For å generere Autoregressiv modell, har vi kommandoen aryule (), og vi kan også bruke filtersEstimating AR-modellen. Men hvordan genererer jeg MA-modell For eksempel kan noen vise hvordan å generere MA (20) modell Jeg kunne ikke finne noen passende teknikk for å gjøre det. Støyen genereres fra et ikke-lineært kart Så, vil MA-modellen regres over epsilon-vilkår. Q1: Skal være svært nyttig hvis koden og funksjonen for en MA-modell er vist fortrinnsvis MA (20) ved hjelp av ovennevnte støymodell. Q2: Slik genererte jeg en AR (20) ved hjelp av tilfeldig støy, men vet ikke hvordan jeg bruker ovennevnte ligning som støy i stedet for å bruke rand for både MA og AR spurte Aug 15 14 klokka 17:30. Mitt problem er bruken av filter. Jeg er ikke kjent med Transfer-funksjonskonseptet, men du nevnte at teller B39s er MA-koeffisientene, slik at B skal være de 20 elementene og ikke A39s. Neste, la oss si at modellen har en avskjæring på 0,5, kan du gjerne vise med koden hvordan jeg kan lage en MA-modell med 0,5 avskjæring (hvordan nevner avskjæringen i filteret) og ved hjelp av inngangen som er definert i mitt spørsmål, takk, takk du for filterkoblingen, som virkelig fjernet tvil om hvordan du bruker filter. ndash SKM Aug 19 14 kl 16:36 I filtreringsfilteret (b, a, X) filtreres dataene i vektor X med filteret beskrevet av teller koeffisientvektoren b og nevner koeffisient vektor a. Hvis a (1) ikke er lik 1, normaliserer filteret koeffisientene med a (1). Hvis a (1) er lik 0, returnerer filter en error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) dette er problemområdet som jeg ikke forstår hvordan du spesifiserer a, b (filterkoeffisientene) når det er et avskjær på si 0,5 eller avlyss av 1.Kan du vennligst vis et eksempel på MA med filter og en ikke-null-avspilling ved hjelp av inngangen som jeg nevnte i Spørsmål ndash SKM Aug 19 14 kl 17:45Autoregressive Moving-Average Simulatio n (første ordre) Demonstrasjonen er satt slik at samme tilfeldige serie poeng blir brukt uansett hvordan konstantene er varierte. Men når kvoten kvitteringsknappen trykkes, vil en ny tilfeldig serie bli generert og brukt. Å holde den tilfeldige serien identisk tillater brukeren å se nøyaktig effektene på ARMA-serien av endringer i de to konstantene. Konstanten er begrenset til (-1,1) fordi divergens av ARMA-serien resulterer når. Demonstrasjonen er kun for en første bestillingsprosess. Ytterligere AR-betingelser ville muliggjøre mer komplekse serier som skal genereres, mens flere MA-termer vil øke utjevningen. For en detaljert beskrivelse av ARMA-prosesser, se for eksempel G. Box, G. M. Jenkins og G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3. utg. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELATERTE LINKSSignal ProcessingDigital Filters Digitale filtre er essensielt samplede systemer. Inngangs - og utgangssignalene er representert ved prøver med like tidsavstand. Finite Implulse Response (FIR) filtre kjennetegnes av et tidsrespons avhengig bare av et gitt antall av de siste prøvene på inngangssignalet. Med andre ord: Når inngangssignalet har falt til null, vil filterutgangen gjøre det samme etter et gitt antall prøvetakingsperioder. Utgangen y (k) er gitt ved en lineær kombinasjon av de siste inngangsprøver x (k i). Koeffisientene b (i) gir vekten for kombinasjonen. De korresponderer også med koeffisientene til telleren i z-domene-filteroverføringsfunksjonen. Følgende figur viser et FIR-filter i rekkefølge N 1: For lineære fasefiltre er koeffisientverdiene symmetriske rundt midten og forsinkelseslinjen kan foldes tilbake rundt dette midtpunktet for å redusere antall multiplikasjoner. Overføringsfunksjonen til FIR-filtre pocesses bare en teller. Dette tilsvarer et null-filter. FIR-filtre krever vanligvis høye ordrer, i størrelsesorden flere hundre. Dermed vil valget av denne typen filtre trenge en stor mengde maskinvare eller CPU. Til tross for dette er en grunn til å velge en FIR-filterimplementering muligheten til å oppnå en lineær fase respons, noe som kan være et krav i noen tilfeller. Likevel har fiter-designeren muligheten til å velge IIR-filtre med en god fase linearitet i passbåndet, for eksempel Bessel-filtre. eller å designe et all-pass filter for å korrigere fase respons av et standard IIR filter. Flytte gjennomsnittlige filtre (MA) Rediger Moving Average (MA) - modeller er prosessmodeller i skjemaet: MA-prosesser er en alternativ representasjon av FIR-filtre. Gjennomsnittlige filtre Rediger Et filter som beregner gjennomsnittet av de N siste prøvene av et signal Det er den enkleste formen av et FIR-filter, med alle koeffisientene like. Overføringsfunksjonen til et gjennomsnittlig filter er gitt ved: Overføringsfunksjonen til et gjennomsnittlig filter har N like fordelte nuller langs frekvensaksen. Imidlertid maskeres nullen ved DC ved hjelp av polen på filteret. Derfor er det en større lobe en likestrøm som står for filterpassbåndet. Cascaded Integrator-Comb (CIC) Filtre Rediger Et Cascaded Integrator-Comb Filter (CIC) er en spesiell teknikk for implementering av gjennomsnittlige filtre i serie. Serieplasseringen av de gjennomsnittlige filtre øker den første loben i DC sammenlignet med alle andre lober. Et CIC-filter implementerer overføringsfunksjonen til N