Glidande medelvärde spektrum

Medelvärde FFT-spektrum. SmtHandle handtag, dubbel f0, dubbel df, SmtComplexNum spektrum, int spektrumSize, SmtSpectrumInfo spectrumInfo, osignerad kort medelvärdeTyp, osignerad kortviktningTyp, dubbelvärdeSize, osignerad kort linearWeightingMode, int restartAveraging, SmtComplexNum medelvärdeFFTSpektrum, dubbelvärdenSoFar, kort dataReadyputes medelvärdet FFT spektrum av spektrumutmatning från Zoom FFT-spektrumfunktionerna Funktionen matar ut utgångsfrekvens f0-frekvensintervallet df och det genomsnittliga FFT-spektret i enheterna V rms Parametern parametern specificerar hur funktionen utför medelvärdet Du kan omforma ingen medelvärde, vektor, RMS eller topphåll Medelvärde Om du väljer ingen medelvärde, är effektspektrumet som returneras i utmatningen med medelvärdeFFTS-spektrum, inte genomsnittligt. Inmatningsparametrar. reducerar ljud från synkrona signaler Vektorvärdesberäkning beräknar medelvärdet av komplexa kvantiteter direkt, vilket innebär att det tillåter separat medelvärde för reella och imaginära delar Komplex medellång sikt H som vektormedelvärdet minskar brus och kräver vanligtvis en utlösare för att förbättra block-to-block-faskoherens. förminskar signalfluktuationer men inte bullergolvet RMS medelvärdesmedelvärdena signalenergin eller effekten, vilket förhindrar brushöjdsreduktion och ger genomsnittliga RMS-kvantiteter Av enkelkanalmätningar nollfas RMS-medelvärdet för dubbelkanalmätningar bevarar fasinformationen. håller rms-toppnivåerna för de genomsnittliga mängderna. Den maximala hållvärdesprocessen utför topphåll vid varje frekvensfack separat för att behålla topp rms-nivåer från en FFT-post till next. Specifies den typ av viktning som funktionen använder med RMS och vektormedelvärdet topphållande medelvärdet involverar inte viktning Viktningstypen är linjär eller exponentiell. Linjär viktning anger att varje mätning har lika viktning och att värdet för linjärt viktning bestämmer medelvärdet process. Exponentiell viktning anger att varje ny mätning har mindre vikt än ol D-mätningar och att medelvärdet är kontinuerligt Medelvärdesprocessen beräknar det exponentiellt vägda genomsnittsvärdet för mätning i enligt följande ekvation. Där X är den nya mätningen är Avg i-1 föregående medelvärde och N är antalet medelvärden. Det genomsnittliga FFT-spektret i V rms-skalning, som börjar vid frekvensen f0 med frekvensintervallet df. Allocate memory for this array sufficient for the number of data points indicated by the spectrumSize parameter. double passed by reference. The number of meanes completed to far Indicates the framsteg i medelvärdesprocessen baserat på de angivna genomsnittliga inställningarna. skort som passeras av reference. Indicates TRUE 1 när utgångsdata är giltiga. Använd utmatningsvärdet som omkopplare till en fallstruktur. Utför efterföljande mätningar eller visa resultaten om dataReady är TRUE. medelvärdesprocessen internt bestämmer dataReady-utgångsvärdet Om du anger ett giltigt spektrum i SMT-medelvärdena, då utmatningsvalet Ue för dataReady är alltid TRUE för exponentiell medelvärde För linjär medelvärde är dataReady alltid TRUE för ett skott, rörelse och kontinuerliga lägen. Vid automatisk omstart av ett skottläge är dataReady endast TRUE när medelvärdesfunktionen mottar ett antal FFT-ramar som är lika med Värdet av medelvärdet för inmatningSize-inmatningReady återställs till FALSE när medelvärdesprocessen startas om automatiskt. Inmatningsutgångsparametrar. Möter medelvärdena i R. Såvitt jag vet, har R inte en inbyggd funktion för att beräkna glidande medelvärden Användning av filterfunktionen , Men vi kan skriva en kort funktion för att flytta medelvärden. Vi kan då använda funktionen på alla data mav data, eller mav data, 11 om vi vill ange ett annat antal datapunkter än standard 5 plotting fungerar som förväntat diagram Mav data. Förutom antalet datapunkter över vilka i genomsnitt kan vi också ändra sidogränssnittet för filterfunktionerna