Filter Express VI Gibt die folgenden Filtertypen an: Tiefpass, Hochpass, Bandpass, Bandsperre oder Glättung. Die Voreinstellung ist Lowpass. Enthält folgende Optionen: Cutoff Frequency (Hz) 8212Spezifiziert die Cutoff-Frequenz des Filters. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option Tiefpass oder Hochpass auswählen. Die Voreinstellung ist 100. Low Cutoff-Frequenz (Hz) 8212Spezifiziert die niedrige Cutoff-Frequenz des Filters. Die Low Cutoff-Frequenz (Hz) muss kleiner als High Cutoff-Frequenz (Hz) sein und das Nyquist-Kriterium beachten. Die Standardeinstellung ist 100. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option Bandpass oder Bandstop auswählen. Hohe Cutoff-Frequenz (Hz) 8212Spezifiziert die hohe Cutoff-Frequenz des Filters. Hohe Cutoff-Frequenz (Hz) muss größer als Low Cutoff-Frequenz (Hz) sein und das Nyquist-Kriterium beachten. Die Standardeinstellung ist 400. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option Bandpass oder Bandstop auswählen. Finite Impulsreaktionsfilter (FIR-Filter) 8212 Erstellt ein FIR-Filter. Die nur von den aktuellen und vergangenen Eingängen abhängt. Da der Filter nicht von vergangenen Ausgängen abhängt, zerfällt die Impulsantwort in einer begrenzten Zeit auf Null. Da FIR-Filter eine lineare Phasenantwort zurückgeben, verwenden Sie FIR-Filter für Anwendungen, die lineare Phasenreaktionen erfordern. Taps 8212Spezifiziert die Gesamtzahl der FIR-Koeffizienten, die größer als Null sein müssen. Die Standardeinstellung ist 29. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie die Filteroption Finite Impulse Response (FIR) auswählen. Eine Erhöhung des Wertes von Taps bewirkt, daß der Übergang zwischen dem Durchlaßband und dem Sperrband steiler wird. Wenn jedoch der Wert von Taps zunimmt, wird die Verarbeitungsgeschwindigkeit langsamer. Infinite impulse response (IIR) filter 8212 Erstellt ein IIR-Filter, das ein digitales Filter mit Impulsantworten ist, die theoretisch unendlich lang sein können. Topologie 8212 Bestimmt den Designtyp des Filters. Sie können entweder ein Butterworth, Chebyshev, Inverse Chebyshev, Elliptic oder Bessel-Filter-Design zu erstellen. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Infinite Impulsantwort (IIR) auswählen. Die Standardeinstellung ist Butterworth. Auftrag 8212Order des IIR-Filters, der größer als Null sein muss. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Infinite Impulsantwort (IIR) auswählen. Die Voreinstellung ist 3. Durch Erhöhung des Auftragswertes wird der Übergang zwischen dem Durchlassband und dem Sperrband steiler. Wenn jedoch der Wert der Ordnung zunimmt, wird die Verarbeitungsgeschwindigkeit langsamer und die Anzahl der verzerrten Punkte am Beginn des Signals nimmt zu. Gleitender Durchschnitt 8212Filtriert nur FIR-Koeffizienten. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" auswählen. Rectangular 8212Spezifiziert, dass alle Samples im Moving-Average-Fenster gleichmäßig in der Berechnung jedes geglätteten Samples gewichtet werden. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" und die Option "Gleitender Durchschnitt" auswählen. Dreieck 8212Spezifiziert, dass das bewegte Gewichtungsfenster, das auf die Proben angewendet wird, dreieckig ist, wobei der Spitzenwert in der Mitte des Fensters zentriert ist, wobei er symmetrisch auf beiden Seiten der mittleren Probe nach oben abfällt. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" und die Option "Gleitender Durchschnitt" auswählen. Halbbreite des gleitenden Durchschnittes 8212Spezifiziert die Halbwertsbreite des gleitenden Durchschnittsfensters in Stichproben. Der Standardwert ist 1. Für eine halbe Breite des gleitenden Mittelwerts von M ist die gesamte Breite des gleitenden Durchschnittsfensters N 1 2M Abtastwerte. Daher ist die volle Breite N immer eine ungerade Anzahl von Abtastwerten. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" und die Option "Gleitender Durchschnitt" auswählen. Exponential 8212Yields erster Ordnung IIR Koeffizienten. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" auswählen. Zeitkonstante des exponentiellen Mittelwertes 8212Spezifiziert die Zeitkonstante des exponentiellen Gewichtungsfilters in Sekunden. Der Standardwert ist 0,001. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie im Pulldown-Menü "Filtertyp" die Option "Glättung" und die Option "Exponential" auswählen. Zeigt das Eingangssignal an. Wenn Sie Daten mit dem Express-VI verbinden und ausführen, zeigt das Eingangssignal die realen Daten an. Wenn Sie das Express-VI schließen und erneut öffnen, zeigt das Eingangssignal Beispieldaten an, bis Sie das Express-VI erneut ausführen. Zeigt eine Vorschau der Messung an. Das Ergebnisvorschau-Diagramm zeigt den Wert der ausgewählten Messung mit einer gestrichelten Linie an. Wenn Sie Daten an das Express-VI ausgeben und das VI ausführen, zeigt Ergebnisvorschau reale Daten an. Wenn Sie das Express-VI schließen und erneut öffnen, zeigt Ergebnisvorschau Beispieldaten an, bis Sie das VI erneut ausführen. Wenn die Grenzfrequenzwerte ungültig sind, zeigt die Ergebnisvorschau keine gültigen Daten an. Enthält die folgenden Optionen: Hinweis: Das Ändern der Optionen im Ansichtsmodusabschnitt wirkt sich nicht auf das Verhalten des Filter Express-VIs aus. Verwenden Sie die Ansichtsmodusoptionen, um zu visualisieren, was der Filter für das Signal ausführt. LabVIEW speichert diese Optionen nicht, wenn Sie das Konfigurationsdialogfeld schließen. Signale 8212Die Filterantwort wird als reale Signale angezeigt. Als Spektrum anzeigen 8212Spezifiziert, ob die realen Signale der Filterreaktion als Frequenzspektrum angezeigt werden sollen oder die Anzeige als zeitbasierte Anzeige zu verlassen. Die Frequenzanzeige ist nützlich, um zu sehen, wie der Filter die verschiedenen Frequenzkomponenten des Signals beeinflusst. Standardmäßig wird die Filterantwort als zeitbasierte Anzeige angezeigt. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie die Option Signals auswählen. Übertragungsfunktion 8212Die Filterantwort wird als Übertragungsfunktion dargestellt. Enthält die folgenden Optionen: Magnitude in dB 8212Phält das Magnitudenverhalten des Filters in Dezibel. Frequenz im Protokoll 8212PHält den Frequenzgang des Filters auf einer logarithmischen Skala. Zeigt die Amplitudenreaktion des Filters an. Diese Anzeige ist nur verfügbar, wenn Sie die Funktion Übertragungsmodus aufrufen wählen. Zeigt den Phasengang des Filters an. Diese Anzeige ist nur verfügbar, wenn Sie die Funktion View Mode to Transfer einstellen. Berechnen von Moving Average Dieses VI berechnet und zeigt den gleitenden Durchschnitt mit einer vorgewählten Nummer an. Zunächst initialisiert das VI zwei Schieberegister. Das obere Schieberegister wird mit einem Element initialisiert und fügt dann kontinuierlich den vorherigen Wert mit dem neuen Wert hinzu. Dieses Schieberegister hält die Summe der letzten x