MATLAB es una de las principales paquete de análisis para el procesamiento digital de la señal y otras variedades de análisis técnico. El procesamiento de la señal se toma el punto de vista de que cualquier señal de datos se compone de la suma de muchas señales de diferentes frecuencias. A menudo, las señales provenientes de diferentes fuentes, o el ruido, se tienen diferentes frecuencias. Las señales de alta frecuencia puede ser removido por convolving una señal con un filtro de paso bajo.
MATLAB es una de las principales paquete de análisis para el procesamiento digital de la señal y otras variedades de análisis técnico. El procesamiento de la señal se toma el punto de vista de que cualquier señal de datos se compone de la suma de muchas señales de diferentes frecuencias. A menudo, las señales provenientes de diferentes fuentes, o el ruido, se tienen diferentes frecuencias. Las señales de alta frecuencia puede ser removido por convolving una señal con un filtro de paso bajo.
Filtrado Paso-Bajo
- Filtrado para eliminar las frecuencias se basa en el hallazgo de una función de transferencia en el dominio de la frecuencia que se selecciona el rango y la magnitud de las frecuencias para incluir en la señal filtrada. Un inversa de la transformada de Fourier se aplica al dominio de la frecuencia de la función para obtener el dominio de tiempo de filtro con la frecuencia seleccionada la función de transferencia. El dominio de tiempo de filtro se aplica a la señal de la elección mediante la convolución de la operación. Alternativamente, usted puede tomar la transformada de Fourier de su dominio de tiempo de la señal y se multiplica por el dominio de la frecuencia de la función de transferencia del filtro, antes de aplicar una inversa de la transformada de Fourier. Esto puede ser más rápido para ejecutar, como la convolución es una computacionalmente costosa operación.
Uso de smooth()
- MATLAB contiene la lisa() función para eliminar el ruido de alta frecuencia en una señal sin necesidad de determinar con exactitud la frecuencia de corte de un filtro de paso bajo. Por defecto, MATLAB utiliza un filtro de media móvil de cinco adyacentes puntos de datos. El segundo ejemplo se utiliza un lapso de 10 puntos de datos y la robusta ponderado lineal de mínimos cuadrados con la función de segundo grado del polinomio del modelo.
my_smoothed_data = smooth(my_data) my_smoothed_data = smooth(my_data,10,'rloess')
el Uso de filtros()
- El MATLAB función de filtro se utiliza para aplicar una unidimensional filtro digital a una señal. Para aplicar un filtro de paso bajo con una determinada frecuencia de corte, utilice el código siguiente:
my_filtered_data = filter (freq, [1 freq-1], my_data)
La frecuencia de la variable es igual a T/t, donde 'T' es el tiempo entre muestras y la 't' es el tiempo constante de la frecuencia del filtro.
Filtros Personalizados
- a Menudo, los filtros de paso bajo no va a tener una frecuencia exacta de corte, pasando por todas las frecuencias inferiores a la frecuencia de corte y la exclusión de todas las frecuencias por encima de la frecuencia de corte. De hecho, puesto que los datos son discretos, un perfecto filtro de paso bajo es imposible de implementar. Cualquier filtro puede ser diseñado en MATLAB y se aplican mediante la conv() función, la aplicación de convolución, de la siguiente manera:
my_new_signal = conv(my_signal, my_filter, 'mismo')
El Paso Bajo la Funcion en MATLAB
MATLAB es una de las principales paquete de analisis para el procesamiento digital de la señal y otras variedades de analisis tecnico. El procesamiento de la señal se toma el punto de vista de que cualquier señal de datos se compone de la suma de muchas señales de diferentes frecuencias. A menudo, las señales provenientes de diferentes fuentes, o el ruido, se tienen diferentes frecuencias. Las señales de alta frecuencia puede ser removido por convolving una señal con un filtro de paso bajo.
MATLAB es una de las principales paquete de analisis para el procesamiento digital de la señal y otras variedades de analisis tecnico. El procesamiento de la señal se toma el punto de vista de que cualquier señal de datos se compone de la suma de muchas señales de diferentes frecuencias. A menudo, las señales provenientes de diferentes fuentes, o el ruido, se tienen diferentes frecuencias. Las señales de alta frecuencia puede ser removido por convolving una señal con un filtro de paso bajo.
Filtrado Paso-Bajo
- Filtrado para eliminar las frecuencias se basa en el hallazgo de una funcion de transferencia en el dominio de la frecuencia que se selecciona el rango y la magnitud de las frecuencias para incluir en la señal filtrada. Un inversa de la transformada de Fourier se aplica al dominio de la frecuencia de la funcion para obtener el dominio de tiempo de filtro con la frecuencia seleccionada la funcion de transferencia. El dominio de tiempo de filtro se aplica a la señal de la eleccion mediante la convolucion de la operacion. Alternativamente, usted puede tomar la transformada de Fourier de su dominio de tiempo de la señal y se multiplica por el dominio de la frecuencia de la funcion de transferencia del filtro, antes de aplicar una inversa de la transformada de Fourier. Esto puede ser mas rapido para ejecutar, como la convolucion es una computacionalmente costosa operacion.
Uso de smooth()
- MATLAB contiene la lisa() funcion para eliminar el ruido de alta frecuencia en una señal sin necesidad de determinar con exactitud la frecuencia de corte de un filtro de paso bajo. Por defecto, MATLAB utiliza un filtro de media movil de cinco adyacentes puntos de datos. El segundo ejemplo se utiliza un lapso de 10 puntos de datos y la robusta ponderado lineal de minimos cuadrados con la funcion de segundo grado del polinomio del modelo.
my_smoothed_data = smooth(my_data) my_smoothed_data = smooth(my_data,10,'rloess')
el Uso de filtros()
- El MATLAB funcion de filtro se utiliza para aplicar una unidimensional filtro digital a una señal. Para aplicar un filtro de paso bajo con una determinada frecuencia de corte, utilice el codigo siguiente:
my_filtered_data = filter (freq, [1 freq-1], my_data)
La frecuencia de la variable es igual a T/t, donde 'T' es el tiempo entre muestras y la 't' es el tiempo constante de la frecuencia del filtro.
Filtros Personalizados
- a Menudo, los filtros de paso bajo no va a tener una frecuencia exacta de corte, pasando por todas las frecuencias inferiores a la frecuencia de corte y la exclusion de todas las frecuencias por encima de la frecuencia de corte. De hecho, puesto que los datos son discretos, un perfecto filtro de paso bajo es imposible de implementar. Cualquier filtro puede ser diseñado en MATLAB y se aplican mediante la conv() funcion, la aplicacion de convolucion, de la siguiente manera:
my_new_signal = conv(my_signal, my_filter, 'mismo')
El Paso Bajo la Función en MATLAB
By Consejos Y Trucos
MATLAB es una de las principales paquete de análisis para el procesamiento digital de la señal y otras variedades de análisis técnico. El procesamiento de la señal se toma el punto de vista de que cualquier señal de datos se compone de la suma de muchas señales de diferentes frecuencias. A menudo, las señales provenientes de diferentes fuentes, o el ruido, se tienen diferentes frecuencias. Las señales de alta frecuencia puede ser removido por convolving una señal con un filtro de paso bajo. 