Movendo Média Espectro

Espectro de FFT médio. SmtHandle handle, double f0, double df, SmtComplexNum spectrum, int spectrumSize, SmtSpectrumInfo spectrumInfo, unsigned short averageingType, unsigned short weightingType, double meanagingSize, unsigned short linearWeightingMode, int restartAveraging, SmtComplexNum mediadoFFTSpectrum, double averagesSoFar, short dataReadyputes the average FFT spectrum of the Saída do espectro a partir do Zoom FFT Funções do Espectro A função produz a frequência de início f0 intervalo de frequência df eo espectro FFT médio em unidades V rms O parâmetro averagingType especifica como a função efectua a média Não é possível obter média, vector, RMS ou pico de espera A média do vetor calcula a média de quantidades complexas diretamente, o que significa que ele permite a separação de média para as partes reais e imaginárias. Complex (Complex) Média de sucesso H como média de vetor reduz o ruído e geralmente requer um disparador para melhorar a coerência de fase de bloco a bloco. reduz flutuações de sinal mas não a média de RMS de piso de ruído mede a energia ou potência do sinal, o que evita a redução de ruído e dá quantidades RMS médias De medições de canal único medição de RMS de fase zero para medições de canal duplo preserva informação de fase. retains os níveis de pico de rms das quantidades médias O processo de média de manutenção de pico realiza retenção de pico em cada intervalo de freqüência separadamente para reter níveis de rms de pico de um registro FFT para O seguinte. Especifica o tipo de ponderação que a função usa com RMS ea média de pico de pico de média de retenção não envolve ponderação. O tipo de ponderação é linear ou exponencial. A ponderação linear especifica que cada medida tem ponderação igual e que o valor do tipo de ponderação linear determina a média Ponderação exponencial especifica que cada nova medição tem menos ponderação do que a D medições e que a média é contínua O processo de média calcula a média exponencialmente ponderada para a medição i de acordo com a seguinte equação. Onde X é a nova medição, Avg i - 1 é a média anterior e N é o número de médias. O espectro de FFT médio em V rms de escala, começando na frequência f0 com intervalo de frequência df. Alterar memória para esta matriz suficiente para o número de pontos de dados indicados pelo spectrumSize parameter. double passado por referência. O número de médias concluídas até agora Indica o Progresso do processo de média com base nas configurações de média especificadas. Intervalo passado por referência. Indica TRUE 1 quando os dados de saída são válidos Use o valor de saída como o switch para uma estrutura de caso Execute medições subseqüentes ou exiba os resultados se dataReady for TRUE. O processo de média determina internamente o valor de saída dataReady Se você inserir um espectro válido nas funções de média SMT, então o valor de saída Ue para dataReady é sempre VERDADEIRO para a média exponencial Para a média linear, dataReady é sempre VERDADEIRO para um modo de disparo, em movimento e contínuo No modo de disparo automático de um disparo, dataReady é TRUE somente quando a função de média recebe um número de quadros FFT igual a O valor da média dataSize dataReady reajusta a FALSE quando o processo de média automaticamente reinicia. Parâmetros de saída de entrada. Moving médias em R. Para o melhor do meu conhecimento, R não tem uma função interna para calcular médias móveis Usando a função de filtro , No entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis. Podemos então usar a função em qualquer dados dados mav, ou dados mav, 11 se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados do que o padrão 5 plotando obras como gráfico esperado Dados mav. Além do número de pontos de dados sobre o qual a média, também podemos alterar o argumento lados das funções de filtro lados 2 usa ambos os lados, lados 1 usa valores passados ​​only. Post navegação navegação Os espectros de várias transformações do ruído branco. A análise espectral é a decomposição de funções em seus componentes cíclicos. Ela é realizada usando a transformada de Fourier. A transformada de Fourier da função yt é definida como. F y exp ityt dt. Transformada de Fourier é geralmente uma função complexa O espectro de uma função é simplesmente o valor absoluto de sua transformada de Fourier. O espectro de ruído branco é constante sobre uma banda de freqüência ampla Isso é em analogia com a luz branca que contém a luz de todas as cores sobre a freqüência Banda de luz visível Às vezes o ruído branco é tomado para estender sobre uma gama infinita, mas isso seria impossível de realizar fisicamente porque esse ruído teria enegy infinito Se a banda de freqüência é muito estreito o ruído seria dito ser de uma cor particular Portanto, branco Ruído é definido para ser tal que seu espectro é. F c para min max 0 de outra forma. A Soma Cumulativa de Ruído Branco. A soma cumulativa é definida como A integral de ruído branco Se ut é ruído branco então. yt 0 tus ds e, equivalentemente dy dt u t. As estado anteriormente, o espectro é a magnitude da transformada de Fourier da variável e, portanto, a variável y é dito ser Ruído rosa. Pink ruído seria qualquer variável cujo espectro é da forma. F c para min max 0 de outra forma. O Espectro da Média Móvel de uma variável. A forma geral de uma média móvel de uma variável yt is. yt 0 H Hsy ts ds. onde hs para 0 s H é uma função de ponderação O limite superior H pode ser finito ou infinito Note-se que a média móvel de uma variável está sendo denotada por um sublinhado dessa variável. A transformada de Fourier de yt é. F y Exp ityt dt exp 0 H hsy ts dsdt. A inversão da ordem de integração dá. F y 0 H h s exp idades ts dt ds. If a variável de integração em exp ts ts dt é alterado para z ts então tzs e dt Dz então a integral torna-se. Izsyz