Messungen. Nach dem Teilen der Ergebnisse der Add-Funktion mit dem vorgewählten Wert berechnet das VI den gleitenden Mittelwert. Das untere Schieberegister enthält ein Array mit der Dimension Average. Dieses Schieberegister hält alle Werte der Messung. Die Ersatzfunktion ersetzt nach jeder Schleife den neuen Wert. Dieses VI ist sehr effizient und schnell, weil es die replace-Element-Funktion innerhalb der while-Schleife verwendet, und es initialisiert das Array, bevor es die Schleife eintritt. Dieses VI wurde in LabVIEW 6.1 erstellt. Bookmark amp ShareUpdated 12. März 2013 Was sind RC Filtering und Exponential Averaging und wie unterscheiden sie sich Die Antwort auf den zweiten Teil der Frage ist, dass sie der gleiche Prozess sind Wenn man aus einem Elektronik-Hintergrund dann RC Filtering (oder RC Glättung) kommt Der übliche Ausdruck. Auf der anderen Seite hat ein Ansatz, der auf Zeitreihenstatistik basiert, den Namen Exponential Averaging oder den vollen Namen Exponential Weighted Moving Average. Dies wird auch als EWMA oder EMA bezeichnet. Ein wesentlicher Vorteil des Verfahrens ist die Einfachheit der Formel für die Berechnung der nächsten Ausgabe. Es benötigt einen Bruchteil der vorherigen Ausgabe und einen Minus dieser Fraktion mal der Stromeingabe. Algebraisch zum Zeitpunkt k ist die geglättete Ausgabe y k gegeben durch Wie später gezeigt, hebt diese einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervor, glättet Hochfrequenzschwankungen und zeigt langfristige Trends. Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die eine oben und eine Variante Both sind richtig. Siehe die Hinweise am Ende des Artikels für weitere Details. In dieser Diskussion werden wir nur die Gleichung (1) verwenden. Die obige Formel wird manchmal in der begrenzten Weise geschrieben. Wie ist diese Formel abgeleitet und was ist ihre Interpretation Ein wichtiger Punkt ist, wie wir wählen. Um dies zu untersuchen, ist ein RC-Tiefpassfilter zu betrachten. Jetzt ist ein RC-Tiefpassfilter einfach ein Serienwiderstand R und ein Parallelkondensator C, wie unten dargestellt. Die Zeitreihengleichung für diese Schaltung ist Das Produkt RC hat Zeiteinheiten und wird als Zeitkonstante T bezeichnet. Für die Schaltung. Angenommen wir repräsentieren die obige Gleichung in ihrer digitalen Form für eine Zeitreihe, die alle h Sekunden dauert. Wir haben Dies ist genau die gleiche Form wie die vorherige Gleichung. Vergleicht man die beiden Beziehungen für a, die sich auf die sehr einfache Beziehung verringert, ergibt sich die Wahl von N, um welche Zeitkonstante wir uns entschieden haben. Nun kann Gleichung (1) als Tiefpassfilter erkannt werden, und die Zeitkonstante bezeichnet das Verhalten des Filters. Um die Bedeutung der Zeitkonstanten zu sehen, müssen wir die Frequenzcharakteristik dieses Tiefpass-RC-Filters betrachten. In seiner allgemeinen Form ist dies in E-Modul und Phase-Form haben wir, wo der Phasenwinkel ist. Die Frequenz wird als nominale Grenzfrequenz bezeichnet. Physikalisch kann gezeigt werden, daß bei dieser Frequenz die Leistung im Signal um die Hälfte reduziert wurde und die Amplitude um den Faktor verringert ist. In dB ist diese Frequenz, wo die Amplitude um 3dB reduziert wurde. Wenn die Zeitkonstante T zunimmt, nimmt die Grenzfrequenz ab, und wir wenden den Daten mehr Glättung zu, dh wir eliminieren die höheren Frequenzen. Es ist wichtig zu beachten, dass der Frequenzgang in Bogenmaß angegeben ist. Das ist es ist ein Faktor der beteiligt. Wenn beispielsweise eine Zeitkonstante von 5 Sekunden gewählt wird, ergibt sich eine effektive Grenzfrequenz von. Eine beliebte Verwendung von RC-Glättung ist die Simulation der Wirkung eines Meters, wie er in einem Schallpegelmesser verwendet wird. Diese werden typischerweise durch ihre Zeitkonstante wie beispielsweise 1 Sekunde für S-Typen und 0,125 Sekunden für F-Typen typisiert. Für diese beiden Fälle liegen die effektiven Grenzfrequenzen bei 0,16 Hz bzw. 1,27 Hz. Eigentlich ist es nicht die Zeitkonstante, die wir normalerweise wählen wollen, sondern jene Perioden, die wir einschließen möchten. Angenommen, wir haben ein Signal, wo wir Merkmale mit einer P zweiten Periode einschließen möchten. Nun ist eine Periode P eine Frequenz. Dann können wir eine Zeitkonstante T wählen. Allerdings wissen wir, dass wir etwa 30 der Ausgabe (-3dB) verloren haben. Die Wahl einer Zeitkonstante, die genau den Perioden entspricht, die wir beibehalten wollen, ist nicht das beste Schema. Es ist normalerweise besser, eine etwas höhere Grenzfrequenz zu wählen, sagen wir. Die Zeitkonstante ist dann die in der Praxis ähnelt. Dies verringert den Verlust auf etwa 15 bei dieser Periodizität. In der Praxis also, um Ereignisse mit einer Periodizität von oder größer zu halten, dann wählen Sie eine Zeitkonstante von. Dies beinhaltet die Auswirkungen der Periodizität von bis zu etwa. Zum Beispiel, wenn wir die Auswirkungen der Ereignisse, die mit sagen, eine 8-Sekunden-Periode (0,125 Hz), dann wählen Sie eine Zeitkonstante von 0,8 Sekunden. Dies ergibt eine Grenzfrequenz von ungefähr 0,2 Hz, so daß unsere 8-Sekunden-Periode im Hauptdurchlaßband des Filters gut ist. Wenn wir die Daten mit 20 timessecond (h 0,05) abtasten, dann ist der Wert von N (0,80,05) 16 und. Dies gibt einen Einblick in die Einstellung. Grundsätzlich für eine bekannte Abtastrate bezeichnet er die Mittelungsperiode und wählt aus, welche Hochfrequenzschwankungen ignoriert werden. Mit Blick auf die Erweiterung des Algorithmus können wir sehen, dass es die neuesten Werte begünstigt, und auch, warum es als exponentielle Gewichtung bezeichnet wird. Wir haben Ersatz für y k-1 gibt Wiederholen dieses Prozesses mehrmals führt zu, weil im Bereich dann deutlich die Begriffe nach rechts kleiner werden und sich wie eine abklingende Exponential verhalten. Das ist die aktuelle Ausgabe ist auf die jüngeren Ereignisse voreingenommen, aber je größer wir wählen, desto weniger Bias. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervorhebt, die die Ereignisse mit hoher Frequenz (kurzzeitig) glätten, zeigt langfristige Trends Anhang 1 8211 Alternative Formen der Gleichung Achtung Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die in der Literatur vorkommen. Beide sind richtig und gleichwertig. Die erste Form, wie oben gezeigt, ist (A1) Die alternative Form ist 8230 (A2) Beachten Sie die Verwendung von in der ersten Gleichung und in der zweiten Gleichung. In beiden Gleichungen sind Werte zwischen Null und Eins. Früher wurde definiert als Jetzt wählen, um zu definieren Also die alternative Form der exponentiellen Mittelung Gleichung ist In physikalischen Begriffen bedeutet es, dass die Wahl der Form verwendet wird, hängt davon ab, wie man denken, entweder nehmen als die Rückkopplung Fraktion Gleichung (A1) oder Als den Bruchteil der Eingangsgleichung (A2). Die erste Form ist etwas weniger umständlich, wenn sie die RC-Filterbeziehung zeigt, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filterausdrücken. Chief Signal Processing Analyst bei Prosig Dr. Colin Mercer war früher am Institut für Schall - und Schwingungsforschung (ISVR) der University of Southampton, wo er das Data Analysis Center gründete. Er ging dann zu Prosig im Jahr 1977 gefunden. Colin zog sich als Chief Signal Processing Analyst bei Prosig im Dezember 2016. Er ist ein Chartered Ingenieur und ein Fellow der British Computer Society. Ich denke, dass Sie den 8216p8217 zum Symbol für pi ändern möchten. Marco, danke für das Zeigen. Ich denke, dies ist einer unserer älteren Artikel, die von einem alten Textverarbeitungsdokument übertragen wurde. Offensichtlich, der Herausgeber (mir) nicht zu erkennen, dass die pi nicht korrekt transkribiert wurde. Sie wird in Kürze behoben. Es ist ein sehr guter Artikel Erklärung über die exponentielle Mittelung Ich glaube, es gibt einen Fehler in der Formel für T. Es sollte T h (N-1), nicht T (N-1) h sein. Mike, danke für das Spotting. Ich habe gerade zurück zu Dr Mercer8217s ursprünglichen technischen Hinweis in unserem Archiv und es scheint, dass es Fehler bei der Übertragung der Gleichungen auf den Blog. Wir korrigieren die Post. Danke, dass Sie uns wissen Danke Danke danken Ihnen. Sie können 100 DSP-Texte lesen, ohne etwas zu sagen, dass ein exponentieller Mittelungsfilter das Äquivalent eines R-C-Filters ist. Hmm, haben Sie die Gleichung für einen EMA-Filter richtig ist es nicht Yk aXk (1-a) Yk-1 anstatt Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Beide Formen der Gleichung erscheinen in der Literatur, und Beide Formen sind korrekt, wie ich unten zeigen werde. Der Punkt, den Sie machen, ist wichtig, weil die Verwendung der alternativen Form bedeutet, dass die physikalische Beziehung mit einem RC-Filter weniger offensichtlich ist, darüber hinaus ist die Interpretation der Bedeutung eines in dem Artikel gezeigt nicht geeignet für die alternative Form. Zuerst zeigen wir, dass beide Formen korrekt sind. Die Form der Gleichung, die ich verwendet habe und die alternative Form, die in vielen Texten erscheint, ist Anmerkung in der oben Ich habe Latex 1latex in der ersten Gleichung und Latex 2latex in der zweiten Gleichung verwendet. Die Gleichheit beider Formen der Gleichung wird mathematisch unterhalb der einfachen Schritte auf einmal gezeigt. Was ist nicht das gleiche ist der Wert für Latex-Latex in jeder Gleichung verwendet. In beiden Formen ist Latex-Latex ein Wert zwischen Null und Eins. Zuerst wird die Gleichung (1) beschrieben, die Latexlatex durch Latexlatex ersetzt. Dies ergibt Latexyk y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Jetzt definieren wir Latexbeta (1 - 2) Latex und so haben wir auch Latex 2 (1 - beta) Latex. Setzt man diese in die Gleichung (1A) ein, so erhält man die Latexyk (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) und schließlich die Reorganisation. Diese Gleichung ist identisch mit der in Gleichung (2) angegebenen alternativen Form. Setzen Sie einfacher Latex 2 (1 - 1) Latex. In physikalischer Hinsicht bedeutet das, dass die Wahl der verwendeten Form davon abhängt, wie man annehmen will, ob man Latexalphalatex als Rückkopplungsfraktionsgleichung (1) oder als Bruchteil der Eingangsgleichung (2) annimmt. Wie oben erwähnt, habe ich die erste Form verwendet, da sie etwas weniger mühsam ist, die RC-Filterbeziehung zu zeigen, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filtertermen. Allerdings