الانتقال المتوسط - الضبابي النافذة

دليل العلماء والمهندسين لمعالجة الإشارات الرقمية من قبل ستيفن دبليو سميث، دكتوراه D. الفصل 15 نقل متوسط ​​الفلاتر. المرشحات للمرشح المتوسط ​​المتحرك. في عالم مثالي، فإن مصممي التصفية سيكون عليهم فقط التعامل مع المجال الزمني أو نطاق التردد المشفر المعلومات، ولكن أبدا خليط من الاثنين في نفس الإشارة لسوء الحظ، وهناك بعض التطبيقات حيث كلا المجالين هي في وقت واحد مهمة على سبيل المثال، إشارات التلفزيون تقع في هذه الفئة سيئة يتم ترميز معلومات الفيديو في المجال الزمني، وهذا هو، شكل يتطابق شكل الموجة مع أنماط السطوع في الصورة ومع ذلك، أثناء الإرسال يتم التعامل مع إشارة الفيديو وفقا لتكوين الترددات، مثل عرض النطاق الترددي الكلي، وكيفية إضافة موجات الموجة الحاملة للون الصوت، واستعادة إزالة المكون دس، وما إلى ذلك وكمثال آخر، يفهم التداخل الكهرومغناطيسي على أفضل وجه في مجال التردد، حتى إذا كانت المعلومات s مشفرة في الوقت دوم عين على سبيل المثال، قد يتلوث جهاز رصد درجة الحرارة في تجربة علمية ب 60 هيرتز من خطوط الكهرباء أو خز 30 من مصدر طاقة التبديل أو خز 1320 من محطة إذاعية محلية آم تتمتع أقارب مرشاح المتوسط ​​المتحرك بأداء نطاق تردد أفضل ، ويمكن أن تكون مفيدة في هذه التطبيقات المجال المختلط. المرتعددة تمرير مرشحات المتوسط ​​المتحرك تنطوي على تمرير إشارة الدخل من خلال مرشح المتوسط ​​المتحرك مرتين أو أكثر مرات ويبين الشكل 15-3a نواة تصفية الشاملة الناتجة عن واحد، اثنين وأربعة يمر اثنين من تمريرات أي ما يعادل استخدام نواة مرشح الثلاثي نواة مرشح مستطيلة حلها مع نفسها بعد أربعة أو أكثر يمر، نواة مرشح ما يعادل يبدو استدعاء غاوس نظرية الحد المركزي كما هو مبين في ب، يمر متعددة تنتج استجابة خطوة على شكل S، مقارنة إلى الخط المستقيم من تمريرة واحدة ترد الاستجابات التردد في c و d بواسطة 15-2 مكافئ مضروبا في حد ذاته لكل تمريرة وهذا هو، في كل مرة لا يؤدي التوليف الرئيسي إلى مضاعفة أطياف التردد. ويظهر الشكل 15-4 استجابة التردد من اثنين من الأقارب الآخرين لمرشاح المتوسط ​​المتحرك عندما يستخدم غاوس نقي كنواة مرشح، فإن استجابة التردد هي أيضا غاوسية، كما نوقش في الفصل 11 إن الغاوس مهم لأنه الاستجابة النبضية للعديد من الأنظمة الطبيعية والصناعية على سبيل المثال، فإن نبضة موجزة من الضوء الذي يدخل خط نقل الألياف الضوئية الطويل سوف تخرج كنبضة غاوسية، وذلك بسبب المسارات المختلفة التي تتخذها الفوتونات داخل الألياف تستخدم نواة الفلتر غوسية أيضا على نطاق واسع في معالجة الصور لأنها تتميز بخصائص فريدة تسمح بتلوثات ثنائية الأبعاد سريعة انظر الفصل 24 تتوافق استجابة التردد الثانية في الشكل 15-4 مع استخدام نافذة بلكمان كنواة تصفية نافذة المصطلح ليس له معنى هنا هو ببساطة جزء من اسم مقبول من هذا المنحنى ويرد الشكل الدقيق للنافذة بلاكمان في الفصل 16 م 16-2، الشكل 16-2 ومع ذلك، يبدو وكأنه غوسيان. كيف هؤلاء الأقارب لمرشح المتوسط ​​المتحرك أفضل من المرشح المتوسط ​​المتحرك نفسه ثلاث طرق أولا، والأهم من ذلك، هذه المرشحات يكون أفضل توهين وقف مؤقت من مرشح المتوسط ​​المتحرك ثانيا، حبات مرشح تفتق إلى اتساع أصغر بالقرب من النهايات أذكر أن كل نقطة في إشارة الخرج هي مجموع مرجح لمجموعة من العينات من المدخلات إذا كان التناقص التدريجي لنواة المرشح، أعطيت عينات في إشارة الدخل التي هي أبعد من وزن أقل من تلك التي تغلق الثالث، فإن استجابات الخطوة هي منحنيات سلسة بدلا من الخط المستقيم المفاجئ للمتوسط ​​المتحرك. وعادة ما تكون هاتان الفئتان الأخيرتان ذات فائدة محدودة، على الرغم من أنك قد تجد تطبيقات حيثما تكون مزايا حقيقية. المرشح المتوسط ​​المتحرك وأقاربه كلهم ​​تقريبا في والحد من الضوضاء العشوائية مع الحفاظ على استجابة خطوة حادة الغموض يكمن في كيفية قياس زمن الاستجابة الخطوة إذا تم قياس زمن ريسيتيمي من 0 إلى 1 00 من الخطوة، مرشح المتوسط ​​المتحرك هو أفضل ما يمكنك القيام به، كما هو موضح سابقا في المقارنة، وقياس ريسيتيمي من 10 إلى 90 يجعل نافذة بلكمان أفضل من مرشح المتوسط ​​المتحرك النقطة هي، وهذا هو مجرد النظرية التشكيك النظر هذه مرشحات متساوية في هذه المعلمة. أكبر الفرق في هذه المرشحات هو سرعة التنفيذ باستخدام خوارزمية عودية وصفها المقبل، سيتم تشغيل مرشح المتوسط ​​المتحرك مثل البرق في جهاز الكمبيوتر الخاص بك في الواقع، هو أسرع مرشح الرقمية المتاحة سوف يمر متعددة من المتوسط ​​المتحرك تكون بطيئة في المقابل، ولكن لا تزال سريعة جدا في المقارنة، المرشحات غاوس و بلكمان بطيئة للغاية، لأنها يجب أن تستخدم التفاف التفكير عامل من عشرة أضعاف عدد النقاط في نواة التصفية على أساس الضرب يجري حوالي 10 مرات أبطأ من الإضافة ل على سبيل المثال، نتوقع 100 نقطة غاوس أن يكون 1000 مرة أبطأ من المتوسط ​​المتحرك باستخدام العودية. هذا الإصدار هتمل من يتم توفيره لخداع فينينس، لكنه ليس أفضل شكل للكتاب على وجه الخصوص، بعض من الرموز لا يتم تقديم بشكل صحيح. قد تفضل قراءة نسخة بدف. الفرع 8 تصفية والوفاء. في ​​هذا الفصل أقدم واحدة من أهم و والأفكار المفيدة المتعلقة بمعالجة الإشارات نظرية التفسير ولكن قبل أن نتمكن من فهم نظرية التحويل، علينا أن نفهم الإلتواء سوف تبدأ مع مثال بسيط، وتمهيد، ونحن سوف نذهب من هناك. القواعد لهذا الفصل هو الذي هو في ومستودع لهذا الكتاب انظر القسم 0 2 يمكنك أيضا مشاهدته في.8 1 السلس. الكشف 8 1 سعر الإغلاق اليومي من الأسهم الفيسبوك ومتوسط ​​المتحرك لمدة 30 يوما. التجانس هو العملية التي تحاول إزالة الاختلافات على المدى القصير من إشارة من أجل الكشف عن الاتجاهات على المدى الطويل على سبيل المثال، إذا كنت مؤامرة التغيرات اليومية في سعر السهم، فإنه يبدو صاخبة عامل تجانس قد تجعل من الاسهل لمعرفة ما إذا كان السعر عادة ما يذهب صعودا أو هبوطا مع مرور الوقت. A سموت المشتركة هينغ خوارزمية هو المتوسط ​​المتحرك الذي يحسب متوسط ​​القيم n السابقة لبعض قيمة n. على سبيل المثال، ويبين الشكل 8 1 سعر الإغلاق اليومي للفيسبوك من 17 مايو 2012 إلى 8 ديسمبر 2015 الخط الرمادي هو البيانات الخام، يظهر خط أغمق المتوسط ​​المتحرك لمدة 30 يوما تجانس إزالة التغييرات الأكثر تطرفا ويجعل من