Para gerar o modelo Autoregressive, temos o comando aryule () e também podemos usar filtersEstimating modelo AR. Mas como faço para gerar modelo MA Por exemplo, alguém pode mostrar como gerar MA (20) modelo eu não poderia encontrar qualquer técnica adequada para fazê-lo. O ruído é gerado a partir de um mapa não-linear. Assim, o modelo MA irá regredir sobre termos epsilon. Q1: Será extremamente útil se o código e a forma funcional de um modelo MA forem mostrados preferencialmente MA (20) usando o modelo de ruído acima. Q2: Isto é como eu gerado um AR (20) usando ruído aleatório, mas não sei como usar a equação acima como o ruído em vez de usar rand para MA e AR pediu Aug 15 14 às 17:30 Meu problema é o uso de filtro. Eu não estou familiarizado com conceito de função de transferência, mas você mencionou que numerador B39s são os coeficientes de MA assim que o B deve ser os 20 elementos e não A39s. Em seguida, vamos dizer que o modelo tem um intercepto de 0,5, você pode mostrar com o código como eu posso criar um modelo de MA com 0,5 interceptar (como mencionar a intercepção no filtro () e usando a entrada definida na minha pergunta, por favor Agradecer No filtro de filtro, que realmente cancelou as dúvidas sobre como usar o filtro ndash SKM Aug 19 14 at 16:36 No filtro quoty (b, a, X) filtra os dados no vetor X com o filtro descrito pelo vetor de coeficiente do numerador B eo vetor do coeficiente do denominador a. Se a (1) não for igual a 1, o filtro normaliza os coeficientes do filtro por a (1) Se a (1) é igual a 0, o filtro retorna um erro. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) isto é A área do problema como eu don39t entender como especificar o a, b (coeficientes de filtro) quando há uma intercepção de dizer 0,5 ou intercepto de 1.Could você por favor mostre um exemplo de MA com filtro e uma intercepção diferente de zero usando a entrada Que eu mencionei na pergunta ndash SKM Aug 19 14 em 17: 45Autregressive Moving-Average Simulatio N (Primeira Ordem) A Demonstração é definida de tal forma que a mesma série aleatória de pontos é usada independentemente de como as constantes e são variadas. No entanto, quando o botão quotrandomizequot é pressionado, uma nova série aleatória será gerada e usada. Manter a série aleatória idêntica permite ao usuário ver exatamente os efeitos na série ARMA de mudanças nas duas constantes. A constante é limitada a (-1,1) porque a divergência da série ARMA resulta quando. A Demonstração destina-se apenas a um processo de primeira ordem. Os termos AR adicionais permitiriam a geração de séries mais complexas, enquanto que os termos MA adicionais aumentariam o alisamento. Para uma descrição detalhada dos processos ARMA, ver, por exemplo, G. Box, G. M. Jenkins e G. Reinsel, Análise de séries temporais: Previsão e Controlo. 3a ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. LINKINSignal Relacionado ProcessingDigital Filtros Digital filtros são por essência amostrados sistemas. Os sinais de entrada e saída são representados por amostras com igual distância de tempo. Os filtros de resposta de implante finito (FIR) são caracterizados por uma resposta temporal que depende apenas de um dado número das últimas amostras do sinal de entrada. Em outros termos: uma vez que o sinal de entrada caiu para zero, a saída do filtro fará o mesmo depois de um determinado número de períodos de amostragem. A saída y (k) é dada por uma combinação linear das últimas amostras de entrada x (k i). Os coeficientes b (i) dão o peso para a combinação. Correspondem também aos coeficientes do numerador da função de transferência do filtro do domínio z. A figura a seguir mostra um filtro FIR de ordem N 1: Para filtros de fase linear, os valores dos coeficientes são simétricos em torno do meio e a linha de retardo pode ser dobrada em torno deste ponto médio para reduzir o número de multiplicações. A função de transferência de filtros FIR só exibe um numerador. Isso corresponde a um filtro zero total. Filtros FIR normalmente exigem pedidos de alta, na magnitude de várias centenas. Assim, a escolha deste tipo de filtros vai precisar de uma grande quantidade de hardware ou CPU. Apesar disso, uma razão para escolher uma implementação de filtro FIR é a capacidade de obter uma resposta de fase linear, o que pode ser uma exigência em alguns casos. No entanto, o designer tem a possibilidade de escolher filtros IIR com uma boa linearidade de fase na banda de passagem, como os filtros Bessel. Ou para projetar um filtro allpass para corrigir a resposta de fase de um filtro IIR padrão. Filtros de média móvel (MA) Os modelos de modificação de média móvel (MA) são modelos de processo na forma: MA processos é uma representação alternativa de filtros FIR. Filtros médios Editar Um filtro que calcula a média das N últimas amostras de um sinal É a forma mais simples de um filtro FIR, com todos os coeficientes sendo iguais. A função de transferência de um filtro médio é dada por: A função de transferência de um filtro médio tem N zeros igualmente espaçados ao longo do eixo de freqüência. No entanto, o zero na DC é mascarado pelo pólo do filtro. Assim, há um lobo maior um DC que responde pela faixa de passagem do filtro. Filtros integrados-Comb (CIC) em cascata Editar Um filtro integrador-pente em cascata (CIC) é uma técnica especial para a implementação de filtros médios colocados em série. A colocação em série dos filtros médios aumenta o primeiro lobo em DC em comparação com todos os outros lóbulos. Um filtro CIC implementa a função de transferência de N filtros médios, cada um calculando a média de R M amostras. A sua função de transferência é assim dada por: Os filtros CIC são utilizados para dizimar o número de amostras de um sinal por um factor de R ou, em outros termos, para reamostrar um sinal a uma frequência mais baixa, eliminando amostras de R 1 de R. O factor M indica quanto do primeiro lóbulo é utilizado pelo sinal. O número de fases médias do filtro, N. Indica quão bem outras bandas de frequência são amortecidas, à custa de uma função de transferência menos plana em torno de DC. A estrutura do CIC permite implementar todo o sistema com apenas adicionadores e registradores, sem utilizar multiplicadores que sejam gananciosos em termos de hardware. Downsampling por um fator de R permite aumentar a resolução do sinal por log 2 (R) (R) bits. Filtros canónicos Os filtros canónicos implementam uma função de transferência de filtros com um número de elementos de atraso igual à ordem do filtro, um multiplicador por coeficiente de numerador, um multiplicador por coeficiente de denominador e uma série de aditivos. Similarmente aos filtros ativos, as estruturas canônicas, este tipo de circuitos mostraram-se muito sensíveis aos valores dos elementos: uma pequena mudança em um coeficiente teve um grande efeito sobre a função de transferência. Aqui também, a concepção de filtros activos deslocou-se de filtros canónicos para outras estruturas, tais como cadeias de secções de segunda ordem ou filtros de salto alto. Cadeia de Seções de Segunda Ordem Editar Uma seção de segunda ordem. Muitas vezes referida como biquad. Implementa uma função de transferência de segunda ordem. A função de transferência de um filtro pode ser dividida em um produto de funções de transferência cada associado a um par de pólos e possivelmente um par de zeros. Se a ordem das funções de transferência for ímpar, então uma seção de primeira ordem deve ser adicionada à cadeia. Esta seção está associada ao pólo real e ao zero real se houver um. Direct-form 1 direct-form 2 direct-form 1 transposed direct-form 2 transposed A directa-forma 2 transposta da figura seguinte é especialmente interessante em termos de hardware necessário, bem como sinal e coeficiente de quantização. Digital Leapfrog Filters Editar Estrutura do Filtro Editar Digital leapfrog filtros baseiam-se na simulação de filtros ativos analógicos do leapfrog. O incentivo para esta escolha é herdar das propriedades de sensibilidade passband excelente do circuito ladder original. O filtro passa-baixo lowpass todo-pólo de 4ª ordem pode ser implementado como um circuito digital substituindo os integradores analógicos por acumuladores. A substituição dos integradores analógicos por acumuladores corresponde à simplificação da transformação Z para z 1 s T. Que são os dois primeiros termos da série de Taylor de z e x p (s T). Esta aproximação é boa o suficiente para filtros onde a freqüência de amostragem é muito maior do que a largura de banda do sinal. Função de transferência Edit A representação de espaço de estado do filtro anterior pode ser escrita como: A partir deste conjunto de equações, pode-se escrever as matrizes A, B, C, D como: A partir desta representação, ferramentas de processamento de sinal como Octave ou Matlab permitem plotar A resposta de freqüência dos filtros ou para examinar seus zeros e pólos. No filtro de salto digital, os valores relativos dos coeficientes definem a forma da função de transferência (Butterworth, Chebyshev.), Enquanto que suas amplitudes estabelecem a freqüência de corte. Dividindo todos os coeficientes por um fator de dois desloca a freqüência de corte para baixo por uma oitava (também um fator de dois). Um caso especial é o Buterworth 3 ª ordem filtro que tem constantes de tempo com valores relativos de 1, 12 e 1. Devido a isso, este filtro pode ser implementado em hardware sem qualquer multiplicador, mas usando turnos vez. Os modelos de auto-regressão (AR) são modelos de processo na forma: Onde u (n) é a saída do modelo, x (n) é a entrada do modelo e u (n - m) são anteriores Amostras do valor de saída do modelo. Estes filtros são chamados autoregressivos porque os valores de saída são calculados com base em regressões dos valores de saída anteriores. Os processos AR podem ser representados por um filtro de todos os pólos. ARMA Filters Editar Autoresgressive Moving-Average (ARMA) filtros são combinações de AR e MA filtros. A saída do filtro é dada como uma combinação linear tanto da entrada ponderada quanto das amostras de saída ponderadas: Os processos ARMA podem ser considerados como um filtro IIR digital, com pólos e zeros. Os filtros AR são preferidos em muitos casos porque podem ser analisados usando as equações de Yule-Walker. Os processos MA e ARMA, por outro lado, podem ser analisados por equações não lineares complicadas que são difíceis de estudar e modelar. Se temos um processo AR com coeficientes de ponta-ponta a (um vetor de a (n), a (n - 1).) Uma entrada de x (n). E uma saída de y (n). Podemos usar as equações de yule-walker. Dizemos que x 2 é a variância do sinal de entrada. Tratamos o sinal de dados de entrada como um sinal aleatório, mesmo que seja um sinal determinístico, porque não sabemos qual será o valor até recebê-lo. Podemos expressar as equações de Yule-Walker como: Onde R é a matriz de correlação cruzada da saída do processo E r é a matriz de autocorrelação da saída do processo: Variância Editar Podemos mostrar que: Podemos expressar a variância do sinal de entrada como: , Expandindo e substituindo por r (0). Podemos relacionar a variância de saída do processo com a variância de entrada:
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