W celu wygenerowania modelu Autoregressive mamy komendę aryule i możemy również używać filtrówEstimating AR model Ale jak wygenerować model MA Na przykład ktoś może pokazać, jak wygenerować model MA 20 Nie mogłem znaleźć żadnej odpowiedniej techniki, aby to zrobić Hałas jest generowany z mapy nieliniowej. Więc model MA będzie regresywał przez epsilon terms. Q1 Będzie bardzo pomocne, jeśli kod i funkcjonalna forma MA jest pokazana najlepiej MA 20 przy użyciu powyższego modelu szumu. Q2 W ten sposób I generowane AR 20 przy użyciu losowego hałasu, ale nie wiem jak używać powyższego równania jako hałasu, zamiast używać rand zarówno dla MA i AR. asked 15 sierpnia 14 w 17 30.My problemem jest użycie filtru nie jestem zaznajomiony z pomysłem funkcji transferu, ale wspomniałeś, że licznik B s są współczynnikami MA, więc B powinien być 20 elementów, a nie A s Dalej, powiedzmy, że model ma przecięcie 0, możesz pokazać kodem w jaki sposób Mogę utworzyć model MA z 0 5 przechwycić jak wspomnieć o przechwytywanie w filtrze i przy użyciu wejścia zdefiniowanego w moim pytanie proszę Dziękujemy za link filtra, który naprawdę usunął wątpliwości co do korzystania z filtru SKM 19 sierpnia 14 w 16 36. W y filtr b, a, X filtru dane wektora X z filtrem opisanym przez wektor współczynnika licznikowego b a wektor współczynnika denominatora a Jeśli 1 nie jest równy 1, filtr normalizuje współczynniki filtru przez 1 Jeśli 1 oznacza 0, filtr zwraca błąd, jest to obszar problemowy jak nie rozumiem, jak określić a, b współczynniki filtrów, gdy istnieje przechwycenie powiedzmy 0 5 lub przechwycenie z ciebie, proszę pokazać przykład MA z filtrem i przechwytywanie niezerowe przy użyciu wejścia, o którym wspomniałem w pytaniu SKM 19 sierpnia w godz. 17 45. Cyfrowe filtry cyfrowe Filtry cyfrowe. Filtry cyfrowe są próbkami czystymi. Sygnały wejściowe i wyjściowe są reprezentowane przez próbki o równej odległości czasowej. Filtr FIR niespełniający impulsów impulsowych charakteryzuje się odpowiedzią czasową zależną tylko od giv en liczba ostatnich próbek sygnału wejściowego Innymi słowy, gdy sygnał wejściowy spadnie do zera, wyjście filtru będzie działać tak samo po określonej liczbie okresów próbkowania. Wyjście yk jest podawane przez kombinację liniową ostatniego wejścia próbki xk i. Współczynniki bi dają wagę kombinacji. Odpowiadają one również współczynnikom licznika funkcji transferu filtra z domenami. Poniższy rysunek przedstawia filtr FIR o kolejności N 1. Dla filtrów fazowych, współczynnik wartości są symetryczne wokół środkowej, a linia opóźniająca może zostać złożona do tyłu wokół tego punktu środkowego, aby zmniejszyć liczbę multiplikacji. Funkcja transferu filtrów FIR tylko pobiera licznik Odpowiada filtru zerowego. Filtry FIR zwykle wymagają dużych zamówień, w wielkości kilku setek Tak więc wybór tego rodzaju filtrów będzie wymagał dużej ilości sprzętu lub CPU Mimo to jeden z powodów, aby wybrać filtr FIR implementatio n jest zdolnością do uzyskania liniowej odpowiedzi fazowej, która może być konieczna w niektórych przypadkach Niemniej jednak projektant fiterów ma możliwość wyboru filtrów IIR o dobrej liniowości fazowej w paśmie pasma, takim jak filtry Bessela lub zaprojektowania filtru allpass aby poprawić odpowiedź fazy standardowego filtra IIR. Średnia średnia filtrów MA Edit. Moving Średnia modele MA są modelami procesów w form. MA to alternatywna reprezentacja filtrów FIR. Average Filters Edit. A filtr obliczający średnią N ostatnie próbki