El Promedio Móvil Es Un Filtro De Paso Bajo

Estoy codificando algo en el momento en el que estoy tomando un montón de valores en el tiempo de una brújula de hardware. Esta brújula es muy precisa y se actualiza muy a menudo, con el resultado de que si se mueve ligeramente, termino con el valor extra que es salvajemente inconsistente con sus vecinos. Quiero suavizar esos valores. Después de haber hecho algo de lectura, parece que lo que quiero es un filtro de paso alto, un filtro de paso bajo o un promedio móvil. El promedio móvil que puedo conseguir con, sólo mantener un historial de los últimos 5 valores o lo que sea, y el uso de la media de los valores de abajo en mi código donde una vez sólo estaba usando el valor más reciente. Eso debería, creo, suavizar los jiggles muy bien, pero me parece que su probablemente bastante ineficiente, y este es probablemente uno de los problemas conocidos a los programadores adecuados a lo que theres una solución de Mate Clever realmente ordenada. Sin embargo, soy uno de esos horribles programadores autodidacta sin una pizca de educación formal en algo que ni siquiera esté vagamente relacionado con CompSci o Matemáticas. Leer un poco sugiere que esto puede ser un filtro de paso alto o bajo, pero no puedo encontrar nada que explique en términos comprensibles a un hack como yo cuál sería el efecto de estos algoritmos en una matriz de valores, y mucho menos cómo la matemática trabajos. La respuesta dada aquí. Por ejemplo, técnicamente responde a mi pregunta, pero sólo en términos comprensibles para aquellos que probablemente ya saben cómo resolver el problema. Sería una persona muy encantadora e inteligente que pudiera explicar el tipo de problema que es, y cómo funcionan las soluciones, en términos comprensibles para un graduado de Artes. Si su promedio móvil tiene que ser largo para lograr el suavizado requerido, y usted realmente no necesita ninguna forma particular de kernel, entonces usted está mejor si usa una media móvil exponencialmente decaída: donde usted Elegir minúscula para ser una constante apropiada (por ejemplo, si usted elige minúsculo 1- 1 / N, tendrá la misma cantidad de promediar que una ventana de tamaño N, pero se distribuye de manera diferente sobre puntos más antiguos). De todos modos, ya que el siguiente valor de la media móvil sólo depende de la anterior y sus datos, usted no tiene que mantener una cola o nada. Y usted puede pensar en esto como hacer algo así como, Bueno, tengo un nuevo punto, pero no confío en él, así que voy a mantener 80 de mi antigua estimación de la medición, y sólo confiar en este nuevo punto de datos 20. Eso es Casi lo mismo que decir, Bueno, yo sólo confío en este nuevo punto 20, y mal uso 4 otros puntos que confío en la misma cantidad, excepto que en lugar de tomar explícitamente los otros 4 puntos, está asumiendo que el promedio que hizo la última vez Era razonable para que pueda utilizar su trabajo anterior. Respondió Sep 21 10 at 14:27 Oye, sé que esto es 5 años de retraso, pero gracias por una respuesta impresionante. I39m trabajando en un juego donde el sonido cambia en función de su velocidad, pero debido a correr el juego en una computadora lenta-asno, la velocidad fluctuaría salvajemente, que estaba bien para la dirección, pero súper molesto en términos de sonido. Esta fue una solución realmente simple y barata para algo que pensé que sería un problema muy complejo. Ndash Adam Mar 16 15 at 20:20 Si está intentando eliminar el valor extraño ocasional, un filtro de paso bajo es la mejor de las tres opciones que ha identificado. Los filtros de paso bajo permiten cambios de baja velocidad como los causados ​​por la rotación de una brújula a mano, mientras que rechazan cambios de alta velocidad como los causados ​​por golpes en la carretera, por ejemplo. Un promedio móvil probablemente no será suficiente, ya que los efectos de un solo golpe en sus datos afectarán a varios valores subsiguientes, dependiendo del tamaño de su ventana de promedio móvil. Si los valores impares son fácilmente detectados, incluso puede ser mejor con un algoritmo de eliminación de glitch que los ignora completamente: Aquí hay un gráfico guick para ilustrar: El primer gráfico es la señal de entrada, con un fallo desagradable. El segundo gráfico muestra el efecto de un promedio móvil de 10 muestras. El gráfico final es una combinación del promedio de 10 muestras y el algoritmo de detección de fallos simple mostrado anteriormente. Cuando se detecta el fallo, se utiliza el promedio de 10 muestras en lugar del valor real. Respondió Sep 21 10 at 13:38 Muy bien explicado, y puntos de bonificación para el gráfico) ndash Henry Cooke Sep 22 10 at 0:50 Wow. Rara vez vio una respuesta tan agradable ndash Muis Jun 4 13 at 9:14 La media móvil es un filtro de paso bajo. Ndash nomen Oct 21 13 at 19:36 Pruebe con una media de ejecución / streaming en su lugar. Ndash kert Apr 25 14 at 22:09 Media móvil que puedo bajar con. Pero me parece que su probablemente bastante ineficiente. Theres realmente ninguna razón una media móvil debe ser ineficiente. Usted mantiene el número de puntos de datos que desea en algún búfer (como una cola circular). En cada nuevo punto de datos, se extrae el valor más antiguo y se resta de una suma, y ​​se empuja el más reciente y se agrega a la suma. Así que cada nuevo punto de datos realmente sólo implica un pop / push, una adición y una sustracción. Su promedio móvil es siempre esta suma cambiante dividida por el número de valores en su búfer. Se vuelve un poco más complicado si está recibiendo datos simultáneamente de múltiples hilos, pero ya que sus datos provienen de un dispositivo de hardware que me parece muy dudoso. Oh, y también: programadores autodidactos horribles se unen) El promedio móvil me parecía ineficiente porque tienes que almacenar un búfer de valores - mejor hacer sólo algunas Matemáticas Inteligentes con tu valor de entrada y valor de trabajo actual Creo que eso es como el promedio móvil exponencial trabajos. Una optimización que se ha observado para este tipo de media móvil implica el uso de un amplificador de cola de longitud fija, un puntero a donde se encuentra en esa cola, y simplemente envolver el puntero alrededor (con o un si). Voila No hay costosos empujones / pop. Poder para los aficionados, hermano ndash Enrique: Para un promedio móvil directo, usted necesita el búfer simplemente para que usted sepa qué valor se disparó cuando el siguiente valor se empuja. Dicho esto, la fila de longitud fija en fila, un puntero que está describiendo es exactamente lo que quise decir con "cola" circular. Esa es la razón por la que estaba diciendo que no es eficiente. ¿Qué pensaste que quería decir Y si tu respuesta es quotan matriz que cambia sus valores de nuevo en cada removalquot indexado (como std :: vector en C). Bueno, entonces, I39m tan herido que don39t incluso quiero hablar con usted más) ndash Dan Tao Sep 22 10 a las 1:58 Henry: No sé acerca de AS3, pero un programador de Java tiene colecciones como CircularQueue a su disposición (I39m No un desarrollador de Java, así que estoy seguro de que hay mejores ejemplos por ahí que es lo que encontré de una búsqueda rápida de Google), que implementa precisamente la funcionalidad que estamos hablando. I39m bastante seguro de la mayoría de los lenguajes de nivel medio y bajo con las bibliotecas estándar tienen algo similar (por ejemplo, en. NET hay 39 QueueltTgt). De todos modos, yo también fui filosofía. Todo está perdonado. Ndash Dan Tao Sep 22 10 at 12:44 Una media móvil exponencialmente decaying se puede calcular a mano con sólo la tendencia si se utilizan los valores adecuados. Consulte fourmilab. ch/hackdiet/e4/ para obtener una idea sobre cómo hacerlo rápidamente con un bolígrafo y papel si está buscando un promedio móvil suavizado exponencialmente con 10 suavizado. Pero dado que usted tiene una computadora, es probable que desee realizar un cambio binario en lugar de un cambio