Liikkuva Keskiarvo Spektri

Keskimääräinen FFT-spektri. SmtHandle-kädensija, kaksinkertainen f0, kaksinkertainen df, SmtComplexNum-spektri, int-spektriSize, SmtSpectrumInfo spectrumInfo, allekirjoittamaton lyhyt keskiarvosteluType, allekirjoittamaton lyhyt painotusTyyppi, kaksinkertainen keskiarvoMäärä, allekirjoittamaton lyhyt lineaarinen painotusmoodi, int restartAveraging, SmtComplexNum averagedFFTSpectrum, kaksinkertaiset keskiarvotSoFar, lyhyt dataReadyputes keskimääräinen FFT - spektrin ulostulo Zoom FFT - frekvenssitoiminnoista Toiminto tuottaa lähtötaajuuden f0 taajuusväli df ja keskimääräisen FFT-spektrin yksiköissä V rms Keskimääräinen parametri määrittää, kuinka funktio suorittaa keskiarvot Voit tuota keskiarvoa, vektoria, RMS tai huippuarvoa keskimäärin Jos valitset keskimäärin, keskimääräisenFFTSpectrum-lähdön palaama tehospektri ei ole keskiarvoistunut. Input Parameters. cuts noise from synchronous signals Vektorin keskiarvo laskee suoraan monimutkaisten määrien keskiarvon, mikä tarkoittaa, että se mahdollistaa erillisen keskiarvon laskemisen todellisille ja kuvitteellisille osille. keskimäärin h, koska vektori keskiarvo vähentää kohinaa ja yleensä vaatii laukaisinta parantamaan lohko-lohko-vaiheen koherenssia. pienentää signaalin vaihtelua mutta ei kohina-lattiaa RMS-keskiarvoista keskiarvoa signaalin energiaa tai tehoa, mikä estää kohinan lattian pienenemisen ja antaa keskimääräiset RMS-määrät yhden kanavan mittauksista 0-vaiheinen RMS-keskiarvot kaksikanavaista mittausta varten säilyttää vaiheinformaation. tallentaa keskimääräisten suureiden rms-huipputason. Huipputilanteen keskiarvoprosessi suorittaa piikin huippuarvon jokaisella taajuusalueella erikseen säilyttää huippuarvotasot yhdestä FFT-rekisteristä Seuraavaksi määritellään, minkä tyyppinen painotus funktio käyttää RMS: llä ja vektorin keskimääräinen huippuarvo keskiarvoilla ei ole painotusta Painotustyyppi on lineaarinen tai eksponentiaalinen. Laskuradan painotus määrittää, että jokaisella mittauksella on sama painotus ja että lineaarisen painotuksen tyyppiarvo määrittää keskiarvon Prosessi. Eksponenttipainotus määrittää, että jokaisella uudella mittauksella on vähemmän painotusta kuin ol d mittaukset ja keskiarvoistaminen on jatkuvaa Keskimääräinen prosessi laskee mittauksen i eksponentiaalisesti painotetun keskiarvon seuraavan yhtälön mukaan. missä X on uusi mittaus, Avg i - 1 on edellinen keskiarvo ja N on keskiarvojen lukumäärä. keskimääräinen FFT-spektri V rms-skaalauksessa alkaen taajuudelta f0 taajuusväliin df. Tämän taulukon muisti tallennetaan spektripitoisuusparametrin osoittamien datapisteiden lukumäärän mukaan. kaksoisparametrit viedään viitejaksolla. Tähän mennessä suoritetut keskiarvot ilmaisevat keskiarvoistamisprosessin eteneminen määriteltyjen keskiarvonsiirtoasetusten perusteella. suora läpäissyt viite. Indikoi TRUE 1, kun lähtötieto on kelvollinen Käytä lähtöarvoa kytkimänä case-rakenteeseen Suorita myöhemmät mittaukset tai näytä tulokset, jos dataReady on TRUE. keskimääräinen prosessi määrittää sisäisesti dataReady-lähtöarvon Jos syötät kelvollisen spektrin SMT-keskiarvotustoimintoihin, ue dataReady on aina TRUE eksponentiaalisen keskiarvon laskemiseksi Lineaarinen keskiarvotus dataReady on aina TRUE yksi ammuttu, liikkuva ja jatkuvat tilat Automaattisen uudelleenkäynnistyksen yhden kuvaustilan dataReady on TRUE vain silloin, kun keskiarvoistamistoiminto vastaanottaa useita FFT-kehyksiä, jotka ovat yhtä suuria keskiarvonmittauksen tulodatan arvo palautetaan FALSE-arvoon, kun keskiarvoistamisprosessi käynnistyy automaattisesti uudelleen. Tulostuslähtöparametrit. Keskimääräiset keskiarvot. Tietojeni mukaan R: llä ei ole sisäänrakennettua toimintoa liukuvien keskiarvojen laskemiseksi. Suodatustoiminnon , voimme kuitenkin kirjoittaa lyhyen funktion liukuvien keskiarvojen suhteen. Voimme käyttää tätä toimintoa missä tahansa datan mav-datassa tai mav-datassa, 11 jos haluamme määrittää eri datapisteiden määrän kuin oletusarvoinen 5 piirustustyöt odotetulla tontilla mav data. Addos-pisteiden lukumäärän lisäksi, joiden keskiarvo on, voimme myös muuttaa suodattimien sivujen puolin argumenttia puolet 2 käyttää molempia puolia. Sivut 1 käyttävät vain aiempia arvoja. Post navigation nav tason navigointia. Valkoisen melun erilaisten muunnosten spektri. Tarkka-analyysi on funktioiden hajoaminen sen syklisille komponenteille. Se suoritetaan käyttämällä Fourier-muunnosta. Funktion ytimen Fourier-muunnos määritellään. F y exp ityt dt. The Fourier-muunnos on yleensä monimutkainen funktio Toiminnan spektri on yksinkertaisesti sen Fourier-muunnoksen absoluuttinen arvo. Valkotasajärjestelmän taajuus on vakio laajalla taajuuskaistalla. Tämä on analogisesti valkoista valoa, joka sisältää kaikki värit taajuuden yli taajuusalueella näkyvä valo Joskus valkoista kohinaa viedään ulottumaan ääretön alue, mutta tämä olisi mahdotonta toteuttaa fyysisesti, koska tällainen melu olisi ääretön enegy Jos taajuuskaista on liian kapea, melun sanotaan olevan tiettyä väriä Siksi valkoinen melu on määritelty siten, että sen spektri on. Fc minimaalisesti 0 muuten. Valkoisen melun kumulatiivinen summa. Kumulatiivinen summa määritellään valkoisen äänen integraali Jos ut on valkoista kohinaa, niin se on 0 tus ds ja vastaavasti kaksi dt u t. Kuten aikaisemmin tilassa, spektri on muuttujan Fourier-muunnoksen suuruus ja siksi muuttuja y on sanottu olevan vaaleanpunaista kohinaa. Pink-melu olisi mikä tahansa muuttuja, jonka spektri on muotoa. F c min max 0 muuten. Muuttuvan muuttuvan keskiarvon spektri. Muuttujan ytimen liikkuvan keskiarvon yleinen muoto on. hsy ts ds. where hs 0 s: lle H on painotustoiminto Yläraja H voi olla äärellinen tai ääretön Huomaa, että muuttujan liukuva keskiarvo on merkitty kyseisen muuttujan alaviivalla. yt on Fourier-muunnos. F y exp ityt dt exp it 0 H hsy ts dsdt. Integraation järjestyksen kääntö antaa. F y 0 H hs exp ity ts