A média móvel como um filtro. A média móvel é freqüentemente usada para suavizar dados na presença de ruído. A média móvel simples nem sempre é reconhecida como o filtro FIR de Resposta de Impulso Finito que é, enquanto é realmente um dos filtros mais comuns Em tratamento de sinal Tratá-lo como um filtro permite compará-lo com, por exemplo, windowed-sinc filtros ver os artigos sobre passa-baixa high-pass e faixa-passe e faixa-rejeição filtros para exemplos daqueles A principal diferença com esses filtros é Que a média móvel é adequada para sinais para os quais as informações úteis estão contidas no domínio do tempo, das quais as medições de suavização por média são um exemplo primário Os filtros Windowed-sinc, por outro lado, são fortes performers no domínio da frequência com equalização em áudio Processamento como um exemplo típico Existe uma comparação mais detalhada de ambos os tipos de filtros no domínio de tempo vs desempenho de domínio de freqüência de filtros Se você tiver dados para que tanto o tempo e O domínio de freqüência são importantes, então você pode querer ter um olhar para Variações sobre a Média Móvel que apresenta um número de versões ponderadas da média móvel que são melhores em que. A média móvel de comprimento N pode ser definida como. A média móvel realiza uma convolução da sequência de entrada xn com um pulso retangular de comprimento N e altura 1 N para tornar a área de O pulso e, portanto, o ganho do filtro, um Na prática, é melhor tomar N estranho Embora uma média móvel também pode ser calculada usando um número par de amostras, usando um valor ímpar para N tem a vantagem de que a O atraso do filtro será um número inteiro de amostras, uma vez que o atraso de um filtro com N amostras é exatamente N-1 2 A média móvel pode então ser alinhada exatamente com os dados originais, deslocando-o por um número inteiro de samples. Time Domain. Since o movi Ng média é uma convolução com um pulso retangular, sua resposta de freqüência é uma função sinc Isso torna algo parecido com o dual do filtro windowed-sinc, uma vez que é uma convolução com um pulso sinc que resulta em uma resposta de freqüência retangular. Esta resposta de freqüência sinc que torna a média móvel um desempenho fraco no domínio da freqüência No entanto, ele executa muito bem no domínio do tempo Portanto, é perfeito para suavizar os dados para remover o ruído, enquanto ao mesmo tempo ainda mantendo uma resposta passo rápido Figura 1 . Para o típico Aditivo Branco Gaussian Noise AWGN que é freqüentemente assumido, a média de N amostras tem o efeito de aumentar o SNR por um fator de sqrt N Como o ruído para as amostras individuais não está correlacionado, Não há razão para tratar cada amostra de forma diferente Por conseguinte, a média móvel, que dá a cada amostra o mesmo peso, vai se livrar da quantidade máxima de ruído para uma nitidez determinada resposta step. Be Porque é um filtro FIR, a média móvel pode ser implementada através de convolução. Ela terá então a mesma eficiência ou falta dela como qualquer outro filtro FIR. No entanto, também pode ser implementada recursivamente, de uma forma muito eficiente. Esta fórmula é o resultado das expressões para yn e yn 1, i e. Onde observamos que a mudança entre yn 1 e yn é que um termo extra xn 1 N aparece no final, enquanto que o termo x nN 1 N é removido do início Nas aplicações práticas, muitas vezes é possível deixar de fora a divisão por N para cada termo, compensando o ganho resultante de N em outro lugar Esta implementação recursiva será muito mais rápido do que convolução Cada novo valor de y pode Ser computado com apenas duas adições, em vez das adições N que seriam necessárias para uma implementação direta da definição Uma coisa a olhar para fora com uma implementação recursiva é que os erros de arredondamento irá acumular This ma Y ou pode não ser um problema para o seu aplicativo, mas também implica que esta implementação recursiva realmente funcionará melhor com uma implementação inteira do que com números de ponto flutuante Isso é bastante incomum, uma vez que uma implementação de ponto flutuante é geralmente mais simples. Tudo isso deve ser que você nunca deve subestimar a utilidade do simples filtro de média móvel em aplicações de processamento de