Auslassung der oben ist, meiner Meinung nach, ein Mangel in dem Artikel als andere Menschen könnten eine falsche Schlussfolgerung, so dass eine überarbeitete Version wird bald erscheinen. Ich habe immer darüber nachgedacht, danke für die Beschreibung so klar. Ich denke, ein anderer Grund die erste Formulierung ist schön ist Alpha-Maps zu 8216smoothness8217: eine höhere Auswahl an Alpha bedeutet eine 8216more smooth8217 Ausgabe. Michael Vielen Dank für die Beobachtung 8211 Ich werde den Artikel etwas auf diese Zeilen hinzufügen, da es immer besser in meiner Sicht auf physische Aspekte beziehen. Dr Mercer, Ausgezeichneter Artikel, danke. Ich habe eine Frage bezüglich der Zeitkonstante, wenn sie mit einem RMS-Detektor wie in einem Schallpegelmesser verwendet wird, auf den Sie in dem Artikel verweisen. Wenn ich Ihre Gleichungen verwenden, um einen exponentiellen Filter mit Zeitkonstanten 125ms zu modellieren und ein Eingangsschrittsignal zu verwenden, bekomme ich tatsächlich einen Ausgang, der nach 125ms 63,2 des Endwertes ist. Jedoch wenn ich das Eingangssignal quadriere und dieses durch den Filter stelle, sehe ich, daß ich die Zeitkonstante verdoppeln muß, damit das Signal 63.2 seines Endwertes in 125ms erreicht. Können Sie mir mitteilen, ob dies erwartet wird. Danke vielmals. Ian Ian, Wenn Sie ein Signal wie ein Sinus-Welle dann im Grunde Sie verdoppeln die Häufigkeit ihrer grundlegenden sowie die Einführung von vielen anderen Frequenzen. Da die Frequenz in Wirklichkeit verdoppelt worden ist, wird sie um 8216 um einen grßeren Betrag durch das Tiefpaßfilter verringert. Infolgedessen dauert es länger, die gleiche Amplitude zu erreichen. Die Quadrierung Operation ist eine nicht lineare Operation, so dass ich glaube nicht, dass es immer doppelt genau in allen Fällen, aber es wird dazu neigen, zu verdoppeln, wenn wir eine dominante niedrige Frequenz haben. Beachten Sie auch, dass die Differenz eines quadrierten Signals das Doppelte des Differentials des 8220un-squared8221 Signals ist. Ich vermute, Sie könnten versuchen, eine Form der mittleren quadratischen Glättung, die völlig in Ordnung und gültig ist zu bekommen. Es könnte besser sein, den Filter anzuwenden und dann quadratisch, wie Sie die effektive Cutoff kennen. Aber wenn alles, was Sie haben, ist das quadrierte Signal dann mit einem Faktor von 2, um Ihre Filter-Alpha-Wert ändern wird etwa erhalten Sie zurück auf die ursprüngliche Cut Off-Frequenz, oder indem Sie es ein wenig einfacher definieren Sie Ihre Cutoff-Frequenz auf das Doppelte des Originals. Vielen Dank für Ihre Antwort Dr. Mercer. Meine Frage war wirklich versuchen, zu bekommen, was tatsächlich in einem rms Detektor eines Schallpegelmessgerät getan. Wenn die Zeitkonstante für 8216fast8217 (125ms) eingestellt ist, hätte ich gedacht, dass Sie intuitiv erwarten würden, dass ein sinusförmiges Eingangssignal einen Ausgang von 63.2 seines Endwertes nach 125ms erzeugt, aber da das Signal quadriert wird, bevor es an die 8216mean8217 gelangt Erkennung, es dauert doppelt so lange wie Sie erklärt haben. Das Hauptziel des Artikels ist es, die Äquivalenz der RC-Filterung und exponentielle Mittelung zu zeigen. Wenn wir die Integrationszeit äquivalent zu einem echten rechteckigen Integrator diskutieren, dann sind Sie richtig, dass es einen Faktor von zwei beteiligt ist. Grundsätzlich, wenn wir einen echten rechtwinkligen Integrator haben, der für Ti Sekunden integriert, ist