Moving Durchschnittliche Tiefpassfilter Matlab

Ich habe mein eigenes Tiefpassfilter in Matlab, indem ich einen gleitenden Durchschnitt der Signaldaten. Aber wenn ein gleitender Durchschnitt ein Tiefpaßfilter erzeugt, wie genau man eine Gleichung für einen Hochpaßfilter entwirft, dann verstehe ich die Intuition hinsichtlich der Verwendung eines Durchschnitts für Tiefpaß (hohe Frequenzen werden auf null ausfallen, aber niedrige Frequenzen durchschnittlich zu einem Nummer nahe dem Signalwert). Aber gibt es irgendeine Gleichung für Hochpassfilter verwendet Aug 27 13 am 23:51 geschlossen wie zu breit Andrew Barber Es gibt entweder zu viele mögliche Antworten, oder gute Antworten wäre zu lang für dieses Format . Bitte fügen Sie Details hinzu, um die Antwortmenge zu verkleinern oder ein Problem zu isolieren, das in wenigen Abschnitten beantwortet werden kann. Wenn diese Frage umformuliert werden kann, um die Regeln in der Hilfe zu passen. Bearbeiten Sie bitte die Frage. Es gibt viele Gleichungen für die Vielleicht die einfachste ist die Ein-Abtast-Verzögerungsdifferenzfunktion, oder unter Berücksichtigung ihrer Z-Transformation H (z) Y (z) X (z) ist die Systemgleichung für den Filter. Mit AudioLazy mit MatPlotLib (Python) können Sie ein Frequenzantwortdiagramm für dieses Hochpaßfilter anzeigen. (Disclosure: Ich bin der Autor von AudioLazy) Sie können es auf ein Signal, sowie Ergebnis in den ersten 7 Proben: Das gleiche kann in GNU Octave (oder MatLab) getan werden: Das ist ein FIR-Filter in einem 6-Sample - Periodisches Signal, das in diesem Beispiel von -33 Amplitudenbereich auf -22 Bereich abfällt. Wenn Sie mit einem 12-Sample-Signal (untere Frequenz) versuchen: Nun ist das Ergebnis eine weitere Rechteckwelle, aber im Bereich -11. Sie sollten das gleiche mit Sinusoiden, die sinnvoll für den Frequenzgang und sollte eine andere Sinuskurve als Ausgang des Filters, mit der gleichen Frequenz zu halten. Sie können auch einen Resonator an der Nyquist-Frequenz verwenden, so dass Sie ein IIR-Filter. Es gibt mehrere andere Filter-Design, die dies tun können (z. B. Butterworth, Chebyshev, Elliptical), für unterschiedliche Bedürfnisse. Minimale Phase, lineare Phase, Filterstabilität und Minimierung der Ripple Amplitude sind einige mögliche Design-Ziele (oder Constraints) können Sie während der Gestaltung eines Filters haben. Antwort # 1 am: Mai 13, 2010, 04:13:31 am »Ein gleitender Durchschnitt Filter (1 z-1. Z - (M-1)) 47M braucht, um sowohl die quotfirst halfquot wissen und die zweite Hälfte der Hälfte der M Proben it39s unter dem Durchschnitt aus, so we39d Benötigen Sie eine Verzögerung von M472 Proben, um es kausal und zentriert auf was auch immer es den Durchschnitt aus, außer der Notwendigkeit von Verzögerungen bis zu z - (M-1). Ndash H. D. Die Frequenzantwort eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, Die Impulsantwort eines L-Sample-gleitenden Mittelwerts. Da der gleitende Mittelfilter FIR ist, ist der Frequenzgang Reduziert 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 werden nur um einen Faktor von etwa 110 (für den 16-Punkte-gleitenden Durchschnitt) oder 13 (für den vier-Punkte-gleitenden Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- & omega; & sub4; (1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) (1-exp (& ndash; (Tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt, tsobj, zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Output tsmovavg (tsobj, w, gewichte) liefert den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Output tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Zeitdauer nonnegative integer Wählen Sie Ihr Land aus