decimal) De esta manera, todo lo que necesita es una variable para su valor actual y otra para el promedio. El siguiente promedio se puede calcular a partir de eso. Responde Sep 21 10 at 14:39 theres una técnica llamada una puerta de rango que funciona bien con muestras espurias de baja ocurrencia. Suponiendo el uso de una de las técnicas de filtro mencionadas anteriormente (promedio móvil, exponencial), una vez que haya suficiente historia (una Constante de Tiempo) puede probar la nueva muestra de datos entrantes para determinar si es razonable antes de que se agregue a la computación. Se requiere cierto conocimiento de la tasa de cambio razonable máxima de la señal. La muestra bruta se compara con el valor suavizado más reciente, y si el valor absoluto de esa diferencia es mayor que el intervalo permitido, esa muestra es expulsada (o reemplazada por alguna heurística, por ejemplo, una predicción basada en el diferencial de pendiente o la tendencia El valor de predicción de doble suavizado exponencial) respondió Apr 30 a las 6: 56Moving Media filtro kate escribió: gt Hola, gt gt Estoy buscando algún código para un filtro de paso bajo que puedo aplicar a gt una señal antes de llevar a cabo el análisis espectral . Gt gt Yo apoligise para mi ignorancia, pero esto es manera fuera de mi campo así que Im gt realmente no hacer ningún sentido de ello. En el dominio analógico, la gente utiliza el filtrado de paso bajo por lo menos un par de razones que vienen a la mente (i) hacer que la señal se vea mejor (p. Ii) evitar el aliasing durante la conversión Analog-to-Digital, lo que da como resultado señales de ruido de alta frecuencia aliadas a frecuencias bajas, que pueden corromper las señales de menor frecuencia de interés y aumentar el nivel de ruido. No parece que ninguna de estas consideraciones se aplique a su situación (i) no está mirando la señal directamente (va a hacer análisis espectral) (ii) su señal ya está digitalizada. Específicamente, cuando haces un análisis espectral, el material de alta frecuencia aparecerá en el extremo de alta frecuencia y podrás optar por ignorarlo. Para cualquier técnica lineal (esto incluye FFT y la función Matlab filter ()), el contenido de alta frecuencia no interferirá con el análisis espectral del contenido de baja frecuencia. A menos que desee diezmar sus datos antes de filtrar. ¿Hay una razón en particular que desea deshacerse del contenido de alta frecuencia antes de análisis espectral kate escribió: gt Hola, gt gt Estoy buscando algún código para un filtro de paso bajo que puedo aplicar a gt una señal antes de llevar Fuera del análisis espectral. Gt gt Yo apoligise para mi ignorancia, pero esto es manera fuera de mi campo así que Im gt realmente no hacer ningún sentido de ello. En el dominio analógico, la gente utiliza el filtrado de paso bajo por lo menos un par de razones que vienen a la mente (i) hacer que la señal se vea mejor (p. Ii) evitar el aliasing durante la conversión Analog-to-Digital, lo que da como resultado señales de ruido de alta frecuencia aliadas a frecuencias bajas, que pueden corromper las señales de menor frecuencia de interés y aumentar el nivel de ruido. No parece que ninguna de estas consideraciones se aplique a su situación (i) no está mirando la señal directamente (va a hacer análisis espectral) (ii) su señal ya está digitalizada. Específicamente, cuando haces un análisis espectral, el material de alta frecuencia aparecerá en el extremo de alta frecuencia y podrás optar por ignorarlo. Para cualquier técnica lineal (esto incluye FFT y la función Matlab filter ()), el contenido de alta frecuencia no interferirá con el análisis espectral del contenido de baja frecuencia. A menos que desee diezmar sus datos antes de filtrar. ¿Hay una razón en particular que desea deshacerse del contenido de alta frecuencia antes del análisis espectral? Para ser honesto, no sé por qué estoy tratando de deshacerse de las frecuencias altas. Im básicamente siguiendo las