घातीय चलती - औसत - iir

एक आसान-से-उपयोग डिजिटल फ़िल्टर। घातीय चलती औसत ईएमए असीमित आवेग प्रतिक्रिया IIR फ़िल्टर का एक प्रकार है जिसे कई एम्बेडेड डीएसपी अनुप्रयोगों में इस्तेमाल किया जा सकता है। इसमें केवल एक छोटी मात्रा में रैम और कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। फ़िल्टर क्या होता है। फिल्टर एनालॉग और डिजिटल रूप दोनों में आते हैं और एक संकेत से विशिष्ट आवृत्तियों को दूर करने के लिए मौजूद होते हैं। एक आम एनालॉग फ़िल्टर नीचे दिखाया गया कम पास आरसी फिल्टर होता है। एनालॉग फिल्टर उनकी आवृत्ति प्रतिक्रिया से विशेषता होती है कि आवृत्तियों की तीव्रता कितनी तीव्रता से होती है और चरण में स्थानांतरित हो जाता है प्रतिक्रिया: आवृत्ति प्रतिक्रिया का विश्लेषण किया जा सकता है जो किसी एलएपीएल में ट्रांसफ़र फ़ंक्शन को परिभाषित करता है जो उपरोक्त सर्किट के लिए परिभाषित करता है, ट्रांसफर फ़ंक्शन द्वारा दिया जाता है। आर के बराबर एक किलो ओम और सी बराबर एक माइक्रोफ़ारड है, परिमाण प्रतिक्रिया है नीचे दिखाया गया है। नोट करें कि एक्स-अक्ष लॉगरिदमिक है, प्रत्येक टिक मार्क पिछले एक से 10 गुना अधिक है Y - अक्ष डेसीबल में है जो आउटपुट के लॉगरिदमिक फ़ंक्शन है। कटऑफ फ्री इस फिल्टर के लिए क्वार्टर 1000 रेड एस या 160 हर्ट्ज है यह एक ऐसा बिंदु है, जहां दी गई आवृत्ति पर आधे से कम बिजली इनपुट के इनपुट से ट्रांसफ़र की जाती है। एनालॉग फिल्टर का उपयोग एंबेडेड डिज़ाइन में किया जाना चाहिए, जब एक सिग्नल का इस्तेमाल करना डिजिटल कनवर्टर एडीसी के लिए एनालॉग एडीसी केवल आवृत्तियों को पकड़ता है जो नमूना आवृत्ति के आधे तक हैं उदाहरण के लिए, यदि एडीसी प्रति सेकेंड 320 नमूने प्राप्त करता है, तो 160Hz की कटऑफ आवृत्ति के साथ फिल्टर को सिग्नल और एडीसी इनपुट के बीच रखा जाता है अलियासिंग को रोकना जो एक ऐसी घटना है जहां उच्च आवृत्तियों को कम आवृत्तियों के रूप में नमूना संकेत में दिखाया गया है। डिजिटल फिल्टर। डिजिटल फिल्टर एनालॉग घटकों का उपयोग करने के बजाय सॉफ्टवेयर में आवृत्तियों को कमजोर करते हैं। उनके कार्यान्वयन में एडीसी के साथ एनालॉग संकेतों को नमूना देना शामिल है, तो एक सॉफ़्टवेयर एल्गोरिदम दो सामान्य डिजिटल फ़िल्टरिंग के लिए डिजाइन दृष्टिकोण एफआईआर फिल्टर और आईआईआर फिल्टर हैं। एफआईआर फिल्टर। अनंत आवेग रिस्पांस एफआईआर फिल्टर एक सीमित संख्या में नमूना उत्पादन से उत्पन्न करने के लिए एक साधारण चलती औसत एक कम पास वाले एफआईआर फिल्टर का उदाहरण है उच्च आवृत्तियों को तनु बना दिया जाता है क्योंकि औसत संकेत को सुगम बनाता है फ़िल्टर सीमित है क्योंकि फिल्टर का उत्पादन इनपुट नमूनों की एक सीमित संख्या से निर्धारित होता है उदाहरण के लिए, एक 12 अंक चलती औसत फिल्टर 