Med Bevegelig Gjennomsnitt Spektrum

Gjennomsnittlig FFT-spektrum. SmtHandle håndtak, dobbelt f0, dobbelt df, SmtComplexNum spektrum, int spektrumSize, SmtSpectrumInfo spectrumInfo, usignert kort gjennomsnittligType, usignert kortvektingType, dobbelt gjennomsnittligSize, usignert kort linearWeightingMode, int restartAveraging, SmtComplexNum averagedFFTSpectrum, double averagesSoFar, short dataReadyputes det gjennomsnittlige FFT spektrum av spektrumutgang fra Zoom FFT-spektrumfunksjonene Funksjonen gir utgangsfrekvens f0-frekvensintervallet df og det gjennomsnittlige FFT-spektret i enheter V rms Parametertypeparameteren angir hvordan funksjonen utfører gjennomsnittet Du kan omformere ingen gjennomsnitt, vektor, RMS eller topphold gjennomsnittlig Hvis du velger ingen gjennomsnitt, blir strømspektret som returneres i gjennomsnittetFFRTSpektrumutgangen, ikke gjennomsnittet. Inngangsparametere. reduerer støy fra synkroniserte signaler. Vektorverdi beregner gjennomsnittet av komplekse mengder direkte, noe som betyr at det tillater separat gjennomsnittsverdi for ekte og imaginære deler Kompleks gjennomsnittlig suksess h som vektorverdi reduserer støy og krever vanligvis en utløser for å forbedre blokk-til-blokk-fasekonferansen. reduserer signalfluktuasjonene, men ikke støygulvet RMS i gjennomsnitt gir signalets energi eller effekt, som forhindrer støygulvreduksjon og gir gjennomsnittlig RMS-mengder av enkeltkanalmålinger nullfase RMS-middelverdi for dobbeltkanalmålinger opprettholder faseinformasjon. opprettholder rms-toppnivåene i gjennomsnittsmengderene. Topp-hold-middelprosessen utfører topphold ved hvert frekvensfelt separat for å beholde topprm-nivåer fra en FFT-plate til den neste. Angir typen av vekting som funksjonen bruker med RMS og vektor-middelverdi peak hold-middelverdi involverer ikke vekting. Vektingstype er lineær eller eksponentiell. Linjeviktning angir at hver måling har likevekt og at den lineære vektingstypenverdi bestemmer gjennomsnittsverdien prosess. Eksponentiell vekting angir at hver ny måling har mindre vekt enn ol d målinger og at gjennomsnittsverdien er kontinuerlig Gjennomsnittlig prosess beregner det eksponentielt vektede gjennomsnittet for måling i i henhold til følgende ligning. Hvor X er den nye måling, er Avg i - 1 det forrige gjennomsnittet, og N er antall gjennomsnitt. det gjennomsnittlige FFT-spektrumet i V rms-skalering, startende ved frekvens f0 med frekvensintervall df. Allokalere minne for dette arrayet tilstrekkelig for antall datapunkter som er angitt av spektrumSize-parameteren. double passert ved referanse. Antall gjennomsnitt som er fullført så langt Indikerer Fremgang av gjennomsnittsprosessen basert på gjennomsnittlige innstillinger spesifisert. Skjerm passert ved referanse. Angir SANT 1 når utdataene er gyldige Bruk utgangsverdien som bytte til en saksstruktur Utfør etterfølgende målinger eller vis resultatene hvis dataReady er TRUE. Gjennomsnittlig prosess bestemmer internt dataReady-utdaterværdien Hvis du angir et gyldig spektrum i SMT-middelfunksjonene, vil utgangsvalsen ue for dataReady er alltid SANT for eksponentiell gjennomsnittsverdi For lineær gjennomsnittsverdi er dataReady alltid TRUE for ett skudd, flytting og kontinuerlig modus. I automatisk omstart av en skuddmodus er dataReady bare TRUE når gjennomsnittsfunksjonen mottar et antall FFT-rammer som er lik med verdien av gjennomsnittlig størrelsesinngangsdataReady tilbakestilles til FALSE når gjennomsnittsprosessen starter automatisk. Input Utgangsparametere. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i R. For så vidt jeg vet, har R ikke en innebygd funksjon for å beregne bevegelige gjennomsnitt. Bruk filterfunksjonen , men vi kan skrive en kort funksjon for å flytte gjennomsnitt. Vi kan da bruke funksjonen på alle data mav data, eller mav data, 11 hvis vi vil spesifisere et annet antall datapunkter enn standard 5 plotting fungerer som forventet tomt mav data. In tillegg til antall datapunkter over hvilke til gjennomsnitt, kan vi også endre sidebeskrivelsen av filterfunksjonene side 2 bruker begge sider, sider 1 bruker bare tidligere verdier. Navigeringsnavigasjon nav igationment navigasjon. Spektra av ulike transformasjoner av hvit støy. Spektralanalyse er dekomponering av en funksjon i sine sykliske komponenter. Det utføres ved hjelp av Fourier-transformen. Fourier-transformasjonen av funksjonen yt er definert som. y expity dt. Fourier-transformasjon er vanligvis en kompleks funksjon. Spektret til en funksjon er ganske enkelt den absolutte verdien av Fourier-transformen. Spekteret av hvit støy er konstant over et bredt frekvensbånd. Dette er analogt med hvitt lys som inneholder lys av alle farger over frekvensen bånd av synlig lys Noen ganger blir hvit støy tatt for å strekke seg over et uendelig område, men dette ville være umulig å realisere fysisk fordi slik lyd ville ha uendelig enegy. Hvis frekvensbåndet er for smalt, vil lyden sies å være av en bestemt farge derfor hvit støy er definert slik at dets spektrum er. c for min maks 0 ellers. Den kumulative summen av hvit støy. Kumulativ sum er definert som Integrert av hvit støy Hvis ut er hvit støy then. yt 0 tuss og, ekvivalent dy dt u t. Som tidligere oppgitt, er spektret størrelsen på Fourier-transformasjonen av variabelen og derfor. Variabelen y sies å være rosa støy. Pink støy ville være en variabel hvis spektrum er av formen. Fc for min max 0 ellers. Spektrum av det flytende gjennomsnitt av en variabel. Den generelle formen for et bevegelig gjennomsnitt av en variabel yt er. yt 0 H hsy ts ds. where hs for 0 s H er en vektingsfunksjon Den øvre grensen H kan være endelig eller uendelig Vær oppmerksom på at det bevegelige gjennomsnittet for en variabel er betegnet med en understrekning av den variable. Fourier-transformasjonen av yt er. F y ekspansjon dt eksploderer 0 Hsy ss dsdt. Vendringen av integrasjonsordren gir. F y 0 H hs exp dt dt ds. If variabelen av integrasjon i ekspansjonene dt blir endret til z ts, så er tzs og dt dz så integralet blir. exp izsyz dz som reduserer til exp er exp izyz dz og til slutt til exp er F y. Dette er en standardteorem for Fourier-transformasjoner som sier. F er eks er F yF y 0 H hs exp er F y ds som reduserer til F y F y 0 H hs exp er ds. If hs er utvidet over intervall, slik at hs 0 for s 0 og s H, så er den andre termen på RHS i det ovennevnte uttrykket bare Fourier-transformen F h. Forholdet er da. For et enkelt glidende gjennomsnitt hs 1 H og 1 H 0 H exp er ds reduserer til. 1 H eksploderende H H H H i H I I, som ved å fakturere en term av eks i H 2 fører til eks H 2 eks i H 2 eks i H 2 2 H 2 som er eks i H 2 sin H 2 H 2 eks i H 2 sinc H 2. Ved å merke t-variabelen i det bevegelige gjennomsnittet med midtpunktet for H-intervallet, kan termen exp I H 2 elimineres. Siden spektret er absoluttverdien av Fourier-transformasjonen, er den relevante funksjonen er sinc x. Sync-funksjonen skaper topper i spekteret av det bevegelige gjennomsnittet som ikke var der i de opprinnelige dataene. Sampling og Intervalizing. Samping i spektralanalyse betyr generelt å ta verdien av en variabel i diskrete intervaller. En relatert prosedyre er å erstatte de øyeblikkelige verdiene i et intervall av prøveverdiene, dvs. for ti H tti H erstatte yt med yti Fourier-transformasjonen av den intervallerte funksjonen er relatert til Fourier-transformasjonen av den samplede funksjonen ved multiplikasjon med en faktor av formen. som reduserer å sync H. Since intervallet Prosedyren brukes på det bevegelige gjennomsnittet av den opprinnelige variabelen, Fourier-transformasjonen for den intervallerte glidende gjennomsnittsfunksjonen zt er gitt. Sinc x har følgende form. For å være rosa støy, Fy, øker spekteret for intervallmiddelfunksjonen til en topp og deretter avtar Således dominerer lavfrekvenskomponentene intervallmålet enda mer enn de gjør for den kumulative summen. Flytende gjennomsnitt av årlige gjennomsnitt. En ny manipulering eller transformasjon av data som er de kumulative summene av tilfeldig forstyrrelse, kan innføre elementer av Stokastisk struktur som er merkelig