instrucciones en un ISO. Como usted pudo haber adivinado, la programación de computadora y el procesamiento de señal no es realmente mi área así que el lenguaje usado es extranjero a mí qué Im que hace es como sigue - Im un ingeniero civil y Im que intenta analizar un perfil de la superficie de camino. El perfil es básicamente el equivilent de una señal que varía con la distancia (pero puesto que la velocidad es constante, esto es igual que variando con tiempo). La formulación exacta de la ISO es pre-tratamiento de los filtros deben utilizarse por ejemplo butterworth. Sin embargo, pensé que el promedio móvil podría ser un lugar más fácil para empezar, supongo que la razón Im tratando de erradicar las frecuencias altas es porque serían insignificantes en términos de daños en la superficie de la carretera. Agradezco mucho su tiempo, Katherine Rajeev escribió: gt gt gt kate escribió: gtgt Hola, gtgt gtgt Estoy buscando algún código para un filtro de paso bajo que puedo gt aplicar a gtgt una señal antes de llevar a cabo el análisis espectral. Apoligise para mi ignorancia, pero esto es manera fuera de mi campo tan gt Im gtgt realmente no hacer ningún sentido de ello. ¿Cuáles son las entradas que se necesitan más que la señal en sí? En el dominio analógico, la gente utiliza el filtro de paso bajo por lo menos un par de razones que vienen a la mente (i) hacer la señal Gt (ii) evitar el aliasing durante la conversión de analógico a digital, lo que gt resulta en señales de alta frecuencia se alias a las frecuencias bajas gt, que puede corromper las señales de menor frecuencia de gt interés gt y aumentar el nivel de ruido. Gt gt No parece que cualquiera de estas consideraciones se aplican a gt tu situación gt (i) no estás mirando la señal directamente (youre gt va a hacer el análisis espectral) (ii) su señal ya está digitalizado. Gt gt Específicamente, cuando haces el análisis espectral, la gt de alta frecuencia gt se mostrará en el extremo de alta frecuencia y puede optar por ignorar gt. Gt Para cualquier técnica lineal (esto incluye FFT y la función gt de filtro Matlab), el contenido de alta frecuencia no interferirá con el análisis espectral gt del contenido de baja frecuencia. A menos que desee gt diezmar sus datos antes de filtrar. Gt gt ¿Hay una razón en particular que desea deshacerse de la gt alta frecuencia gt contenido antes de análisis espectral gt gt HTH gt - rajeev - gt gt Katherine escribió: gt Para ser honesto, no sé por qué estoy tratando de deshacerse de la Frecuencias gt altas. Im básicamente siguiendo las instrucciones en un ISO. Gt Como usted puede haber adivinado, la programación de computadoras y el procesamiento de señal gt realmente no es mi área por lo que el lenguaje utilizado es ajeno a mí gt gt Lo que estoy haciendo es la siguiente - Im un ingeniero civil e Im tratando de gt analizar un perfil de la superficie de la carretera. El perfil es básicamente el gt equivilent de una señal que varía con la distancia (pero como la velocidad gt es constante, esto es lo mismo que varía con el tiempo). El exacto gt redacción de la ISO es pre-procesamiento de filtros deben ser utilizados para algunas preguntas vienen a la mente. a. ¿Qué le pide la ISO que haga después de los filtros de preprocesamiento? B. ¿Cómo se realiza el análisis espectral? C. ¿Especifica la ISO la frecuencia de corte para el filtro? Es decir, deshacerse de las frecuencias por encima de X gt ejemplo butterworth. Sin embargo, pensé que el promedio móvil podría ser un lugar más fácil para empezar que tienden a estar de acuerdo, el promedio móvil sería más fácil. También tiene una propiedad de que todos los componentes de frecuencia se retrasan exactamente en la misma cantidad, lo que significa que la forma de onda se preserva pasando a través del filtro (por supuesto, algunos compnents frecuencia se atenuará, pero no será desplazado por, digamos, 90 grados , Con relación a otras frecuencias). El filtro de Butterworth (y en diversos grados todos los filtros analógicos) no tiene esta propiedad, que se conoce como lineal-fase o fase-lineal. Butterworth se refiere a una clase de filtros analógicos con una fase particular y respuesta de frecuencia, que resulta ser fácil de implementar con componentes electrónicos como resistencias, condensadores e inductores. (Mi suposición razonable es que) las personas desarrollaron equivalentes digitales a estos y otros filtros analógicos porque estaban familiarizados con sus propiedades. Sin embargo, mucha gente hoy preguntaría, si youre que va a operar en una señal digitalizada, por qué molestarse con un análogo-look-alike filtro. Gt Supongo que la razón por la que estoy tratando de erradicar las frecuencias altas es gt porque serían insignificantes en términos de daños en la superficie de la carretera. Gt gt Aprecio mucho su tiempo, gt Katherine Una vez más, estoy muy en deuda con usted para tomar el tiempo he tratado de responder a su qs a continuación: gt Algunas preguntas vienen a la mente. Gt gt a. ¿Qué le pide la ISO que haga después de los filtros de preprocesamiento Después de los filtros de preprocesamiento me pide que realice una FFT que supongo que es también una respuesta a su próxima pregunta. El gran problema de comprensión que tengo es que he generado el perfil del camino yo mismo, especificando que quería que las frecuencias fueran un mínimo de 0.01ciclos / metro y un máximo de 4ciclos / metro. ¿Por qué entonces tengo que filtrar las frecuencias altas gt gt b. ¿Cómo se implementa el análisis espectral gt gt c. ¿Especifica la ISO la frecuencia de corte para el filtro? Es decir, gt obtener gt deshacerse de las frecuencias por encima de X No especifica ninguna frecuencia de corte. Gtgt ejemplo butterworth. Sin embargo, pensé que la media móvil GTGT podría ser un lugar más fácil para empezar gt gt Tiendo a estar de acuerdo, el promedio móvil sería más fácil. También tiene una propiedad gt que todos los componentes de frecuencia se retrasan exactamente por la misma cantidad gt, lo que significa que la forma de la forma de onda se conserva pasando a través del filtro gt (por supuesto, algunos compnents frecuencia se atenúa, pero gt wt gt Ser desplazado por, por ejemplo, 90 grados, con respecto a otras frecuencias). Gt El filtro gt Butterworth (y, en diferentes grados, todos los filtros analógicos) no gt tiene esta propiedad, que se conoce como lineal o fase-lineal. Gt gt Butterworth se refiere a una clase de filtros analógicos con una particular gt fase gt y la respuesta de frecuencia, que pasa a ser fácil de implementar con gt componentes electrónicos gt como resistencias, condensadores e inductores. (Mi gt razonable gt supongo gt es que) personas desarrollaron equivalentes digitales a estos y otros gt gt filtros analógicos porque estaban familiarizados con sus propiedades. Sin embargo gt mucho gt de la gente hoy en día pediría, si youre que va a operar en una señal gt digitalizado, gt por qué molestarse con un análogo-look-alike filtro. Supongo que la razón por la que estoy tratando de erradicar las frecuencias altas es gtgt porque sería insignificante en términos de daños en la superficie de la carretera. Gtgt gtgt Aprecio mucho su tiempo, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Gracias. Katherine Suena como si estuviera filtrando los datos ya de la manera que está especificando el rango de frecuencia. ¿Qué es la tasa de muestreo Es espacial o temporal Si está especificando 4 ciclos / metro para el sistema es muy poco probable que sería sólo el muestreo para obtener esa tasa (Fs1 / 8 metros) sin algún tipo de filtro de media móvil incorporado. ¿Cuál es el requisito ISO (norma ISO, desde donde)? Un efecto del filtrado es cambiar la energía a las frecuencias más bajas en lugar de cortarla como lo haría en el dominio de la frecuencia. Si el objetivo final es calcular un IRI o algún tipo de otra métrica de rugosidad de carretera que esto puede ser crítico. Gt gt Después de los filtros de