المتوسط المتحرك مقابل التفاف

باستخدام ماتلاب، كيف يمكنني العثور على المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أيام لعمود معين من المصفوفة وإلحاق المتوسط ​​المتحرك بتلك المصفوفة أحاول حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أيام من أسفل إلى أعلى المصفوفة. لقد قدمت الرمز الخاص بي: نظرا للمصفوفة التالية والقناع: لقد حاولت تنفيذ الأمر كونف ولكن أنا أتلقى خطأ. هنا هو الأمر كونف لقد حاولت استخدام على العمود 2 من مصفوفة a: يتم إعطاء الإخراج أنا الرغبة في المصفوفة التالية: إذا كان لديك أي اقتراحات، وأود أن نقدر ذلك. شكرا لك العمود 2 من مصفوفة أ، وأنا حوسبة المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أيام على النحو التالي ووضع النتيجة في العمود 4 من المصفوفة (أعيدت تسمية المصفوفة كما 39desiredOutput39 للتوضيح). متوسط ​​3 أيام من 17، 14، 11 هو 14 متوسط ​​3 أيام من 14، 11، 8 هو 11 متوسط ​​3 أيام من 11، 8، 5 هو 8 ومتوسط ​​3 أيام من 8، 5، 2 هو 5. لا توجد قيمة في الصفين السفليين للعمود الرابع لأن الحساب للمتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أيام يبدأ في الأسفل. لن يظهر الناتج 39valid39 حتى 17 و 14 و 11. على الأقل هذا يجعل من المنطقي نداش آرون يونيو 12 13 في 1:28 بشكل عام فإنه من شأنه أن يساعد إذا كنت سوف تظهر الخطأ. في هذه الحالة كنت تفعل أمرين خاطئين: أولا يجب أن يقسم الانتماء الخاص بك إلى ثلاثة (أو طول المتوسط ​​المتحرك) ثانيا، لاحظ حجم ج. لا يمكنك فقط تناسب c في. الطريقة النموذجية للحصول على متوسط ​​متحرك هي استخدام نفس: ولكن هذا لا يبدو وكأنه ما تريد. بدلا من ذلك كنت اضطر إلى استخدام بضعة أسطر: دليل العلماء والمهندسين لمعالجة الإشارات الرقمية التي كتبها ستيفن W. سميث، دكتوراة. الفصل 17: الفلاتر المخصصة يعتبر الالتفاف غير المرغوب فيه مشكلة متأصلة في نقل المعلومات التناظرية. على سبيل المثال، كل ما يلي يمكن أن يكون نموذجا كالتفاف: صورة طمس في كاميرا هشة، أصداء في المكالمات الهاتفية لمسافات طويلة، عرض النطاق الترددي المحدود من أجهزة الاستشعار التناظرية والالكترونيات، الخ ديكونفولوتيون هو عملية تصفية إشارة للتعويض عن انحلال غير مرغوب فيه. الهدف من ديكونفولوتيون هو إعادة إشارة كما كان موجودا قبل حدوث الانتماء. ويتطلب ذلك عادة أن تكون خصائص الالتفاف (أي الدافع أو استجابة التردد) معروفة. ويمكن تمييز هذا عن ديكونفولوتيون أعمى. حيث لا يعرف خصائص الالتفاف الطفيلية. ديكونفولوتيون أعمى هو مشكلة أكثر صعوبة لا يوجد لديه حل عام، ويجب أن يكون هذا النهج مصممة خصيصا لتطبيق معين. ديكونفولوتيون يكاد يكون من المستحيل أن نفهم في المجال الزمني. ولكن واضحة تماما في مجال التردد. يمكن تغيير كل الجيبية التي تؤلف الإشارة الأصلية في مرحلة الاتساع و أنور عندما يمر من خلال الالتفاف غير المرغوب فيه. لاستخراج الإشارة الأصلية، يجب على مرشح ديكونفولوتيون التراجع عن هذه التغييرات السعة والطور. على سبيل المثال، إذا كان الالتفاف يتغير اتساع الجيوب الأنفية بنسبة 0.5 مع تحول مرحلة 30 درجة، يجب على مرشح ديكونفولوتيون تضخيم الجيبية بنسبة 2.0 مع تغيير مرحلة -30 درجة. المثال الذي سوف نستخدمه لتوضيح ديكونفولوتيون هو كاشف أشعة غاما. وكما هو مبين في الشكل 17-3، يتكون هذا الجهاز من جزأين، ومريق، وكاشف ضوئي. والومض هو نوع خاص من المواد شفافة، مثل يوديد الصوديوم أو البزموت الألمانية. هذه المركبات تغير الطاقة في كل أشعة غاما في انفجار قصير من الضوء المرئي. ثم يتم تحويل هذا الضوء إلى إشارة إلكترونية بواسطة كاشف الضوء، مثل أنبوب ضوئي أو أنبوب المضاعفات الضوئية. كل نبضة تنتجها كاشف يشبه الأسي من جانب واحد. مع بعض التقريب من الزوايا. يتم تحديد هذا الشكل من قبل خصائص المتلألؤ المستخدمة. عندما يلقي أشعة غاما طاقتها في اللمعان، تكون الذرات القريبة متحمسة لمستوى طاقة أعلى. هذه الذرات ديكسسيت عشوائيا. كل تنتج فوتون واحد من الضوء المرئي. والنتيجة الصافية هي نبض خفيف يتآكل اتساعه على بضع مئات من نانو ثانية (من أجل يوديد الصوديوم). منذ وصول كل أشعة غاما هو الدافع. فإن نبضة الإخراج من الكاشف (أي الأسي من جانب واحد) هي الاستجابة النبضية للنظام. ويبين الشكل 17-4a النبضات الناتجة عن الكاشف استجابة لأشعة غاما التي تصل بشكل عشوائي. إن المعلومات التي نود استخراجها من إشارة الإخراج هذه هي اتساع كل نبضة، تتناسب مع طاقة أشعة غاما التي تولدها. هذا هو معلومات مفيدة لأن الطاقة يمكن أن أقول أشياء مثيرة للاهتمام حول حيث كان أشعة غاما. على سبيل المثال، قد توفر معلومات طبية عن مريض، أو تخبر عصر المجرة البعيدة، أو تكتشف قنبلة في أمتعة الطيران، وما إلى ذلك. كل شيء سيكون على ما يرام إذا لم يتم اكتشاف سوى أشعة جاما عرضية، ولكن هذا ليس هو الحال في العادة. وكما هو مبين في الفقرة (أ)، قد يتداخل نبضان أو أكثر، مما يؤدي إلى تغيير السعة المقاسة. إجابة واحدة لهذه المشكلة هي ديكونفولف إشارة الإخراج الكاشف، مما يجعل نبضات أضيق بحيث يحدث أقل كومة المتابعة. ومن الناحية المثالية، نود أن تشبه كل نبضة الدافع الأصلي. كما قد تشك، هذا غير ممكن ويجب علينا تسوية لنبض التي هي محدودة في الطول، ولكن أقصر بكثير من نبض الكشف عنها. ويوضح الشكل 17-4 ب هذا الهدف. وعلى الرغم من أن إشارة الكاشف لها معلومات مشفرة في المجال الزمني. يجب إجراء الكثير من تحليلنا في مجال التردد. حيث تكون المشكلة أسهل للفهم. والشكل 17-5a هو اإلشارة الصادرة عن جهاز الكشف) وهو ما نعرفه (. الشكل (ج) هو إشارة نود أن يكون (أيضا شيء نعرفه). تم اختيار هذا النبض المطلوب بشكل تعسفي ليكون نفس شكل نافذة بلكمان، بطول حوالي ثلث النبض الأصلي. هدفنا هو العثور على نواة المرشح، (ه)، أنه عندما يكون مع إشارة في (أ)، وتنتج إشارة في (ج). في شكل معادلة: إذا كان e ج. وتعطى a و c. تجد ه. إذا تم الجمع بين هذه الإشارات عن طريق الجمع أو الضرب بدلا من الانحلال، فإن الحل سيكون من السهل: يستخدم الطرح لإزالة دي وتقسيم يستخدم لإلغاء مضاعفة. ثورة مختلفة ليس هناك عملية معكوس بسيطة يمكن أن يسمى ديكونفولوتيون. الحل هو فوضوي جدا للتراجع عن طريق التلاعب مباشرة إشارات المجال الزمني. لحسن الحظ، هذه المشكلة هي أبسط في مجال التردد. تذكر، التفاف في مجال واحد يتوافق مع الضرب في المجال الآخر. وتشير مرة أخرى إلى الإشارات الواردة في الشكل 17-5: إذا كانت b b f f. وبالنظر إلى b و d. تجد f. هذه مشكلة سهلة لحلها: استجابة التردد للمرشاح (f) هي طيف التردد للنبضة المطلوبة، (d) مقسوما على طيف التردد للنبضة المكتشفة، (ب). وبما أن النبضة المكتشفة غير متماثلة، فستكون لها مرحلة غير صفرية. وهذا يعني أنه يجب استخدام تقسيم معقد (أي مرحلة أمبير ذات حجم مقسوم على مرحلة أمبير ذات حجم آخر). في حال كنت قد نسيت، الفصل 9 يعرف كيفية إجراء تقسيم معقد من طيف واحد من قبل آخر. ثم يتم العثور على نواة الفلتر المطلوبة، (e)، من استجابة التردد بواسطة طريقة التصفية المخصصة (إدفت، شيفت، اقتطاع، مضاعفة أمب بواسطة نافذة). هناك حدود للتحسين الذي يمكن أن توفره ديكونفولوتيون. وبعبارة أخرى، إذا كنت تحصل على الجشع، فإن الأمور تنهار. الحصول على الجشع في هذا المثال يعني محاولة لجعل النبض المطلوب ضيقة بشكل مفرط. دعونا ننظر إلى ما يحدث. وإذا كانت النبضة المطلوبة أضيق، يجب أن يحتوي طيف الترددات على مكونات أكثر تواترا. وبما أن هذه المكونات عالية التردد تكون في سعة منخفضة جدا في النبضة المكتشفة، يجب أن يكون للمرشح كسب مرتفع جدا عند هذه الترددات. فعلى سبيل المثال، (و) يبين أنه يجب ضرب بعض الترددات بعامل قدره ثلاثة لتحقيق النبضة المطلوبة في (ج). إذا تم إجراء النبض المطلوب أضيق، فإن كسب مرشح ديكونفولوتيون يكون أكبر في الترددات العالية. المشكلة هي، أخطاء صغيرة هي لا ترحم جدا في هذه الحالة. على سبيل المثال، إذا تم تضخيم بعض الترددات بنسبة 30، عندما يكون المطلوب 28 فقط، فإن الإشارة ديكونفولفد ربما تكون فوضى. عندما يتم دفع ديكونفولوتيون إلى مستويات أعلى من الأداء، يجب أن تفهم خصائص الالتفاف غير المرغوب فيه مع دقة أكبر ودقة. هناك دائما غير معروف في تطبيقات العالم الحقيقي، والناجمة عن مثل هذه الأشرار مثل: الضوضاء الإلكترونية، والانجراف درجة الحرارة، والاختلاف بين الأجهزة، الخ هذه المجاميع تعيين حد على مدى ديكونفولوتيون سوف تعمل بشكل جيد. حتى لو كان التفاهم غير المرغوب فيه مفهوما تماما، لا يزال هناك عامل يحد من أداء ديكونفولوتيون: الضوضاء. على سبيل المثال، معظم التحويلات غير المرغوب فيها تأخذ شكل مرشح تمرير منخفض، مما يقلل من اتساع مكونات التردد العالي في الإشارة. ديكونفولوتيون يصحح هذا عن طريق تضخيم هذه الترددات. ومع ذلك، إذا انخفض اتساع هذه المكونات إلى أدنى من الضوضاء المتأصلة في النظام، تفقد المعلومات الواردة في هذه الترددات. أي كمية من معالجة الإشارات يمكن استردادها. ذهبت إلى الأبد. أديوس وداعا سايونارا محاولة لاستعادة هذه البيانات سوف تضخيم فقط الضوضاء. وكقضية متطرفة، قد ينخفض ​​اتساع بعض الترددات تماما إلى الصفر. هذا ليس فقط يطمس المعلومات، وسوف محاولة لجعل مرشح ديكونفولوتيون لها مكاسب لانهائية في هذه الترددات. الحل: تصميم أقل عدوانية تصفية ديكونفولوتيون و مكان مكان حدود على مقدار المكاسب هو السماح في أي من الترددات. إلى أي مدى يمكن أن تذهب كيف الجشع هو الجشع جدا وهذا يعتمد تماما على المشكلة التي تهاجم. إذا كانت الإشارة تصرفت بشكل جيد ولها ضوضاء منخفضة، يمكن أن يحدث تحسن كبير (يعتقد عامل 5-10). إذا تغيرت الإشارة مع مرور الوقت، ليس مفهوما جيدا بشكل خاص، أو هو صاخبة، كنت لن تفعل ما يقرب من كذلك (اعتقد عامل 1-2). نجاح ديكونفولوتيون ينطوي على قدر كبير من الاختبار. إذا كان يعمل على مستوى ما، حاول الذهاب أبعد سوف تعرف عندما يسقط. لن يسمح لك أي قدر من العمل النظري بتجاوز هذه العملية التكرارية. يمكن أيضا تطبيق ديكونفولوتيون على إشارات تشفير مجال التردد. والمثال الكلاسيكي هو استعادة التسجيلات القديمة لمغنية الأوبرا الشهيرة، إنريكو كاروسو (1873-1921). وقد أجريت هذه التسجيلات بمعدات بدائية جدا وفقا للمعايير الحديثة. المشكلة الأكثر أهمية هي صدى من القرن تسجيل أنبوبي طويلة تستخدم لجمع الصوت. كلما يحدث المغني لضرب واحدة من هذه الترددات الرنين، بريق التسجيل يزيد بشكل مفاجئ. وقد حسنت ديكونفولوتيون الرقمية نوعية ذاتية من هذه التسجيلات عن طريق الحد من البقع الصاخبة في الموسيقى. سوف نصف فقط الطريقة العامة للحصول على وصف تفصيلي، انظر الورقة الأصلية: T. ستوكهام، T. كانون، و R. إنجبريتسن، أعمى ديكونفولوتيون من خلال معالجة الإشارات الرقمية، بروك. إيي. المجلد. 63، أبريل 1975، ب. 678-692. ويبين الشكل 17-6 النهج العام. ويوضح الطيف الترددي للإشارة السمعية الأصلية في الفقرة (أ). ويبين الشكل (ب) استجابة التردد لمعدات التسجيل، وهو منحنى سلس نسبيا باستثناء عدة قمم صدى حادة. ويساوي طيف الإشارة المسجلة المبين في الفقرة (ج) الطيف الحقيقي، (أ) مضروبا في استجابة التردد غير المتكافئ، (ب). الهدف من ديكونفولوتيون هو التصدي للالتفاف غير المرغوب فيه. وبعبارة أخرى، يجب أن تكون استجابة التردد للمرشح ديكونفولوتيون، (د)، معكوس (ب). أي أن كل ذروة في (b) يتم إلغاؤها من قبل تراجع المقابلة في (د). وإذا كان هذا الفلتر مصمما تماما، فإن الإشارة الناتجة سيكون لها طيف، (ه)، مطابق للإشارة الأصلية. هيريس الصيد: تم التخلص من معدات التسجيل الأصلي منذ فترة طويلة، واستجابة التردد، (ب)، هو لغزا. وبعبارة أخرى، هذه مشكلة ديكونفولوتيون أعمى نظرا فقط (ج)، كيف يمكننا أن نحدد (د) وعادة ما تتعرض لهجمات ديكونفولوتيون المكفوفين من خلال إجراء تقدير أو افتراض حول المعلمات غير معروفة. للتعامل مع هذا المثال، يفترض أن متوسط ​​طيف الموسيقى الأصلية يتطابق مع متوسط ​​طيف الموسيقى نفسها التي يؤديها مغني اليوم الحالي باستخدام المعدات الحديثة. ويوجد متوسط ​​الطيف بتقنيات الفصل 9: كسر الإشارة إلى عدد كبير من الشرائح، واتخاذ دفت لكل جزء، وتحويله إلى شكل قطبي، ثم متوسط ​​المقادير معا. وفي أبسط الحالات، تؤخذ استجابة التردد غير المعروفة كمتوسط ​​طيف التسجيل القديم مقسوما على متوسط ​​طيف التسجيل الحديث. (الطريقة التي يستخدمها ستوكهام وآخرون تستند إلى تقنية أكثر تطورا تسمى المعالجة هومومورفيك، وتوفير تقدير أفضل لخصائص نظام التسجيل). 29 سبتمبر 2013 معدل التحرك عن طريق الالتفاف ما هو المتوسط ​​المتحرك وما هو جيد كيف تتحرك المتوسطات التي تتم عن طريق استخدام الالتفاف المتوسط ​​المتحرك هو عملية بسيطة تستخدم عادة لقمع ضجيج إشارة: نضع قيمة كل نقطة إلى متوسط ​​القيم في حيها. بواسطة الصيغة: هنا x هو الإدخال و y هو إشارة الإخراج، في حين أن حجم النافذة ث، من المفترض أن تكون غريبة. تصف الصيغة أعلاه عملية متماثلة: تؤخذ العينات من كلا الجانبين من النقطة الفعلية. وفيما يلي مثال على الحياة الحقيقية. النقطة التي وضعت عليها النافذة هي باللون الأحمر. القيم خارج X من المفترض أن تكون الأصفار: للعب حول ونرى آثار المتوسط ​​المتحرك، إلقاء نظرة على هذه المظاهرة التفاعلية. كيفية القيام بذلك عن طريق التلافيف كما قد تكون قد اعترفت، حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط هو مماثل للالتفاف: في كلتا الحالتين نافذة ينزلق على طول إشارة وتتلخص العناصر في النافذة. لذلك، محاولة إعطائها أن تفعل الشيء نفسه باستخدام الإلتواء. استخدام المعلمات التالية: الإخراج المطلوب هو: كما النهج الأول، دعونا نحاول ما نحصل عليه عن طريق تحويل إشارة x بواسطة نواة k التالية: الإخراج هو بالضبط ثلاث مرات أكبر مما كان متوقعا. ويمكن أيضا أن ينظر إليه، أن قيم الإخراج هي ملخص العناصر الثلاثة في النافذة. ولأنه أثناء الانحلال، فإن النافذة تنزلق على طولها، وتضاعف كل العناصر فيها بتلخص ثم تلخص: يك 1 كدوت x 1 كدوت x 1 كدوت x للحصول على القيم المطلوبة من y. يتم تقسيم الإخراج إلى 3: بواسطة صيغة تتضمن التقسيم: ولكن لن يكون من الأفضل القيام بالشعبة أثناء الانحلال هنا تأتي الفكرة من خلال إعادة ترتيب المعادلة: لذا سنستخدم النواة k التالية: وبهذه الطريقة سنقوم الحصول على الإخراج المطلوب: بشكل عام: إذا كنا نريد أن نفعل المتوسط ​​المتحرك عن طريق الالتفاف وجود حجم نافذة w. سوف نستخدم نواة k التالية: وظيفة بسيطة تفعل المتوسط ​​المتحرك هي: مثال الاستخدام هو: