Frekuensi Eksponensial Moving Average Cutoff

Filter Digital yang Mudah Digunakan. Rata-rata bergerak eksponensial EMA adalah jenis filter impuls responsif tak terbatas yang dapat digunakan dalam banyak aplikasi DSP yang tertanam. Hal ini hanya memerlukan sejumlah kecil RAM dan daya komputasi. Apa itu Filter. Filters Datang dalam bentuk analog dan digital dan ada untuk menghilangkan frekuensi tertentu dari sinyal Filter analog yang umum adalah filter RC low pass yang ditunjukkan di bawah ini. Filter oralog dicirikan oleh respons frekuensi mereka yaitu seberapa besar frekuensi dilemahkan respons besarnya dan fase bergeser. Respon Respon frekuensi dapat dianalisis dengan menggunakan transformasi Laplace yang mendefinisikan fungsi transfer di S-domain Untuk rangkaian di atas, fungsi transfer diberikan oleh. Untuk R sama dengan satu kilo-ohm dan C sama dengan satu mikrofarad, respons besarnya adalah Ditunjukkan di bawah ini. Perhatikan bahwa sumbu x adalah logaritmik setiap tanda centang 10 kali lebih besar dari yang terakhir Sumbu y berada dalam desibel yang merupakan fungsi logaritmik dari keluaran The cutoff fre Persamaan untuk filter ini adalah 1000 rad s atau 160 Hz Ini adalah titik di mana kurang dari setengah daya pada frekuensi tertentu ditransfer dari input ke output filter. Analog filter harus digunakan pada desain tersemat saat mengambil sampel menggunakan ADC analog ke digital ADC ADC hanya menangkap frekuensi yang mencapai setengah frekuensi sampling Misalnya, jika ADC memperoleh 320 sampel per detik, filter di atas dengan frekuensi cutoff 160Hz ditempatkan di antara sinyal dan input ADC ke Mencegah aliasing yang merupakan fenomena di mana frekuensi yang lebih tinggi muncul dalam sinyal sampel sebagai frekuensi yang lebih rendah. Digital Filter Filter digital menipiskan frekuensi dalam perangkat lunak daripada menggunakan komponen analog Implementasinya mencakup pengambilan sampel sinyal analog dengan ADC lalu menerapkan algoritma perangkat lunak Dua yang umum Pendekatan desain untuk penyaringan digital adalah filter FIR dan filter IIR. FIR Filter Filter Impulse Response FIR langsung menggunakan jumlah sampl yang terbatas. Untuk menghasilkan output Rata-rata pergerakan sederhana adalah contoh filter FIR low pass Frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan karena rata-rata menghaluskan sinyal Saringannya terbatas karena keluaran filter ditentukan oleh jumlah sampel input yang terbatas. Sebagai contoh, Contohnya, filter rata-rata 12 titik bergerak menambahkan 12 sampel terbaru kemudian dibagi dengan 12 Keluaran filter IIR ditentukan hingga jumlah tak terhingga sampel masukan. Filter IIR Filter Impedion Response IIR adalah jenis filter digital. Dimana outputnya pada dasarnya dipengaruhi oleh input. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah contoh filter low pass IIR. Filter Rata-rata Bergerak Eksperimen. Rata-rata moving average EMA menerapkan bobot eksponensial pada masing-masing sampel untuk menghitung rata-rata. Nampaknya rumit, persamaannya dikenal dalam bahasa penyaringan digital karena persamaan perbedaan untuk menghitung output sederhana. Dalam persamaan di bawah ini, y adalah outputnya. X adalah input dan alpha adalah konstanta yang menentukan frekuensi cutoff. Untuk menganalisis bagaimana filter ini mempengaruhi frekuensi keluaran, fungsi transfer domain Z digunakan. Respons besarnya ditunjukkan di bawah ini untuk alfa sama dengan 0 5.Y y --xis adalah, sekali lagi, ditunjukkan dalam desibel Sumbu x adalah logaritmik dari 0 001 sampai pi Peta frekuensi dunia nyata ke sumbu x dengan nol menjadi tegangan DC dan pi sama dengan setengah frekuensi sampling Setiap frekuensi yang Lebih dari separuh frekuensi sampling akan dinyalakan Seperti yang disebutkan, filter analog dapat memastikan hampir semua frekuensi pada sinyal digital berada di bawah separuh frekuensi sampling. Filter EMA bermanfaat pada desain tersemat karena dua alasan Pertama, mudah untuk menyesuaikan Frekuensi cutoff Mengurangi nilai alpha akan menurunkan frekuensi cutoff filter seperti yang diilustrasikan dengan membandingkan plot alpha 0 5 di atas ke plot di bawah di mana alpha 0 1.Second, EMA mudah untuk kode dan hanya memerlukan sejumlah kecil comp Uting power and memory Kode implementasi filter menggunakan persamaan perbedaan Ada dua operasi multiply dan satu operasi tambahan untuk setiap output ini mengabaikan operasi yang diperlukan untuk pembulatan fixed point math Hanya sampel yang paling baru yang harus