gjennomsnittlige filtre, som hver beregner gjennomsnittet av R M prøver. Dens overføringsfunksjon er således gitt av: CIC-filtre brukes til å dekimere antall prøver av et signal med en faktor R eller, i andre termer, å resample et signal ved lavere frekvens, kaste bort R 1 prøver ut av R. Faktoren M indikerer hvor mye av den første loben som brukes av signalet. Antallet av gjennomsnittlige filterstrinn, N. indikerer hvor godt andre frekvensbånd er dempet, på bekostning av en mindre flat overføringsfunksjon rundt DC. CIC-strukturen tillater å implementere hele systemet med bare adders og registre, uten å bruke noen multiplikatorer som er grådige når det gjelder maskinvare. Downsampling med en faktor R tillater å øke signaloppløsningen med log 2 (R) (R) biter. Kanoniske filtre Rediger kanoniske filtre implementere en filteroverføringsfunksjon med et antall forsinkelseselementer som tilsvarer filterbestillingen, en multiplikator per teller koeffisient, en multiplikator per nevner koeffisient og en rekke adders. På samme måte som aktive filtre kanoniske strukturer, viste denne typen kretser seg å være svært følsomme for elementverdier: En liten endring i koeffisienter hadde stor effekt på overføringsfunksjonen. Også her har utformingen av aktive filtre skiftet fra kanoniske filtre til andre strukturer som kjeder av andre ordens seksjoner eller hoppfiltre. Kjede av andre ordens seksjoner Rediger en andre ordre seksjon. ofte referert til som biquad. implementerer en andre ordreoverføringsfunksjon. Overføringsfunksjonen til et filter kan deles inn i et produkt av overføringsfunksjoner som hver er knyttet til et par poler og muligens et par nuller. Hvis overføringsfunksjonen er merkelig, må en førstegangsdel legges til kjeden. Denne delen er knyttet til den virkelige polen og til den reelle null hvis det er en. direkte form 1 direkteformet 2 direkteformet 1 transponert direkteformet 2 transponert Den direkte form 2 transponert av den følgende figur er spesielt interessant når det gjelder nødvendig maskinvare samt signal - og koeffisientkvantisering. Digital Leapfrog Filters Rediger Filter Struktur Redigere Digital Leapfrog filtre base på simuleringen av analoge aktive Leapfrog filtre. Incitamentet til dette valget er å arve fra de gode passeboksfølsomhetsegenskapene til den opprinnelige stigenkretsen. Følgende fjerde rekkefølge allpolet lowpass leapfrog filter kan implementeres som en digital krets ved å erstatte analoge integratorer med akkumulatorer. Bytte de analoge integratorene med akkumulatorer tilsvarer å forenkle Z-transformasjonen til z 1 s T. hvilke er de to første betingelsene i Taylor-serien av z e x p (s T). Denne tilnærmingen er god nok for filtre hvor samplingsfrekvensen er mye høyere enn signalbåndbredden. Overføringsfunksjon Rediger Statusutgaven av den foregående filtre kan skrives som: Fra denne ligningssett kan man skrive A, B, C, D matriser som: Fra denne representasjonen tillater signalbehandlingsverktøy som Octave eller Matlab å plotte filterfrekvensresponsen eller å undersøke dens nuller og poler. I det digitale hoppetekstfilteret angir koeffisientens relative verdier formen av overføringsfunksjonen (Butterworth. Chebyshev.), Mens deres amplituder angir cutofffrekvensen. Ved å dele alle koeffisientene med en faktor to, skifter cutoff-frekvensen ned med en oktav (også en faktor på to). Et spesielt tilfelle er Buterworth 3-dørs-filteret, som har tidskonstanter med relative verdier på 1, 12 og 1. På grunn av dette kan dette filteret implementeres i maskinvare uten noen multiplikator, men bruker skift i stedet. Autoregressive filtre (AR) Rediger Autoregressive (AR) modeller er prosessmodeller i skjemaet: Hvor u (n) er utdataene fra modellen, er x (n) inngangen til modellen, og u (n - m) er tidligere eksempler på modellutgangsverdien. Disse filtrene kalles autoregressive fordi utdaterværdier beregnes basert på regressjoner av tidligere utdaterværdier. AR-prosesser kan representeres av et allpolet filter. ARMA-filtre Rediger Autoregressive Moving-Average (ARMA) - filtre er kombinasjoner av AR - og MA-filtre. Filterets utgang er gitt som en lineær kombinasjon av både vektede inngangs - og vektede utgangsprøver: ARMA-prosesser kan betraktes som et digitalt IIR-filter, med både poler og nuller. AR-filtre er foretrukket i mange tilfeller fordi de kan analyseres ved hjelp av Yule-Walker-ligningene. MA og ARMA prosesser, derimot, kan analyseres ved kompliserte, ikke-lineære ligninger som er vanskelige å studere og modellere. Hvis vi har en AR-prosess med trykkvektskoeffisienter a (en vektor av a (n), a (n - 1).) En inngang på x (n). og en utgang av y (n). vi kan bruke yule-walker-ligningene. Vi sier at x 2 er variansen til inngangssignalet. Vi behandler inngangsdata-signalet som et tilfeldig signal, selv om det er et deterministisk signal, fordi vi ikke vet hva verdien vil være før vi mottar den. Vi kan uttrykke Yule-Walker-ligningene som: Hvor R er krysskorrelasjonsmatrisen til prosessutgangen Og r er autokorrelasjonsmatrisen til prosessutgangen: Varians Edit Vi kan vise at: Vi kan uttrykke inngangssignalvarianen som: Eller , utvide og erstatte for r (0). vi kan forholde oss til produksjonsvariasjonen av prosessen til inngangsvarianen:
No comments:
Post a Comment