dt ds. Jos integraation muuttuja exp tityssä ts dt muuttuu z ts niin tzs ja dt dz niin integraali becomes. exp izsyz dz joka pienentää exp on exp izyz dz ja lopulta exp on F y. Tämä on Fourier-muunnosten tavanomainen teoreema, joka sanoo. F y ts exp on F yF y 0 H hs exp on F y ds, joka pienenee arvoon F y F y 0 H hs exp on ds. Jos hs laajennetaan niin että hs 0 s 0: lle ja s H: lle, toinen termi edellä olevan lausekkeen RHS: ssä on vain Fourier-muunnos F h. Suhde on sitten. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo hs 1 H ja 1 H 0 H exp ds pienenee. 1 H exp isi 0 H 1 H exp iH 1 i, joka faktorisoimalla termi exp i H2 johtaa exp i H 2 exp i H 2 exp i H 2 2i H 2, joka on exp i H 2 sin H 2 H 2 exp i H 2 sinc H 2.Kyllä merkitsemällä liikkuvan keskiarvon t-muuttujaa H-aikavälin puoliväliin, termi exp i H2 voidaan poistaa poistumasta. Koska spektri on Fourier-muunnoksen absoluuttinen arvo, on sync x. sync-funktio luo piikkejä liikkuvan keskiarvon spektriin, jotka eivät olleet siellä alkuperäisissä tiedoissa. Näytteenotto ja väliarvostelu. Näytteenotto spektrianalyysissä yleensä tarkoittaa muuttujan arvoa diskreettien aikaväleihin. hetkelliset arvot intervallissa näytteen arvojen avulla eli ti H tti H korvaavat yt: n kanssa yti Intervalloidun funktion Fourier-muunnos liittyy näytteistetyn funktion Fourier-muunnokseen kertomalla kertoimella. HH exp it dt joka vähenee sinc H: n väliin menetelmää sovelletaan alkuperäisen muuttujan liukuvalle keskiarvolle, jonka Fourier-muunnos välimatkasta liikkuvaa keskimääräistä funktiota zt saadaan. Sinc x: llä on seuraava muoto. Kun y on vaaleanpunaista kohinaa, F yc, spektrin keskimääräinen funktio nousee huippu ja sitten laskeutuu Näin ollen matalataajuiset komponentit hallitsevat keskimääräistä keskiarvoa enemmän kuin kumulatiivisen summan summa. Vuosikeskiarvojen liikkuva keskiarvo. Kaikkien satunnaisten häiriöiden kumulatiivisten summien manipulointi tai muuntaminen voi tuoda elementtejä stokastinen rakenne, joka on erikoinen ja ei-intuitiivinen ja mahdollisesti vaarallinen objektiivisen tilastollisen analyysin kannalta. Esimerkiksi oletetaan, että vuosittaiset keskiarvot lasketaan muuttujille, jotka ovat satunnaisten häiriöiden kumulatiiviset summat ja sitten vuotuiset keskiarvot on keskiarvo viiden vuoden ajanjaksolla Alla olevassa kaaviossa ylempi kaavio näyttää painot, jotka asetetaan muutosten mukaan Vuotuinen keskiarvo sijoittaa suhteen äärimmäisen suuri paino vuodenvaihteen muutoksille ja vähäinen paino muutoksiin, jotka tapahtuvat vuoden loppupuolella Kun viiden vuoden ajanjakson keskiarvo on keskiarvo, muutokset, jotka ovat lähellä viiden vuoden alkua, saavat paljon korkeampi kuin viisivuotiskauden loppupuolella. Viiden vuoden keskiarvo määritellään tyypillisesti kolmannella vuodella, kun se liittyy entistä paremmin ensimmäisen vuoden muutoksiin. Tämä sekoittaisi ajanjaksojen analyysin muuttujien joukossa. Esimerkki on neljän aikavälin liikkuvan keskiarvon keskimääräinen satunnaismuuttujan keskimääräinen keskimääräinen keskiarvo, joka jakautuu tasaisesti 0: n ja 1: n välillä. Jotta voidaan havainnollistaa, kuinka tämä kaksoisvaimennus tuottaa syklien ulkoasua, sinimuotoinen sykli noin 0 5 piirretty samaan kaavioon. Fysikaalisesti mitattavissa oleva määrä, kuten kohteen lämpötila, voi olla stokastisen muuttujan kumulatiivinen summa. Kun kyseessä on kohteen lämpötila, stokastinen va vastattava on verrannollinen kohteen nettolämpötietoon. Tämä muuttuja saattaa kuitenkin olla riippuvainen autokorrelaatiosta, eli sen riippuvuudesta sen aikaisemmista arvoista. Esimerkiksi kehon lämpötila T t ajanhetkellä t voidaan antaa: T t T t-1 U t, mutta U t U t-1 V t. missä muuttujat V t ovat itsenäisiä satunnaismuuttujia. Muuttuja U t saadaan kaavasta: U t V t V t-1 V t-2 tai yleinen, U tj 0 tj V tj. Tämä on eksponentiaalisesti painotettu summa, tyyppinen tasoitustoiminta Koska lämpötila on kumulatiivinen summa U ts, toinen tasoitustoiminto, lämpötila on kaksinkertainen tasoitettu muuttuja kuin liukuva keskiarvo liikkuva keskiarvo kaksinkertainen tasoitus synnyttää syklien ilmenemisen myös silloin, kun alkuperäinen muuttuja, V ts, ovat satunnaisia ​​valkoisia kohinaa Kun lämpötiloja kohdistetaan tuloksen keskiarvoon, kolmiulotteinen tasoittaa valkoista kohinaa, joka olisi vielä enemmän riippuvainen väärät trendejä ja syklejä. Jatketaan. Liikkuvien keskiarvojen erottelu ja eriytys. Olkoon muuttuja ja F z on sen Fourier-muunnos. Anna yt dz dt, niin. Jos zt on valkoisen melun kumulatiivisen summan liukuva keskiarvo, sen Fourier-muunnos on muotoa . Näin ollen valkoisen melun kumulatiivisen summan liikkuvan keskiarvon johdannaisella on taajuus, joka ilmaisee syklejä, mutta taajuus on peräisin liikkuvasta keskimääräisestä prosessista sen sijaan, että se olisi alkuperäistä. Yleisemmin muuttujan vt painotetun liukuvan keskiarvon Fourier-muunnos perustuen painotustoimintoon hs on muotoa. Jos st on valkoisen melun kumulatiivinen summa, niin F sc jonkin tietyn alueen kautta. Näin ollen ytin Fourier-muunnos, joka on painotetun liukuvan keskiarvon johdannainen on. valkoisen melun liukuvan keskiarvon johdannainen on vain keskimääräisen prosessin taajuus Tämä tarkoittaa sitä, että kun syklit löytyvät liikkuvien keskiarvojen käsiteltyjen versioiden tarkastelusta, ne voivat olla vain keskiarvon Ging - ja prosessointimenetelmät. Liikkuvat keskiarvot esiintyisivät yleisemmin kuin erilaistuminen Tulos on samanlainen Let ytztz tH H yt: n Fourier-muunnos on sitten. Since 1-e-HHH 2.Tämä valkoisen kohinan kumulatiivisen summan Fourier-muunnos kerrotaan kertoimella tekijä, joka on moninkertainen ja vaikutus on eliminoida valkoisen melun kumulatiivisen summan Fourier-muunnoksen nimittäjässä, joka lähtee suunnilleen vain keskiarvomenetelmien Fourier-muunnoksesta. eF y H 2 c F h 1 H 2 c F h, joka pienemmille H: n arvoille pienenee F yc Fh: lle. TAPAHTUMA applet-magic HOME PAGE OF Thayer Watkins.