12 सबसे हाल के नमूनों को जोड़ता है, फिर 12 से विभाजित करता है IIR फिल्टर का आउटपुट अनंत नमूनों की एक अनंत संख्या तक निर्धारित होता है। आईआईआर फिल्टर। अनन्त आवेग प्रतिक्रिया IIR फ़िल्टर डिजिटल प्रकार का एक प्रकार है जहां आउटपुट सिद्धांत रूप से किसी भी तरह से किसी इनपुट से प्रभावित होता है, घातीय चलती औसत एक कम पास IIR फ़िल्टर का एक उदाहरण है। एक्सपेन्नेएबल मूविंग औसत फिल्टर। एक घातीय चलती औसत ईएमए औसत की गणना करने के लिए प्रत्येक नमूने के लिए घातीय भार लागू करता है हालांकि यह जटिल लग रहा है, समीकरण को डिजिटल फ़िल्टरिंग भाषा में जाना जाता है क्योंकि उत्पादन की गणना करने के लिए अंतर समीकरण सरल है नीचे समीकरण में, y आउटपुट है एक्स इनपुट है और अल्फ़ा एक स्थिर है जो कटऑफ आवृत्ति सेट करता है। इस फिल्टर के परिणामस्वरूप आउटपुट के आवृत्ति को प्रभावित करने का विश्लेषण करने के लिए, जेड-डोमेन ट्रांसफर फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। परिमाण प्रतिक्रिया अल्फा समान 0 5 के लिए नीचे दिखायी गई है। - एक्सिस, फिर से, डेसीबल में दिखाया गया है एक्स-अक्ष 0 001 से पीआई के लिए लॉगरिदमिक है। एक्स-एक्स में वास्तविक-दुनिया आवृत्ति के नक्शे शून्य होने के साथ शून्य होने पर डीसी वोल्टेज और पीआई अर्ध नमूना आवृत्ति के बराबर होती है कोई भी आवृत्तियों नमूना आवृत्ति से आधे से अधिक उपनाम दिया जाएगा जैसा कि उल्लेख किया गया है, एक एनालॉग फिल्टर डिजिटल सिग्नल में व्यावहारिक रूप से सभी आवृत्तियों को कम से कम नमूना आवृत्ति से कम कर सकता है। एएमए फ़िल्टर दो कारणों के लिए एम्बेडेड डिज़ाइन में फायदेमंद है सबसे पहले, यह समायोजित करना आसान है कटऑफ आवृत्ति अल्फा के मूल्य को घटाना फ़िल्टर की कटऑफ आवृत्ति को कम करेगा जैसा कि नीचे दिए गए साजिश के लिए ऊपर दिए गए अल्फा 0 5 प्लॉट की तुलना करके समझाया गया है, जहां अल्फा 0 1.Second, एएमए कोड के लिए आसान है और इसके लिए केवल एक छोटी मात्रा की आवश्यकता होती है उपयोग शक्ति और स्मृति फ़िल्टर का कोड क्रियान्वयन अंतर समीकरण का उपयोग करता है दो गुणा प्रचालन और प्रत्येक आउटपुट के लिए एक अतिरिक्त ऑपरेशन यह निश्चित बिंदु गणित के गोल के लिए आवश्यक कार्यों को अनदेखा करता है केवल सबसे हाल का नमूना रैम में संग्रहित होना चाहिए यह काफी कम है एन अंक के साथ एक सरल चल औसत फिल्टर का उपयोग करने से, जो एन गुणा और अतिरिक्त संचालन के साथ-साथ एन नमूने को राम में संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है, नीचे दिए गए कोड ईएमए फ़िल्टर का 32-बिट नियत बिंदु गणित का उपयोग करते हैं। नीचे दिए गए कोड का एक उदाहरण है उपरोक्त कार्य का उपयोग करने के लिए। एनालॉग और डिजिटल दोनों के फिल्टर, एम्बेडेड डिज़ाइन का एक अनिवार्य हिस्सा