pre-procesamiento me pide que realice una FFT que gt supongo que es también una respuesta a su próxima pregunta. El gran problema de comprensión del gt que tengo es que he generado el perfil del camino gt, especificando que quería que las frecuencias fueran un gt mínimo de 0.01ciclos / metro y un máximo de 4cycles / metro. ¿Por qué entonces gt debo tener que filtrar las altas frecuencias gt Charlie, soy muy ignorante en la terminología correcta en este material y no estoy seguro de lo que quiere decir con la tasa de muestreo. Sólo te diré lo que estoy haciendo. Primero estoy generando un perfil de carretera aleatorio que tiene frecuencias espaciales que varían de 0,01 - 4 ciclos / m. La ISO 8608: 1995 tiene clasificaciones de carretera y en función de esto, da un valor PSD para cada una de las frecuencias entre 0,01 y 4 thats desea. Estos valores se ponen entonces en una ecuación para la generación de la carretera que crea una carretera con cualquier número de puntos (en mi caso 8000 o 400 metros, es decir, cada 0,05 metros). A continuación, graficar todos los valores ISO para el PSD frente a las frecuencias espaciales que tenía por encima. Entonces estoy tratando de trabajar hacia atrás para ver si puedo generar ese mismo gráfico usando el mismo perfil de carretera, y encontrar la FFT de él y luego el PSD. No sé lo que quieres decir con la frecuencia de muestreo Im miedo, tal vez está ahí arriba en lo que he descrito Muchas gracias por su tiempo, Estoy completamente como un pez fuera del agua en este Charlie escribió: gt gt gt Katherine, Gt gt Suena como usted puede ser el filtrado de los datos ya la forma en que se gt especificando gt el rango de frecuencia. ¿Cuál es tu tasa de muestreo Es espacial o gt temporal gt Si estás especificando 4 ciclos / metro al sistema es muy improbable gt que gt sólo sería el muestreo para obtener esa tasa (Fs1 / 8 metros) sin algún gt tipo de gt Filtro de media móvil incorporado. Gt gt ¿Cuál es el requisito ISO (norma ISO, desde donde) gt gt Un efecto del filtrado es cambiar la energía a las frecuencias gt más bajas en lugar de simplemente cortar como lo haría en gt el Gt dominio de la frecuencia. Si el objetivo final es calcular un IRI o algún tipo de gt otra medida de rugosidad del camino que esto puede ser crítico. Gt gt gt gtgt gtgt Después de los filtros de preproceso se pide que llevar a cabo un gt FFT que gtgt supongo que es también una respuesta a su pregunta siguiente. El gran problema de comprensión que tengo es que he generado el perfil gtgt del camino gtgt yo, especificando que quería que las frecuencias de ser un gtgt mínimo de 0,01cycles / metro y un máximo de 4cycles / metro. Por qué entonces gtgt debo tener que filtrar las frecuencias altas gtgt gt gt gt Gracias por la información sobre ISO 8608: 1995 se ve como una buena referencia para algunos de mi trabajo en el procesamiento de perfil de la carretera. Volver a su proyecto. Como entiendo lo que está haciendo: 1. Crear perfil de carretera en el dominio de la frecuencia espacial con el contenido en 0.01-4 ciclos / m 2. Generar el perfil espacial de 1 utilizando algunas ecuaciones (400 metros de largo, dx0.05 m, Frecuencia de muestreo espacial1 / Dx20 ciclos / m) 3. Grafique su PSD de camino de 1 contra los valores de ISO de ISO 8608 4. Calcule el fft y el PSD de 2 y compárelo a 3 para ver si usted puede volver a producirlo. Si esto es correcto y entiendo la norma ISO. No creo que necesite hacer ningún filtrado en absoluto. Su perfil de 2 debe ser capaz de generar datos de frecuencia de 0,0025-10 ciclos / m, pero no debe ver ningún contenido por encima de 4 ciclos / m. Espero que esto ayude más que confunde. Es posible que desee ver El pequeño libro de perfiles en umtri. umich. edu/erd/roughness/index. html para más información. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt escribió en el mensaje de noticias: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Soy muy ignorante en la terminología correcta en este material y Im gt no estoy seguro de lo que quiere decir con la tasa de muestreo. Sólo te diré lo que estoy haciendo. Gt gt gt Primero estoy generando un perfil de carretera aleatorio que tiene frecuencias gt espaciales que varían de 0,01 - 4 ciclos / m. La ISO 8608: 1995 tiene clasificaciones gt de carretera y en función de esto, da un valor PSD gt para cada una de las frecuencias entre 0,01 y 4 thats que desea. Estos valores de gt se ponen entonces en una ecuación para la generación de carretera que gt crea una carretera con cualquier número de puntos (en mi caso 8000 o gt 400meters, es decir, cada 0,05 metros). Gt I entonces graficar todos los valores ISO para el PSD contra las frecuencias espaciales gt que tenía por encima. Gt Estoy tratando de trabajar hacia atrás para ver si puedo generar ese mismo gráfico gt utilizando el mismo perfil de carretera, y encontrar la FFT de la misma y gt, a continuación, el PSD. Gt No sé lo que quieres decir con frecuencia de muestreo Im miedo, tal vez gt está ahí arriba en lo que he descrito gt gt Muchas gracias por su tiempo, Estoy completamente como un pez de agua gt en este gt gt Katherine Gt Gracias por eso - realmente es útil sólo para ver la terminología correcta que se utiliza para las figuras Charlie escribió: gt gt gt Katherine, gt gt Gracias por la información sobre ISO 8608: 1995 parece buena referencia gt para algunos gt de mi trabajo En el procesamiento del perfil de la carretera. Volver a su proyecto. Gt gt 1. Crear perfil de carretera en el dominio de la frecuencia espacial con el contenido en gt 0.01-4 gt ciclos / m gt 2. Generar el perfil espacial de 1 utilizando algunas ecuaciones (400 gt metros de largo, gt Dx0,05 m, Frecuencia de muestreo espacial1 / dx20 ciclos / m) gt 3. Grafique su PSD de carretera de 1 contra los valores ISO de ISO gt 8608 gt 4. Calcule el fft y el PSD de 2 y compárelo con 3 a gt see Si gt usted es capaz de volver a producirlo. Gt gt Si esto es correcto y entiendo la norma ISO. No creo que gt necesidad de hacer ningún filtrado en absoluto. Su perfil de 2 debe ser gt capaz de generar datos de frecuencia de 0.0025-10 ciclos / m, pero no debe ver ningún contenido gt por encima de 4 ciclos / m. Espero que esto ayude más que confunde. Es posible que desee ver El gt Little gt libro de perfiles en ltumtri. umich. edu/erd/roughness/index. html gt gt gt o más información. Gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt escribió en el mensaje gt noticias: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gtgt Charlie, gtgt Soy muy ignorante en la terminología correcta en este material y gt gtgt no estoy seguro de lo que quiere decir con la tasa de muestreo. Sólo te diré lo que estoy haciendo. Gtgt gtgt gtgt Primero estoy generando un perfil de carretera aleatorio que tiene frecuencias gtgt espaciales que varían de 0,01 - 4 ciclos / m. La ISO 8608: 1995 tiene gtgt clasificaciones de carretera y en función de esto, da un PSD gt gtgt valor para cada una de las frecuencias entre 0,01 y 4 thats desea. Gt Estos valores de gtgt se ponen entonces en una ecuación para la generación de carretera que gtgt crea una carretera con cualquier número de puntos (en mi caso 8000, o gtgt 400meters, es decir, cada 0,05 metros). Gtgt A continuación, graficar todos los valores ISO para el PSD frente a la gt gtgt espacial frecuencias que tenía por encima. Gtgt Entonces estoy tratando de trabajar hacia atrás para ver si puedo generar ese gt gtgt mismo gráfico utilizando el mismo perfil de carretera, y encontrar la FFT de la misma gt y gtgt, a continuación, el PSD. Gtgt No sé lo que quieres decir con frecuencia de muestreo Im miedo, tal vez gt que gtgt está ahí arriba en lo que he descrito gtgt gtgt Muchas gracias por su tiempo, Estoy completamente como un pez gt de agua gtgt en este gtgt Gtgt Katherine gtgt gt gt gt ¿Qué es una lista de observación? Puede pensar en su lista de observación como los hilos que ha marcado. Puede agregar etiquetas, autores, hilos