الانتقال من المتوسط التصفية - متحكم

كما ذكر آخرون، يجب عليك النظر في مرشح الاستجابة السريعة (لانهائية النبض) بدلا من تصفية فير (استجابة النبضة) التي تستخدمها الآن. هناك أكثر من ذلك، ولكن للوهلة الأولى يتم تنفيذ مرشحات فير كتحويلات واضحة ومرشحات إير مع المعادلات. مرشح إير معين يمكنني استخدام الكثير في ميكروكنترولر هو مرشح واحد مرشح تمرير منخفض. هذا هو المعادل الرقمي لمرشح التناظرية R-C بسيط. بالنسبة لمعظم التطبيقات، سيكون لها خصائص أفضل من فلتر المربع الذي تستخدمه. ومعظم استخدامات فلتر الصندوق الذي واجهته هي نتيجة لشخص لا يولي اهتماما في فئة معالجة الإشارات الرقمية، وليس نتيجة لخصائصها الخاصة. إذا كنت ترغب فقط في تخفيف الترددات العالية التي تعرفها هي الضوضاء، مرشح واحد مرشح تمرير منخفض أفضل. أفضل طريقة لتنفيذ واحد رقميا في متحكم هو عادة: فيلت lt-- فيلت فف (نيو - فيلت) فيلت هو قطعة من حالة بيرسيستانت. هذا هو المتغير الثابت الوحيد الذي تحتاجه لحساب هذا الفلتر. نيو هو القيمة الجديدة التي يتم تحديث الفلتر مع هذا التكرار. فف هو جزء التصفية. الذي يضبط ثقل المرشح. ننظر إلى هذه الخوارزمية ونرى أن ل فف 0 مرشح هو بلا حدود الثقيلة منذ الإخراج لا يتغير أبدا. ل فف 1، لها حقا أي مرشح على الإطلاق منذ الإخراج فقط يتبع المدخلات. القيم المفيدة في ما بين. على الأنظمة الصغيرة التي تختار فف لتكون 12 N بحيث يمكن مضاعفة بواسطة فف يمكن أن يتحقق كما تحول الصحيح من قبل N بت. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يكون فف 116 وأن يتضاعف من خلال فف نقلا سليما قدره 4 بتات. وإلا فإن هذا الفلتر يحتاج إلى طرح واحد وإضافة واحدة فقط، على الرغم من أن الأرقام عادة ما تحتاج إلى أن تكون أوسع من قيمة المدخلات (المزيد عن الدقة العددية في قسم منفصل أدناه). وعادة ما تأخذ قراءات أد أسرع بكثير من الحاجة إليها وتطبيق اثنين من هذه المرشحات تتالي. هذا هو المعادل الرقمي لمرشحين R-C في السلسلة، ويخفف بنسبة 12 ديوكتاف فوق تردد لفة. ومع ذلك، لقراءات أد يقابل عادة أكثر ملاءمة للنظر في عامل التصفية في المجال الزمني من خلال النظر في ردها خطوة. هذا يخبرك مدى سرعة النظام الخاص بك سوف نرى تغيير عندما الشيء الذي يقيس التغييرات. لتسهيل تصميم هذه المرشحات (وهو ما يعني فقط اختيار فف وتحديد عدد منهم لتتالي)، يمكنني استخدام فلتبيتس برنامجي. يمكنك تحديد عدد بتات التحول لكل فف في سلسلة المتتالية من المرشحات، ويحسب استجابة الخطوة والقيم الأخرى. في الواقع أنا عادة تشغيل هذا عن طريق بلدي السيناريو المجمع بلوتفيلت. يعمل هذا فيلتبيتس، مما يجعل ملف كسف، ثم مؤامرات ملف كسف. على سبيل المثال، هنا نتيجة بلوتفيلت 4 4: المعلمتان إلى بلوتفيلت يعني أنه سيكون هناك مرشحين تتالي من النوع الموصوف أعلاه. وتشير قيم 4 إلى عدد بتات التحول لتحقيق المضاعفة بواسطة فف. وبالتالي فإن قيمتي فف هي 116 في هذه الحالة. تتبع الأحمر هو استجابة خطوة الوحدة، وهو الشيء الرئيسي للنظر في. على سبيل المثال، هذا يخبرك أنه إذا تغيرت الإدخال على الفور، فإن إخراج المرشح المجمع يستقر إلى 90 من القيمة الجديدة في 60 تكرارا. إذا كنت تهتم حوالي 95 تسوية الوقت ثم عليك أن تنتظر حوالي 73 التكرار، و 50 وقت التسوية فقط 26 التكرارات. يظهر التتبع الأخضر الناتج من ارتفاع السعة الكاملة واحد. هذا يعطيك فكرة عن قمع الضوضاء العشوائية. يبدو أن أي عينة واحدة سوف يسبب أكثر من 2.5 تغيير في الإخراج. التتبع الأزرق هو إعطاء شعور شخصي لما يفعله هذا الفلتر مع الضوضاء البيضاء. هذا ليس اختبار صارم لأنه لا يوجد ضمان ما بالضبط المحتوى كان من الأرقام العشوائية التقطت كما المدخلات الضوضاء البيضاء لهذا المدى من بلوتفيلت. لها فقط لتعطيك شعور الخام من كم سوف تكون سحق وكيف سلاسة هو. بلوتفيلت، فلبيتبيتس ربما، والكثير من الاشياء المفيدة الأخرى، وخاصة بالنسبة لتطوير