हैं। वे डेवलपर्स को सेंसर इनपुट का विश्लेषण करते समय अवांछित आवृत्तियों से छुटकारा पाने की अनुमति देते हैं, ताकि डिजिटल फिल्टर उपयोगी हो सकें, एनालॉग फिल्टर को आधे से अधिक नमूने आवृत्ति डिजिटल आईआईआर फिल्टर एम्बेडेड डिज़ाइन में शक्तिशाली उपकरण हो सकते हैं जहां संसाधन सीमित हैं घातीय चलती औसत ईएमए एक एक्सा है I इस तरह के एक फिल्टर का ढेर जो कम स्मृति और कंप्यूटिंग पावर आवश्यकताओं के कारण एम्बेडेड डिज़ाइनों में अच्छी तरह से काम करता है। एक्सपेनियन्शियल फ़िल्टर। यह पृष्ठ घातीय फ़िल्टरिंग का वर्णन करता है, सबसे आसान और सबसे लोकप्रिय फ़िल्टर यह अनुभाग फ़िल्टर का हिस्सा है जो कि ए गाइड गाइड का हिस्सा है गलती का पता लगाने और निदान। ओवरव्यू, समय स्थिर और एनालॉग बराबर। सबसे सरल फिल्टर घातीय फ़िल्टर है इसमें नमूना अंतराल के अलावा कोई एक ही ट्यूनिंग पैरामीटर है, इसमें केवल एक चर के भंडारण की आवश्यकता होती है - पिछली आउटपुट यह एक आईआईआर ऑटोरेडिसेज फिल्टर - एक इनपुट परिवर्तन के प्रभाव तेजी से जब तक प्रदर्शित करता है या कंप्यूटर अंकगणित की सीमा इसे छिपाना। विभिन्न विषयों में, इस फिल्टर का उपयोग भी घातीय चौरसाई के रूप में जाना जाता है निवेश विश्लेषण जैसे कुछ विषयों में, घातीय फ़िल्टर कहा जाता है एक Exponentially भारित मूविंग औसत EWMA, या बस घातीय मूविंग औसत ईएमए यह परंपरागत ARMA चलती औसत शब्दावली का दुरुपयोग समय श्रृंखला विश्लेषण की वजह से, कोई इनपुट इतिहास नहीं है - इसका प्रयोग केवल वर्तमान इनपुट में किया जाता है। यह असतत समय है, जो पहले क्रम के बराबर है, जो आमतौर पर निरंतर-समय नियंत्रण प्रणालियों के एनालॉग मॉडलिंग में उपयोग किया जाता है। विद्युत सर्किट में, आरसी फ़िल्टर फिल्टर एक अवरोध करनेवाला और एक संधारित्र के साथ एक प्रथम-क्रम अंतर है जब एनालॉग सर्किट के अनुरूपता पर बल देते हैं, तो एकल ट्यूनिंग पैरामीटर समय निरंतर होता है, आमतौर पर निम्न वर्ण के रूप में लिखा जाता है यूनानी अक्षर ताऊ वास्तव में, असतत नमूने के समय के मान बिल्कुल मेल खाते हैं एक ही समय स्थिर के साथ समकक्ष निरंतर समय अंतराल डिजिटल कार्यान्वयन और समय निरंतर के बीच के रिश्ते को नीचे समीकरणों में दिखाया गया है। एक्सपेन्नेएबल फिल्टर समीकरण और प्रारंभिकरण। घातीय फ़िल्टर नवीनतम अनुमानित डेटा के साथ पिछले अनुमानित आउटपुट का भारित संयोजन है 1 के बराबर वजन के योग के साथ, ताकि उत्पादन स्थिर स्थिति में इनपुट से मेल खाता हो ced. ykay k-1 1-axis k. where xk समय पर कदम कच्चे इनपुट है kyk समय पर फ़िल्टर्ड आउटपुट है चरण 0 और 1 के बीच एक स्थिर है, आमतौर पर 0 8 और 99 99 के बीच -1 ए या 1 है कभी-कभी चौरसाई स्थिरता कहते हैं। नमूनों के बीच निश्चित समय चरण के साथ सिस्टम के लिए, निरंतर एक की गणना और सुविधा के लिए संग्रहीत होती है, जब अनुप्रयोग डेवलपर निरंतर इच्छित समय का एक नया मान निर्दिष्ट करता है। जहां ताऊ फिल्टर का समय स्थिर होता है टी के रूप में समय के समान इकाइयों। अनियमित अंतराल पर डेटा नमूनाकरण के साथ सिस्टम के लिए, ऊपर का घातीय कार्य प्रत्येक बार चरण के साथ उपयोग किया जाना चाहिए, जहां टी पिछले नमूना के बाद का समय है। फ़िल्टर आउटपुट आमतौर पर पहले इनपुट से मिलान करने के लिए प्रारंभ होता है समय के रूप में निरंतर दृष्टिकोण 0, शून्य को जाता है, इसलिए कोई फिल्टरिंग नहीं है, नए इनपुट के बराबर होता है जैसे समय निरंतर बहुत बड़ा हो जाता है, एक दृष्टिकोण 1, ताकि नए इनपुट को लगभग भारी फ़िल्टरिंग को नजरअंदाज कर दिया जाए। फ़िल्टर समीकरण ऊपर अनुवर्ती में पुनर्व्यवस्थित किया जा सकता है आईएनजी भविष्यवक्ता-सुधारक समतुल्य है। यह प्रपत्र अधिक स्पष्ट करता है कि फिल्टर का अनुमानित अनुमान पिछली अनुमान y k-1 से अपरिवर्तित के रूप में अनुमानित नवाचार के आधार पर एक सुधार शब्द है - नए इनपुट एक्सके में अंतर और भविष्यवाणी वाई के-1 यह प्रपत्र, काल्पनिक फिल्टर को एक काल्पमान फिल्टर के एक साधारण विशेष मामले के रूप में प्राप्त करने का भी परिणाम है, जो अनुमान के विशिष्ट सेट के साथ एक आकलन समस्या का इष्टतम समाधान है। चरण प्रतिक्रिया। घातीय फ़िल्टर का संचालन समय पर एक प्रतिक्रिया के लिए अपनी प्रतिक्रिया साजिश करना है, यह है कि 0 में फिल्टर इनपुट और आउटपुट के साथ शुरू होता है, इनपुट वैल्यू अचानक बदल जाती है 1 परिणामस्वरूप मूल्य नीचे दिए गए हैं। ऊपर की साजिश में, समय को फ़िल्टर समय निरंतर ताऊ द्वारा विभाजित किया जाता है ताकि आप किसी भी समय अवधि के लिए परिणामों को और अधिक आसानी से भविष्यवाणी कर सकते हैं, फिल्टर समय निरंतर के किसी भी मूल्य के लिए, स्थिर समय के बराबर समय के बाद, फ़िल्टर आउटपुट इसके अंतिम मूल्य के 63 21 तक बढ़ जाता है 2 बार स्थिरांक के बराबर समय के बाद, मूल्य इसकी अंतिम मूल्य 86 47 तक बढ़ जाता है, 3,4 के बराबर समय के बाद आउटपुट, और 5 समय स्थिरांक 95 02, 98 17 और 99 अंतिम मूल्य के 33, क्रमशः क्योंकि फिल्टर रैखिक है, इसका मतलब यह है कि ये प्रतिशत चरण परिवर्तन के किसी भी परिमाण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, न कि यहां इस्तेमाल किए जाने वाले 1 के मूल्य के लिए। हालांकि सिद्धांत में चरण प्रतिक्रिया अनंत समय लेती है, एक व्यावहारिक दृष्टिकोण से, घातीय फ़िल्टर के बारे में सोचें, 98 से 99 तक के परिणामस्वरूप 4 से 5 फिल्टर समय स्थिर के बराबर एक समय के बाद प्रतिक्रिया। घातीय फ़िल्टर पर वैरिएशन। एक अनियंत्रित घातीय फ़िल्टर वेबर, 1 9 80 एक निश्चित विशिष्ट आयाम के भीतर शोर को भारी फिल्टर करने का इरादा है, लेकिन फिर बड़े बदलावों के लिए और तेज़ी से प्रतिक्रिया दें। कॉपीराइट 2010 - 2013, ग्रेग स्टेनली.