e incluso resultados de búsqueda a su lista de observación. De esta manera, puedes seguir fácilmente los temas que te interesan. Para ver tu lista de observación, haz clic en el vínculo Mi lector de noticias. Para agregar elementos a su lista de observación, haga clic en el vínculo quotadd para ver listquot en la parte inferior de cualquier página. Cómo añadir un elemento a mi lista de observación Búsqueda Para agregar criterios de búsqueda a su lista de observación, busque el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el enlace quotAñadir esta búsqueda a mi lista de observaciones en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de observación buscando la etiqueta con la directiva quottag: tagnamequot donde tagname es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para agregar un autor a su lista de observación, vaya a la página de perfil de autores y haga clic en el botón quotAdicionar este autor a mi lista de ver lista de enlaces en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de observación yendo a un hilo que el autor ha publicado y haciendo clic en el quotAdicionar este autor a mi lista de watchquot. Se le notificará cuando el autor haga una publicación. Tema Para agregar un hilo a su lista de observación, vaya a la página del hilo y haga clic en el enlace quotAñadir este hilo a mi lista de observaciones en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes publicados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, vea: slyck / ng. phppage2 Seleccione su filtro de filtro medio de país (filtro MA). El filtro de media móvil es un simple filtro FIR de paso bajo (respuesta de impulso finito) comúnmente utilizado para suavizar una matriz de datos / señal muestreados. Se toman M muestras de entrada a la vez y tomar el promedio de esas M-muestras y produce un solo punto de salida. Se trata de una simple LPF (Low Pass Filter) estructura que viene práctico para los científicos y los ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud del filtro (el parámetro M) aumenta la suavidad de la salida, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundentes. Esto implica que este filtro tiene excelente respuesta en el dominio del tiempo pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realiza tres funciones importantes: 1) toma M puntos de entrada, calcula el promedio de esos puntos M y produce un único punto de salida. 2) Debido al cálculo / cálculos involucrados. El filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una respuesta de dominio de frecuencia pobre y una buena respuesta de dominio de tiempo). Código Matlab: El siguiente código matlab simula la respuesta en el dominio del tiempo de un filtro M-point Moving Average y también traza la respuesta de frecuencia para varias longitudes de filtro. Respuesta de Dominio de Tiempo: En la primera trama, tenemos la entrada que va en el filtro de media móvil. La entrada es ruidosa y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un filtro de media móvil de 3 puntos. Puede deducirse de la figura que el filtro de media móvil de 3 puntos no ha hecho mucho en filtrar el ruido. Aumentamos los grifos de filtro a 51 puntos y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más allá de 101 y 501 y podemos observar que aunque el ruido sea casi cero, las transiciones se atenuan drásticamente (observe la pendiente en cada lado de la señal y compárelas con la transición ideal de pared de ladrillo en Nuestra entrada). Respuesta de Frecuencia: A partir de la respuesta de frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de banda de parada no es buena. Dada esta atenuación de banda de parada, claramente, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otra. Como sabemos que un buen rendimiento en el dominio del tiempo da como resultado un rendimiento pobre en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es un filtro de suavizado excepcionalmente bueno (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados: