Tsa Mobile Media Vi

Pre-elaborazione di un data Discrete Time Series elaborazione avanzata del segnale Toolkit. LabVIEW 2013 Signal Processing Toolkit avanzata Help. Edition giugno 2013.Part Numero 372656B-01.Preprocessing ti aiuta a fare una serie di tempo discreto acquisito più adatto per ulteriori analisi Gli strumenti di LabVIEW Tempo di analisi serie forniscono il Pre-elaborazione vI che consentono di attenuare una serie storica, ricampionare una serie storica, o di cancellare la tendenza da una serie storica la pre-elaborazione vI include il Time Series Pre-elaborazione vI Express che è possibile utilizzare per selezionare un metodo adeguato per trattare un tempo serie interactively. Resampling un tempo Series. When si acquista una serie tempo discreto, per evitare la frequenza aliasing la frequenza di campionamento deve essere maggiore del doppio della componente di alta frequenza del segnale sorgente Se si vuole costruire modelli per una serie di tempo, di solito specificato un tasso di campionamento dieci volte più grande componente più alta frequenza del segnale sorgente quando acquisendo la serie temporale Tuttavia, una frequenza di campionamento molto più elevato aumenta notevolmente l'onere di calcolo Se la frequenza di campionamento è inutilmente alta, è possibile ricampionare la serie temporale acquisita e generare una nuova serie di tempo con un più basso rate. Sometimes campionamento della serie tempo sotto analisi è diseguale-campionata per utilizzare metodi di analisi di serie temporali, è necessario ricampionare le serie temporali a intervalli di tempo uguali per generare un tempo altrettanto-campionato series. Use TSA ridefinizione VI ricampionare un tempo series. Avoiding frequenza Aliasing. Before ricampionamento, la banda di frequenza del segnale sorgente deve essere inferiore alla frequenza di Nyquist al nuovo tasso di campionamento per evitare aliasing Se la serie temporale contiene componenti di frequenza la cui bande di frequenza sono superiori la nuova frequenza Nyquist, è possibile utilizzare un filtro passa-basso per attenuare tali componenti di frequenza che sono maggiori rispetto alla nuova Nyquist frequency. The figura seguente mostra una serie temporale che contiene un componente di frequenza da 100 a 200 Hz e un altro componente di frequenza da 300 a 400 Hz la frequenza di campionamento della serie storica è 1000 Hz. If la banda di frequenza di interesse è da 0 a 250 Hz, è possibile ridurre la frequenza di campionamento di 500 Hz Quando ricampionate le serie temporali utilizzando la nuova frequenza di campionamento, aliasing frequenza si verifica se non attenuare la componente di frequenza 300-400 Hz, perché questa componente di frequenza è superiore a 250 Hz, la nuova figura seguente Nyquist frequency. The mostra le serie storiche ricampionata che non è stato adeguatamente filtrato prima di ricampionamento e quindi contiene aliasing frequenza Nel Power Spectrum grafico, si può vedere che l'aliasing frequenza distorce la componente di frequenza originale da 100 Hz a 200 Hz. To evitare l'aliasing frequenza nell'operazione ricampionamento, è necessario innanzitutto sufficientemente attenuare o filtrare la componente di frequenza che è superiore alla nuova frequenza di Nyquist in questo esempio , è necessario utilizzare un filtro passa-basso per attenuare la componente di frequenza 300-400 Hz nel tempo series. The originale figura seguente mostra le serie storiche filtrato e della comunicazione spettro di potenza che il filtro passa-basso rimuove il componente di frequenza 300-400 Hz dal momento in series. After rimuovere il componente di frequenza che è superiore alla nuova frequenza di Nyquist, è possibile ricampionare la serie storica con la nuova frequenza di campionamento di 500 Hz, senza frequenza di aliasing il grafico seguente Power Spectrum mostra che la serie storica ricampionato preserva le componenti di frequenza di interesse da 0 Hz a 250 Hz, senza distortion. Converting un disparmente nel campione tempo Series. Time processo di metodi di analisi serie unica serie tempo ugualmente-campionato per analizzare una serie storica disuguale-campionato, è necessario convertire le serie storiche disuguale-campionato in una serie storica ugualmente-campionato con la figura TSA ricampionamento VI. the seguente mostra un serie storica disuguale-campionato e la corrispondente serie temporale altrettanto-campionato si può vedere che gli indici di tempo sono distribuiti equamente nella ridefinizione di time Series graph. Refer al ricampionare disparmente nel campione Time Series VI nella directory esempi LabVIEW Time Series Analysis TSAGettingStarted per un esempio che dimostra come convertire una serie disuguale-campionato in una serie di tempo altrettanto-campionato con la TSA ricampionamento VI. Smoothing un tempo Series. Using il tempo serie Strumenti di analisi, è possibile regolare una serie storica con il metodo della media mobile o il method. The media mobile esponenziale metodo della media stima il valore medio locale, in base ai valori adiacenti con un filtro FIR risposta all'impulso finita È possibile utilizzare questo metodo per rimuovere il disturbo del rumore da un tempo series. Use la TSA media mobile VI per eseguire una media mobile Questo VI fornisce due tipico movimento filtri medi Spencer e Henderson È inoltre possibile personalizzare i coefficienti dei filtri in movimento media la TSA media mobile VI compensa lo sfasamento della serie storica lisciato in modo non esiste alcun ritardo di fase tra l'originale e la levigata media tempo series. Exponential è un altro approccio comune per la produzione di una serie temporale liscia, che aiuta a rimuovere le variazioni che la serie temporale originale contiene media esponenziale anche in grado di rimuovere la stagionalità , che è a bassa frequenza periodica contenuto spettrale in un tempo series. Use la TSA media esponenziale VI per eseguire operazioni di livellamento esponenziale su una serie temporale È possibile selezionare uno schema di lisciatura adatto secondo le caratteristiche delle serie temporali Questo VI fornisce le seguenti esponenziale lisciatura schemes. Single schema di livellamento esponenziale Adatto per una serie temporale che non contiene una tendenza sistematica o schema di livellamento esponenziale seasonality. Double Adatto per una serie temporale che contiene una tendenza sistematica, ma non contiene seasonality. Triple schema di livellamento esponenziale Adatto per un tempo serie che contiene sia una tendenza sistematica e seasonality. The figura seguente mostra i risultati di livellamento esponenziale con schemi differenti Questo dato indica che il regime tripla segue la serie temporale molto più vicino rispetto ai regimi singole e doppie perché la serie temporale contiene una tendenza sistematica e seasonality. When utilizzando lo schema di livellamento esponenziale tripla, è necessario specificare il tipo di stagione della serie storica analizzata la figura seguente mostra due serie storiche con diversi tipi di additivi stagionalità e multiplicative. In figura precedente, il grafico Additive stagionalità mostra una serie di tempo che ha un cambiamento di ampiezza costante nella stagionalità Utilizzando la TSA media esponenziale vI, è possibile analizzare questo tipo di serie temporali, specificando additivo nel tipo di stagione il grafico moltiplicativo stagionalità mostra una serie di tempo che ha una stagionalità con l'ampiezza crescente nel tempo È possibile analizzare questo tipo di serie temporali, specificando moltiplicativo nella stagione type. Detrending una serie temporale tempo Series. A di solito contiene alcuni componenti ampiezza costante di offset o tendenze a bassa frequenza i componenti costanti offset e tendenze a bassa frequenza non influenzano le caratteristiche dinamiche del sistema che viene analizzato, e le ampiezze di queste tendenze a volte sono grandi e corrompere i risultati dei modelli di serie storiche Pertanto, è necessario rimuovere i componenti costanti offset o tendenze a bassa frequenza prima di eseguire ulteriori analysis. If una serie temporale non contiene lungo tendenze a bassa frequenza termine, ma solo componenti costanti-offset, è possibile detrend questa serie di tempo sottraendo la media value. If una serie temporale contiene tendenze a lungo termine ei componenti costanti-offset, utilizzare il TSA Detrend vI per ottenere una serie storica Detrended Questo VI stima la tendenza di una serie storica con la methods. Calculating curva-montaggio Moving Average. This VI calcola e visualizza la media mobile, utilizzando un number. First preselezionato, il VI inizializza due registri a scorrimento il registro superiore spostamento viene inizializzato con una elemento, aggiunge continuamente il valore precedente con il nuovo valore di questo registro a scorrimento mantiene il totale delle ultime misurazioni x Dopo dividendo i risultati della funzione aggiuntivo con il valore preselezionato, il VI calcola il valore di media mobile il registro a scorrimento inferiore contiene un array con la media dimensione di questo registro a scorrimento mantiene tutti i valori della misura la funzione di sostituzione sostituisce il nuovo valore dopo ogni loop. This VI è molto efficiente e veloce perché utilizza la funzione di elemento di sostituire all'interno del ciclo while, e si inizializza la matrice prima che entra nel loop. This vI è stato creato in LabVIEW 6 1.Bookmark Share. How per ottenere il segnale medio di una forma d'onda con noise. Thank voi, ma il mio LabVIEW non ha avuto l'avanzato kit di strumenti di elaborazione del segnale installato e sembra non essere il funzione media Come posso fare programma labview per realizzare la funzione di media, per esempio, per un solo ciclo while, i otterrà un array di dati per memorizzare l'ampiezza della forma d'onda, poi per vari while, io otterrà una matrice per memorizzare tutti i dati, allora posso fare una media dei dati e aggiornare in un grafico tempo-ampiezza ma non sono sicuro di come fare il yet. Message programma di cura di zebro il 07-05-2009 01 53 PM. Message 3 7 7.200 Views. Re Come ottenere il segnale media di una forma d'onda con il rumore. 07-05-2009 02 27 PM. I m dispiace ma io MA poco confused. There è un VI chiamato significa che calcola la media media di un array, in modo da poter utilizzare questo mi one. But corregga se sbaglio, la media di un'onda sinusoidale è 0.First parli media quindi di ampiezza, in modo che cosa ci be. Unless vuoi dire, massima ampiezza di ogni ciclo individuo poi media tutti coloro massimo a un valore è che poi il prossimo vi sarà do. Inner ciclo è è stato acquistato i dati, qui 50 ciclo numbers. Outer casuale prende il massimo di ogni ciclo interno, quando l'acquisizione è fatto, in media il 25 al massimo.