इस पृष्ठ को साझा करें। पहले ऑर्डर करें आईआईआर फ़िल्टर करें। yn अल्फा xn 1 - अल्फा yn - 1.मैं पैरामीटर अल्फा स्ट्रीट IIR के अनुमान के मुताबिक एफआईआर जितना अच्छा कर सकता हूं, वह अंतिम कश्मीर नमूनों का अंकगणितीय मतलब है। जहां n में कश्मीर में n, के लिए इनपुट का अर्थ है आईआईआर कश्मीर से अधिक लंबा हो सकता है और फिर भी मैं पिछले कश्मीर इनपुट के मतलब का सबसे अच्छा सन्निकटन करना चाहता हूं। मुझे पता है कि आईआईआर में अनंत आवेग प्रतिक्रिया है, इसलिए मैं सबसे अच्छा सन्निकटन की तलाश कर रहा हूं, मैं विश्लेषणात्मक समाधान के लिए खुश हूं या नहीं या के लिए है। यह ऑप्टीमाइजेशन की समस्याओं को केवल 1 ऑर्डर आईआईआर के द्वारा हल किया जा सकता है। 6 अक्टूबर को 11 13 अक्टूबर को सॉर्ट किया गया था। क्या यह Yn अल्फा xn 1 - अल्फा yn का अनुसरण करना है - 1 सटीक फ़ोन 6 अक्टूबर 11 13 32.इस पर एक बहुत ही खराब सन्निकटन होने के लिए बाध्य है क्या आप पहले ऑर्डर आईआईआर बाबासाउंडबैक के बारे में कुछ भी अधिक खर्च कर सकते हैं 6 अक्टूबर को 13 42. आप शायद अपना प्रश्न संपादित करना चाहें, ताकि आप दो अलग-अलग चीजों का मतलब न समझ सकें, जैसे कि दूसरा प्रदर्शित समीकरण zn frac xn cdots frac x nk 1 पढ़ सकता है, और आप कह सकते हैं क्या वास्तव में आपके मानदंड जितना संभव हो उतना अच्छा है जैसे आप चाहते हैं कि ऊर्नी- zn ऊर्ध्वाधर जितना संभव हो उतना छोटा हो जैसे सभी n, या ऊर्ध्वाधर - zn vert 2 के लिए जितना संभव हो उतना छोटा हो, सभी दिलीप सरवटे के लिए। 13 45 पर। नायरेन मुझे पता है यह एक पुरानी पोस्ट है, अगर आपको याद हो कि आपका फ़ंक्शन कैसा है, मैंने इसी तरह से कोडित किया है लेकिन एफआईआर एच 1 और आईआईआर एच 2 के लिए जटिल ट्रांसफ़र फ़ंक्शंस का उपयोग करके और फिर राशि ए एच एच - एच 2 2 करना मैंने इसे अपने योग के साथ तुलना की है, लेकिन अलग-अलग परिणाम प्राप्त करने के बारे में सोचा था कि मैं गणित डॉ। जून 7 13 जून 13 13 के माध्यम से खेती करने से पहले पूछता हूं। ओके, सबसे अच्छा शुरू होने वाला एलएफ़ए एक्सएन 1 - अल्फा yn-1 प्राप्त करने का प्रयास करें अल्फा xn 1 - अल्फा अल्फा x एन -1 1 - अल्फा 2 yn - 2 अल्फा xn 1 - अल्फा अल्फा x एन -1 1 - अल्फा 2 अल्फा x एन -2 2 - अल्फा 3 यान - 3 अंत ताकि एक्स के गुणांक एनएम अल्फा 1-अल्फा एम। अगला चरण है डेरिवेटिव लेना और शून्य को समरूप बनाना। 