Tsa Moving Average Vi

Pré-processamento de uma série temporária discreta Advanced Signal Processing Toolkit. LabVIEW 2013 Advanced Signal Processing Toolkit Help. Edition Date June 2013.Par Número 372656B-01.Preprocessing ajuda você a fazer uma série de tempo discreto adquirida mais adequado para análise mais aprofundada O LabVIEW Time Series Analysis Tools fornecer Os VIs de Pré-processamento que permitem a suavização de uma série de tempo, a remodelação de uma série de tempo ou a remoção da tendência de uma série temporal Os VIs de Pré-processamento incluem o VI Expresso de Pré-processamento de Série Temporal que pode ser utilizado para seleccionar um método adequado para pré - Quando você adquire uma série temporal discreta, para evitar o aliasing de freqüência, a taxa de amostragem deve ser maior do que o dobro da componente de freqüência mais alta do sinal de origem. Se você quiser construir modelos para uma série de tempo, normalmente você especificará Uma taxa de amostragem dez vezes maior que a componente de frequência mais alta do sinal fonte ao adquirir a série temporal. Uma taxa de amostragem muito maior aumenta substancialmente a carga de cálculo Se a taxa de amostragem for desnecessariamente alta, você pode remodelar a série de tempo adquirida e gerar uma nova série de tempo com uma taxa de amostragem mais baixa. Às vezes a série de tempo em análise é desigualmente amostrada Para usar séries temporais Você deve reamosturar a série de tempo em intervalos de tempo iguais para gerar uma série de tempo igualmente amostrada. Use o VI de remontagem de TSA para remodular uma série de tempo. Evitando o Aliasing de Freqüência. Antes da resampling, a largura de banda de freqüência do sinal de fonte deve ser Menor que a freqüência de Nyquist na nova taxa de amostragem para evitar aliasing Se a série de tempo contiver componentes de freqüência cujas bandas de freqüência são maiores que a nova freqüência de Nyquist, você pode usar um filtro passa-baixa para atenuar os componentes de freqüência que são maiores que a nova freqüência de Nyquist. A figura seguinte mostra uma série temporal que contém uma componente de frequência de 100 a 200 Hz e outra frequência co Mponent de 300 a 400 Hz. A taxa de amostragem da série de tempo é 1000 Hz. Se a banda de freqüência de interesse for de 0 a 250 Hz, você pode reduzir a taxa de amostragem para 500 Hz. Quando você remodela a série de tempo usando a nova taxa de amostragem , O aliasing de freqüência ocorre se você não atenuar o componente de freqüência de 300 a 400 Hz porque esta componente de freqüência está acima de 250 Hz, a nova freqüência de Nyquist. A figura a seguir mostra a série de tempo resampled que não foi devidamente filtrada antes de reamostragem e, Aliasing No gráfico Power Spectrum, você pode ver que o aliasing de frequência distorce o componente de freqüência original de 100 Hz a 200 Hz. Para evitar o aliasing de freqüência na operação de reamostragem, primeiro você deve atenuar ou filtrar suficientemente o componente de freqüência que está acima do novo Frequência de Nyquist Neste exemplo, você precisa usar um filtro passa-baixa para atenuar o componente de freqüência de 300 a 400 Hz na série de tempo original. Igure mostra as séries temporais filtradas e o espectro de potência Observe que o filtro passa baixo remove o componente de freqüência de 300 a 400 Hz da série temporal. Depois de remover a componente de freqüência que está acima da nova freqüência de Nyquist, você pode remodelar a série temporal com a Nova taxa de amostragem de 500 Hz sem aliasing de freqüência O seguinte gráfico de espectro de potência mostra que a série de tempo resampled preserva as componentes de freqüência de interesse de 0 Hz a 250 Hz sem distorção. Converter uma série de tempo desigualmente-Amostra Series. Time processo de análise de métodos só igualmente Para analisar uma série temporal com amostras desiguais, é necessário converter as séries temporais amostradas de forma desigual em séries temporais igualmente amostradas usando o TSA Resampling VI. A figura a seguir mostra uma série temporal desigualmente amostrada e as correspondentes séries temporais - amostra de séries de tempo Você pode ver que os índices de tempo são distribuídos igualmente no gráfico Resampled Time Series. Refer ao Resample Série de Séries de Tempo de Amostras Desiguais VI nos exemplos de labview Análise de Série de Tempo Diretório TSAGettingStarted para um exemplo que demonstra como converter uma série de amostras desigualmente-amostradas em uma série de tempo igualmente amostrada com o TSA Reamostragem VI. Sola uma Série de Tempo. Usando a Série de Tempo Analysis Tools, você pode suavizar uma série de tempo com o método de média móvel ou o método de média exponencial. O método de média móvel estima o valor médio local com base nos valores adjacentes com um filtro de resposta de impulso finito FIR Você pode usar esse método para remover o Ruído de uma série de tempo. Utilize o TSA Moving Average VI para executar uma média móvel Este VI fornece dois filtros de média móvel típicos Spencer e Henderson Você também pode personalizar os coeficientes dos filtros de média móvel A TSA Moving Average VI compensa o deslocamento de fase de A série de tempo suavizada