البرامج الثابتة الموافقة المسبقة عن علم هو متاح في إصدار برنامج تطوير أدوات الموافقة المسبقة عن علم في بلدي التنزيلات البرمجيات الصفحة. وأضاف حول الدقة العددية أرى من التعليقات والآن إجابة جديدة أن هناك مصلحة في مناقشة عدد البتات اللازمة لتنفيذ هذا الفلتر. ويلاحظ أن المضاعفة بواسطة فف ستؤدي إلى إنشاء بتات لوغ 2 (فف) جديدة تحت النقطة الثنائية. وفيما يتعلق بالنظم الصغيرة، يختار عادة التردد فف ليكون 12 N بحيث تتحقق هذه المضاعفة فعليا بواسطة نوبة صحيحة من البتات N. وبالتالي فإن فيلت عادة ما يكون عددا صحيحا من النقاط الثابتة. لاحظ أن هذا لا يغير أي من الرياضيات من وجهة المعالجات للعرض. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتصفية قراءات أد 10 بت و N 4 (فف 116)، فأنت بحاجة إلى 4 أجزاء بت أقل من 10 بت عدد صحيح قراءات أد. واحد معظم المعالجات، يود أن تفعل 16 بت عدد صحيح العمليات بسبب قراءات م 10 بت. في هذه الحالة، لا يزال بإمكانك القيام بالضبط نفس 16 بت عدد صحيح أوبيرتيونس، ولكن تبدأ بقراءات أد اليسار تحولت 4 بت. المعالج لا يعرف الفرق ولا تحتاج إلى. القيام بالرياضيات على كامل عدد صحيح 16 بت يعمل ما إذا كنت تعتبرها لتكون 12.4 نقطة ثابتة أو صحيح 16 بت الأعداد الصحيحة (16.0 نقطة ثابتة). بشكل عام، تحتاج إلى إضافة N بت كل مرشح القطب إذا كنت لا تريد إضافة الضوضاء بسبب التمثيل العددي. في المثال أعلاه، مرشح الثاني من اثنين يجب أن يكون 1044 18 بت لا تفقد المعلومات. في الممارسة العملية على جهاز 8 بت يعني أنك تستخدم قيم 24 بت. من الناحية الفنية فقط القطب الثاني من اثنين سوف تحتاج إلى قيمة أوسع، ولكن لبساطة البرامج الثابتة وعادة ما تستخدم نفس التمثيل، وبالتالي نفس الرمز، لجميع أعمدة مرشح. وعادة ما أكتب روتين فرعي أو ماكرو لتنفيذ عملية قطب فلتر واحد، ثم تطبيق ذلك على كل قطب. ما إذا كان الروتين الفرعي أو الماكرو يعتمد على ما إذا كانت الدورات أو ذاكرة البرنامج أكثر أهمية في هذا المشروع بالذات. في كلتا الحالتين، وأنا استخدم بعض الدولة الصفر لتمرير جديد في سوبروتينيماكرو، الذي يقوم بتحديث فيلت، ولكن أيضا الأحمال التي في نفس حالة الصفر كان جديد في. وهذا يجعل من السهل تطبيق أقطاب متعددة منذ تحديث فيلت من قطب واحد هو الجديد من القادم. عند روتين فرعي، من المفيد أن يكون مؤشر يشير إلى فيلت على الطريق في، والتي يتم تحديثها فقط بعد فيلت على الطريق للخروج. وبهذه الطريقة يعمل الروتين الفرعي تلقائيا على فلاتر متتالية في الذاكرة إذا تم استدعاؤها عدة مرات. مع ماكرو كنت لا تحتاج إلى مؤشر منذ كنت تمر في العنوان للعمل على كل التكرار. أمثلة التعليمات البرمجية هنا مثال على ماكرو كما هو موضح أعلاه ل بيك 18: وهنا ماكرو مماثل ل بيك 24 أو دسبيك 30 أو 33: يتم تنفيذ كل من هذه الأمثلة وحدات الماكرو باستخدام المعالج المسبق المجمع المجمع بيك. التي هي أكثر قدرة من أي من مرافق الماكرو المدمج. كلاباشيو: قضية أخرى كان ينبغي أن أذكر هو تنفيذ البرامج الثابتة. يمكنك كتابة قطب واحد مرشح تمرير منخفض روتين مرة واحدة، ثم تطبيقه عدة مرات. في الواقع أنا عادة كتابة مثل هذا الروتين الفرعي لاتخاذ مؤشر في الذاكرة إلى حالة التصفية، ثم يكون ذلك مقدما المؤشر بحيث يمكن أن يسمى في الخلافة بسهولة لتحقيق مرشحات متعددة القطب. نداش أولين لاثروب أبر 20 12 في 15:03 1. شكرا جزيلا على إجاباتك - كل منهم. قررت استخدام هذا المرشح إير، ولكن لا يتم استخدام هذا الفلتر كمرشح لوباس القياسية، لأنني بحاجة إلى متوسط ​​القيم العداد ومقارنتها للكشف عن التغييرات في نطاق معين. لأن هذه القيم فان تكون من أبعاد مختلفة جدا اعتمادا على الأجهزة أردت أن تأخذ في المتوسط ​​من أجل أن تكون قادرة على الاستجابة لهذه التغييرات محددة الأجهزة تلقائيا. نداش سينسلن 21 مايو 12 في 12:06 إذا كنت تستطيع أن تعيش مع تقييد قوة عددين من العناصر إلى المتوسط ​​(أي 2،4،8،16،32 الخ) ثم الفجوة يمكن بسهولة وكفاءة القيام به على وانخفاض الأداء الجزئي مع عدم وجود تقسيم مخصص لأنه يمكن القيام به كما تحول قليلا. كل حق التحول هو قوة واحدة من اثنين على سبيل المثال: يعتقد أوب كان لديه مشكلتين، وتقسيم في PIC16 والذاكرة لعزله حلقة. وتبين هذه الإجابة أن التقسيم ليس صعبا. ومن المسلم به أنه لا يعالج مشكلة الذاكرة ولكن نظام سي يسمح إجابات جزئية، ويمكن للمستخدمين اتخاذ شيء من كل إجابة لأنفسهم، أو حتى تحرير والجمع بين الأجوبة الأخرى 39s. وبما أن بعض الإجابات الأخرى تتطلب عملية تقسيم، فإنها غير مكتملة بالمثل لأنها لا تظهر كيفية تحقيق ذلك بكفاءة على PIC16. نداش مارتن أبر 20 12 في 13:01 هناك جواب لمرشح متوسط ​​متحرك صحيح (الملقب فلتر بوكسكار) مع متطلبات الذاكرة أقل، إذا كنت لا تمانع في الامتصاص. تسمى مرشح المتكامل التكامل مشط (سيك). والفكرة هي أن لديك تكامل التي تأخذ الاختلافات على مدى فترة زمنية، والجهاز الرئيسي لحفظ الذاكرة هو أنه من خلال تقليص، لم يكن لديك لتخزين كل قيمة التكامل. ويمكن تنفيذه باستخدام بسيودوكود التالية: الخاص بك المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك الفعال هو ديسيماتيونفاكتورستاتيز ولكن تحتاج فقط للحفاظ على عينات ستاتيزيز. من الواضح أنك يمكن أن تحصل على أداء أفضل إذا كان لديك ستيزيز و ديسيماتيونفاكتور هي صلاحيات 2، بحيث يتم استبدال الشعبة والباقي مشغلي التحولات والقناع-أندس. بوستسكريبت: أنا أتفق مع أولين أنه يجب عليك دائما النظر في مرشحات إير بسيطة قبل مرشح المتوسط ​​المتحرك. إذا كنت لا تحتاج إلى ترددات خالية من فلتر علبة التصفية، فإن فلتر تمرير منخفض ذو عمود واحد أو عمودين قد يعمل بشكل جيد. من ناحية أخرى، إذا كنت ترشيح لأغراض الإفساد (أخذ مدخلات عالية معدل العينة ومتوسطها لاستخدامها من قبل عملية معدل منخفض) ثم مرشح سيك قد يكون مجرد ما كنت تبحث عنه. (خاصة إذا كان يمكنك استخدام stateize1 وتجنب رينغبوفر تماما مع مجرد واحد قيمة التكامل السابقة) ثيريس بعض تحليل متعمق من الرياضيات وراء استخدام أول مرشح إيير النظام الذي أولين لاثروب قد وصفت بالفعل على تبادل الإشارات الرقمية مكدس معالجة (يتضمن الكثير من الصور الجميلة). معادلة هذا المرشح إير هو: يمكن تنفيذ هذا باستخدام الأعداد الصحيحة فقط ولا تقسيم باستخدام التعليمات البرمجية التالية (قد تحتاج إلى بعض التصحيح كما كنت أكتب من الذاكرة.) هذا المرشح يقترب متوسط ​​متحرك من عينات K الأخيرة عن طريق تحديد قيمة ألفا إلى 1K. قم بذلك في التعليمات البرمجية السابقة من خلال تحديد بيتس ل LOG2 (K)، أي ل K 16 مجموعة بيتس إلى 4، ل K 4 مجموعة بيتس إلى 2، الخ (إل التحقق من التعليمات البرمجية المدرجة هنا في أقرب وقت وأنا الحصول على تغيير و تحرير هذه الإجابة إذا لزم الأمر.) أجاب يونيو 23 12 في 4:04 هيريس مرشح تمرير منخفض القطب واحد (المتوسط ​​المتحرك، مع قطع التردد كوتوفريكنسي). بسيطة جدا، سريع جدا، يعمل كبيرة، وتقريبا لا الذاكرة العامة. ملاحظة: كافة المتغيرات لها نطاق خارج وظيفة التصفية، باستثناء ما تم تمريره في نيو إنبوت ملاحظة: هذا هو مرشح مرحلة واحدة. مراحل متعددة يمكن أن تتعاقب معا لزيادة حدة الفلتر. إذا كنت تستخدم أكثر من مرحلة واحدة، سيكون لديك لضبط ديكايفاكتور (كما يتعلق قطع التردد) للتعويض. ومن الواضح أن كل ما تحتاجه هو أن هذين الخطين وضعت في أي مكان، وأنها لا تحتاج إلى وظيفة خاصة بهم. ويوجد في هذا المرشح وقت تصاعدي قبل أن يمثل المتوسط ​​المتحرك إشارة الدخل. إذا كنت بحاجة إلى تجاوز هذا الوقت المنحدر، يمكنك فقط تهيئة موفينغافيراج إلى القيمة الأولى من نيو إنبوت بدلا من 0، ونأمل أن أولينبوت الأول ليس خارجا. (كوتوفريكنسيزامبليرات) تتراوح بين 0 و 0.5. ديكايفاكتور هو قيمة بين 0 و 1، وعادة ما تكون قريبة من 1. العائمة واحدة الدقة جيدة بما فيه الكفاية لمعظم الأشياء، وأنا فقط تفضل الزوجي. إذا كنت بحاجة إلى التمسك مع الأعداد الصحيحة، يمكنك تحويل ديكايفاكتور والعامل السعة إلى أعداد صحيحة كسور، حيث يتم تخزين البسط كما عدد صحيح، والمقام هو عدد صحيح من 2 (حتى تتمكن من التحول قليلا إلى اليمين كما القاسم بدلا من الاضطرار إلى تقسيم خلال حلقة مرشح). على سبيل المثال، إذا ديكايفاكتور 0.99، وتريد استخدام الأعداد الصحيحة، يمكنك تعيين ديكايفاكتور 0.99 65536 64881. ثم في أي وقت تتضاعف من قبل ديكايفاكتور في حلقة تصفية الخاص بك، مجرد تحويل النتيجة 16. لمزيد من المعلومات حول هذا، كتاب ممتاز أن أونلين، الفصل 19 على الفلاتر التكرارية: dspguidech19.htm بس بالنسبة لنموذج المتوسط ​​المتحرك، هناك طريقة مختلفة لتحديد ديكاي فاكتور و أمبليتيودفاكتور التي قد تكون أكثر ملاءمة لاحتياجاتك، فترى أنك تريد السابق، حوالي 6 بنود متوسطها معا، والقيام بها بحذر، يود إضافة 6 عناصر وتقسيمها 6، لذلك يمكنك تعيين أمبليتيودفاكتور إلى 16، و ديكايفاكتور إلى (1.0 - أمبليتيودفاكتور). أجاب 14 مايو 12 في 22:55 وقد علق الجميع آخر بدقة على فائدة إير مقابل فير، وعلى السلطة من اثنين من الانقسام. معرف فقط لإعطاء بعض التفاصيل التنفيذ. أدناه يعمل بشكل جيد على ميكروكنترولر صغيرة مع أي فبو. ثيريز لا الضرب، وإذا كنت تبقي N قوة اثنين، كل تقسيم هو دورة واحدة بت التحول. المخزن المؤقت الدائري حلقة معلومات أساسية: إبقاء المخزن مؤقت قيد التشغيل من القيم N الماضية، و سوم قيد التشغيل من كافة القيم في المخزن المؤقت. في كل مرة تأتي عينة جديدة في طرح أقدم قيمة في المخزن المؤقت من سوم، استبداله مع العينة الجديدة، إضافة عينة جديدة إلى سوم، والإخراج سومن. تعديل إر حلقة عازلة: الحفاظ على سوم تشغيل القيم N الماضية. في كل مرة تأتي عينة جديدة في، سوم - سومن، إضافة في العينة الجديدة، والإخراج سومن. أجاب 28 أغسطس 13 في 13:45 إذا I39m قراءة لك الحق، you39re تصف مرشح من الدرجة الأولى إر قيمة you39re طرح isn39t أقدم قيمة التي تسقط، ولكن بدلا من ذلك متوسط ​​القيم السابقة. يمكن أن تكون مرشحات إير من الدرجة الأولى بالتأكيد مفيدة، ولكن I39m غير متأكد ما تقصد عندما تقترح أن الإخراج هو نفسه لجميع الإشارات الدورية. في معدل عينة 10 كيلو هرتز، تغذية موجة 100HZ مربع في مرشح مربع 20 مرحلة سوف تسفر عن إشارة التي ترتفع بشكل موحد ل 20 عينة، يجلس عالية لمدة 30، قطرات بشكل موحد ل 20 عينة، ويجلس منخفضة لمدة 30. من الدرجة الأولى فلتر إير. نداش سوبيركات 28 أغسطس 13 في 15:31 سوف تسفر عن موجة التي تبدأ بشكل حاد ارتفاع وتدريجيا مستويات قريبة من (ولكن ليس في) المدخلات القصوى، ثم يبدأ بحدة السقوط وتدريجيا مستويات قبالة بالقرب (ولكن ليس في) الحد الأدنى المدخلات. سلوك مختلف جدا. نداش سوبيركات 28 أغسطس 13 الساعة 15:32 قضية واحدة هي أن متوسط ​​متحرك بسيط قد أو قد لا تكون مفيدة. مع فلتر إير، يمكنك الحصول على مرشح لطيفة مع كالكس قليلة نسبيا. منطقة معلومات الطيران التي تصفها يمكن أن تعطيك فقط مستطيل في الوقت المناسب - المخلص في التكرار - ويمكنك إدارة 39t الفصوص الجانبية. قد يكون من المفيد أن رمي في عدد قليل من عدد صحيح مضاعفات لجعله لطيفة الطيف التماثل التماثل إذا كنت يمكن أن تدخر القراد على مدار الساعة. نداش سكوت سيدمان 29 أغسطس 13 في 13:50 سكوتسيدمان: لا حاجة لتضاعف إذا كان واحد ببساطة لديه كل مرحلة من منطقة معلومات الطيران إما إخراج متوسط ​​المدخلات لتلك المرحلة وقيمتها المخزنة السابقة، ومن ثم تخزين المدخلات (إذا كان واحد لديه النطاق الرقمي، يمكن للمرء استخدام المجموع بدلا من المتوسط). إذا كان ذلك أفضل من فلتر مربع يعتمد على التطبيق (استجابة الخطوة من مرشح مربع مع تأخير كامل من 1ms، على سبيل المثال، سوف يكون d2dt ارتفاع سيئة عند تغيير المدخلات، ومرة ​​أخرى 1ms في وقت لاحق، ولكن سيكون الحد الأدنى ممكن دت لمرشح مع تأخير 1ms الكلي). نداش سوبيركات 29 أغسطس 13 في 15:25 كما قال ميكيسيلكتريكستوف، إذا كنت حقا بحاجة إلى تقليل احتياجات الذاكرة الخاصة بك، وأنت لا تمانع في الاستجابة الاندفاع الخاص بك كونها أسية (بدلا من نبض مستطيلة)، وأود أن أذهب لمرشح متوسط ​​متحرك أسي . أنا استخدامها على نطاق واسع. مع هذا النوع من التصفية، أنت لا تحتاج إلى أي المخزن المؤقت. لم يكن لديك لتخزين N عينات الماضي. واحد فقط. لذلك، متطلبات الذاكرة الخاصة بك الحصول على خفض بنسبة عامل N. أيضا، أنت لا تحتاج إلى أي تقسيم لذلك. المضاعفات فقط. إذا كان لديك الوصول إلى الحساب العائم نقطة، واستخدام المضاعفات نقطة العائمة. خلاف ذلك، لا عدد صحيح مضاعفات والتحولات إلى اليمين. ومع ذلك، نحن في عام 2012، وأود أن أوصي لك استخدام المجمعين (و مكوس) التي تسمح لك للعمل مع أرقام نقطة العائمة. إلى جانب كونها أكثر كفاءة الذاكرة وأسرع (لم يكن لديك لتحديث العناصر في أي العازلة دائرية)، وأود أن أقول هو أيضا أكثر طبيعية. لأن استجابة النبض الأسي تتطابق بشكل أفضل مع الطريقة التي تتصرف بها الطبيعة، في معظم الحالات. أجاب 20 أبر 12 في 9:59 قضية واحدة مع فلتر إير كما لمست تقريبا من قبل أولين و سوبيركات ولكن تجاهلها على ما يبدو من قبل الآخرين هو أن التقريب أسفل يدخل بعض عدم الدقة (وربما بياسترونكاتيون). على افتراض أن N هو قوة اثنين، ويستخدم فقط عدد صحيح الحساب، والتحول الحق لا القضاء بشكل منهجي على لسبس من العينة الجديدة. وهذا يعني أن المدة التي يمكن أن تكون سلسلة من أي وقت مضى، فإن المتوسط ​​لن تأخذ تلك في الاعتبار. على سبيل المثال، افترض أن سلسلة تناقص ببطء (8،8،8،7،7،7،7،6،6)، وتفترض أن المتوسط ​​هو في الواقع 8 في البداية. قبضة 7 عينة سيجلب المتوسط ​​إلى 7، مهما كانت قوة التصفية. فقط لعينة واحدة. نفس القصة لمدة 6، الخ الآن التفكير في العكس. وتسلسل دوري الدرجة الاولى الايطالي. سيبقى المتوسط ​​على 7 إلى الأبد، حتى تكون العينة كبيرة بما فيه الكفاية لجعلها تتغير. بالطبع، يمكنك تصحيح للتحيز عن طريق إضافة 12N2، ولكن هذا لن تحل حقا مشكلة الدقة. في هذه الحالة سوف تنخفض سلسلة البقاء إلى الأبد في 8 حتى تكون العينة 8-12 (N2). بالنسبة إلى N4 على سبيل المثال، فإن أي عينة فوق الصفر ستبقي على المتوسط ​​دون تغيير. وأعتقد أن إيجاد حل لذلك يعني ضمنا تراكما لفقرات لسب المفقودة. ولكن لم أكن أبعد من أن يكون كود جاهزة، و إم متأكد من أنها لن تضر السلطة إير في بعض الحالات الأخرى من سلسلة (على سبيل المثال ما إذا كان 7،9،7،9 سوف متوسط ​​إلى 8 ثم). أولين، سلسلة من مرحلتين أيضا سوف تحتاج إلى بعض التفسير. هل تعني عقد قيمتين متوسطتين نتيجة أول تغذية في الثانية في كل تكرار. ما فائدة الاستفادة من هذا المتغير المتحرك أسي تصفية مرشح أسي من المتغيرات المقاسة جزءا لا يتجزأ من الدوائر متحكم مقرها هناك حاجة لتتبع متوسط ​​قيمة الإشارات وتقليل التباين. وبما أن الإشارات تختلف في متوسط ​​قيمتها بمرور الوقت، يجب أن يكون للمرشح وسيلة لتجاهل القياسات القديمة مع تضمين عينات جديدة. وقد تم فهم المتوسط ​​المتحرك الأسي لمصفاة الاستجابة غير المحدودة (إيربول) بشكل جيد لعدة عقود، ويستخدم على نطاق واسع في التحليل الإحصائي. وهو يوفر وسيلة بسيطة حسابيا لتحديد القيمة المتوسطة للمتغير عندما يكون النموذج الأساسي للمتغير غير معروف. وإذا كان v n هو المتغير الذي يجري تصفيته، فإن المقدر n للمتوسط ​​هو: حيث معامل الوزن هو الذي تحدد قيمه التجانس. كلما كان أقرب إلى 0، كلما زادت كمية التمهيد. في بعض الحالات تنتج الخوارزمية في هذا النموذج نتائج وسيطة يمكن أن تصبح كبيرة. ولتنفيذ ذلك باستخدام حساب صحيح دقيق دقيق، يتم إعادة صياغته إلى شكل مختلف قليلا تكون فيه النتائج الوسيطة محصورة بقيمة معروفة. ويتم تمثيل معامل الوزن ك 1-1c. حيث c