Moving average spectrum

Espectro FFT médio (SmtHandle handle, double f0, double df, SmtComplexNum spectrum, int spectrumSize, SmtSpectrumInfo spectrumInfo, tipo de média curto sem assinatura, tipo de ponderação curto não assinado, tamanho médio, tamanho de referência não assinado linear, int restartVisualização, SmtComplexNum em média, intervalo de intervalo, intervalo de tempo médio, dados baixos) O espectro FFT médio da saída do espectro das funções Zoom FFT Spectrum. A função emite a frequência de início f0. Intervalo de freqüência df. E o espectro FFT médio em unidades V rms. O parâmetro averageagingType especifica como a função executa a média. Você não pode formar nenhuma média, vetor, RMS ou média de espera de pico. Se você não escolher uma média, o espectro de potência retornado na saída média de PHTSpectrum não está em média. Parâmetros de entrada reduz o ruído dos sinais síncronos. A média de vetor calcula diretamente a média de quantidades complexas, o que significa que permite uma média separada para peças reais e imaginárias. A média complexa, como a média do vetor, reduz o ruído e geralmente requer um gatilho para melhorar a coerência de fase de bloco a bloco. Reduz as flutuações do sinal, mas não o nível de ruído. A média de RMS significa a energia ou a potência do sinal, o que evita a redução do piso de ruído e fornece quantidades médias de RMS de medidas de canal único de fase zero. A média de RMS para medições de canal duplo preserva a informação da fase. Mantém os níveis máximos de rms das quantidades médias. O processo de projeção de pico de média executa a retenção de pico em cada compartimento de freqüência separadamente para reter os níveis de rms máximos de um registro de FFT para o próximo. Especifica o tipo de ponderação que a função usa com RMS e média de vetores. A média de pico não envolve ponderação. O tipo de ponderação é linear ou exponencial. A ponderação linear especifica que cada medida tem uma ponderação igual e que o valor do tipo de ponderação linear determina o processo de média. A ponderação exponencial especifica que cada nova medida tem menos ponderação do que as medidas antigas e que a média é contínua. O processo de média calcula a média ponderada exponencialmente para a medição i de acordo com a seguinte equação: onde X é a nova medida, a média i-1 é a média anterior e N é o número de médias. Contém o espectro FFT médio em escala V rms, começando na freqüência f0 com intervalo de freqüência df. Aloque a memória para esta matriz suficiente para o número de pontos de dados indicados pelo parâmetro spectrumSize. Duplo (passado por referência) O número de médias concluídas até agora. Indica o progresso do processo de média com base nas configurações de média especificadas. Curto (passado por referência) Indica TRUE (1) quando os dados de saída são válidos. Use o valor de saída como a mudança para uma estrutura de caixa. Execute medidas subseqüentes ou exiba os resultados se dataReady for VERDADEIRO. O processo de cálculo de média internamente determina o valor de saída do dataReady. Se você inserir um espectro válido nas funções de média SMT, então o valor de saída para dataReady é sempre VERDADEIRO para a média exponencial. Para a média linear, dataReady é sempre VERDADEIRO para um disparo, movendo e modos contínuos. No modo de reiniciar automaticamente um disparo, dataReady é VERDADEIRO somente quando a função de média recebe um número de quadros de FFT igual ao valor da entrada de média de tamanho. DataReady é redefinido para FALSE quando o processo de média é reiniciado automaticamente. Parâmetros de saída de entrada Resposta de frequência do filtro médio de corrida A resposta de freqüência de um sistema LTI é o DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de L é como o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se ao finito Soma Podemos 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 frequências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 1 10 (para a média móvel de 16 pontos) ou 1 3 (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: pi 400: pi H4 (1 4) (1-exp (-omeome4)). (1-exp (-maomega)) H8 (1 8) (1-exp (-iomega8)). (1-exp (-maomega)) H16 (1 16) (1-exp (-omeome16)). (1-exp (-maome)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright cópia 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley