Monday 28 August 2017

Moving Average Fft Matlab


Resposta de Frequência do Filtro Médico de Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel em L é Como o filtro médio móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função, a fim de determinar quais freqüências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro não atenuado. Certas freqüências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. A trama acima foi criada pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-maome16)). (1-exp (-maomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - University of California, Berkeley Uma maneira simples (ad hoc) é apenas tomar uma média ponderada (ajustável por alfa) em cada ponto com seus vizinhos: ou alguns Variação do mesmo. Sim, para ser mais sofisticado, Fourier pode transformar seus dados primeiro, depois cortar as altas freqüências. Algo como: Isso corta as 20 freqüências mais altas. Tenha cuidado para cortá-los simetricamente, caso contrário, a transformada inversa não é mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo de filtragem muito simples (caixa de filtragem no domínio da frequência), para que você possa tentar suavemente atenuar as freqüências de alta ordem se a distorção for inaceitável. Respondeu 4 de outubro 09 às 9:16 FFT não é uma má idéia, mas provavelmente é exagerado aqui. As médias em execução ou em movimento dão resultados geralmente ruins e devem ser evitadas para qualquer coisa, além da lição de casa tardia (e ruído branco). Eu uso filtragem Savitzky-Golay (em Matlab sgolayfilt (.)). Isso lhe dará os melhores resultados para o que você está procurando - algum suavização local, mantendo a forma da curva.

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