सूची के लिंक पर जोड़ें क्लिक करें। आप निर्देशक क्विटैग टैग के साथ टैग की खोज करके अपनी वॉच सूची में एक टैग भी जोड़ सकते हैं: टैगनामः जहां टैग नाम वह टैग है जिसे आप देखना चाहते हैं। अपनी वॉच सूची में एक लेखक जोड़ने के लिए, लेखकों के प्रोफाइल पेज पर जाएं और quot पर क्लिक करें। आप लेखक को अपनी घड़ी की सूची में एक धागा पर जाकर भी जोड़ सकते हैं जिस पर लेखक ने पोस्ट किया है और quot; इस लेखक को मेरी वॉच लिस्टक्वाट लिंक पर जोड़ें। जब भी कोई लेखक पोस्ट करता है, आपको सूचित किया जाएगा। अपनी वॉच सूची में कोई थ्रेड जोड़ने के लिए, थ्रेड पृष्ठ पर जाएं और इस थ्रेड को मेरी घड़ी listquot लिंक पर क्लिक करेंपृष्ठ के शीर्ष पर। न्यूजग्रुप, न्यूज़राडर और मैटलप सेंट्रल के बारे में समाचार समूह क्या हैं न्यूज़ग्रुप एक वैश्विक मंच हैं जो सभी के लिए खुला है न्यूजग्रुप का उपयोग एक विशाल श्रेणी के विषयों पर चर्चा करने, घोषणाएं करने और व्यापार फ़ाइलें करने के लिए किया जाता है चर्चाएं पिरोयायी जाती हैं, या एक तरह से समूहीकृत की जाती हैं जिससे आप पोस्ट किए गए संदेश और उसके सभी उत्तरों को कालानुक्रमिक क्रम में पढ़ सकते हैं। यह बातचीत के धागे का पालन करना आसान बनाता है, और अपने खुद के उत्तर पोस्ट करने या एक नई पोस्टिंग करने से पहले whatrsquos को पहले से ही कहा गया है। इंटरनेट पर विभिन्न संगठनों द्वारा होस्ट की गई सर्वर द्वारा समाचार समूह सामग्री वितरित की जाती है खुले-मानक प्रोटोकॉल का उपयोग करके संदेशों का आदान-प्रदान किया जाता है। समाचार समूह की कोई एकल संस्था नहीं है हजारों समाचार समूह हैं, प्रत्येक एक विषय या ब्याज के क्षेत्र को संबोधित करते हैं। MATLAB केंद्रीय न्यूज़रीडर पोस्ट और comp. soft-sys. matlab समाचार समूह में संदेशों को प्रदर्शित करता है। मैं न्यूजग्रुप को कैसे पढ़ें या पोस्ट कर सकता हूं आप इस समाचार समूह में संदेशों को पढ़ने और पोस्ट करने के लिए MATLAB केंद्रीय वेबसाइट पर एकीकृत न्यूज़रीडर का उपयोग कर सकते हैं। MATLAB केंद्रीय की मेजबानी MathWorks द्वारा है MATLAB सेंट्रल न्यूज़रीडर के माध्यम से पोस्ट किए गए संदेश समाचार समूहों का उपयोग करके हर किसी के द्वारा देखा जाता है, चाहे वे समाचार समूह कैसे उपयोग करते हैं। MATLAB केंद्रीय का उपयोग करने के लिए कई फायदे हैं I एक खाता आपका MATLAB केंद्रीय खाता आसान पहुंच के लिए आपके MathWorks खाते से जुड़ा हुआ है। अपनी पसंद के ईमेल पते का उपयोग करें MATLAB केंद्रीय न्यूज़रीडर आपको एक वैकल्पिक ईमेल पते को अपने पोस्टिंग पते के रूप में परिभाषित करने, अपने प्राथमिक मेलबॉक्स में अव्यवस्था से बचने और स्पैम को कम करने की अनुमति देता है। स्पैम नियंत्रण अधिकांश समाचार समूह स्पैम को MATLAB केंद्रीय न्यूज़रीडर द्वारा फ़िल्टर किया गया है। टैगिंग संदेशों को किसी भी साइन-इन उपयोगकर्ता द्वारा एक प्रासंगिक लेबल के साथ टैग किया जा सकता है। टैग्स को ब्याज की विशेष फ़ाइलों को खोजने के लिए कीवर्ड के रूप में या अपने बुकमार्कयुक्त पोस्टिंग को वर्गीकृत करने का एक तरीका के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है आप दूसरों को अपने टैग देखने की इजाजत चुन सकते हैं, और आप बड़े और बड़े लोगों के साथ-साथ समुदाय के लोगों को भी देख सकते हैं या खोज सकते हैं। टैगिंग दोनों बड़े रुझानों और छोटे, अधिक अस्पष्ट विचारों और अनुप्रयोगों को देखने का एक तरीका प्रदान करता है। वॉच सूचियों को देखने की सूची सेट करना आपको लेखक, धागे या किसी भी खोज चर द्वारा चुनी गई पोस्टिंग में किए गए अपडेट के बारे में सूचित करने की अनुमति देता है आपकी वॉच सूची की सूचनाएं ईमेल (दैनिक डाइजेस्ट या तत्काल) द्वारा भेजी जा सकती हैं, मेरी न्यूज़रीडर में प्रदर्शित की जाती हैं, या आरएसएस फ़ीड के जरिए भेजी जा सकती हैं। समाचार समूहों तक पहुंचने के अन्य तरीके अपने स्कूल, नियोक्ता या इंटरनेट सेवा प्रदाता के माध्यम से न्यूज़रीडर का प्रयोग करें एक व्यावसायिक प्रदाता से समाचार समूह के लिए भुगतान करें Google समूह का उपयोग करें Mathforum. org comp. soft sys. matlab newsgroup पर पहुंच के साथ एक न्यूज़रीडर प्रदान करता है सर्वर। विशिष्ट निर्देशों के लिए, देखें: slyckng. phppage2 अपना देश चुनें