die äquivalente RC-Integatorzeit, um dasselbe Ergebnis zu erzielen, 2RC Sekunden. Ti unterscheidet sich von der RC 8216zeit constant8217 T, die RC ist. Also, wenn wir eine 8216Fast8217 Zeitkonstante von 125 ms haben, das ist RC 125 msec, dann ist das äquivalent zu einer echten Integrationszeit von 250 msec Vielen Dank für den Artikel, es war sehr hilfreich. Es gibt einige neuere Arbeiten in der Neurowissenschaften, die eine Kombination von EMA-Filtern (kurzfensternde EMA 8211 langfächerige EMA) als Bandpassfilter für die Echtzeit-Signalanalyse verwenden. Ich möchte sie anwenden, aber ich kämpfe mit den Fenstergrößen, die verschiedene Arbeitsgruppen verwendet haben, und ihre Entsprechung mit der Grenzfrequenz. Let8217s sagen, ich möchte alle Frequenzen unter 0,5 Hz (aprox) zu halten, und dass ich 10 Proben zweiten zu erwerben. Das bedeutet, dass fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 Die Fenstergröße I sollte mit N3 verwendet werden. Ist diese Argumentation richtig Vor der Beantwortung Ihrer Frage muss ich kommentieren die Verwendung von zwei Hochpass-Filter, um ein Bandpassfilter zu bilden. Vermutlich funktionieren sie als zwei getrennte Ströme, so ein Ergebnis ist der Inhalt von sagen latexf Latex zu halben Sample-Rate und der andere ist der Inhalt von sagen, latexf Latex auf halbe Sample-Rate. Wenn alles, was getan wird, die Differenz der mittleren quadratischen Ebenen als Angabe der Leistung in der Band aus latexf Latex zu latexf Latex dann kann es sinnvoll sein, wenn die beiden abgeschnittenen Frequenzen sind ausreichend weit auseinander, aber ich erwarte, dass die Menschen mit dieser Technik Versuchen, ein schmaleres Bandfilter zu simulieren. Aus meiner Sicht wäre das für eine ernsthafte Arbeit unzuverlässig und würde eine Quelle der Besorgnis sein. Nur als Referenz ist ein Bandpassfilter eine Kombination eines Niederfrequenz-Hochpassfilters, um die niedrigen Frequenzen zu entfernen, und ein Hochfrequenz-Tiefpaßfilter, um die hohen Frequenzen zu entfernen. Es gibt natürlich eine Tiefpaßform eines RC-Filters und damit eine entsprechende EMA. Vielleicht aber mein Urteil ist überkritisch, ohne zu wissen, alle Fakten So könnten Sie bitte senden Sie mir einige Verweise auf die Studien, die Sie erwähnt, so kann ich Kritik als angemessen. Vielleicht verwenden sie einen Tiefpass sowie ein Hochpassfilter. Ich denke, es ist am besten, die grundlegende Gleichung T (N-1) h verwenden, um Ihre tatsächliche Frage, wie zu bestimmen N für eine bestimmte Ziel-Cut-off-Frequenz. Die Diskussion über die Perioden zielte darauf ab, den Menschen ein Gefühl dafür zu geben, was vor sich ging. Also bitte die Ableitung unten. Wir haben die Beziehungen latexT (N-1) hlatex und latexT12 Latex, wobei latexfclatex die nominale Grenzfrequenz ist und h die Zeit zwischen den Proben ist, klar latexh 1 Latex, wobei latexfslatex die Abtastrate in samplessec ist. Nachfolgend wird die Umlagerung von T (N-1) h in einer geeigneten Form, um die Grenzfrequenz, Latexfclatex und die Probenrate, Latexfslatex, einzuschließen. Also mit latexfc 0.5Hzlatex und latexfs 10latex samplessec, so dass Latex (fcfs) 0.05latex gibt Also der nächste Integer-Wert ist 4. Re-Arrangieren der oben haben wir Also mit N4 haben wir latexfc 0.5307 Hzlatex. Unter Verwendung von N3 ergibt sich ein Latexfclatex von 0,318 Hz. Hinweis mit N1 haben wir eine komplette Kopie ohne Filterung.
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