Tsa Moving Average Vi

Förbehandling av en diskret tidsserie Advanced Signal Processing Toolkit. LabVIEW 2013 Advanced Signal Processing Toolkit Hjälp. Utdelningsdatum juni 2013.Part nummer 372656B-01.Preprocessering hjälper dig att göra en förvärvad diskret tidsserie mer lämplig för vidare analys. LabVIEW Time Series Analysis Tools tillhandahåller Preprocessing VI som gör att du kan släta en tidsserie, att prova en tidsserie eller för att ta bort trenden från en tidsserie Preprocessing VI inkluderar Time Series Preprocessing Express VI som du kan använda för att välja en lämplig metod för att förbereda en tid serier interaktivt. Resampling a Time Series. När du förvärvar en diskret tidsserie, för att undvika frekvens aliasing måste samplingsfrekvensen vara större än dubbelt så högst frekvens komponenten i källsignalen. Om du vill bygga modeller för en tidsserie anger du vanligtvis en samplingsfrekvens tio gånger så stor som den högsta frekvenskomponenten i källsignalen när man förvärvar tidsserierna dock a mycket högre samplingshastighet ökar väsentligt beräkningsbelastningen Om samplingsfrekvensen är onödigt hög kan du prova den förvärvade tidsserien och generera en ny tidsserie med en lägre samplingsfrekvens. Ibland är tidsserierna som analyseras ojämnt samplas för att använda tidsserier analysmetoder måste du ompröva tidsserierna med lika tidsintervaller för att generera en lika samplad tidsserie. Använd TSA Resampling VI för att prova en tidsserie. Frekvens Aliasing. Före resampling måste frekvensbandbredden hos källsignalen vara mindre än Nyquist-frekvensen vid den nya samplingsfrekvensen för att undvika aliasing Om tidsserien innehåller frekvenskomponenter vars frekvensband är större än den nya Nyquist-frekvensen, kan du använda ett lågpassfilter för att dämpa de frekvenskomponenter som är större än den nya Nyquist-frekvensen . Följande bild visar en tidsserie som innehåller en frekvenskomponent från 100 till 200 Hz och en annan frekvens co mponent från 300 till 400 Hz Samplingsfrekvensen för tidsserierna är 1000 Hz. Om frekvensbandet är av intresse från 0 till 250 Hz kan du minska samplingsfrekvensen till 500 Hz. När du samplar tidsserierna med den nya samplingsfrekvensen , frekvens aliasing uppstår om du inte dämpar frekvenskomponenten från 300 till 400 Hz eftersom denna frekvenskomponent är över 250 Hz, den nya Nyquist-frekvensen. Följande bild visar de omformade tidsserierna som inte filtrerades korrekt före ommontering och innehåller därför frekvens aliasing I Power Spectrum-grafen kan du se att frekvensaliasering snedvrider den ursprungliga frekvenskomponenten från 100 Hz till 200 Hz. För att undvika frekvensaliasering i omprovningsoperationen måste du först dämpa eller filtrera ut frekvenskomponenten som ligger ovanför den nya Nyquist-frekvens I det här exemplet behöver du använda ett lowpass-filter för att dämpa frekvenskomponenten från 300 till 400 Hz i de ursprungliga tidsserierna. Följande f igur visar filtrerade tidsserier och effektspektrum Observera att lågpassfiltret tar bort frekvenskomponenten från 300 till 400 Hz från tidsserierna. Efter att ha tagit bort frekvenskomponenten som ligger över den nya Nyquist-frekvensen kan du ompröva tidsserien med ny samplingsfrekvens på 500 Hz utan frekvens aliasing Följande Power Spectrum-diagram visar att de resamplerade tidsserierna bevarar frekvenskomponenterna av intresse från 0 Hz till 250 Hz utan förvrängning. Omvandling av en ojämn samplad tidsserie. Tidsserieanalysmetoder bearbetas endast lika - samplade tidsserier För att analysera en ojämnt samplad tidsserie måste du konvertera de ojämnt samlade tidsserierna till en lika samplad tidsserie med hjälp av TSA Resampling VI. Följande bild visar en ojämnt samplad tidsserie och motsvarande lika - samplade tidsserier Du kan se att tidsindexerna fördelas lika i diagrammet Resampled Time Series. Refer to the Resample Ojämnt samplad tidsserie VI i laborationsexemplen Tidsserieanalys TSAGettingStartad katalog för ett exempel som visar hur man omvandlar en ojämnt samplad serie till en lika samplad tidsserie med TSA Resampling VI. Smoothing a Time Series. Using the Time Series Analysverktyg kan du släta en tidsserie med antingen den glidande genomsnittsmetoden eller exponentiell genomsnittsmetod. Den rörliga genomsnittsmetoden uppskattar det lokala medelvärdet baserat på de intilliggande värdena med ett finitivt impulsrespons FIR-filter. Du kan använda denna metod för att ta bort bullerstörning från en tidsserie. Använd TSA Moving Average VI för att utföra ett glidande medelvärde. Detta VI ger två typiska glidande medelfilter Spencer och Henderson. Du kan också anpassa koefficienterna för de glidande medelfiltret. TSA Moving Average VI kompenserar fasförskjutningen av den jämnaste tidsserien så att ingen fasfördröjning föreligger mellan original - och glättad tidsserie. Exponentialmedelvärdet är en Ett annat gemensamt förhållningssätt för att producera en smidig tidsserie som hjälper dig att ta bort de variationer som den ursprungliga tidsserien innehåller Exponentiell medelvärde kan också ta bort säsongsmässighet, vilket är lågfrekvent periodiskt spektralhalt i en tidsserie. Använd TSA Exponential Average VI för att utföra exponentiella utjämningsoperationer på en tidsserie Du kan välja ett lämpligt utjämningsschema enligt tidsseriens egenskaper. Denna VI tillhandahåller följande exponentiella utjämningsscheman. Enstaka exponentiell utjämningsordning Lämplig för en tidsserie som inte innehåller en systematisk trend eller säsonglighet. Dubbel exponentiell utjämningsplan Lämplig för en tidsserie som innehåller en systematisk trend men innehåller inte säsongsmässighet. Trippel exponentiell utjämningsplan Lämplig för en tidsserie som innehåller både en systematisk trend och säsonglighet. Följande bild visar resultaten av exponentiell utjämning med olika system Denna siffra indikerar att det tredubbla systemet följer tidsserierna mycket närmare än de enkla och dubbla systemen, eftersom tidsserien innehåller en systematisk trend och säsonglighet. När du använder det tredimensionella exponentiella utjämningssystemet måste du ange säsongstypen för den analyserade tidsserien. Följande bild visar två tidsserier med olika typer av seasonality additiv och multiplicative. In den föregående figuren visar Additive Seasonality grafen en tidsserie som har en konstant amplitud förändring i säsongens användning Med TSA Exponential Average VI kan du analysera denna typ av tidsserier genom att ange tillsats i säsongstyp Multiplikationssäsongens graf visar en tidsserie som har en säsongsmodell med amplituden som ökar över tiden. Du kan analysera denna typ av tidsserier genom att ange multiplicativ i säsongstyp. Utgående en tidsserie. En tidsserie innehåller vanligtvis vissa konstanta amplitude-offset-komponenter eller låga - frekvens trender De konstant-offset-komponenterna och lågfrekvens trender påverkar inte De dynamiska egenskaperna hos det system som analyseras och amplituderna av dessa trender är ibland stora och korrupta resultaten av tidsseriemodellering. Därför måste du avlägsna konstant-offset-komponenterna eller lågfrekvens trenderna innan du utför ytterligare analyser. Om en tid serien innehåller inga långfristiga lågfrekventa trender men endast konstant-offset-komponenter, kan du förväxla den här tidsserien genom att subtrahera medelvärdet. Om en tidsserie innehåller långsiktiga trender och konstant-offset-komponenter, använd TSA Detrend VI till få en avbruten tidsserie Detta VI uppskattar trenden i en tidsserie med kurvanpassningsmetoderna. Beräkningsrörelsemängden. Detta VI beräknar och visar det glidande medlet med ett förinställt nummer. Först initierar VI två skiftregister. Toppskiftet register initieras med ett element och lägger sedan kontinuerligt det föregående värdet med det nya värdet Detta skiftregister håller summan av de sista x-mätningarna Efter att ha delat Resultaten av add-funktionen med det förinställda värdet beräknar VI det glidande medelvärdet. Det nedre skiftregistret innehåller en matris med medelvärdet. Detta skiftregister håller alla värden av mätningen. Ersättningsfunktionen ersätter det nya värdet efter varje slinga. Denna VI är mycket effektiv och snabb eftersom den använder funktionen ersättningselement inuti mellanslingan och den initialiserar arrayen innan den går in i loop. This VI skapades i LabVIEW 6 1.Bookmark Share. How att få den genomsnittliga signalen för en vågform med noise. Thank you, men min labview hade inte den avancerade signalbehandlingsverktyget installerad och det verkar inte vara den genomsnittliga funktionen Hur kan jag göra labview-program för att förverkliga den genomsnittliga funktionen till exempel, för en enda slinga, kommer jag få en data array för att lagra amplituden för vågformen, då för flera slingor kommer jag att få en matris för att lagra all data, då kan jag göra en genomsnittlig data och uppdatera den i en tidsamplitudgrap h Men jag är inte säker på hur man gör programmet ännu. Message Redigerad av zebro den 07-05-2009 01 53 PM. Message 3 of 7 7,200 Views. Re Hur man får den genomsnittliga signalen för en vågform med ljud. 07-05-2009 02 27 PM. Jag är ledsen men jag är lite förvirrad. Det finns en vi kallad Mean som beräknar medelvärdet av en array, så du kan använda den här. Men korrigerar mig om jag har fel, det genomsnittliga av en sinusvåg är 0. Först talar du medeltal då amplituden, så vad kommer det att vara. Det är bara du menar, maximal amplitud från varje enskild slinga och sedan genomsnittet alla de maximala till ett värde. Är det så. Nästa vi kommer göra. är du förvärvad data, här 50 slumpmässiga nummer. Yttre slinga Tar maximalt för varje inre slinga, när förvärvet är gjort, genomsnitt 25 maximalt.