هي قوة 2. ويمكن زيادة القدرة k لزيادة كمية التمهيد، في حين أن تقييد إلى قوة 2 سوف تسمح المضاعفات والأقسام التي سيتم تنفيذها باستخدام سريع جدا اليمين وعمليات التحول اليسار في المعالج الدقيق. وتتبع كمية الكهروضوئية أف (n) للحفاظ على الدقة: فإذا كانت العينات على سبيل المثال هي 8 بتات (كما هو مستخدم في العديد من الخوارزميات الموصوفة لدوائر سمبس الموصوفة هنا)، ويختار k ليكون 8، فإن الكمية ويمكن تمثيل كف أف (n) كقيمة 16 بتة دون فقدان المعلومات (على وجه التحديد: بتات 8k، انظر أدناه). وبمجرد تحديد ذلك، يتم الحصول على الكمية v أف (n) بواسطة نوبة بسيطة بسيطة بواسطة أماكن k. عند هذه النقطة هناك فقدان المعلومات التي تقل عن 1 لسب حجم والتي يمكن استيعابها في عدم اليقين من v ن (علما أن هناك قد يكون هناك ترابط في هذه المعلومات المفقودة التي يمكن أن تسبب أخطاء منهجية). على افتراض أن المتغيرات v i مستقلة إحصائيا، تحليل التباين يدل على أنه يتم تخفيض بمقدار عامل 1 (2C). وفيما يتعلق بتغييرات الخطوة في v n، تكون الفواصل الزمنية لحساب الزمن هي c. ويصبح تتبع القيمة المتوسطة أقل دقة كلما زاد الوقت الثابت ليصبح قابلا للمقارنة مع أدنى تردد في نموذج الإشارة الأساسي. الحد الأعلى لمتوسط ​​القيمة يبدأ الفلتر ب v أف (0) 0. جميع القياسات v n بين 0 وأقل من B (حيث B عادة 256 في أمثلةنا). ومن ثم، فإن العمل على العودة إلى بداية التسلسل (الذي يكون في الواقع دائما محدودا) وهو مجرد B. وهكذا تكون القيمة القصوى للمتوسط ​​المتضخم كف أف (n) هي سب التي تكون ضمن رقم 16 بتة في المثال أعلاه. وفي الحالة التي يكون فيها للعينات أهمية إحصائية مختلفة، أي أن بعضها يكون له احتمال خطأ أكبر من غيره، يمكن تطبيق الأوزان لإنشاء شكل أكثر عمومية للمرشاح. وسيتم اختيار هذه الأوزان لتكون لها علاقة عكسية لاحتمال الخطأ. وإذا كانت w n هي الأوزان التي يتعين تطبيقها، يمكن استخدام الفلتر التالي: تنتج المعادلة الثانية تقدير إير لمتوسط ​​الأوزان التي تستخدم في المعادلة الأولى. ويمكن أن يظهر هذا لإنتاج تقدير غير محسوب لمتوسط ​​v ن مع عامل النسيان من (1-أ). كما هو الحال قبل المتوسطات المعدلة سو أف (n) و سو أف (n) v أف (n) تعطى على الجانب الأيسر سيتم تعقبها، والكميات المطلوبة المستخرجة من تقسيم بسيط. أساسيات تصفية فير 1.1 ما هي مرشحات كوتفيركوت مرشحات فير هي واحدة من نوعين رئيسيين من المرشحات الرقمية المستخدمة في تطبيقات معالجة الإشارات الرقمية (دسب)، والنوع الآخر يجري إير. 1.2 ماذا يعني كوتفيركوت يعني كوتفيركوت كوتفينيت دفعة ريسبونزيكوت. إذا كنت وضعت في دفعة، وهذا هو، عينة واحدة كوت 1 نيكوت تليها العديد من عينات كوت 0qot، سوف أصفار الخروج بعد جعل العينة qu1quot طريقها من خلال خط تأخير مرشح. 1.3 لماذا تكون الاستجابة النبضية كوتيفينيتكوت في الحالة الشائعة، تكون الاستجابة النبضية محدودة نظرا لعدم وجود ردود فعل في منطقة معلومات الطيران. ويضمن نقص التغذية الراجعة أن الاستجابة النبضية ستكون محدودة. ولذلك، فإن مصطلح كوتفينيتي دفعة ريسبونزيكوت مرادف تقريبا كوتنو ردود الفعل. ومع ذلك، إذا تم استخدام التغذية المرتدة حتى الآن الاستجابة النبضية محدودة، فإن المرشح لا يزال هو منطقة معلومات الطيران. ومن الأمثلة على ذلك مرشاح المتوسط ​​المتحرك، الذي يطرح فيه العينة السابقة (فيد) مرة أخرى في كل مرة تأتي فيها عينة جديدة. وهذا الفلتر له استجابة نبضية محددة على الرغم من أنه يستخدم التغذية المرتدة: بعد عينات N من الدافع، سوف تكون دائما صفر. 1.4 كيف يمكنني نطق كوتفيركوت بعض الناس يقولون الحروف F-I-R الناس الآخرين نطق كما لو كان نوع من شجرة. نحن نفضل الشجرة. (الفرق هو ما إذا كنت تتحدث عن مرشح F-I-R أو فلتر معلومات الطيران). 