de modo que não haja atraso de fase entre o original ea série de tempo suavizada. A média exponencial é um Outra abordagem comum para produzir uma série de tempo suave, o que ajuda a remover as variações que a série de tempo original contém A média exponencial também pode remover a sazonalidade, que é de baixa freqüência periódica conteúdo espectral em uma série temporal. Use a TSA Exponential Average VI a executar Operações de suavização exponencial em uma série de tempo Você pode selecionar um esquema de suavização adequado de acordo com as características da série de tempo Este VI fornece os seguintes esquemas de suavização exponencial. Um único esquema de suavização exponencial Adequado para uma série de tempo que não contém uma tendência sistemática ou sazonalidade. Esquema de suavização exponencial duplo Adequado para uma série de tempo que contém uma tendência sistemática, mas não contém sazonalidade. Esquema de suavização exponencial tripla Adequado para uma série de tempo que contém uma tendência sistemática e sazonalidade. A figura a seguir mostra os resultados da suavização exponencial com diferentes esquemas Este número indica que o esquema triplo Segue as séries temporais muito mais perto do que os regimes simples e duplo porque as séries temporais contêm uma tendência sistemática e sazonalidade. Ao usar o esquema de suavização exponencial tripla, você deve especificar o tipo de estação da série temporal analisada A figura a seguir mostra duas séries temporais com Diferentes tipos de sazonalidade aditivo e multiplicativo. Na figura anterior, o gráfico de sazonalidade aditiva mostra uma série de tempo que tem uma mudança de amplitude constante na sazonalidade Usando a TSA Exponential Average VI, você pode analisar este tipo de série temporal, especificando aditivo em tipo de temporada O gráfico de sazonalidade multiplicativa mostra uma série de tempo que tem uma sazonalidade com a amplitude aumentando ao longo do tempo Você pode analisar este tipo de séries de tempo especificando multiplicativo em tipo de estação. Detrending uma série de tempo. Uma série temporal geralmente contém algumas componentes de deslocamento de amplitude constante ou baixa Tendências de freqüência As componentes de offset constante e as tendências de baixa freqüência não afetam As características dinâmicas do sistema que está sendo analisado, e as amplitudes dessas tendências às vezes são grandes e corromper os resultados da modelagem de séries temporais Portanto, você precisa remover os componentes de deslocamento constante ou tendências de baixa freqüência antes de realizar uma análise mais profunda. Se um tempo Série não contém tendências de baixa freqüência a longo prazo, mas apenas componentes de deslocamento constante, você pode desviar esta série de tempo subtraindo o valor médio. Se uma série de tempo contém tendências de longo prazo e componentes de deslocamento constante, use o TSA Detrend VI para Obtenha uma série de tempo detrendida Este VI estima a tendência de uma série de tempo com os métodos de ajuste de curva. Calculando a média móvel. Este VI calcula e exibe a média móvel, usando um número pré-selecionado. Primeiro, o VI inicializa dois registradores de deslocamento O deslocamento superior O registrador é inicializado com um elemento e, em seguida, adiciona continuamente o valor anterior com o novo valor. Este registrador de desvio mantém o total das últimas medidas x Depois de dividir o valor Resultados da função de adição com o valor pré-selecionado, o VI calcula o valor da média móvel O registro de deslocamento inferior contém uma matriz com a dimensão Média Este registro de deslocamento mantém todos os valores da medida A função de substituição substitui o novo valor após cada ciclo. É muito eficiente e rápido porque usa a função replace element dentro do loop while e inicializa a matriz antes de entrar no loop. Este VI foi criado no LabVIEW 6 1.Bookmark Share. Como obter o sinal médio de uma forma de onda com Obrigado, mas o meu labview não tem o avançado de processamento de sinal toolkit instalado e parece não ser a função média Como posso fazer programa labview para perceber a função média, por exemplo, para um único loop while, vou ter um Matriz de dados para armazenar a amplitude da forma de onda, em seguida, para vários while loop, vou ter uma matriz para armazenar todos os dados, então eu posso fazer uma média dos dados e atualizá-lo em um tempo-amplitude grap H Mas eu não tenho certeza de como fazer o programa yet. Message Editado por zebro em 07-05-2009 01 53 PM. Message 3 de 7 7,200 Views. Re Como obter o sinal médio de uma forma de onda com ruído. 07-05-2009 02 27 PM. Im desculpe, mas estou um pouco confused. There é um vi chamado Mean que calcula a média média de uma matriz, então você pode usar este. Mas me corrija se eu estiver errado, a média De uma onda senoidal é 0.Primeiro você fala a média então a amplitude, assim que será ele. A menos que você significar, a amplitude máxima de cada laço individual então média todos aqueles máximo a um valor É que ele então o próximo vi fará. Laço interno É que você adquiriu dados, aqui 50 números aleatórios. Outro loop Toma o máximo de cada loop interno, quando a aquisição é feito, a média do máximo de 25.