Tsa-Liikkuva Keskiarvo Vi

Diskreettisen aikasarjojen esikäsitteleminen Advanced Signal Processing Toolkit. LabVIEW 2013 Kehittynyt signaalinkäsittely-työkalupakki Help. Edition Date June 2013.Part numero 372656B-01.Preprocessing auttaa tekemään hankitun erillisen aikasarjan sopivammaksi analysoimiseksi LabVIEW Time Series Analysis Tools Preprocessing VI: t, joiden avulla voit sileää aikasarjaa, koota aikasarja uudelleen tai poistaa trendistä aikasarjasta Preprocessing VI: t sisältävät aikasarjojen esikäsittelyt Express VI: n, jonka avulla voit valita sopivan menetelmän esikäsitellä aikaa sarjan vuorovaikutteisesti. Aikasarjojen ottaminen käyttöön. Kun hankit erillisen aikasarjan, taajuuden aliastumisen välttämiseksi näytteenottotaajuuden on oltava suurempi kuin kaksi kertaa lähdesignaalin korkein taajuuskomponentti. Jos haluat rakentaa aikasarjoja malleja, näytteenottotaajuus kymmenen kertaa suurempi kuin lähdesignaalin korkein taajuuskomponentti, kun se hankkii aikasarjan huomattavasti suurempi näytteenottotaajuus lisää merkittävästi laskentataakkaa Jos näytteenottotaajuus on tarpeettoman korkea, voit hakea hankitut aikasarjat uudelleen ja luoda uuden aikasarjan, jolla on alhaisempi näytteenottotaajuus. Aikaisemmat analyysin aikasarjat näytetään erottelematta. analysointimenetelmiä, sinun on otettava uudelleen näyte aikasarjasta yhtä aikaa, jotta saisitte yhtä näytteenotetut aikasarjat. Käytä TSA: n resampling VI: n uudelleenkäytettävään aikasarjaan. Valitse taajuusliittymän asettaminen. Ennen resamplinga, lähdesignaalin taajuuskaistanleveyden on oltava vähemmän kuin Nyquist-taajuus uudella näytteenottotaajuudella aliaksen välttämiseksi Jos aikasarja sisältää taajuuskomponentteja, joiden taajuuskaistat ovat suurempia kuin uusi Nyquist-taajuus, voit käyttää alipäästösuodatinta heikentämään niitä taajuuskomponentteja, jotka ovat suurempia kuin uusi Nyquist-taajuus . Seuraavassa kuvassa on aikasarja, joka sisältää taajuuskomponentin 100-200 Hz ja toinen taajuusyhteys komponentti 300-400 Hz. Aikasarjojen näytteenottotaajuus on 1000 Hz. Jos kiinnostuksen kohteena oleva taajuuskaista on 0-250 Hz, voit pienentää näytteenottotaajuutta 500 Hz: iin. Kun otat näyte uudelleen aikasarjasta uudella näytteenottotaajuudella , taajuusvalinta tapahtuu, jos taajuuskomponenttia ei vaimenneta 300: sta 400 Hz: iin, koska tämä taajuuskomponentti on yli 250 Hz: n, uuden Nyquist-taajuuden. Seuraava kuva esittää uudelleennäytetyille aikasarjoille, joita ei ole suodatettu oikein ennen uudelleenkäyttämistä, Aliasukset Power Spectrum - kaaviossa näet, että taajuusvalinta vääristää alkuperäistä taajuuskomponenttia 100 Hz: stä 200 Hz: iin. Jotta vältettäisiin taajuusvalinta uudelleenkampausoperaatiossa, sinun on ensin heikennettävä tai suodattava riittävästi taajuuskomponentti, joka on uuden Nyquist-taajuus Tässä esimerkissä sinun on käytettävä alipäästösuodatinta taajuuskomponentin vaimentamiseksi 300: sta 400 Hz: iin alkuperäisessä aikasarjassa. Seuraavat f igure näyttää suodatetun aikasarjan ja tehospektrin Huomaa, että alipäästösuodatin poistaa taajuuskomponentin 300 - 400 Hz: n aikasarjasta. Kun poistat taajuuskomponentin, joka on uuden Nyquist-taajuuden yläpuolella, voit koonnuttaa aikasarjan uusi näytteenottotaajuus 500 Hz ilman taajuusvalintaa Seuraavassa Power Spectrum - kaavio näyttää, että uudelleennäytyneet aikasarjat säilyttävät mielenkiinnon kohteena olevat taajuuskomponentit 0 Hz: stä 250 Hz: iin ilman vääristymiä. Muunneltavissa oleva epätasaisesti otettu aikasarja. Aikasarjan analyysimenetelmät käsittelevät vain yhtä - mallitut aikasarjat Eroamattoman näytteenoton aikasarjan analysoimiseksi on tarpeen muuntaa epätasaisesti näytteitetyt aikasarjat yhtä näytteistetyksi aikasarjaksi käyttäen TSA-resampling VI: ta. Seuraava kuvio esittää epätasaisesti näytteistettyjä aikasarjoja ja vastaavaa yhtä lailla - mallitut aikasarjat Voit nähdä, että aikaindeksit jakautuvat tasaisesti uudelleenkäytetyn aikasarjan kuvaajalle. Erittäin näytteistetty aikasarja VI Labview-esimerkkien aikasarjan analyysi TSAGettingStarted-hakemistosta esimerkki, joka osoittaa, miten erottelemattomaksi näytteeksi otettu sarja voidaan muuntaa yhtä näytteistetyksi aikasarjaksi TSA: n resamplingin avulla. VI. Käytä aikasarjaa. Time-sarjan käyttäminen Analyysityökaluilla voit sovittaa aikasarjan joko liikkuvan keskiarvomenetelmän tai eksponentiaalisen keskiarvomenetelmän avulla. Liikkuva keskiarvo - menetelmä arvioi paikallisen keskiarvon arvon vierekkäisten arvojen perusteella äärellisen impulssivasteen FIR-suodattimen avulla. Tätä menetelmää voidaan käyttää poistamaan meluhäiriö aikasarjasta. Käytä TSA Moving Average VI liikuttavan keskiarvon määrittämiseen. Tässä VI: ssä on kaksi tyypillistä liikkuvan keskiarvosuodattimen Spencer ja Henderson. Voit myös muokata liikkuvien keskimääräisten suodattimien kertoimia. TSA Moving Average VI kompensoi vaiheen siirtymistä tasoitettu aikasarja, joten alkuperäisen ja sillatun aikasarjan välillä ei ole vaiheviiveitä. Eksponentiaalinen keskiarvo on toinen yhteinen lähestymistapa sileän aikasarjan tuottamiseen, joka auttaa poistamaan alkuperäisen aikasarjan muunnelmat Exponential-keskiarvoistaminen voi myös poistaa kausittaisuuden, joka on matalataajuinen määräaikaistasospektri aikasarjassa. Käytä TSA Exponential Average VI: ta eksponentiaaliset tasausoperaatiot aikasarjoilla Voit valita sopivan tasoitusjärjestelmän aikasarjan ominaisuuksien mukaisesti. Tämä VI tarjoaa seuraavat eksponentiaaliset tasausmenetelmät. Yksinkertainen eksponenttitasoitusjärjestelmä Soveltuu aikasarjalle, joka ei sisällä systemaattista suuntausta tai kausivaihtelua. Kaksinkertainen eksponenttitasoitusjärjestelmä Soveltuu aikasarjalle, joka sisältää systemaattisen kehityksen mutta ei sisällä kausivaihtelua. Kolmiulotteinen eksponenttitasoitusjärjestelmä Soveltuu aikasarjalle, joka sisältää sekä systemaattisen trendin että kausivaihtelun. Seuraavassa kuvassa esitetään eksponentiaalisen tasoituksen tulokset eri järjestelmillä Tämä luku osoittaa, että kolminkertainen järjestelmä seuraa aikasarjoja paljon lähempänä kuin yksittäiset ja kaksinkertaiset järjestelmät, koska aikasarja sisältää systemaattisen trendin ja kausivaihtelun. Kun käytät kolminkertaista eksponenttien tasoitusjärjestelmää, sinun on määritettävä analysoidun aikasarjan kausityyppi. Seuraavassa kuvassa on kaksi aikasarjaa eri kausivaihteluiden lisäaineita ja kertolaskuja. Edellisessä kuvassa lisäyskausi kaaviossa on aikasarja, jolla on jatkuvasti amplitudimuutos kausikuvana. TSA Exponential Average VI: n avulla voidaan analysoida tämäntyyppisiä aikasarjoja määrittämällä Lisäaine kausityypillä Multiplikatiivisen kausivaihteluvälin kaaviossa on kausivaihtelu, jonka amplitudi kasvaa ajan myötä. Voit analysoida tämän tyyppisiä aikasarjoja määrittämällä Multiplicative-kausityyppi. Aikasarjojen aikarajoittaminen. Aikasarja sisältää yleensä jonkin verran jatkuvaa amplitudin siirtymää tai matalia - taajuustrendit Vakio-offset-komponentit ja matalan taajuuden trendit eivät vaikuta analysoitavan järjestelmän dynaamiset ominaisuudet ja näiden suuntausten amplitudit ovat toisinaan suuret ja korruptoitavat aikasarjamallinnuksen tulokset. Siksi sinun täytyy poistaa vakio-offset-komponentit tai matalan taajuuden suuntaukset ennen lisäanalyysin suorittamista. Jos aikaa sarja ei sisällä pitkäaikaisia ​​matalia taajuuksia, mutta vain vakio-offset-komponentteja, voit vähentää tätä aikasarjaa vähentämällä keskimääräisen arvon. Jos aikasarja sisältää pitkän aikavälin trendejä ja vakio-offset-komponentteja, käytä TSA Detrend VI: ta hankkia detrended aikasarja Tämä VI arvioi aikasarjan trendin käyrä-sovitusmenetelmiin. Kalentava Moving Average. This VI laskee ja näyttää liikkuvan keskiarvon käyttämällä ennalta valittua numeroa. Ensinnäkin VI alustaa kaksi siirtorekisteriä Ylin muutos rekisteri alustetaan yhdellä elementillä ja lisää sitten edellistä arvoa jatkuvasti uudella arvolla. Tämä siirtorekisteri pitää viimeisten x mittausten kokonaismäärän. lisätoiminnon tulokset ennalta valituilla arvoilla, VI laskee liukuvan keskiarvon Pohjansiirtorekisterissä on mittayksikkö, jonka mitta on keskimääräinen Tämä siirtorekisteri pitää mittauksen kaikki arvot. Korvaava toiminto korvaa uuden arvon jokaisen silmukan jälkeen. Tämä VI on erittäin tehokas ja nopea, koska se käyttää korvaava elementtifunktiota while-silmukan sisällä ja alustaa taulukon ennen kuin se siirtyy silmukkaan. Tämä VI luotiin LabVIEW 6 1.Bookmark Shareissa. Miten saadaan aaltomuodon keskimääräinen signaali melua. Kiitos, mutta minun labview ei ollut kehittynyt signaalinkäsittely työkalupakki asennettu ja se ei näytä olevan keskimäärin toiminto Miten voin tehdä labview ohjelma toteuttaa keskimääräinen toiminto esimerkiksi yksi kerralla silmukka, saan datamuoto tallentaa aaltomuodon amplitudi, sitten useita silmukan silmukka, saan matriisin tallentaa kaikki tiedot, niin voin tehdä keskimäärin tiedot ja päivittää sen ajan-amplitudin grap h Mutta en ole varma, miten tehdä ohjelma vielä. Message Muokannut zebro 07-05-2009 01 53 PM. Message 3 of 7 7,200 Views. Re Miten saada keskimääräinen signaali aaltomuotona melua. 07-05-2009 02:27 PM. Olen pahoillani, mutta olen hieman hämmentynyt. On vi kutsutaan Mean, joka laskee keskiarvon taulukon, joten voit käyttää tätä. Mutta korjaa minulle, jos olen väärässä, keskimäärin siniaalto on 0. Ensin puhut keskimäärin amplitudi, niin mitä se on. Jollei tarkoitat, suurin amplitudi jokaisesta yksittäisestä silmukasta sitten keskimäärin kaikki ne enimmäismäärät yhteen arvoon on se sitten Seuraava vi tekevät. Inner loop oletko hankkinut tietoja, tässä 50 satunnaisluvua. Ulompi silmukka Ottaa jokaisen sisemmän silmukan maksimissa, kun hankinta on tehty, keskimäärin 25 maksimi.