الأسهل أن نرى الاتجاهات على المدى الطويل. عمليات تسطيط تنطبق أيضا على إشارات الصوت كمثال، سوف تبدأ مع موجة مربع في 440 هرتز كما رأينا في القسم 2 2 التوافقيات من موجة مربعة تسقط ببطء، لذلك يحتوي على العديد من المكونات عالية التردد. أول أنا سوف بناء إشارة واثنين من الأمواج. ويف هو شريحة 1 ثانية من شريحة إشارة هو شريحة أقصر سوف تستخدم للتآمر. لحساب المتوسط ​​المتحرك لهذه الإشارة، وسوف تستخدم نافذة مماثلة لتلك الموجودة في القسم 3 7 سابقا استخدمنا نافذة هامنج لتجنب التسرب الطيفي الناجم عن الانقطاع في بداية ونهاية إشارة بشكل عام، يمكننا استخدام ويندوز لحساب المجموع المرجح للعينات في موجة. على سبيل المثال، لحساب متوسط ​​متحرك، أنا ليرة لبنانية إنشاء نافذة مع 11 عناصر وتطبيعه حتى العناصر تضيف ما يصل إلى 1.Now يمكنني حساب متوسط ​​العناصر ال 11 الأولى عن طريق ضرب النافذة بواسطة array. padded الموجة هي نسخة من النافذة مع الأصفار المضافة إلى النهاية لذلك هو نفس طول إضافة الأصفار مثل هذا يسمى padding. prod هو نتاج النافذة ومصفوفة الموجة مجموع إليمنتويز المنتجات هي متوسط ​​العناصر ال 11 الأولى من المصفوفة وبما أن هذه العناصر كلها -1 فإن متوسطها هو -1.Figure 8 2 A إشارة مربعة عند 400 هرتز رمادي ومتوسط ​​متحرك مكون من 11 عنصرا. لحساب العنصر التالي من المتوسط ​​المتحرك، ونحن لفة النافذة، التي تتحول تلك إلى اليمين ويلتف واحدة من الأصفار من النهاية إلى البداية. عندما نحن ضرب نافذة توالت ومصفوفة موجة، نحصل على متوسط ​​11 المقبلة عناصر صفيف موجة، بدءا من الثانية. النتيجة هي -1 again. W e يمكن حساب بقية العناصر بنفس الطريقة الدالة التالية تلف التعليمات البرمجية التي رأيناها حتى الآن في حلقة وتخزين النتائج في مصفوفة. تمهيد هو المصفوفة التي سوف تحتوي على النتائج مبطن هو مصفوفة تحتوي على نافذة وما يكفي من الأصفار أن يكون طول N وتدحرجت هو نسخة من مبطن الذي يحصل تحولت إلى اليمين من قبل عنصر واحد في كل مرة من خلال حلقة. في داخل حلقة، ونحن مضاعفة يس عن طريق توالت لتحديد 11 عناصر وإضافتها. الشكل 8 2 يظهر النتيجة لموجة مربعة الخط الرمادي هو الإشارة الأصلية الخط الأغمق هو إشارة ممهدة تبدأ إشارة ممهدة في الصعود عندما حافة الرائدة من النافذة تصل إلى المرحلة الانتقالية الأولى، ومستويات قبالة عندما نافذة يعبر الانتقال كما ونتيجة لذلك، والتحولات هي أقل فجأة، وأركان أقل حادة إذا كنت تستمع إلى إشارة ممهدة، يبدو أقل طين ومكدسة قليلا. 8 التحويل. نحن نفذت فقط تطبيق وظيفة نافذة لكل تداخل سي غمنت موجة يسمى التوليف. كونفولوتيون هو مثل هذه العملية المشتركة التي نومبي يوفر التنفيذ الذي هو أبسط وأسرع من الإصدار الخاص بي. يحسب توليف مصفوفة الموجة والنافذة تشير علامة الوضع الصالحة إلى أنه يجب أن يحسب القيم فقط عندما يتداخل الإطار ومصفوفة الموجة تماما، لذلك يتوقف عند وصول الحافة اليمنى للنافذة إلى نهاية صفيف الموجة بخلاف أن النتيجة هي نفسها كما هو الحال في الشكل 8. 2.Actually، هناك فرق واحد آخر حلقة في القسم السابق في الواقع يحسب الارتباط المتبادل. التمهيد يجعل التحولات في إشارة مربع أقل فجأة، ويجعل الصوت مكتوما قليلا دعنا s انظر ما تأثير هذه العملية على الطيف أولا سوف ليرة لبنانية مؤامرة الطيف من الموجة الأصلية. ثم موجة أملس. علم الوضع نفسه يشير إلى أن النتيجة يجب أن يكون لها نفس طول المدخلات في هذا المثال، وسوف تشمل عدد قليل من القيم التي التفاف حولها، ولكن هذا ق موافق على now. Figure 8 3 يظهر النتيجة تردد الأساسي هو تقريبا دون تغيير يتم الموهوبين التوافقات القليلة الأولى، ويتم القضاء على التوافقيات أعلى تقريبا حتى سموثين g له تأثير مرشح تمريرة منخفضة، والتي رأيناها في القسم 1 5 والقسم 4 4.للاطلاع على مقدار كل مكون قد تم توهين، يمكننا حساب نسبة اثنين من Spectrums. ratio هو نسبة السعة قبل وبعد تمهيد عندما الأمبير هو صغير، ويمكن أن تكون هذه النسبة كبيرة وصاخبة، وذلك للبساطة تعيين النسبة إلى 0 إلا حيث التوافقيات هي. فيغور 8 4 نسبة أطياف للموجة مربع، قبل وبعد التمهيد. الموضوع 8 4 يظهر النتيجة كما هو متوقع، ونسبة عالية للترددات المنخفضة ويسقط قبالة في تردد قطع قرب 4000 هرتز ولكن هناك ميزة أخرى لم نكن نتوقع أعلاه قطع، ونسبة مستبعد حوالي 0 و 0 2 ما يصل مع (8). 4 أطياف الموجة المربعة، قبل وبعد التمهيد، جنبا إلى جنب مع دفت من نافذة التجانس. الجواب هو نظرية كونفولوتيون ستاتد رياضياتيا. دفت فغ دفت f دفت g. where f هو مصفوفة موجة و g هو نافذة في الكلمات، و T التحويل يقول هيوريم أنه إذا كنا ندافع f و g ومن ثم حساب دفت، نحصل على نفس الجواب كما حساب دفت من f و g ثم ضرب عنصر النتائج الحكمة. عندما نطبق عملية مثل التلازم إلى موجة موجة، ونحن نقول نحن نعمل في المجال الزمني لأن الموجة هي وظيفة من الوقت عندما نطبق عملية مثل الضرب إلى دفت، ونحن نعمل في مجال التردد لأن دفت هو وظيفة من التردد. باستخدام هذه الشروط، يمكننا الدولة نظرية كونفولوتيون أكثر إيجازا. الحل في المجال الزمني يتوافق مع الضرب في مجال التردد. وهذا يفسر الشكل 8 4 لأنه عندما نحكم موجة ونافذة، ونحن ضرب الطيف من موجة مع الطيف من نافذة إلى انظر كيف يعمل ذلك، يمكننا حساب دفت من النافذة. padded يحتوي على نافذة تمهيد، مبطن مع الأصفار لتكون نفس طول دفتويندو الموجة يحتوي على دفت من مبطن. يظهر الشكل 8 5 النتيجة، جنبا إلى جنب مع النسب التي قمنا بحسابها في القسم السابق النسب هي بالضبط الاتساعات في دفتويندو Mathematically. abs دفت فغ عبس دفت f عبس دفت g. في هذا السياق، دفت من نافذة يسمى فلتر لأي نافذة التفاف في المجال الزمني، وهناك مرشح المقابلة في مجال التردد وبالنسبة لأي مرشح يمكن التعبير عنه عن طريق الضرب بالعنصر في مجال التردد، توجد نافذة مناظرة (8). 5 مرشحات غوسية. في القسم 8 2 قدمت تعريفات للعلاقة المتبادلة والتلاحم، ورأينا أنها تقريبا نفس، إلا أنه في التفاف نافذة عكس. الآن لدينا خوارزمية فعالة للالتفاف، يمكننا أيضا استخدامه لحساب عبر الارتباطات و أوتوكوريلاتيونس باستخدام البيانات من القسم السابق، يمكننا حساب الارتباط الذاتي أسعار الأسهم الفيسبوك. مع وضع نفس النتيجة لديها نفس طول أقرب المقابلة للتخلف من N 2 إلى N 2 1 الخط الرمادي في الشكل 8 8 يظهر النتيجة باستثناء التأخر 0 لا توجد قمم، لذلك لا يوجد سلوك دوري واضح في هذه الإشارة ومع ذلك، فإن وظيفة الارتباط الذاتي تنخفض ببطء، مما يشير إلى أن هذه الإشارة تشبه الضوضاء الوردي، كما رأينا في القسم 5 3. لحساب الارتباط الذاتي باستخدام التلافيف، علينا أن صفر الوسادة إشارة لمضاعفة طول هذه الخدعة ضرورية لأن ففت يقوم على افتراض أن الإشارة دورية وهذا هو أنه يلتف حول من النهاية إلى البداية مع البيانات سلسلة زمنية من هذا القبيل، وهذا الافتراض غير صالح إضافة الأصفار، ومن ثم تقليم والنتائج، ويزيل القيم وهمية. أيضا، تذكر أن الالتفاف عكس اتجاه النافذة من أجل إلغاء هذا التأثير، ونحن عكس اتجاه النافذة قبل استدعاء ففتكونفولف باستخدام الذي يقلب صفيف نومبي النتيجة هي عرض مصفوفة ، وليس نسخة، لذلك هذه العملية هي سريعة. النتيجة من ففتكونفولف وطول 2 N من تلك، الأولى والأخيرة N 2 صالحة بقية هي نتيجة الصفر-الحشو لتحديد العنصر الصحيح، ونحن r أول النتائج وحدد أول N المقابلة للتخلف من N 2 إلى N 2 1. كما هو مبين في الشكل 8 8 النتائج من ففتوتوكور ومطابقة مع حوالي 9 أرقام من الدقة. لاحظ أن الارتباطات في الشكل 8 8 هي أعداد كبيرة يمكننا تطبيعها بين -1 و 1 كما هو مبين في القسم 5 6. الاستراتيجية التي استخدمناها هنا للارتباط التلقائي يعمل أيضا من أجل الترابط المتبادل مرة أخرى، لديك لإعداد الإشارات عن طريق التقليب واحد والحشو على حد سواء، وبعد ذلك لديك لتقليم الأجزاء غير الصالحة من النتيجة هذا الحشو وتقليم هو مصدر إزعاج، ولكن هذا لماذا المكتبات مثل نومبي توفير وظائف للقيام بذلك بالنسبة لك. 8 تمارين. الحلول لهذه التمارين هي in. Exercise 1 دفتر لهذا الفصل هو قراءة من خلال ذلك وتشغيل code. It يحتوي على القطعة التفاعلية التي تمكنك من تجربة مع المعلمات من نافذة غاوس لمعرفة ما تأثير لديهم على تردد قطع. ما يحدث خطأ عند زيادة عرض غاوس، ستد، دون زيادة t عدد من العناصر في النافذة، M. Exercise 2 في هذا الفصل ادعى أن تحويل فورييه من منحنى غاوس هو أيضا منحنى غاوسية لتحويل فورييه منفصلة، ​​هذه العلاقة صحيحة تقريبا. اختبرها لعدد قليل من الأمثلة ماذا يحدث إلى تحويل فورييه كما كنت تختلف std. Exercise 3 إذا كنت فعلت التمارين في الفصل 3، رأيت تأثير نافذة هامنج، وبعض النوافذ الأخرى التي تقدمها نومبي، على تسرب الطيفي يمكننا الحصول على بعض التبصر في تأثير من هذه النوافذ من خلال النظر في DFTs. In بالإضافة إلى نافذة غاوس استخدمنا في هذا الفصل، إنشاء نافذة هامينغ بنفس الحجم صفر وسادة النوافذ ومؤامرة دفس الخاصة بهم أي نافذة بمثابة فلتر تمرير منخفض أفضل قد تجد أنه من المفيد لرسم دفتس على مقياس log. e تجربة مع عدد قليل من النوافذ المختلفة وبضعة أحجام مختلفة. هل تستخدم واحد من كتبنا في class. We نود أن نعرف عن ذلك يرجى النظر في ملء هذا قصيرة Survey. Variations على مو فينغ متوسط. المرشح المتحرك المتوسط ​​هو أكثر أو أقل مثالية لتمهيد البيانات في وجود ضوضاء، إذا كانت المعلومات المفيدة في البيانات الخاصة بك تماما في المجال الزمني في هذه الحالة، كنت لا تهتم بأدائها ضعيف نوعا ما في مجال التردد يبين الشكل 1 الاستجابات النبضية والخطوة والترددية لمرشاح المتوسط ​​المتحرك الأساسي بثلاثة عينات إضافية على كلا الجانبين ليست جزءا من الاستجابات النبضية والخطوة من أجل الوضوح. الشكل 1 اليسار النبضي، الخطوة المتوسطة، و في بعض الأحيان، يجب عليك العمل مع البيانات التي يكون كلا المجالين لها أهمية بالنسبة إلى تلك الحالات، هناك إصدارات مرجحة للمتوسط ​​المتحرك تكون مكافئة أو أكثر في المجال الزمني، ولكن لديها أداء أفضل بكثير في مجال التردد. المتحرك المتحرك المتوسط. الشيء الأول الذي يمكنك القيام به لتحسين استجابة التردد من المتوسط ​​المتحرك هو تطبيقه عدة مرات بعد اثنين من التكرار، وهذا المبلغ إلى الترجيح الثلاثي للمعاملات الشكل 2 منذ تطبيق نفس المرشح مرتين مضاعفة تأثيره، فإن الفص الجانبي الأول للاستجابة الترددية لا يزيد إلا عن النصف كما هو الحال في الشكل 1 والسبب في الشكل الثلاثي هو أن المتوسط ​​المتحرك هو التلازم مع نبض مستطيل تطبيقه مرتين يسبب تلاؤم من هذه النبضة مستطيلة مع نفسه، مما أدى إلى نافذة الثلاثي للمرشح جنبا إلى جنب لاحظ أنني أخذت نفس طول مرشح في الشكل 2 كما هو الحال في الشكل 1، وبالتالي تحويل الصفر الأول من استجابة التردد قد يؤدي التلازم الحقيقي للمرشح المستطيلة الأصلي إلى تصفية أطول وكان من شأنه أن يحافظ على الأصفار في نفس المكان بالضبط، بالطبع. الشكل 2 الاستجابات اليمنى لليسار، والوسط الأوسط، والتردد المناسب للنافذة المثلثة. إذا تم تكرار المرشح المتوسط ​​المتحرك عدة مرات، فإن معاملاته تتلاقى مع نافذة غاوس الشكل 3 بسبب نظرية الحد المركزي بطبيعة الحال، فإن غاوس الفعلي إيان يمتد بلا حدود في كلا الاتجاهين، لذلك ليس هناك خيار آخر من لقطع منه في نقطة ما أو ربما ضربه مع نافذة ثانية بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يتم اختيار الانحراف المعياري لل غاوس لهذا الرسم التوضيحي وتنفيذ تصفية مصمم، لقد اعتمدت الإعدادات الافتراضية من MATLAB. Figure 3 دفعة اليسار، الخطوة الوسطى والتردد الردود الصحيحة للنافذة غاوس. في الممارسة، قد ترغب في ببساطة مرارا وتكرارا تطبيق المتوسط ​​المتحرك بدلا من تطبيق نافذة غاوس عند تنفيذها بشكل متكرر ، المتوسط ​​المتحرك فعال جدا في حين أن النافذة الغوسية يجب أن تنفذ من خلال التفاف. النافذة السوداء. إمكانية أخرى هي اختيار واحدة من وظائف النافذة الكلاسيكية التي تستخدم للمرشحات المخلوطة نافذة، واستخدام ذلك كنواة تصفية رؤية ممتازة صفحة ويكيبيديا على وظائف النافذة كمثال، أنا اخترت نافذة بلكمان الشكل 4 هذا يحسن التوهين وقف الفرقة أبعد من ذلك، في حين ق حتى تظهر على نحو سلس استجابة المجال الوقت دون أي رنين أو overshoot. Figure 4 الاندفاع اليسار والتردد الردود الصحيحة للنافذة بلكمان. في الختام، إذا كنت بحاجة إلى سلاسة البيانات ولكن تحتاج إلى أداء تردد أفضل من المتوسط ​​المتحرك الأساسي لهذا العرض، تتوفر العديد من البدائل. فيلتر ديسين تول. ويكمل هذا المقال مع أداة تصفية تصميم تجربة مع وظائف نافذة مختلفة وطول مرشح، ونرى تأثير على استجابة التردد جربه الآن.