disimpan dalam RAM Ini secara substansial kurang Daripada menggunakan filter rata-rata bergerak sederhana dengan titik N yang memerlukan operasi multiplikasi N dan penambahan serta sampel N yang akan disimpan di RAM Kode berikut menerapkan filter EMA menggunakan kode matematika fixed-point 32-bit. Kode di bawah ini adalah contoh bagaimana Untuk menggunakan fungsi di atas. Filters, analog dan digital, merupakan bagian penting dari desain tersemat Mereka membiarkan pengembang menyingkirkan frekuensi yang tidak diinginkan saat menganalisis input sensor Agar filter digital bermanfaat, filter analog harus menghilangkan semua frekuensi di atas setengah sampling. Frekuensi Digital IIR filter dapat menjadi alat yang ampuh dalam disain disain dimana sumber daya terbatas. EMA eksponensial moving average adalah exa Mple dari filter seperti itu yang bekerja dengan baik pada desain tersemat karena kebutuhan memori dan daya komputasi yang rendah. Respons Frekuensi Filter Rata-Rata yang Menjalankan. Respon frekuensi sistem LTI adalah respons respons DTFT impuls. Respon impuls dari L Contoh rata-rata bergerak adalah. Karena filter rata-rata bergerak adalah FIR, respons frekuensi berkurang menjadi jumlah yang terbatas. Kita dapat menggunakan identitas yang sangat berguna. Untuk menuliskan respons frekuensi as. where kita telah membiarkan aej N 0, dan ML 1 We Mungkin tertarik pada besarnya fungsi ini untuk menentukan frekuensi yang melewati filter yang tidak diimbangi dan yang dilemahkan Di bawah ini adalah sebidang besar fungsi ini untuk L 4 merah, 8 hijau, dan 16 biru Sumbu horizontal berkisar dari Nol sampai radian per sampel. Tidak seperti pada ketiga kasus tersebut, respons frekuensi memiliki karakteristik lowpass. Frekuensi komponen konstan nol pada masukan melewati filter yang tidak terdefinisi. Frekuensi tinggi yang lebih tinggi, suc H sebagai 2, benar-benar dieliminasi oleh filter Namun, jika maksudnya adalah merancang filter lowpass, maka kita belum melakukannya dengan baik Beberapa frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan hanya dengan faktor sekitar 1 10 untuk rata-rata 16 titik bergerak Atau 1 3 untuk empat titik moving average Kita bisa melakukan jauh lebih baik dari itu. Plot di atas dibuat oleh kode Matlab berikut. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega plot omega, abs H4 abs H8 abs H16 sumbu 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley. Low-pass filter. Ini terutama catatan Ini tidak akan lengkap dalam pengertian apapun Ini ada untuk menampung fragmen informasi yang berguna. Rata-rata EWMA yang rata-rata beratnya ditimbang adalah nama untuk apa yang mungkin paling mudah Digital, realisasi waktu-domain dari lowpass orde pertama pada data diskrit. Filter ini menghaluskan dengan menggunakan rata-rata lokal yang bergerak, yang membuatnya menjadi pengikut yang lamban. Dari sinyal input. Secara intuitif, ini akan merespon secara perlahan perubahan cepat konten frekuensi tinggi sambil tetap mengikuti keseluruhan kecenderungan sinyal pada konten frekuensi rendah. Hal ini ditimbang oleh sebuah variabel sehingga dapat memvariasikan kepekaannya. Dalam aplikasi yang sampel pada interval reguler misalnya suara Anda dapat berhubungan dengan konten frekuensi Dalam kasus ini Anda sering ingin menghitung seri keluaran yang disaring untuk seri masukan, dengan melompati daftar yang melakukan sesuatu seperti. Atau yang setara. Bentuk terakhir mungkin Merasa lebih intuitif informatif perubahan dalam output yang disaring sebanding dengan jumlah perubahan dan ditimbang oleh kekuatan filter. Keduanya dapat membantu mempertimbangkan bagaimana menggunakan keluaran filter baru-baru ini memberi inersia sistem. Kecil lebih besar 1- pada yang pertama juga membuat untuk RC yang lebih besar berarti output akan menyesuaikan lebih lamban, dan seharusnya menunjukkan sedikit noise karena frekuensi cutoff lebih rendah. Rentang yang lebih kecil kecil - RC yang lebih kecil berarti output akan menyesuaikan hav lebih cepat. E kurang inersia, tapi lebih sensitif terhadap kebisingan karena frekuensi cutoff lebih tinggi diverifikasi. Karena perhitungannya adalah lokal, kasus di mana Anda hanya menginginkan nilai terakhir dapat menghindari penyimpanan array yang besar dengan melakukan hal berikut untuk setiap sampel baru sering merupakan sekumpulan Kali berturut-turut, untuk memastikan kita menyesuaikan diri dengan cukup. Dalam kasus pengambilan sampel yang tidak biasa biasanya lebih terkait dengan kecepatan adaptasi