1.5 ما هو البديل لمرشحات فرب يمكن أن تكون مرشحات دسب أيضا كوتينفينيت إمبولز ريسبونزيكوت (إير). (انظر دسبغوروس إر فاق.) مرشحات إير استخدام ردود الفعل، لذلك عند إدخال دفعة النواتج نظريا حلقات إلى أجل غير مسمى. 1.6 كيف تقارن مرشحات الأشعة تحت الحمراء بمرشحات إير كل منها له مزايا وعيوب. عموما، على الرغم من أن مزايا مرشحات معلومات الطيران تفوق العيوب، لذلك يتم استخدامها أكثر بكثير من إيرس. 1.6.1 ما هي مزايا مرشحات الأشعة تحت الحمراء (بالمقارنة مع مرشحات إير) بالمقارنة مع مرشحات إير، توفر مرشحات فير المزايا التالية: يمكن تصميمها بسهولة لتكون فاصلوت خطية (وعادة ما تكون). ببساطة، مرشحات المرحلة الخطية تأخير إشارة الدخل ولكن دونرسكوت تشويه مرحلتها. فهي بسيطة لتنفيذ. في معظم المعالجات الدقيقة دسب، يمكن أن يتم حساب معلومات الطيران عن طريق حلقات تعليمة واحدة. وهي مناسبة لتطبيقات متعددة المعدل. من خلال معدل متعدد، ونحن نعني إما كوتديسيماتيونكوت (خفض معدل أخذ العينات)، كوتينتربولاتيونكوت (زيادة معدل أخذ العينات)، أو كليهما. وسواء أكانت عملية التصفية أو الاستيفاء، فإن استخدام مرشحات معلومات الطيران يسمح بإلغاء بعض الحسابات، مما يوفر كفاءة حسابية هامة. في المقابل، إذا تم استخدام مرشحات إير، يجب أن يتم حساب كل إخراج على حدة، حتى لو كان ذلك الإخراج سيتم تجاهل (لذلك سيتم تضمين ردود الفعل في عامل التصفية). لديهم خصائص رقمية مرغوبة. في الممارسة العملية، يجب تنفيذ جميع مرشحات دسب باستخدام حساب دقيق الدقة، أي عدد محدود من البتات. استخدام الحساب الدقيق الدقيق في المرشحات إير يمكن أن يسبب مشاكل كبيرة بسبب استخدام ردود الفعل، ولكن مرشحات معلومات الطيران دون ردود الفعل يمكن أن تنفذ عادة باستخدام عدد أقل من بت، والمصمم لديه مشاكل عملية أقل لحل المتعلقة الحساب غير المثالي. ويمكن تنفيذها باستخدام الحساب الكسري. على عكس مرشحات إير، فمن الممكن دائما لتنفيذ فلتر معلومات الطيران باستخدام معاملات مع حجم أقل من 1.0. (يمكن تعديل الكسب الكلي لمرشاح معلومات الطيران عند خرجه، إذا رغبت في ذلك). وهذا اعتبار هام عند استخدام نقاط دسب ثابتة النقطة، لأنه يجعل التنفيذ أبسط من ذلك بكثير. 1.6.2 ما هي عيوب مرشحات الأشعة تحت الحمراء (مقارنة مع مرشحات إير) بالمقارنة مع مرشحات إير، أحيانا مرشحات فير يكون لها عيب أنها تتطلب المزيد من الذاكرة أندور حساب لتحقيق خاصية استجابة مرشح معين. أيضا، بعض الاستجابات ليست عملية لتنفيذ مع مرشحات معلومات الطيران. 1.7 ما هي المصطلحات المستخدمة في وصف مرشحات نظام معلومات الطيران الاستجابة النبضية - إن كمبولز ريسبونزيكوت لمرشاح معلومات الطيران هو في الواقع مجرد مجموعة معاملات فير. (إذا قمت بوضع كوتيمبلوسكوت في فلتر معلومات الطيران الذي يتكون من عينة كوت 1 يليه متبوعا بالعديد من العينات كوت، فإن مخرجات المرشح ستكون مجموعة المعاملات، حيث أن العينة 1 تتحرك في كل معامل بدورها لتشكيل المخرجات.) الحنفية - A كوتابكوت فير هو مجرد زوج كوفيسيانتديلاي. عدد صنابير معلومات الطيران، (غالبا ما يتم تعيينها ك كوتنوت) هو مؤشر على 1) مقدار الذاكرة المطلوبة لتنفيذ المرشح، 2) عدد الحسابات المطلوبة، و 3) كمية كوتيلتيرينغكوت مرشح يمكن أن تفعل في الواقع، يعني المزيد من الصنابير توهين أكثر في النطاق، وموجات أقل، ومرشحات أضيق، وما إلى ذلك. مولتيبلي-أككومولات (ماك) - في سياق معلومات الطيران، فإن كوتاكوت هي عملية ضرب معامل بواسطة عينة البيانات المتأخرة المقابلة وتراكم النتيجة. وعادة ما تتطلب منطقة معلومات الطيران ماك واحد لكل حنفية. معظم المعالجات الدقيقة دسب تنفذ عملية ماك في دورة تعليمات واحدة. النطاق الانتقالي - نطاق الترددات بين حواف التمرير وحواف الإيقاف. وكلما كان النطاق الأضيق أضيق نطاقا، يلزم استعمال المزيد من الصنابير لتنفيذ المرشح. (A كوتسمالكوت الفرقة الانتقالية النتائج في مرشح كوشاربكوت.) خط تأخير - مجموعة من عناصر الذاكرة التي تنفذ عناصر تأخير كوز-1quot من حساب معلومات الطيران. العازلة الدائرية - العازلة الخاصة التي هي كوتسيركولاركوت لأن زيادة في نهاية يسبب أن التفاف حول إلى البداية، أو لانقاص من البداية يؤدي إلى التفاف حولها إلى النهاية. وغالبا ما توفر المعالجات الدقيقة الدائرية المعالجات الدقيقة دسب لتنفيذ كوتوموفيمنتكوت من العينات من خلال خط تأخير معلومات الطيران دون الحاجة إلى نقل البيانات حرفيا في الذاكرة. عندما يتم إضافة عينة جديدة إلى المخزن المؤقت، فإنه يحل تلقائيا أقدم واحد. المرحلة المتحركة الأسي معدل تصفية إير تصفية المتغيرات المقيسة المضمنة متحكم الدوائر القائمة على حاجة لتتبع متوسط ​​قيمة الإشارات وتقليل التباين. وبما أن الإشارات تختلف في متوسط ​​قيمتها بمرور الوقت، يجب أن يكون للمرشح وسيلة لتجاهل القياسات القديمة مع تضمين عينات جديدة. وقد تم فهم المتوسط ​​المتحرك الأسي لمصفاة الاستجابة غير المحدودة (إيربول) بشكل جيد لعدة عقود، ويستخدم على نطاق واسع في التحليل الإحصائي. وهو يوفر وسيلة بسيطة حسابيا لتحديد القيمة المتوسطة للمتغير عندما يكون النموذج الأساسي للمتغير غير معروف. وإذا كان v n هو المتغير الذي يجري تصفيته، فإن المقدر n للمتوسط ​​هو: حيث معامل الوزن هو الذي تحدد قيمه التجانس. كلما كان أقرب إلى 0، كلما زادت كمية التمهيد. في بعض الحالات تنتج الخوارزمية في هذا النموذج نتائج وسيطة يمكن أن تصبح كبيرة. ولتنفيذ ذلك باستخدام حساب صحيح دقيق دقيق، يتم إعادة صياغته إلى شكل مختلف قليلا تكون فيه النتائج الوسيطة محصورة بقيمة معروفة. ويتم تمثيل معامل الوزن ك 1-1c. حيث c هي قوة 2. ويمكن زيادة القدرة k لزيادة كمية التمهيد، في حين أن تقييد إلى قوة 2 سوف تسمح المضاعفات والأقسام التي سيتم تنفيذها باستخدام سريع جدا اليمين وعمليات التحول اليسار في المعالج الدقيق. وتتبع كمية الكهروضوئية أف (n) للحفاظ على الدقة: فإذا كانت العينات على سبيل المثال هي 8 بتات (كما هو مستخدم في العديد من الخوارزميات الموصوفة لدوائر سمبس الموصوفة هنا)، ويختار k ليكون 8، فإن الكمية ويمكن تمثيل كف أف (n) كقيمة 16 بتة دون فقدان المعلومات (على وجه التحديد: بتات 8k، انظر أدناه). وبمجرد تحديد ذلك، يتم الحصول على الكمية v أف (n) بواسطة نوبة بسيطة بسيطة بواسطة أماكن k. عند هذه النقطة هناك فقدان المعلومات التي تقل عن 1 لسب حجم والتي يمكن استيعابها في عدم اليقين من v ن (علما أن هناك قد يكون هناك ترابط في هذه المعلومات المفقودة التي يمكن أن تسبب أخطاء منهجية). على افتراض أن المتغيرات v i مستقلة إحصائيا، تحليل التباين يدل على أنه يتم تخفيض بمقدار عامل 1 (2C). وفيما يتعلق بتغييرات الخطوة في v n، تكون الفواصل الزمنية لحساب الزمن هي c. ويصبح تتبع القيمة المتوسطة أقل دقة كلما زاد الوقت الثابت ليصبح قابلا للمقارنة مع أدنى تردد في نموذج الإشارة الأساسي. الحد الأعلى لمتوسط ​​القيمة يبدأ الفلتر ب v أف (0) 0. جميع القياسات v n بين 0 وأقل من B (حيث B عادة 256 في أمثلةنا). ومن ثم، فإن العمل على العودة إلى بداية التسلسل (الذي يكون في الواقع دائما محدودا) وهو مجرد B. وهكذا تكون القيمة القصوى للمتوسط ​​المتضخم كف أف (n) هي سب التي تكون ضمن رقم 16 بتة في المثال أعلاه. وفي الحالة التي يكون فيها للعينات أهمية إحصائية مختلفة، أي أن بعضها يكون له احتمال خطأ أكبر من غيره، يمكن تطبيق الأوزان لإنشاء شكل أكثر عمومية للمرشاح. وسيتم اختيار هذه الأوزان لتكون لها علاقة عكسية لاحتمال الخطأ. وإذا كانت w n هي الأوزان التي يتعين تطبيقها، يمكن استخدام الفلتر التالي: تنتج المعادلة الثانية تقدير إير لمتوسط ​​الأوزان التي تستخدم في المعادلة الأولى. ويمكن أن يظهر هذا لإنتاج تقدير غير محسوب لمتوسط ​​v ن مع عامل النسيان من (1-أ). كما هو الحال قبل المتوسطات المعدلة سو أف (n) و سو أف (n) v أف (n) تعطى على الجانب الأيسر سيتم تتبع، والكميات المطلوبة المستخرجة من قبل تقسيم بسيط.