sidor 2 använder båda sidor, sidor 1 använder endast tidigare värden. Postnavigationsnav igationment navigering. Spectra av olika omvandlingar av vitt brus. Spektralanalys är sönderdelning av en funktion i dess cykliska komponenter. Det utförs med hjälp av Fourier-transformen. Fourier-transformen av funktionen yt definieras som F y expitity dt. Fourier-omvandling är i allmänhet en komplex funktion. Spektrumet för en funktion är helt enkelt det absoluta värdet av dess Fourier-transform. Spektrumet av vitt brus är konstant över ett brett frekvensband Detta är i analogi med vitt ljus som innehåller ljus av alla färger över frekvensen Band av synligt ljus Ibland tas vitt brus för att sträcka sig över ett oändligt område men detta skulle vara omöjligt att realisera fysiskt eftersom sådant ljud skulle ha oändligt enegy Om frekvensbandet är för smalt skulle bruset sägas vara av en viss färg därför vit Brus definieras så att dess spektrum är F. c för min max 0 annars. Kumulativ summa av vitt brus. Kumulativ summa definieras som Integralet av vitt brus Om ut är vitt brus then. yt 0 tus ds och, likvärdigt dy dt u t. As tidigare ange, är spektrat storleken på Fourier-transformen av variabeln och därmed. Variabeln y sägs vara Pink noise. Pink noise skulle vara en variabel vars spektrum är av formen. Fc för min max 0 annars. Spektrumet för det rörliga genomsnittet av en variabel. Den allmänna formen av ett glidande medelvärde av en variabel yt är. yt 0H Hsy ts ds. where hs för 0 s H är en viktningsfunktion Den övre gränsen H kan vara ändlig eller oändlig Observera att det rörliga medlet av en variabel betecknas med en understrykning av variabeln. Fourier-omvandlingen av yt är F. y Exp ityt dt exp det 0 H hsy ds dsdt. Omvändningen av integrationens ordningsföljd ger. F y 0 H hs exp dt dt ds. Om integrationsvariabeln i exp dt dt ändras till z ts då tzs och dt Dz så integreringen blir. exp izsyz dz som minskar till exp är exp izyz dz och äntligen till exp är F y. Detta är en standardteori för Fouriertransformationer som säger. F är en exp är F yF y 0 H hs exp är F y ds som minskar till F y F y 0 H hs exp är ds. If hs förlängs över Intervallet, så att hs 0 för s 0 och s H då den andra termen på RHS i ovanstående uttryck bara är Fouriertransformen F h. Förhållandet är då. För ett enkelt rörligt medelvärde hs 1 H och 1 H 0 H exp Är ds reducerar till. 1 H exp isi 0 H 1 H exp iHi som genom att fakturera en term av exp H2 leder till expi H2 expi H2 expi H2 2i H2 som är exp H2 sin H2 H 2 exp i H 2 sinc H 2.By märkning av t-variabeln i glidande medelvärdet med mittpunkten för H-intervallet kan termen exp I H 2 elimineras lämnande. Eftersom spektret är absolutvärdet för Fourier-transformen är den relevanta funktionen Är sinc x. Sync-funktionen skapar toppar i spektret för det rörliga genomsnittsvärdet som inte fanns där i de ursprungliga data. Sampling och Intervalizing. Samping i spektralanalys innebär i allmänhet att värdet av en variabel med diskreta intervaller är ett relaterat förfarande att ersätta de momentana värdena inom ett intervall av provvärdena dvs för ti Hti H ersätter yt med yti Fouriertransformen av den intervallerade funktionen är relaterad till Fourier-transformen av den samplade funktionen genom multiplicering med en faktor av formen. vilket minskar för att synkronisera H. Sedan intervallet Proceduren tillämpas på det rörliga medlet av den ursprungliga variabeln, Fourier-transformen för den intervallerade glidande medelfunktionen zt ges av. Sinc x har följande form. För att du är rosa brus, Fyc, stiger spektret för intervallmedelfunktionen till en topp och sedan avtagning Således dominerar lågfrekvenskomponenterna intervallmediet ännu mer än vad de gör för den kumulativa summan. A Flyttande medelvärdet av årliga medelvärden. En ny manipulation eller transformation av data som är de kumulativa summorna av slumpmässig störning kan presentera element av Stokastisk struktur som är märklig och icke-intuitiv och potentiellt farlig för objektiv statistisk analys. Tänk exempelvis att de årliga medelvärdena beräknas för variabler som är de kumulativa summorna av slumpmässiga störningar och sedan årliga medelvärden är genomsnittliga över en femårsperiod. I diagrammet nedan Det övre diagrammet visar vikterna som placeras på förändringshastigheterna. Årlig medelvärde placerar en relat Kraftigt hög vikt vid förändringar som inträffar tidigt på året och en låg vikt vid förändringar som inträffar nära årets slut. När värden är genomsnittliga över en femårsperiod får förändringarna som inträffar nära början av femårsperioden få mycket Högre ränta än de som inträffade nära slutet av femårsperioden. Femårsgenomsnittet skulle typiskt identifieras med det tredje året medan det är närmare associerat med de förändringar som inträffade under det första året. Detta skulle förvirra analysen av tidsrapportering Bland variablerna. Följande är det fyraåriga glidande medlet av ett fyraårs glidande medelvärde av slumpmässig variabel jämnt fördelad mellan 0 och 1 0. För att illustrera hur denna dubbla utjämning genererar utseendet av cykler är en sinusformad cykel om en nivå av 0 5 Plottad i samma graf. En fysiskt mätbar mängd, såsom temperaturen hos ett föremål, kan vara den kumulativa summan av en stokastisk variabel. Vid temperaturen hos ett föremål är den stokastiska va Riable är proportionell mot netto värmeingången till objektet. Denna variabel kan emellertid vara föremål för autokorrelation, dvs beroende av dess fördelning på dess tidigare värden. Till exempel kan temperaturen T t hos en kropp vid tiden t ges av. T t T T-1 U t men U t U t-1 V t. var variablerna V t är oberoende slumpvariabler. Variabeln U t ges av formeln. U t V t V t-1 V t-2 eller, i generellt, U tj 0 tj V tj. Detta är en exponentiellt vägd summa, en typ av utjämningsoperation Eftersom temperaturen är den kumulativa summan av U-värdena, en annan utjämningsoperation är temperaturen en dubbel jämn variabel. Som vid ett glidande medelvärde Av ett glidande medel kommer dubbelutjämningen att generera utseendet på cykler även när den ursprungliga variabeln, Vs, är slumpmässigt vitt brus. När temperaturerna utsätts för medelvärde kan resultatet tredubbla glättas vitt brus vilket skulle vara ännu mer föremål för genereringen av Falska trender och cykler. För att fortsätta. Differentiering och differentiering av rörliga genomsnittsvärden. Låt zt vara en variabel och Fz är dess Fourier-transform. Låt yt dz dt, då. Om zt är ett rörligt medelvärde av den kumulativa summan av vitt brus är dess Fourier-transform av formen. Det derivat av ett glidande medelvärde av den kumulativa summan av vitt brus har ett spektrum som indikerar cykler men spektrumet kommer från den glidande medelprocessen snarare än den ursprungliga data. Mer allmänt är Fourier-omvandlingen av ett vägat glidande medelvärde av en variabel vt Baserad på en viktningsfunktion hs är av formen. Om st är den kumulativa summan av vitt brus, då Fsc över ett visst område av sålunda är Fouriertransformationen av yt som är derivatet av det vägda rörliga medlet då. Då spektret hos Derivat av ett glidande medelvärde av vitt brus är bara spektrat för medelprocessen. Det innebär att när cykler återfinns i granskningen av bearbetade versioner av glidande medelvärden kan de bara vara en artefakt av avera ging och bearbetningsprocedurer. Differentiering av rörliga medelvärden skulle förekomma vanligare än differentiering Resultatet är liknande Låt ytztz tH H Fouriertransformationen av yt är då. Så 1-e-HHH 2.Tus en Fourier-transform av den ackumulerade summan av vitt brus Kommer att multipliceras en faktor som är en multipel av och effekten är att avbryta den i nämnaren av Fouriertransformen av den kumulativa summan av vitt brus vilket lämnar approximativt bara Fouriertransformationen av medelvärdesförfarandena i eFyH2cFh 1 H 2 c F h som för små värden av H minskar till F yc F h. HOME PAGE OF applet-magic Hemsida av Thayer Watkins.