daripada konten frekuensi. Masih relevan, namun catatan pada konten frekuensi berlaku kurang ketat. Anda biasanya menginginkannya. Menerapkan memori array sebagai pelampung - bahkan jika Anda mengembalikan int - untuk menghindari masalah yang disebabkan oleh kesalahan pembulatan. Sebagian besar masalah saat perbedaan alfa itu sendiri adalah perkalian mengambang kurang dari 1, ini menjadi 0 dalam pemancaran truncatng ke bilangan bulat Untuk Misalnya, ketika alpha adalah 0 01, maka perbedaan sinyal yang lebih kecil dari 100 akan membuat penyesuaian 0 melalui pemotongan integer, sehingga filter tidak akan pernah menyesuaikan dengan nilai ADC aktual. EWMA memiliki kata eksponensial di dalamnya karena setiap filter baru disaring Output secara efektif menggunakan semua nilai sebelum itu, dan efektif dengan bobot yang membusuk secara eksponensial Lihatlah link wikipedia untuk diskusi lebih lanjut. Contoh grafis. Screenshot dari arduinoscope - grafik bergerak, dengan sampel terbaru di sebelah kiri. Sinyal mentah di atas adalah Beberapa detik dari sampling ADC dari pin mengambang, dengan jari menyentuhnya setiap sekarang dan kemudian. Yang lain adalah versi lowpass dari itu, pada peningkatan kekuatan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan tentang hal itu. Bentuk penyesuaian eksponensial yang lamban terhadap Langkah seperti tanggapan, sama seperti kapasitor pengisian - cepat mula-mula, lalu lebih lambat dan lebih lambat karena proporsional dengan perbedaan yang ada. Pada penekanan pelepasan dasi cepat cepat tunggal, sehingga tentu saja memungkinkan untuk menyaring terlalu keras meskipun penghakiman itu bergantung pada Banyak pada kecepatan sampling dan frekuensi isi adaptasi yang dibutuhkan oleh tujuan Anda. Pada gambar kedua, osilasi full-range keluar setengah jalan tidak begitu banyak karena penyaringan, tapi juga Sebagian besar karena sebagian besar sampel mentah di sekitar sana jenuh di kedua ujung rentang ADC. Pada frekuensi cutoff. Bagian artikel ini adalah rintisan mungkin setumpuk nota setengah-diurutkan, tidak diperiksa dengan baik sehingga mungkin salah Bit Jangan ragu untuk mengabaikan, memperbaiki, atau memberi tahu saya. Ini adalah faktor pemulusan, secara teoritis antara 0 0 dan 1 0, dalam praktik biasanya 0 2 dan sering 0 1 atau lebih kecil, karena di atas Anda hampir tidak melakukan penyaringan. Di DSP itu Sering didasarkan pada. Secara teratur ditulis dt interval waktu antara sampel timbal balik sampling rate. a pilihan waktu konstan tau, alias RC yang terakhir nampaknya mengacu pada sirkuit resistor-plus-kapasitor, yang juga melakukan lowpass Secara khusus, RC memberi Waktu di mana muatan kapasitor untuk. Jika Anda memilih RC dekat dengan dt Anda akan mendapatkan alpha lebih tinggi dari 5, dan juga frekuensi cutoff yang mendekati frekuensi nyquist terjadi di 0 666 verify, yang menyaring begitu sedikit sehingga Itu membuat filter cukup sia-sia. Dalam prakteknya Anda akan melakukannya Pilih RC yang setidaknya beberapa kelipatan dt, yang berarti berada di urutan 0 1 atau kurang. Bila pengambilan sampel terjadi dalam interval yang ketat misalnya untuk suara, hubungan RC terhadap frekuensi didefinisikan dengan baik Misalnya, Frekuensi di mana ia mulai jatuh, kira-kira frekuensi cutoff, didefinisikan dengan baik, menjadi seperti. Misalnya, ketika RC 0 002sec, cutoff berada pada. Pada sampling 200Hz, 2000Hz, dan 20000Hz, yang menghasilkan alpha 0 7, 0 2, dan 0 024, Pada kecepatan sampling yang sama, alpha yang lebih rendah adalah, semakin lambat adaptasi terhadap nilai baru dan semakin rendah frekuensi cutoff yang efektif. Untuk lowpass orde pertama, pada frekuensi yang lebih rendah, responsnya hampir sepenuhnya. Rata-rata frekuensi responsnya adalah -3dB telah mulai menurun pada tikungan tekuk yang lembut. Pada frekuensi yang lebih tinggi, gelombang itu turun pada dekade ke-6db oktaf 20dB. Variasi orde tinggi jatuh lebih cepat dan memiliki lutut yang lebih keras. Perhatikan juga akan ada Pergeseran fasa, yang tertinggal dari input Hal ini tergantung pada freque Ini dimulai lebih awal dari kejatuhan amplitudonya, dan akan menjadi -45 derajat pada pemeriksaan frekuensi lutut. Contoh alduino. Bagian artikel ini adalah rintisan mungkin setumpuk nota setengah tersusun, tidak diperiksa dengan baik sehingga mungkin memiliki bit yang salah Merasa Bebas untuk mengabaikan, memperbaiki, atau memberi tahu saya. Ini adalah versi single-piece-of-memory, karena bila Anda hanya tertarik pada nilai keluaran terbaru.