sinal. Filter Design Tool. This artigo é complementado com uma ferramenta Filter Design Experimentar com diferentes valores para N e visualizar os filtros resultantes Tente agora. Estou codificando algo no momento em que eu estou tendo um monte de valores ao longo do tempo de uma bússola de hardware Esta bússola é muito precisa e atualiza com muita freqüência, com o resultado de que se ele jiggles ligeiramente, eu acabar com o valor estranho que s wildly Inconsistente com seus vizinhos eu quero suavizar esses valores out. Having feito alguma leitura ao redor, parece que o que eu quero é um filtro passa-alta, um passe baixo Filtro ou uma média móvel Eu posso começar para baixo com, apenas manter um history dos últimos 5 valores ou o que quer que, e usar a média daqueles valores para baixo em meu código onde eu era uma vez apenas usando o valor o mais recente. Isso deve, Eu acho, suavizar os jiggles muito bem, mas parece-me que é provavelmente bastante ineficiente, e este é provavelmente um daqueles Problemas Conhecidos aos Programadores Adequados para que há uma solução de Matemática Inteligente realmente limpa. Eu sou, no entanto, um daqueles Programadores autodidacta terrível sem um pedaço de educação formal em qualquer coisa mesmo vagamente relacionados com CompSci ou Matemática Leitura em torno de um pouco sugere que este pode ser um filtro de alta ou baixa passagem, mas não consigo encontrar nada que explique em termos compreensíveis para um hack Como eu que o efeito desses algoritmos seria sobre uma matriz de valores, muito menos como a matemática funciona A resposta dada aqui, por exemplo, tecnicamente responde a minha pergunta, mas apenas em termos compreensíveis para aqueles que provavelmente já Saber como resolver o problema. It seria uma pessoa muito bonita e inteligente, de fato, que poderia explicar o tipo de problema que este é, e como as soluções funcionam, em termos compreensíveis para um graduado Arts. asked setembro 21 10 às 13 01.If Sua média móvel tem de ser longa, a fim de atingir o alisamento necessário, e você realmente não precisa de qualquer forma particular de kernel, então você está melhor se você usar uma média móvel exponencial decadência. Onde você escolher minúsculo para ser uma constante adequada Por exemplo, se você escolher minúsculo 1 - 1 N, ele terá a mesma quantidade de média como uma janela de tamanho N, mas distribuídos de forma diferente sobre pontos mais antigos. De qualquer forma, uma vez que o próximo valor da média móvel depende apenas do anterior e seu Dados, você não tem que manter uma fila ou qualquer coisa E você pode pensar nisso como fazendo algo como, Bem, eu tenho um novo ponto, mas eu realmente não confio, então eu vou manter 80 dos meus velhos Estimativa da medição, e só confiar neste novo ponto de dados 20 Isso é bonito Muito bem como dizer: Bem, eu só confio neste novo ponto 20, e vou usar 4 outros pontos que eu confio na mesma quantidade, exceto que em vez de tomar explicitamente os 4 outros pontos, você está assumindo que a média que você fez último O tempo era sensato para que você possa usar o seu trabalho anterior. Respondido Sep 21 10 às 14 27.Hey, eu sei que este é de 5 anos de atraso, mas obrigado por uma resposta impressionante Eu estou trabalhando em um jogo onde o som muda com base em sua velocidade, Mas devido à execução do jogo em um computador lento ass, a velocidade iria flutuar descontroladamente, o que era bom para a direção, mas super irritante em termos de som Esta foi uma solução muito simples e barata para algo que eu pensei que seria um problema muito complexo Adam Mar 16 15 20 20.Se você está tentando remover o valor ímpar ocasional, um filtro passa-baixa é a melhor das três opções que você identificou filtros passa-baixa permitem mudanças de baixa velocidade, como as causadas por Girando uma bússola à mão, enquanto rejeita mudanças de alta velocidade como o Nes causada por solavancos na estrada, por exemplo. Uma média móvel provavelmente não será suficiente, uma vez que os efeitos de um único blip em seus dados afetará vários valores subseqüentes, dependendo do tamanho de sua janela de média móvel. Se os valores ímpares São facilmente detectados, você pode até ser melhor com um algoritmo de remoção de glitch que