0 से 1 के लिए व्युत्पन्न जम्मू के कश्मीर 1000 और अल्फा की एक भूखंड पर देखना, यह समस्या की तरह दिखता है जैसा मैंने तय किया है यह गलत है, क्योंकि सबसे अच्छा जवाब अल्फा 0 है। मुझे लगता है कि यहाँ एक गलती है जिस तरह से यह मेरी गणना के अनुसार होनी चाहिए। MATLAB पर निम्नलिखित कोड का उपयोग करने से कुछ बराबर समान होता है। किसी भी तरह, उन कार्यों में न्यूनतम। तो मान लीजिए कि हम वास्तव में एफआईआर फिल्टर के समर्थन की लंबाई पर सन्निकटन की परवाह करते हैं, उस मामले में, ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या सिर्फ जे 2 अल्फा राशि अल्फा 1-अल्फा एम-फ्रैक 2. विभिन्न मानों के लिए जे 2 अल्फा को प्लॉट करना के विरुद्ध अल्फा परिणाम नीचे दिए गए भूखंडों और तालिका में दिए गए हैं। के लिए 8 अल्फा 0 1533333 के लिए 16 अल्फा 0 08 कश्मीर 24 अल्फा 0 0533333 के लिए कश्मीर 32 अल्फा 0 04 कश्मीर 40 अल्फा 0 0 333333 के लिए के 48 अल्फा 0266667 कश्मीर 56 अल्फा 0 0233333 के लिए के 64 अल्फा 0 02 कश्मीर 72 अल्फा 0 0166667 के लिए। लाल डैश्ड लाइनें 1 के और हरे रंग की रेखाएं अल्फा हैं, अल्फा का मूल्य जो अल्फा अल्फा 0 0 1 1 3 से चुने गए जे 2 अल्फा को कम करता है। माइक्रो सिग्नल आर्किटेक्ट के साथ एम्बेडेड सिग्नल प्रोसेसिंग में इस समस्या की एक अच्छी चर्चा है पृष्ठ 63 और 69 के बीच लगभग cture पृष्ठ 63 में उस सटीक पुनरावर्ती चल औसत औसत फिल्टर की व्युत्पत्ति शामिल होती है जो नियारेन ने अपने जवाब में दिया था। निम्नलिखित चर्चा के संबंध में सुविधा के लिए, यह निम्नलिखित अंतर समीकरण से मेल खाती है। अनुमान जो बताता है आपके द्वारा निर्दिष्ट रूप में फ़िल्टर करने के लिए यह अनुमान लगाया जा सकता है कि x लगभग y, क्योंकि और मैं पीजी 68 से उद्धृत है yn xn नमूनों का औसत यह है कि सन्निकटन हमें निम्नलिखित अंतर समीकरण को सरल बनाने की अनुमति देता है। अल्फा सेट करने से, हम आपके मूल रूप में आते हैं, वाई अल्फा एक्सएन 1-अल्फा वाई, जो दर्शाता है कि इस सन्निकटन के संबंध में गुणांक 1 के बराबर है, जहां पर एन नमूनों की संख्या है। यह कुछ अनुमानों का सबसे अच्छा अनुमान है यह निश्चित रूप से सुरुचिपूर्ण है यहां बताया गया है कि कैसे परिमाण प्रतिक्रिया एन 3 के लिए 44 1kHz की तुलना करता है, और नीले रंग में एन की बढ़ोतरी 10 तक बढ़ जाती है। पीटर के उत्तर से पता चलता है कि रिकर्सिव फ़िल्टर के साथ एफआईआर फिल्टर का अनुमान लगाया जा सकता है कम से कम वर्गों का मानदंड सामान्य रूप से इस समस्या को हल करने के बारे में एक विस्तृत चर्चा, जोस की थीसिस में पाया जा सकता है, डिजिटल फ़िल्टर डिजाइन के लिए तकनीकों और वायलिन के लिए आवेदन के साथ सिस्टम पहचान वह हेंकेल नॉर्म के इस्तेमाल की वकालत करता है, लेकिन ऐसे मामलों में जहां चरण प्रतिक्रिया नहीं है, वह कोपेक की विधि को भी शामिल करता है, जो इस मामले में अच्छी तरह से काम कर सकता है और एल 2 आदर्श का उपयोग करता है थीसिस में तकनीकों का एक विस्तृत अवलोकन यहां पाया जा सकता है वे अन्य रोचक अनुमान दिखा सकते हैं।