Documentação Este exemplo mostra como usar filtros médios móveis e reescrever para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia em leituras horárias horárias, bem como remover o ruído indesejado da linha de uma medida de tensão de circuito aberto. O exemplo também mostra como alisar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover grandes outliers. Motivation Smoothing é como descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando para fora coisas que não têm importância (ou seja, o ruído). Usamos filtragem para executar esse alisamento. O objetivo do alisamento é produzir mudanças lentas de valor para que seja mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examina dados de entrada, você deseja suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto de Logan durante todo o mês de janeiro de 2017. Note que podemos visualizar visualmente o efeito que a hora do dia tem nas leituras de temperatura. Se você estiver interessado apenas na variação diária da temperatura ao longo do mês, as flutuações horárias só contribuem com o ruído, o que pode tornar as variações diárias difíceis de discernir. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro médio móvel de comprimento N leva a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja ponderado e contribua 124 para a média total. Isso nos dá a temperatura média em cada período de 24 horas. Retardamento do filtro Observe que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de nosso filtro de média móvel ter um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) 2 amostras. Podemos explicar esse atraso manualmente. Extraindo diferenças médias Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura geral. Para fazer isso, primeiro, subtrair os dados suavizados das medidas de temperatura horária. Em seguida, segmentar os dados diferenciados em dias e ter a média durante os 31 dias do mês. Extraindo o envelope máximo Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa de variação suave de como os altos e baixos do nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função de envelope para conectar altas e baixas extremas detectadas em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extremo alto e extremo baixo. Nós também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo tomando a média entre os dois extremos. Filtros médios em movimento ponderados Outros tipos de filtros médios móveis não pesam cada amostra de forma igual. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (12,12) n Este tipo de filtro se aproxima de uma curva normal para valores grandes de n. É útil para filtrar o ruído de alta freqüência para pequenos n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convulsionar 12 12 com ele próprio e, então, combinar iterativamente a saída com 12 12 um número de vezes prescrito. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro exponencial de média móvel. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um grande tamanho de janela. Você ajusta um filtro de média móvel ponderada exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um valor maior de alfa terá menos suavização. Amplie as leituras por um dia. Selecione seu país Filtro Exponencial Esta página descreve a filtragem exponencial, o filtro mais simples e mais popular. Esta é parte da seção Filtragem que faz parte de um Guia de Detecção e Diagnóstico de Falhas. Visão geral, constante de tempo e equivalente analógico. O filtro mais simples é o filtro exponencial. Possui apenas um parâmetro de sintonia (diferente do intervalo de amostra). Exige o armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior. É um filtro IIR (autoregressivo) - os efeitos de uma mudança de entrada se deterioram exponencialmente até que os limites de exibição ou a aritmética do computador ocultem. Em várias disciplinas, o uso deste filtro também é referido como otimização exponencial 82201. Em algumas disciplinas, como a análise de investimentos, o filtro exponencial é chamado de uma média móvel 8220 ponderada exponencialmente 8221 (EWMA) ou apenas uma média móvel 8220 (EMA). Isso abusa a tradicional terminologia média 8221 de ARMA 8220 da análise de séries temporais, uma vez que não há histórico de entrada que seja usado - apenas a entrada atual. É o equivalente de tempo discreto da ordem 8220 da primeira ordem lag8221 comumente usado na modelagem analógica de sistemas de controle de tempo contínuo. Nos circuitos elétricos, um filtro RC (filtro com um resistor e um capacitor) é um atraso de primeira ordem. Ao enfatizar a analogia com os circuitos analógicos, o parâmetro de sintonia única é a constante 8220time8221, geralmente escrita como a letra grega minúscula Tau (). De fato, os valores nos tempos de amostra discretos coincidem exatamente com o intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações de filtro exponencial e inicialização O filtro exponencial é uma combinação ponderada da estimativa anterior (saída) com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1 para que a saída corresponda à entrada no estado estacionário. Seguindo a notação do filtro já introduzida: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) onde x (k) é a entrada bruta no tempo ky (k) é a saída filtrada no tempo ka É uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0,8 e 0,99. (A-1) ou a vezes é chamado de constante de deslocamento 82208221. Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante 8220a8221 é calculada e armazenada por conveniência apenas quando o desenvolvedor do aplicativo especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Para sistemas com amostragem de dados em intervalos irregulares, a função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. A saída do filtro geralmente é inicializada para coincidir com a primeira entrada. À medida que a constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, portanto, não há filtragem 8211, a saída é igual à nova entrada. À medida que a constante de tempo é muito grande, um aborda 1, de modo que a entrada nova é quase ignorada 8211 filtragem muito pesada. A equação do filtro acima pode ser reorganizada para o seguinte equivalente preditor-corretor: Este formulário torna mais evidente que a estimativa variável (saída do filtro) é predita como inalterável da estimativa anterior y (k-1) mais um termo de correção baseado No inesperado 8220innovation8221 - a diferença entre a nova entrada x (k) e a predição y (k-1). Este formulário também é o resultado de derivar o filtro exponencial como um caso especial simples de um filtro de Kalman. Qual é a solução ideal para um problema de estimativa com um determinado conjunto de pressupostos. Etapa de resposta Uma maneira de visualizar a operação do filtro exponencial é traçar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada de etapa. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é de repente mudado para 1. Os valores resultantes são traçados abaixo: no gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa prever com mais facilidade Os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro. Após um tempo igual à constante de tempo, a saída do filtro sobe para 63,21 do seu valor final. Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86,47 de seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95,02, 98,17 e 99,33 do valor final, respectivamente. Uma vez que o filtro é linear, isso significa que essas porcentagens podem ser usadas para qualquer magnitude da mudança de passo, não apenas pelo valor de 1 usado aqui. Embora a resposta gradual em teoria tenha um tempo infinito, do ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 8220done8221 respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial Existe uma variação do filtro exponencial chamado 8220nonlinear exponencial filter8221 Weber, 1980. destinado a pesadamente filtrar o ruído dentro de uma certa amplitude 8220typical8221, mas depois responder mais rapidamente a mudanças maiores. Copyright 2018 - 2017, Greg Stanley Compartilhe esta página: média móvel ponderada exponencial Você pode pensar em sua lista de observação como tópicos que você marcou. Você pode adicionar tags, autores, tópicos e até resultados de pesquisa à sua lista de exibição. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos em que você está interessado. Para ver sua lista de exibição, clique no link QuotMy Newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de exibição, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como eu adiciono um item à minha lista de exibição Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de vigilância, procure o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no quot. Adicione esta pesquisa ao link da minha lista de vigilância na página de resultados da pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação procurando a etiqueta com a quottag da diretiva: tagnamequot onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá para a página de perfil dos autores e clique na opção "Adicionar". 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O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma única entidade ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de grupos de notícias, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no grupo de notícias comp. soft-sys. matlab. Como leio ou publico no newsgroups Você pode usar o leitor de notícias integrado no site do MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens postadas no MATLAB Central Newsreader são vistas por todos usando os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os newsgroup. Existem várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma Conta Sua conta do MATLAB Central está vinculada à sua Conta MathWorks para acesso fácil. Use o endereço de e-mail de sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a desordem na sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de spam A maioria dos spam de newsgroup é filtrada pelo MATLAB Central Newsreader. As mensagens de marcação podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos específicos de interesse, ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas. Você pode optar por permitir que outras pessoas vejam suas tags, e você pode visualizar ou pesquisar outras tags, bem como as da comunidade em geral. A marcação fornece uma maneira de ver as grandes tendências e as idéias e aplicações menores e mais obscuras. Watch lists A configuração de listas de vigilância permite que você seja notificado das atualizações feitas nas postagens selecionadas pelo autor, thread ou qualquer variável de pesquisa. As notificações da lista de vigilância podem ser enviadas por e-mail (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu leitor de notícias ou enviadas via feed RSS. Outras formas de acessar os newsgroups Use um leitor de notícias através de sua escola, empregador ou provedor de serviços de internet Pague pelo acesso de grupo de notícias de um fornecedor comercial Use o Google Groups Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de discussão comp. soft sys. matlab Execute o seu próprio servidor. Para instruções típicas, veja: slyckng. phppage2 Selecione seu país
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