completamente ignora them. Here é um gráfico guick para ilustrar. O primeiro gráfico é o sinal de entrada, com uma falha desagradável O segundo gráfico mostra o efeito de um 10 - amostra média móvel O gráfico final é uma combinação da média de 10 amostras eo algoritmo de detecção de falha simples mostrado acima Quando a falha é detectada, a média de 10 amostras é usada em vez do valor real..Nicely explicado, e os pontos de bônus para o gráfico Henry Cooke 22 Set 10 em 0 50.Wow Seldomly viu uma resposta tão agradável Muis Jun 4 13 em 9 14. A média móvel é um filtro de baixa passagem nomen Oct 21 13 at 19 36. Experimente uma mediana de streaming em execução, em vez de um kert A Pr 25 14 em 22 09.Moving média eu posso começar para baixo com mas me parece que é provavelmente bastante inefficient. There s realmente nenhuma razão uma média móvel deve ser ineficiente Você manter o número de pontos de dados que você deseja em algum buffer como um Fila circular Em cada novo ponto de dados, você pop o valor mais antigo e subtraí-lo de uma soma, e empurrar o mais novo e adicioná-lo à soma Assim cada novo ponto de dados realmente só envolve um impulso pop, uma adição e uma subtração Sua média móvel É sempre esta soma deslocada dividida pelo número de valores em seu buffer. It fica um pouco mais complicado se você estiver recebendo dados simultaneamente a partir de vários segmentos, mas desde que seus dados vem de um dispositivo de hardware que parece altamente duvidoso para mim. Oh e também Awful programadores auto-didata unite. The média móvel parecia ineficiente para mim, porque você tem que armazenar um buffer de valores - melhor apenas fazer algumas matemática inteligente com o seu valor de entrada e valor de trabalho atual Eu acho que é como a média móvel exponencial funciona Uma otimização que eu vi para este tipo de média móvel envolve o uso de uma fila de comprimento fixo um ponteiro para onde você está nessa fila, e apenas embrulhando o ponteiro ao redor ou Voila nenhum impulso caro empurrar poder para os amadores, irmão Henry Cooke Set 22 10 at 0 54. Henry Para uma média móvel direta você precisa do buffer simplesmente para que você saiba o valor obtém estourado quando o próximo valor é empurrado Dito isto, a fila de comprimento fixo um ponteiro que você está descrevendo é Exatamente o que eu quis dizer com fila circular Isso é por que eu estava dizendo que não é ineficiente O que você acha que eu quis dizer E se sua resposta é uma matriz que muda seus valores de volta em cada remoção indexada como std vetor em C bem, então, Tão magoado Eu nem quero mais falar com você Dan Tao 22 set 10 em 1 58. Henry Eu não sei sobre AS3, mas um programador Java tem coleções como CircularQueue em sua disposição Eu não sou um desenvolvedor Java, então eu Tenho certeza que existem melhores exemplos lá fora que é apenas o que eu foun D a partir de uma pesquisa rápida do Google, que implementa precisamente a funcionalidade estamos falando sobre Eu estou bastante confiante a maioria das linguagens de médio e baixo nível com bibliotecas padrão têm algo semelhante, por exemplo, lá s Queue T Enfim, eu era filosofia, Tudo é perdoado Dan Tao Sep 22 10 em 12 44.An exponencialmente decaimento média móvel pode ser calculado manualmente com apenas a tendência se você usar os valores adequados Veja para uma idéia sobre como fazer isso rapidamente com uma caneta e papel se você estiver Procurando exponencialmente suavizada média móvel com 10 suavização Mas desde que você tem um computador, você provavelmente quer fazer deslocamento binário ao contrário de deslocamento decimal. Desta forma, tudo que você precisa é uma variável para o seu valor atual e um para a média O próximo A média pode então ser calculada a partir dessa resposta. Uma técnica chamada de porta de intervalo que funciona bem com amostras espúrias de baixa ocorrência, assumindo o uso de uma das técnicas de filtro mencionadas acima Média móvel, exponencial, uma vez que você tem uma história suficiente uma constante de tempo você pode testar a nova amostra de dados de entrada para a razoabilidade, antes de ser adicionado ao computation. some conhecimento da taxa de mudança máxima razoável do sinal é necessário o A amostra bruta é comparada com o valor suavizado mais recente e se o valor absoluto dessa diferença for maior do que o intervalo permitido, essa amostra é descartada ou substituída por alguma heurística, por exemplo, uma previsão baseada no diferencial de declive ou no valor de predição de tendência de Double exponential smoothing. answered Apr 30 16 at 6 56.Moving Média Filter. kate escreveu Oi, Estou procurando algum código para um filtro passa-baixa que eu possa aplicar a um sinal antes de realizar a análise espectral Eu apoligise para a minha ignorância , Mas esta é maneira fora de meu campo assim que eu não estou fazendo realmente nenhum sentido dele que são as entradas que são needed à excepção do sinal próprio agradecimentos, Kate. No domínio análogo, os povos usam a filtragem low-pass para ao menos Um par de razões que vêm à mente eu faço o sinal parecer melhor ii evitar aliasing durante a conversão analógico-digital, o que resulta em sinais de ruído de alta freqüência aliased para baixas freqüências, que podem corromper os sinais de menor frequência de interesse e aumentar O ruído floor. It não parece que qualquer uma destas considerações se aplicam à sua situação i você não está olhando para o sinal diretamente você vai fazer análise espectral ii seu sinal já está digitalizado. Especificamente, quando você faz análise espectral, a alta - material de freqüência irá aparecer no final de alta freqüência e você pode optar por ignorá-lo Para qualquer técnica linear, isto inclui FFT ea função de filtro Matlab, o conteúdo de alta freqüência não irá interferir com a análise espectral do conteúdo de baixa freqüência A menos que você deseje decimate seus dados antes de filtering. Is lá uma razão particular você quer começar livrado do índice high-frequency antes da análise espectral. Kate escreveu Oi, eu estou procurando assim Me código para um filtro passa-baixo que eu posso aplicar a um sinal antes de realizar a análise espectral Eu apoligise para a minha ignorância, mas isso é maneira fora do meu campo, então eu realmente não estou fazendo qualquer sentido do que Quais são as entradas que são Necessário, além do próprio sinal Obrigado, Kate. No domínio analógico, as pessoas usam filtragem de baixa passagem por pelo menos um par de razões que vêm à mente eu faço o sinal parecer melhor ii evitar aliasing durante a conversão Analog-to-Digital, que Resulta em sinais de ruído de alta freqüência sendo alias a baixas freqüências, o que pode corromper os sinais de menor freqüência de interesse e aumentar o ruído floor. It não parece que qualquer uma destas considerações se aplicam à sua situação i você não está olhando para o sinal diretamente Você vai fazer análise espectral ii seu sinal já está digitalizado. Especificamente, quando você faz análise espectral, o material de alta freqüência vai aparecer no final de alta freqüência e você pode optar por ignorá-lo Para qualquer técnica linear th É inclui FFT e a função de filtro Matlab, o conteúdo de alta freqüência não irá interferir com a análise espectral do conteúdo de baixa freqüência A menos que você deseja decimate seus dados antes de filtering. Is há uma razão especial que você quer se livrar da alta - frequency conteúdo antes spectral analysis. To ser honesto eu não sei por que eu estou tentando se livrar das altas freqüências eu basicamente estou seguindo as instruções em um ISO Como você pode ter adivinhado, programação de computadores e processamento de sinais não é realmente a minha área tão A linguagem usada é estranha para mim. O que estou fazendo é o seguinte - eu sou engenheiro civil e estou tentando analisar um perfil de superfície da estrada O perfil é basicamente o equivilent de um sinal que varia com a distância, mas como a velocidade é constante, É o mesmo que variando com o tempo A formulação exata do ISO é filtros de pré-processamento deve ser usado por exemplo butterworth No entanto eu pensei que a média móvel pode ser um lugar mais fácil para começar Eu presumo que o reaso N Estou tentando erradicar as altas freqüências é porque eles seriam insignificantes em termos de danos de superfície da estrada. Eu muito aprecio o seu tempo, Katherine. Rajeev escreveu kate escreveu Oi, Estou à procura de algum código para um filtro passa-baixo que eu posso Aplicar a um sinal antes de realizar a análise espectral Eu apoligise para minha ignorância, mas esta é maneira fora de meu campo assim que eu não estou fazendo realmente nenhum sentido dele que são as entradas que são needed à excepção do sinal próprio Obrigado, Kate No Analógico, as pessoas usam a filtragem de baixa passagem por pelo menos um par de razões que vêm à mente eu faço o sinal parecer melhor ii evitar aliasing durante a conversão Analog-to-Digital, o que resulta em sinais de ruído de alta freqüência aliased para baixas frequências , Que pode corromper os sinais de menor frequência de interesse e aumentar o piso de ruído Não parece que qualquer uma destas considerações se aplicam à sua situação i você não está olhando para o sinal diretamente você vai fazer análise espectral ii y Nosso sinal já está digitado Especificamente, quando você faz análise espectral, o material de alta freqüência aparecerá no final de alta freqüência e você pode optar por ignorá-lo Para qualquer técnica linear isto inclui FFT ea função de filtro Matlab, Freqüência não irá interferir com a análise espectral do conteúdo de baixa freqüência A menos que você deseja decimate seus dados antes de filtragem Existe uma razão especial que você deseja se livrar do conteúdo de alta freqüência antes da análise espectral HTH - rajeev. Katherine escreveu Para Ser honesto Eu não sei por que eu estou tentando se livrar das altas freqüências Eu estou basicamente seguindo as instruções em um ISO Como você pode ter adivinhado, programação de computadores e processamento de sinais não é realmente a minha área para que a linguagem utilizada é estranho para mim O que Estou fazendo é o seguinte - Eu sou engenheiro civil e estou tentando analisar um perfil de superfície da estrada O perfil é basicamente o equivilent de um sinal que varia com a distância, mas desde que a velocidade é constante, Isso é o mesmo que variando com o tempo A formulação exata do ISO é pré-processamento de filtros devem ser utilizados para. Algumas perguntas vêm à mente. a O que o ISO pedir-lhe para fazer após o pré-processamento filters. b Como é a Análise espectral implementada. c O ISO especifica a freqüência de corte para o filtro, ou seja, livrar-se de freqüências acima de X. Exemplo de butterworth No entanto, eu pensei que a média móvel pode ser um lugar mais fácil de start. I tendem a concordar, a média móvel seria mais fácil Ele também tem uma propriedade que todos os componentes de freqüência são atrasados por exatamente a mesma quantidade, o que significa que a forma de onda é preservada através do filtro, claro que alguns compnents freqüência será atenuada, mas eles won t ser deslocado por, digamos, 90 graus , Em relação a outras freqüências O filtro de Butterworth e em vários graus todos os filtros analógicos não tem essa propriedade, que é conhecida como linear-fase ou fase linear. Butterworth refere-se a uma classe de filtros analógicos com uma fase particular E resposta de freqüência, que passa a ser fácil de implementar com componentes eletrônicos como resistores, capacitores e indutores Minha suposição razoável é que as pessoas desenvolveram equivalentes digitais para estes e outros filtros analógicos, porque eles estavam familiarizados com suas propriedades No entanto, um monte de gente hoje iria pedir , Se você está indo para operar em um sinal digitalizado, por que se preocupar com um análogo-look-alike filter. I presumir a razão que eu estou tentando erradicar as altas freqüências é porque eles seriam insignificantes em termos de danos na superfície da estrada eu aprecio muito o seu Tempo, Katherine. Again, estou muito grato a você por tomar o tempo que eu tentei responder a sua qs below. Some perguntas vêm à mente a O que a ISO pedir-lhe para fazer após o pré-processamento filters. After o pré - Processamento de filtros que pede que eu realizar uma FFT que eu acho que é também uma resposta à sua próxima pergunta O grande problema de compreensão que estou tendo é que eu gerou o perfil de estrada mim, especificando que eu quero Ed as frequências para ser um mínimo de 0 01cycles metros e um máximo de 4cycles metros Por que, então, devo precisar para filtrar alta frequencies. b Como é a análise espectral implementado c O ISO especificar a freqüência de corte para o filtro, ou seja, livrar-se de Freqüências acima de X. It não especifica qualquer frequência de corte. Exemplo butterworth No entanto, eu pensei que a média móvel poderia ser um lugar mais fácil para começar Eu tendem a concordar, a média móvel seria mais fácil Ele também tem uma propriedade que todos os componentes de freqüência são adiadas por Exatamente a mesma quantidade, o que significa que a forma da forma de onda é preservada através do filtro, claro que alguns compnents freqüência será atenuada, mas eles won t ser deslocado por, digamos, 90 graus, em relação a outras freqüências O Butterworth filtro e em graus variados Todos os filtros analógicos não têm essa propriedade, que é conhecida como linear-fase ou fase-linear Butterworth refere-se a uma classe de filtros analógicos com uma determinada fase e resposta de freqüência, que hap Canetas para ser fácil de implementar com componentes eletrônicos como resistores, capacitores e indutores Minha suposição razoável é que as pessoas desenvolveram equivalentes digitais para estes e outros filtros analógicos, porque eles estavam familiarizados com suas propriedades No entanto, muita gente hoje perguntaria, se você está indo Para operar em um sinal digitalizado, por que se preocupar com um análogo-look-alike filtro Eu acho que a razão que eu estou tentando erradicar as altas freqüências é porque eles seriam insignificantes em termos de danos na superfície da estrada Eu aprecio muito o seu tempo, Katherine HTH - rajeev . Obrigado Katherine. Sounds como você pode estar filtrando os dados já a maneira que você está especificando a faixa de freqüência O que é você taxa de amostragem É espacial ou temporal Se você está especificando 4 ciclos metros para o sistema é muito improvável que seria apenas Amostragem para obter essa taxa Fs 1 8 metros sem algum tipo de média móvel filtro construído in. What é o requisito ISO padrão ISO, a partir where. One efeito da filtragem é a Deslocar a energia para as freqüências mais baixas, em vez de apenas cortá-lo fora como você faria no domínio da freqüência Se o objetivo final é calcular um IRI ou algum tipo de métrica de rugosidade outra estrada que isso pode ser critical. After os filtros de pré-processamento Ele pede que eu realizar uma FFT que eu acho que também é uma resposta para a sua próxima pergunta O grande problema de compreensão que eu tenho é que eu gerou o perfil de estrada mim, especificando que eu queria as freqüências de ser um mínimo de 0 01cycles metros e Um máximo de 4cycles metro Por que, então, eu preciso filtrar as altas freqüências. Charlie, eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e Im não sei o que você quer dizer com a taxa de amostragem Eu vou apenas dizer-lhe o que estou fazendo. Primeiro Estou gerando um perfil de estrada aleatório que tem freqüências espaciais variando de 0 01 - 4 ciclos m O ISO 8608 1995 tem classificações de estrada e, dependendo disso, dá um valor PSD para cada uma das freqüências entre 0 01 e 4 thats você quer Estes valores são então colocados em uma equação para a geração de estradas que cria uma estrada com qualquer número de pontos no meu caso 8000, ou 400meters, ou seja, cada 0 05 metros I, em seguida, gráfico de todos os valores ISO para o PSD contra as frequências espaciais que eu Tinha acima eu estou tentando então trabalhar para trás para ver se eu posso gerar esse mesmo gráfico usando o mesmo perfil de estrada, e encontrando o FFT dele e então o PSD eu não sei o que você significa pela freqüência de amostragem eu receio, talvez ele Está lá em cima no que eu descrevi. Obrigado tanto pelo seu tempo, eu sou completamente como um peixe fora da água sobre este. Charlie escreveu Katherine, Parece que você pode estar filtrando os dados já a maneira que você está especificando a freqüência Intervalo Qual é sua taxa de amostragem É espacial ou temporal Se você está especificando 4 ciclos metros para o sistema é muito improvável que seria apenas a amostragem para obter essa taxa Fs 1 8 metros sem algum tipo de filtro de média móvel construído O que é a Requisito ISO Norma ISO, f Onde um efeito da filtragem é deslocar a energia para as freqüências mais baixas, em vez de apenas cortá-lo fora como você faria no domínio da freqüência Se o objetivo final é calcular um IRI ou algum tipo de métrica de rugosidade outro caminho que este pode Ser crítico Charlie Após os filtros de pré-processamento pede que eu realizar uma FFT que eu acho que também é uma resposta para a sua próxima pergunta O grande problema de compreensão que estou tendo é que eu gerou o perfil de estrada mim, especificando que eu queria as freqüências Para ser um mínimo de 0 01cycles metros e um máximo de 4cycles metro Por que, então, eu deveria filtrar as altas freqüências. Obrigado pela informação sobre ISO 8608 1995, parece uma boa referência para alguns dos meus trabalhos sobre o processamento de perfil de estrada Voltar para o seu Projeto Como eu o compreendo você está fazendo.1 Criar o perfil da estrada no domínio da freqüência espacial com o índice em 0 01-4 ciclos m 2 Gerar o perfil espacial de 1 usando algumas equações 400 medidores de comprimento, dx 0 05 m, Freqüência de amostragem espacial Ency 1 dx 20 ciclos m 3 Grafique sua estrada PSD de 1 contra os valores ISO de ISO 8608 4 Calcule o fft eo PSD a partir de 2 e compare-o com 3 para ver se você é capaz de re-produzir it. If isso é correto E eu entendo o padrão ISO Eu não acredito que você precisa fazer qualquer filtragem em todos Seu perfil de 2 deve ser capaz de gerar dados de freqüência de 0 0025-10 ciclos m, mas você não deve ver qualquer conteúdo acima de 4 ciclos m. Hope Isso ajuda ao invés de confunde Você pode querer olhar para O Pequeno Livro do Perfil para mais informações. Katherine escreveu na mensagem Charlie, eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e não tenho certeza o que você quer dizer com taxa de amostragem Eu vou apenas dizer-lhe o que estou fazendo Primeiro estou gerando um perfil de estrada aleatória que tem freqüências espaciais variando de 0 01 - 4 ciclos m O ISO 8608 1995 tem classificações de estrada e, dependendo disso, dá um valor PSD para cada uma das freqüências entre 0 01 e 4 thats você deseja Estes valores são então colocados em uma equação para a geração de estradas que cria um Estrada com qualquer número de pontos no meu caso 8000, ou 400meters, ou seja, cada 0 05 metros eu, em seguida, gráfico todos os valores ISO para o PSD contra as freqüências espaciais que eu tinha acima eu estou tentando trabalhar para trás para ver se eu posso Gerar esse mesmo gráfico usando o mesmo perfil de estrada, e encontrando a FFT dele e, em seguida, o PSD eu não sei o que você quer dizer com freqüência de amostragem eu tenho medo, talvez seja lá em cima no que eu descrevi Muito obrigado por sua Tempo, eu sou completamente como Um peixe fora de água neste Katherine. Thanks para isso - realmente é útil apenas para ver a terminologia correta sendo usado para as figuras. Charlie escreveu Katherine, Obrigado pela informação sobre ISO 8608 1995 parece uma boa referência para alguns dos meus Trabalho em processamento de perfil de estrada Voltar ao seu projeto Como eu entendo que você está fazendo 1 Criar perfil de estrada em domínio de freqüência espacial com conteúdo em 0 01-4 ciclos m 2 Gerar perfil espacial de 1 usando algumas equações de 400 metros de comprimento, dx 0 05 m , Freqüência de amostragem espacial 1 dx 20 ciclos m 3 Grafique seu PSD de estrada de 1 contra os valores ISO de ISO 8608 4 Calcule o fft e o PSD de 2 e compare-o com 3 para ver se você é capaz de reproduzi-lo Se isso Está correto e eu entendo o padrão ISO Eu não acredito que você precisa fazer qualquer filtragem em todos Seu perfil de 2 deve ser capaz de gerar dados de freqüência de 0 0025-10 ciclos m, mas você não deve ver qualquer conteúdo acima de 4 ciclos m Espero que isso ajude em vez de confunde Você pode querer Para olhar para O Pequeno Livro de Profiling em ou mais informações Charlie Katherine escreveu na mensagem Charlie, eu sou muito ignorante sobre a terminologia correta neste material e Im não sei o que você quer dizer por taxa de amostragem Eu vou apenas dizer-lhe o que estou fazendo Primeiro eu Estou gerando um perfil de estrada aleatório que tem freqüências espaciais variando de 0 01 - 4 ciclos m A ISO 8608 1995 tem classificações de estrada e, dependendo disso, dá um valor PSD para cada uma das freqüências entre 0 01 e 4 thats você quer Estes Valores são então colocados em uma equação para a geração de estradas que cria uma estrada com qualquer número de pontos no meu caso 8000 ou 400meters, ou seja, cada 0 05 metros I, em seguida, gráfico de todos os valores ISO para o PSD contra as freqüências espaciais que eu tinha Acima eu estou tentando então trabalhar para trás para ver se eu posso gerar esse mesmo gráfico usando o mesmo perfil de estrada, e encontrando o FFT dele e então o PSD eu não sei o que você significa pela freqüência de amostragem eu receio, talvez é Lá em cima no que eu tenho E descrito Obrigado tanto pelo seu tempo, estou completamente como um peixe fora da água neste Katherine. What o que é uma lista watch. You pode pensar em sua lista de observação como segmentos que você tem bookmarked. You pode adicionar tags, autores , Threads e até mesmo resultados de pesquisa para a sua lista de observação Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos que você está interessado Para ver sua lista de observação, clique no link My Newsreader. Para adicionar itens à sua lista de observação, Link da lista de observação na parte inferior de qualquer página. Como posso adicionar um item à minha lista de observação. Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, procure o termo desejado na caixa de pesquisa Clique no link Adicionar esta pesquisa à minha lista de observação Na página de resultados de pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação pesquisando a tag com a tag de diretiva tagname onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá Para a página de perfil do autor e clique no link Adicionar este autor à minha lista de observação no topo da t Página Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação, indo para um tópico que o autor postou e clicando no Adicionar este autor ao meu link lista de observação Você será notificado sempre que o autor faz um post. To adicionar um tópico Para a sua lista de observação, vá para a página de discussão e clique no link Adicionar este tópico ao meu link de lista de observação no topo da página. Sobre Newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central. O que são newsgroups. Os newsgroups são um fórum mundial aberto Para todos Os grupos de notícias são usados para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são encadeadas ou agrupadas de uma forma que permite ler uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Siga o fio da conversa e veja o que já foi dito antes de postar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet As mensagens são trocadas e gerenciadas usando open-standa Rd protocolos Nenhuma entidade única possui os newsgroups. There são milhares de newsgroups, cada um abordando um único tópico ou área de interesse O MATLAB Central Newsreader posts e exibe mensagens no newsgroup. How posso ler ou postar para os newsgroups. You pode usar o integrated newsreader at the MATLAB Central website to read and post messages in this newsgroup MATLAB Central is hosted by MathWorks. Messages posted through the MATLAB Central Newsreader are seen by everyone using the newsgroups, regardless of how they access the newsgroups There are several advantages to using MATLAB Central. One Account Your MATLAB Central account is tied to your MathWorks Account for easy access. Use the Email Address of Your Choice The MATLAB Central Newsreader allows you to define an alternative email address as your posting address, avoiding clutter in your primary mailbox and reducing spam. Spam Control Most newsgroup spam is filtered out by the MATLAB Central Newsreader. Tagging Messages can be tagged with a relevant label by any signed-in user Tags can be used as keywords to find particular files of interest, or as a way to categorize your bookmarked postings You may choose to allow others to view your tags, and you can view or search others tags as well as those of the community at large Tagging provides a way to see both the big trends and the smaller, more obscure ideas and applications. Watch lists Setting up watch lists allows you to be notified of updates made to postings selected by author, thread, or any search variable Your watch list notifications can be sent by email daily digest or immediate , displayed in My Newsreader, or sent via RSS feed. 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