För att generera autoregressiv modell har vi kommandot aryule () och vi kan också använda filtersEstimating AR-modellen. Men hur genererar jag MA-modell Till exempel kan någon visa hur man genererar MA (20) modell Jag kunde inte hitta någon lämplig teknik för att göra det. Bullret genereras från en icke-linjär karta Så, MA-modellen kommer att regressera över epsilon-termer. Q1: Ska vara mycket användbart om koden och funktionen för en MA-modell visas helst MA (20) med hjälp av ovanstående ljudmodell. Q2: Så här genererade jag en AR (20) med slumpmässigt brus men vet inte hur man använder ovanstående ekvation som bruset istället för att använda rand för både MA och AR frågade aug 15 14 kl 17:30 mitt problem är användningen av filtrera. Jag är inte bekant med överföringsfunktionskonceptet, men du nämnde att täljare B39s är MA koefficienterna så att B bör vara de 20 elementen och inte A39s. Låt oss sedan säga att modellen har ett avsnittspunkt på 0,5, kan du visa med koden hur jag kan skapa en MA-modell med 0,5 avlyssning (hur man nämner avlyssningen i filtret () och med hjälp av ingången som definieras i min fråga tack du för filterlänken, som verkligen rensade tvivlen om hur du använder filter. ndash SKM Aug 19 14 kl 16:36 Filtrera filtret (b, a, X) filtrerar data i vektor X med filtret som beskrivs av täljare koefficientvektor b och nämnare koefficient vektor a. Om a (1) inte är lika med 1, normaliserar filtret filterkoefficienterna med a (1). Om a (1) motsvarar 0, returnerar filter ett error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) problemområdet som jag inte förstår hur man specificerar a, b (filterkoefficienter) när det finns ett avlyssning på säga 0.5 eller avlyssning av 1. Kan du vänligen visa ett exempel på MA med filter och en icke-nollpunktsavlyssning med hjälp av ingången som jag nämnde i Question ndash SKM Aug 19 14 kl 17:45Autoregressiv Moving-Average Simulatio n (första order) Demonstrationen är inställd så att samma slumpmässiga serie punkter används oavsett hur konstanterna är och varieras. När kvoten kvotknappsknappen trycks in kommer en ny slumpmässig serie att genereras och användas. Genom att hålla slumpmässiga serien identiska kan användaren se exakt effekterna på ARMA-serien av förändringar i de två konstanterna. Konstanten är begränsad till (-1,1) eftersom divergensen av ARMA-serien resulterar när. Demonstrationen är endast för en första orderprocess. Ytterligare AR-villkor skulle möjliggöra att mer komplexa serier genereras, medan ytterligare MA-termer skulle öka utjämningen. För en detaljerad beskrivning av ARMA-processer, se exempelvis G. Box, G. M. Jenkins och G. Reinsel, tidsserieanalys: prognos och kontroll. Tredje ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELATERAD LINKSSignal ProcessingDigital Filters Digitala filter är i huvudsak samplade system. Ingångs - och utsignalen representeras av prover med samma tidsavstånd. Finite Implulse Response (FIR) - filtret kännetecknas av ett tidsreaktion beroende endast på ett givet antal av de sista proven på ingångssignalen. Med andra ord: när insignalen har fallit till noll, kommer filterutmatningen att göra detsamma efter ett visst antal samplingsperioder. Utgången y (k) ges av en linjär kombination av de sista ingångsproverna x (k i). Koefficienterna b (i) ger vikten för kombinationen. De motsvarar också koefficienterna i täljaren för z-domänfilteröverföringsfunktionen. Följande figur visar ett FIR-filter i ordning N 1: För linjära fasfilter är koefficientvärdena symmetriska runt mitten och fördröjningslinjen kan vikas tillbaka runt denna mittpunkt för att minska antalet multiplikationer. Överföringsfunktionen hos FIR-filter pocesses endast en täljare. Detta motsvarar ett helt nollfilter. FIR-filter kräver vanligtvis höga beställningar, i storleksordningen flera hundra. Valet av denna typ av filter behöver sålunda en stor mängd hårdvara eller CPU. Trots detta är en anledning att välja en FIR-filterimplementering förmågan att uppnå ett linjärt fassvar, vilket i vissa fall kan vara ett krav. Ändå har fiterdesignern möjlighet att välja IIR-filter med en bra faslinjäritet i passbandet, såsom Bessel-filter. eller att designa ett allpassfilter för att korrigera fasresponsen hos ett standard IIR-filter. Flytta genomsnittliga filter (MA) Redigera Moving Average (MA) - modeller är processmodeller i formuläret: MA-processer är en alternativ representation av FIR-filter. Genomsnittliga filter Ändra Ett filter som beräknar medelvärdet av de N sista proverna av en signal Det är den enklaste formen av ett FIR-filter, med alla koefficienter lika. Överföringsfunktionen hos ett genomsnittligt filter ges av: Överföringsfunktionen hos ett medelfilter har N lika fördelade nollor längs frekvensaxeln. Noll vid DC maskeras emellertid av polens pol. Därför finns en större lob en DC som står för filterpassbandet. Cascaded Integrator-Comb (CIC) Filters Redigera Ett Cascaded Integrator-comb filter (CIC) är en speciell teknik för att implementera genomsnittliga filter i serie. Serieplaceringen av de genomsnittliga filtren ökar den första loben vid likström jämfört med alla andra lobes. Ett CIC-filter implementerar överföringsfunktionen hos N-medelfilter, var och en beräknar medelvärdet av R M-prover. Dess överföringsfunktion ges således: CIC-filter används för att decimera antalet prover av en signal med en faktor R eller, i andra termer, för att återprov en signal vid en lägre frekvens och kasta bort R 1 prover ut ur R. Faktorn M anger hur mycket av den första loben som används av signalen. Antalet genomsnittliga filtersteg, N. indikerar hur bra andra frekvensband dämpas, på bekostnad av en mindre platt överföringsfunktion runt DC. CIC-strukturen tillåter att implementera hela systemet med endast adders och register, utan att använda multiplikatorer som är giriga när det gäller hårdvara. Nedsampling med en faktor R tillåter att öka signalupplösningen med log 2 (R) (R) bitar. Canoniska filter Redigera canoniska filter implementera en filteröverföringsfunktion med ett antal fördröjningselement lika med filterordningen, en multiplikator per täljare koefficient, en multiplikator per nämnarkoefficient och en serie adders. På liknande sätt som kanoniska strukturer i aktiva filter visade sig denna typ av kretsar vara mycket känslig för elementvärden: en liten förändring av koefficienterna hade stor effekt på överföringsfunktionen. Även här har designen av aktiva filter förskjutits från kanoniska filter till andra strukturer, såsom kedjor av andra ordningssektioner eller hoppfiltrets filter. Kedja av andra ordningens sektioner Redigera en andra orderdel. ofta refererad till som biquad. implementerar en andra orderöverföringsfunktion. Överföringsfunktionen hos ett filter kan delas upp i en produkt av överföringsfunktioner som var och en är associerad med ett par poler och möjligen ett par nollor. Om överföringsfunktionen är udda måste en första orderdel läggas till i kedjan. Detta avsnitt är associerat med den riktiga polen och den verkliga noll om det finns en. direktformad 1 direktformad 2 direktformad 1 transponerad direktform 2 transponerad. Den direkta formen 2 transponerad av följande figur är speciellt intressant när det gäller nödvändig hårdvara såväl som signal - och koefficientkvantisering. Digital Leapfrog Filters Redigera Filter Struktur Redigera Digital Leapfrog Filter Base på simuleringen av analoga aktiva Leapfrog filter. Incitamentet för detta val är att ärva från de utmärkta passbandskänslighetsegenskaperna hos den ursprungliga stegenkretsen. Följande 4: e ordning med alltpoligt lowpass-hopp-filter kan implementeras som en digital krets genom att ersätta de analoga integratorerna med ackumulatorer. Byte av analoga integratorer med ackumulatorer motsvarar att förenkla Z-transformen till z 1 s T. vilka är de två första termen i Taylor-serien av z e x p (s T). Denna approximation är bra nog för filter där samplingsfrekvensen är mycket högre än signalbandbredden. Överföringsfunktion Redigera Statusutrymmet för den föregående filmen kan skrivas som: Från den här ekvationsuppsättningen kan man skriva A, B, C, D matriserna som: Från denna representation tillåter signalbehandlingsverktyg såsom Octave eller Matlab att plotta filtrets frekvensrespons eller för att undersöka dess nollor och poler. I det digitala språngfiltret sätter koefficienternas relativa värden formen av överföringsfunktionen (Butterworth. Chebyshev.), Medan deras amplituder anger avstängningsfrekvensen. Att dividera alla koefficienter med en faktor två skiftar avkänningsfrekvensen ned med en oktav (även en faktor två). Ett speciellt fall är Buterworth 3: e orderfiltret, som har tidskonstanter med relativa värden på 1, 12 och 1. På grund av detta kan detta filter implementeras i maskinvara utan någon multiplikator, men använder istället skift. Autoregressiva filter (AR) Redigera Autoregressiva (AR) modeller är processmodeller i formuläret: Där u (n) är modellens utgång, är x (n) ingången på modellen och u (n - m) föregående prover av modellens utgångsvärde. Dessa filter kallas autoregressiva eftersom utgångsvärdena beräknas baserat på regressioner av de tidigare utgångsvärdena. AR-processer kan representeras av ett allpoligt filter. ARMA-filter Redigera autoregressiva rörelser med medelvärde (ARMA) är kombinationer av AR - och MA-filter. Filterets utmatning ges som en linjär kombination av både de viktade ingångs - och viktade utproverna: ARMA-processer kan betraktas som ett digitalt IIR-filter, med både poler och nollor. AR-filter är föredragna i många fall eftersom de kan analyseras med användning av Yule-Walker-ekvationerna. MA - och ARMA-processer kan å andra sidan analyseras med komplicerade icke-linjära ekvationer som är svåra att studera och modellera. Om vi har en AR-process med tryckviktskoefficienter a (en vektor av a (n), a (n - 1).) En ingång av x (n). och en utgång av y (n). vi kan använda yule-walker-ekvationerna. Vi säger att x 2 är variansen av ingångssignalen. Vi behandlar den ingående datasignalen som en slumpmässig signal, även om det är en deterministisk signal, eftersom vi inte vet vad värdet kommer att vara tills vi tar emot det. Vi kan uttrycka Yule-Walker-ekvationerna som: Där R är korrelationsmatrisen för processutgången och r är autokorrelationsmatrisen för processutgången: Varians Edit Vi kan visa att: Vi kan uttrycka ingångssignalvarianen som: Eller , expanderar och ersätter för r (0). vi kan relatera processvariansvariationen till ingångsvarianen:
No comments:
Post a Comment