dz dz que reduz a exp é exp izyz dz e, finalmente, para exp é F y. Este é um teorema padrão para as transformações de Fourier que diz. F y ts exp é F yF y 0 H hs exp é F y ds que se reduz a F y F y 0 H hs exp é ds. If hs é estendida sobre o , Tal que hs 0 para s 0 e s H então o segundo termo no RHS da expressão acima é apenas a transformada de Fourier F h. A relação é então. Para uma média móvel simples hs 1 H e 1 H 0 H exp É ds reduz para. 1 H exp i 1 H 1 H exp i H 1 i que, ao factorizar um termo de exp i H 2, leva a exp i H 2 exp i H 2 exp i H 2 2i H 2 que é exp i H 2 sen H 2 H 2 exp i H 2 sinc H 2.By rotulando a variável t da média móvel com o ponto médio do intervalo H o termo exp i H 2 pode ser eliminado deixando. Desde o espectro é o valor absoluto da transformada de Fourier a função relevante É sinc x. A função sinc cria picos no espectro da média móvel que não estavam lá no original data. Sampling e Intervalizing. Samping em análise espectral geralmente significa tomar o valor de uma variável em intervalos discretos Um procedimento relacionado é substituir Os valores instantâneos dentro de um intervalo pelos valores da amostra ie para ti H tti H substituem yt por yti A transformada de Fourier da função intervalized está relacionada com a transformada de Fourier da função amostrada através da multiplicação por um fator da forma. HH exp dt Que se reduz a sinc H. Desde a inter - É aplicada à média móvel da variável original a transformada de Fourier para a função média móvel intervariada zt é dada por. O sinc x tem a seguinte forma. Para y sendo o ruído rosa, F yc, o espectro para a função média do intervalo sobe para Um pico e, em seguida, diminui Assim, os componentes de baixa freqüência dominam a média do intervalo ainda mais do que eles fazem para a soma cumulativa. A média móvel de médias anuais. Qualquer manipulação ou transformação de dados que são as somas cumulativas de perturbação aleatória pode introduzir elementos de Estrutura estocástica, que são peculiares e não intuitivas e potencialmente perigosas para a análise estatística objetiva. Por exemplo, suponha que as médias anuais são calculadas para variáveis ​​que são as somas acumuladas de distúrbios aleatórios e, em seguida, as médias anuais são médias em um período de cinco anos. O gráfico superior mostra os pesos que são colocados sobre as taxas de mudanças. Peso elevado nas mudanças que ocorrem no início do ano e baixo peso nas mudanças que ocorrem perto do final do ano Quando os valores são calculados em média num período de cinco anos, as mudanças que ocorrem perto do início do período de cinco anos recebem muito Mais elevada do que aquelas que ocorrem perto do fim do período de cinco anos. A média de cinco anos tipicamente seria identificada com o terceiro ano, enquanto que está mais estreitamente associada com as mudanças que ocorrem no primeiro ano. Isso confundirá a análise dos atrasos de tempo Entre variáveis. A seguinte é a média móvel de quatro períodos de uma média móvel de quatro períodos de variável aleatória uniformemente distribuída entre 0 e 1 0. Para ilustrar como este alisamento duplo gera o aparecimento de ciclos um ciclo sinusoidal em torno de um nível de 0 5 é Traçada no mesmo gráfico. Uma quantidade mensurável fisicamente, como a temperatura de um objeto, pode ser a soma cumulativa de uma variável estocástica. No caso da temperatura de um objeto, a va estocástica Esta variável pode ser sujeita a autocorrelação, isto é, dependência de sua distribuição em seus valores passados. Por exemplo, a temperatura T t de um corpo no instante t pode ser dada por T. t T Onde as variáveis ​​Vt são variáveis ​​aleatórias independentes. A variável U t é dada pela fórmula: U t t U t t U t t 1 V t-2 ou, em Uma vez que a temperatura é a soma cumulativa dos U ts, outra operação de suavização, a temperatura é uma variável duplamente suavizada. Como no caso de uma média móvel De uma média móvel o alisamento duplo irá gerar o aparecimento de ciclos mesmo quando a variável original, os V ts, são ruído branco aleatório Quando as temperaturas são submetidas a uma média o resultado pode triplicar o ruído branco que seria ainda mais sujeito à geração de Tendências e ciclos espúrios. Para ser continuado. Diferenciação e Diferenciação de Médias Móveis. Seja zt uma variável e F z seja sua transformada de Fourier. Se yt dz dt, então. Se zt é uma média móvel da soma cumulativa de ruído branco sua transformada de Fourier é da forma . Assim, a derivada de uma média móvel da soma cumulativa de ruído branco tem um espectro que indica ciclos, mas o espectro vem do processo de média móvel em vez dos dados originais. Mais geralmente, a transformada de Fourier de uma média móvel ponderada de uma variável vt Baseado em uma função de ponderação hs é da forma. Se st é a soma cumulativa do ruído branco então F sc sobre alguma faixa de Assim, a transformada de Fourier de yt que é a derivada da média móvel ponderada é então. Derivado de uma média móvel de ruído branco é apenas o espectro do processo de média Isso significa que quando os ciclos são encontrados na revisão de versões processadas de médias móveis podem ser apenas um artefato do avera Ging e processamento procedures. Differencing de médias móveis ocorreria mais comumente do que a diferenciação O resultado são semelhantes Deixe ytztz tH H A transformada de Fourier de yt é então. Since 1-e - HHH 2. Assim, uma transformada de Fourier da soma cumulativa de ruído branco Será multiplicado um fator que é um múltiplo de e o efeito é anular o no denominador da transformada de Fourier da soma cumulativa de ruído branco deixando apenas aproximadamente a transformada de Fourier dos procedimentos de média i eF y H 2 c F h 1 H 2 c F h que para pequenos valores de H se reduz a F yc F h. PARTE DE CASA de applet-magic HOME PAGE de Thayer Watkins.