sygnału. Jest to najprostsza forma filtru FIR, przy czym wszystkie współczynniki są równe. Funkcja transferu średniego filtra jest przekazywana przez funkcję transferu średniego filtra ma N równomiernie rozłożone zera wzdłuż osi częstotliwości , zero w DC jest maskowane przez biegun filtra. W związku z tym istnieje większy płat DC, który odpowiada za pasmo filtracji. Cascaded Integrator-Comb CIC Filtry Edit. A Cascaded integrator-filtr grzebieniowy CIC jest specjalna technika wdrażania średnich filtrów umieszczonych w szeregu Szeregowe rozmieszczenie średnich filtrów zwiększa pierwszy pręt w DC w porównaniu do wszystkich innych płatów. Filtr CIC realizuje funkcję przenoszenia filtrów średnich N, z których każda oblicza średnią próbek RM jest stosowany do filtrowania liczby próbek sygnału przez współczynnik R lub, innymi słowy, do ponownego próbkowania sygnału o niższej częstotliwości, odrzucając próbki R1 z R Współczynnik M wskazuje na to, ile sygnału z pierwszego płata jest użyte przez sygnał Liczba przeciętnych stopni filtracyjnych, N wskazuje, jak bardzo tłumione są inne pasma częstotliwości, kosztem mniej płaskiej funkcji przenoszenia wokół DC. Struktura CIC umożliwia wdrożenie całego systemu z tylko adders i rejestrów, nie używając mnożników, które są chciwe pod względem hardware. Down próbkowanie przez współczynnik R pozwala zwiększyć rozdzielczość sygnału przez log 2 RR bit. Canonical filtry Edit. Canon ical filtry implementują funkcję transferu filtra z licznymi elementami opóźnieniami równymi kolejności filtrowania, jednym mnożnikiem na współczynnik licznika, jednym mnożnikiem na współczynnik mianownika i serią adderów Podobnie jak w przypadku aktywnych filtrów struktur kanonicznych, tego rodzaju układy wykazały bardzo wrażliwe na wartości elementów niewielka zmiana współczynników miała duży wpływ na funkcję transferu. Ponadto, projekt aktywnych filtrów przesunął się z filtrów kanonicznych na inne struktury, takie jak łańcuchy sekcji drugiego rzędu lub filtrów leapfrog. Drugi porządek Sekcje Edit. A sekcja drugiego rzędu często określana jako biquad implementuje funkcję transferu drugiego rzędu Funkcja transferu filtra może zostać podzielona na produkt funkcji transferu, każdy związany z parą biegunów i ewentualnie parą zer. Jeśli funkcja transferu s Kolejność jest nieparzysta, wtedy do łańcucha dodawana jest sekcja pierwszej kolejności. Ta sekcja jest związana z prawdziwym biegunem i rzeczywistym zerowy, jeśli istnieje jedna. bezpośrednia forma 2 transponowana na poniższy rysunek jest szczególnie interesująca pod względem wymaganego sprzętu, jak również sygnału i współczynnik kwantyzacji. Cyfrowy filtr leapfrogowy Edit. Filter Structure Edit. Digital leapfrog filters bazują na symulacji analogowych filtrów aktywnych leapfrog Zachętą do tego wyboru jest dziedziczyć doskonałe właściwości czułości pasma pierwotnego obwodu drabinkowego. Następujące 4 rzędy wszystkie biegunowe filtry niskopodłogowe mogą być zaimplementowane jako obwód cyfrowy, zastępując integratory analogowe akumulatorami. Wymiana integratorów analogowych z akumulatorami upraszcza przekształcenie Z do z 1 s T, które są dwoma pierwszymi warunkami serii Taylor zexps T Ta aproksymacja jest wystarczająco dobra dla filtrów, gdzie częstotliwość próbkowania jest znacznie wyższa niż szerokość pasma sygnału. poprzedni filtr może być zapisany jako. Z tego zestawu równań można zapisać matryce A, B, C, D. Z tej reprezentacji narzędzia do przetwarzania sygnałów, takie jak Octave czy Matlab, umożliwiają wykreślenie odpowiedzi częstotliwościowej filtra lub aby zbadać zera i bieguny. W cyfrowym filtrze żucia, względne wartości współczynników ustawiają kształt funkcji transferowej Butterworth Chebyshev, podczas gdy ich amplitudy ustawiają częstotliwość odcięcia Dzielenie wszystkich współczynników przez współczynnik dwóch przesunięć częstotliwości odcięcia w dół przez jedna oktawa również współczynnik dwóch. Szczególnym przypadkiem jest filtr zamówieniowy Buterworth 3, który ma stałe czasowe o względnych wartościach 1, 1 2 i 1 Dzięki temu filtr może być implementowany w sprzęcie bez jakiegokolwiek mnożnika, ale przy użyciu przesunięć zamiast tego. Regulatory neutralne AR Edit. Autoregressive modele AR są modelami procesu w formie. W przypadku, gdy un jest wyjściem modelu, xn jest wejściem modelu, a un - m są poprzednimi próbkami wartości wyjściowej modelu Filtry te nazywane są autoregresywne, ponieważ wartości wyjściowe są obliczane na podstawie regresji poprzednich wartości wyjściowych Procesy AR mogą być reprezentowane przez filtr wszystkich biegunów. Filtry ARMA Edit. Autoregressive Ruchome średnie filtry ARMA to kombinacje filtrów AR i MA Wyjście Filtr jest podawany jako liniowa kombinacja ważonych wejść i ważonych próbek wyjściowych. Procesy ARM można uznać za cyfrowy filtr IIR, z zarówno biegunami, jak i zerami. Filtry AR są preferowane w wielu przypadkach, ponieważ mogą być analizowane za pomocą Yule Procesy macierzyste MA i ARMA mogą być analizowane przez skomplikowane równania nieliniowe trudne do zbadania i modelowania. Jeśli mamy proces AR z współczynnikami wagi aa wektora a, 1 - wejściowego xn i wyjście yn możemy użyć równań yule-walkera Mówimy, że x 2 jest wariancją sygnału wejściowego Traktujemy sygnał danych wejściowych jako sygnał losowy, nawet jeśli jest to determin stic, ponieważ nie wiemy, jaka będzie wartość, dopóki nie otrzymamy tego Możemy wyznaczyć równania Yule-Walkera as. Where R jest macierzą korelacji krzywej wyjściowej procesu. A r jest macierzą autokorelacji wyjścia procesu. Variance Edit. We może pokazać, że. Możemy wyrazić wariancję sygnału wejściowego jako. rr, rozszerzając i zastępując r0 możemy odnieść wariancję wyjściową procesu do wariancji wejściowej. Jest bezwarunkową średnią procesu, a L jest racjonalnym, wielomianem operatora opóźnionego opóźnienia, 1 1 L 2 L 2. Uwaga: Stała właściwość obiektu modelu arima odpowiada c, a nie bezwarunkowej średniej. Z rozkładu Wolda 2 Równanie 6-12 odpowiada nieruchomej proces stochastyczny pod warunkiem, że współczynniki i są absolutnie sumalne Jest to przypadek, gdy wielomian AR, L jest stabilny, co oznacza, że wszystkie jego korzenie leżą poza okręgiem jednostkowym Ponadto proces jest przyczynowy, pod warunkiem, że wielomian MA jest odwracalny, co oznacza, że wszystkie jego korzenie leżą poza okrąg jednostka. Econometrics Toolbox wymusza stabilność i inwersję procesów ARMA Jeśli określisz model ARMA za pomocą ariom, otrzymasz błąd, jeśli wprowadzisz współczynniki, które nie odpowiadają trwałemu wielomianowi wielomianu MA lub wielomianu MA Podobnie oszacowanie narzuca ograniczenia stacjonarne i odwracalne podczas szacowania. 1 Box, G E P G M Jenkins, i G C Reinsel Time Analiza i prognozowanie danych z serii 3-ej Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1994. 2 Wold, H Studium analizy serii czasów stacjonarnych Uppsala, Szwecja Almqvist Wiksell, 1938. Wybierz kraj.
Comments
Post a Comment