og ikke-intuitiv og potensielt farlig for objektiv statistisk analyse For eksempel anta at årsmidlene beregnes for variabler som er de kumulative summene av tilfeldige forstyrrelser, og deretter blir de årlige gjennomsnittene i gjennomsnitt over en femårsperiode I diagrammet under Den øvre grafen viser vektene som er plassert på endringene. Årlig gjennomsnittlig plassering er en relat svært høy vekt på endringer som oppstår tidlig på året og lav vekt på endringer som forekommer nær årets slutt. Når verdier er gjennomsnittet over en femårsperiode, vil endringene som skjer nær begynnelsen av femårsperioden få mye høyere rente enn de som er nær ved utgangen av femårsperioden. Femårs gjennomsnittet vil typisk bli identifisert med det tredje året mens det er mer knyttet til endringene som skjer i det første året. Dette ville forvirre analysen av tidsforsinkelser blant variabler. Følgende er fire-års glidende gjennomsnitt av et fire-glidende gjennomsnitt av tilfeldig variabel jevnt fordelt mellom 0 og 1 0. For å illustrere hvordan denne dobbelte utjevning genererer utseendet av sykluser, er en sinusformet syklus om et nivå på 0 5 plottet i samme graf. En fysisk målbar mengde, som for eksempel et objekts temperatur, kan være den kumulative summen av en stokastisk variabel. I tilfelle av et objekts temperatur er den stokastiske va riable er proporsjonal med netto varmeinngang til objektet. Denne variabelen kan imidlertid være gjenstand for autokorrelasjon, dvs. en avhengighet av fordelingen av dens tidligere verdier. For eksempel kan temperaturen T t av en kropp ved tid t bli gitt ved. T t T t-1 U t, men U t U t-1 V t. hvor variablene V t er uavhengige tilfeldige variabler. Varianten U t er gitt ved formelen. U t V t V t-1 V t-2 eller, i Generelt, U tj 0 Tj V tj. Dette er en eksponentielt vektet sum, en type utjevningsoperasjon Siden temperatur er den kumulative summen av U ts, en annen utjevningsoperasjon, er temperaturen en dobbel glatt variabel. Som i tilfelle av et glidende gjennomsnitt av et glidende gjennomsnitt vil den dobbelte utjevning generere utseendet på sykluser selv når den opprinnelige variabelen, V ts, er tilfeldig hvit støy Når temperaturene blir utsatt for gjennomsnitt, kan resultatet tredoblet glatt hvit støy som ville være enda mer gjenstand for genereringen av falske trender og sykluser. For å fortsette. Differentiering og differensiering av Moving Averages. Let zt være en variabel, og Fz være dens Fourier-transformasjon. La yt dz dt, da. Hvis zt er et glidende gjennomsnitt av den kumulative summen av hvit støy, er Fourier-transformasjonen av formen. Den derivat av et bevegelige gjennomsnitt av den kumulative summen av hvit støy har et spektrum som indikerer sykluser, men spekteret kommer fra den bevegelige gjennomsnittsprosessen i stedet for de opprinnelige dataene. Mer generelt er Fourier-transformasjonen av et veiet glidende gjennomsnitt av en variabel vt basert på en vektningsfunksjon hs er av formen. Hvis st er den kumulative summen av hvit støy, så F sc over noe område. Således er Fourier-transformasjonen av yt som er derivatet av det veide glidende gjennomsnittet da. Da spektret av derivat av et bevegelige gjennomsnitt av hvit støy er bare spektrum av gjennomsnittsprosessen. Dette betyr at når sykluser blir funnet i gjennomgang av behandlede versjoner av bevegelige gjennomsnitt, kan de bare være en artefakt av avera ging og behandlingsprosedyrer. Differensiering av bevegelige gjennomsnittsverdier vil forekomme mer vanlig enn differensiering. Resultatet er liknende. La ytztz tH H Fourier-transformasjonen av yt er da. Så 1-e-HHH 2.Til en Fourier-transformasjon av den kumulative summen av hvit støy vil bli multiplisert med en faktor som er et multiplum av og effekten er å avbryte den som er nevnt i Fourier-transformasjonen av den kumulative summen av hvit støy, hvilket gir omtrent bare Fourier-transformasjonen av middelprosedyrene i eFyH2cFh 1 H 2 c F h som for små verdier av H reduserer til F yc F h. HOME PAGE OF applet-magic HJEMMESIDE av Thayer Watkins.