Déménagement Moyenne Fft

Spectre FFT moyen (poignée SmtHandle, double f0, double df, spectre SmtComplexNum, int spectreSize, SmtSpectrumInfo spectreInfo, non signé short averageingType, non signé short weightingType, double moyenne de la taille, non signé court linearWeightingMode, int restartAveraging, SmtComplexNum moyenFTSpectrum, Le spectre FFT moyen du spectre produit par les fonctions Zoom FFT Spectrum. La fonction émet la fréquence de départ f0. Intervalle de fréquence df. Et le spectre FFT moyen en unités V rms. Le paramètre averagingType spécifie comment la fonction effectue la moyenne. Vous ne pouvez générer aucune moyenne, vecteur, RMS ou moyenne de maintien de crête. Si vous ne choisissez aucune moyenne, le spectre de puissance renvoyé dans la sortie moyenne de SMT n'est pas calculé en moyenne. Paramètres d'entrée réduit le bruit des signaux synchrones. La moyenne des vecteurs calcule directement la moyenne des quantités complexes, ce qui signifie qu'elle permet une moyenne séparée pour les parties réelles et imaginaires. La moyenne complexe, telle que la moyenne des vecteurs, réduit le bruit et nécessite habituellement un déclencheur pour améliorer la cohérence de phase bloc à bloc. Réduit les fluctuations du signal, mais pas le bruit de fond. La moyenne RMS fait la moyenne de l'énergie ou de la puissance du signal, ce qui empêche la réduction du bruit de fond et donne des quantités RMS moyennes de mesures monocanal de phase zéro. La moyenne RMS pour les mesures à deux canaux préserve l'information de phase. Conserve les niveaux de pointe rms des quantités moyennes. Le processus de calcul de la moyenne des pics assure la tenue de crête à chaque récepteur de fréquence séparément pour conserver les niveaux de rms de crête d'un enregistrement FFT à l'autre. Spécifie le type de pondération que la fonction utilise avec RMS et la moyenne du vecteur. La moyenne des pics de maintien n'implique pas de pondération. Le type de pondération est linéaire ou exponentiel. La pondération linéaire spécifie que chaque mesure a une pondération égale et que la valeur du type de pondération linéaire détermine le processus de calcul de la moyenne. La pondération exponentielle précise que chaque nouvelle mesure a moins de poids que les mesures anciennes et que la moyenne est continue. Le processus de calcul des moyennes calcule la moyenne exponentiellement pondérée de la mesure i selon l'équation suivante: où X est la nouvelle mesure, Avg i - 1 est la moyenne précédente et N le nombre de moyennes. Contient le spectre FFT moyen en V rms, commençant à la fréquence f0 avec intervalle de fréquence df. Allouez de la mémoire pour ce tableau suffisamment pour le nombre de points de données indiqués par le paramètre spectrumSize. Double (passé par référence) Nombre de moyennes terminées à ce jour. Indique l'avancement du processus d'établissement de la moyenne basé sur les paramètres de moyennage spécifiés. Court (transmis par référence) Indique TRUE (1) lorsque les données de sortie sont valides. Utilisez la valeur de sortie comme commutateur pour une structure de cas. Effectuer des mesures ultérieures ou afficher les résultats si DataReady est TRUE. Le processus de calcul de moyenne détermine en interne la valeur de sortie dataReady. Si vous entrez un spectre valide dans les fonctions SMT moyennage alors la valeur de sortie pour dataReady est toujours TRUE pour la moyenne exponentielle. Pour la moyenne linéaire, dataReady est toujours TRUE pour un seul plan, le déplacement et les modes continus. Dans le mode de redémarrage automatique d'un mode de capture, dataReady est TRUE uniquement lorsque la fonction de calcul de moyenne reçoit un nombre de trames FFT égales à la valeur de l'entrée moyenne de taille. DataReady réinitialise à FALSE lorsque le processus de calcul de la moyenne redémarre automatiquement. InputOutput ParametersQuel est le lissage et comment puis-je le faire J'ai un tableau dans Matlab qui est le spectre d'amplitude d'un signal de parole (l'amplitude de 128 points de FFT). Comment puis-je lisser cela à l'aide d'une moyenne mobile À partir de ce que je comprends, je devrais prendre une taille de fenêtre d'un certain nombre d'éléments, prendre la moyenne, et cela devient le nouveau 1er élément. Ensuite, déplacer la fenêtre vers la droite par un élément, prendre la moyenne qui devient le 2ème élément, et ainsi de suite. Est-ce vraiment comment ça marche Je ne suis pas sûr moi-même puisque si je fais cela, dans mon résultat final, je vais avoir moins de 128 éléments. Alors, comment fonctionne-t-il et comment cela aide-t-il à lisser les points de données Ou est-il une autre façon que je peux faire le lissage des données demandées 15 octobre à 18h30 migré de stackoverflow Site pour les programmeurs professionnels et enthousiastes. Pour un spectre que vous voulez probablement la moyenne ensemble (dans la dimension du temps) spectres multiples plutôt que d'une moyenne courante le long de l'axe de fréquence d'un seul spectre ndash endolith Oct 16 12 à 1:04 endolith deux sont des techniques valables. La moyenne dans le domaine fréquentiel (parfois appelée périodogramme de Danielle) est la même que la fenêtre dans le domaine temporel. La moyenne des périodogrammes multiples (quotspectraquot) est une tentative d'imiter la moyenne d'ensemble requise pour le Periodogram réel (c'est ce que l'on appelle le Periodogram Welch). En outre, comme une question de sémantique, je dirais que quotsmoothingquot est non-causal de filtrage passe-bas. Voir le filtrage de Kalman contre le lissage de Kalman, le filtrage de Wiener v le lissage de Wiener, etc. Il y a une distinction non triviale et dépend de la mise en œuvre de l'application. Ndash Bryan Dec 12 12 at 19:18 Le lissage peut se faire de plusieurs façons, mais en termes très fondamentaux et généraux, cela signifie que vous égalisez un signal, en mélangeant ses éléments avec leurs voisins. Vous smearblur le signal un peu afin de se débarrasser du bruit. Par exemple, une technique de lissage très simple serait de recalculer chaque élément de signal f (t) à 0.8 de la valeur d'origine, plus 0.1 de chacun de ses voisins: Notez comment les facteurs de multiplication, ou poids, s'ajoutent à un. Donc, si le signal est assez constant, le lissage ne change pas beaucoup. Mais si le signal contenait un changement brusque brusque, alors la contribution de ses voisins aidera à éclaircir ce bruit un peu. Les poids que vous utilisez dans cette fonction de recalcul peuvent être appelés noyau. Une fonction gaussienne unidimensionnelle ou tout autre noyau de base devrait faire dans votre cas. Bon exemple d'un type particulier de lissage: Ci-dessus: signal non lissé Ci-dessous: signal lissé Exemples de quelques noyaux: En plus de la jolie réponse de Junuxx, je voudrais déposer quelques notes. Le lissage est lié au filtrage (malheureusement assez vague article de Wikipedia) - vous devriez choisir le lisse en fonction de ses propriétés. Un de mes préférés est le filtre médian. Il s'agit d'un exemple de filtre non linéaire. Il a des propriétés intéressantes, il préserve les bords et est assez robuste sous grand bruit. Si vous avez un modèle de la façon dont votre signal se comporte un filtre Kalman vaut un coup d'oeil. Son lissage est en fait une estimation bayésienne de la vraisemblance maximale du signal basée sur des observations. Le lissage implique l'utilisation d'informations provenant d'échantillons voisins afin de changer la relation entre les échantillons voisins. Pour les vecteurs finis, aux extrémités, il n'y a pas d'information voisine d'un côté. Vos choix sont: ne pas lisser les extrémités, accepter un vecteur lissé plus court, créer des données et lisser avec cela (dépend de la précision de l'utilisation de toutes les prédictions hors des extrémités), ou peut-être utiliser différents noyaux asymétriques de lissage aux extrémités Raccourcissement du contenu d'information dans le signal de toute façon). Réponse Oct 15 12 at 19:44 D'autres ont mentionné comment vous le lissage, Je tiens à mentionner pourquoi le lissage fonctionne. Si vous suréchantillonnez correctement votre signal, il variera relativement peu d'un échantillon à l'autre (temps d'échantillonnage, pixels, etc), et il devrait avoir une apparence lisse globale. En d'autres termes, votre signal contient peu de fréquences élevées, c'est-à-dire des composantes de signaux qui varient à un débit similaire à votre fréquence d'échantillonnage. Pourtant, les mesures sont souvent corrompues par le bruit. Dans une première approximation, nous considérons habituellement que le bruit suit une distribution gaussienne avec moyenne zéro et un certain écart-type qui est simplement ajouté au-dessus du signal. Pour réduire le bruit dans notre signal, nous faisons habituellement les quatre hypothèses suivantes: le bruit est aléatoire, n'est pas corrélé entre les échantillons, a une moyenne de zéro, et le signal est suffisamment suréchantillonné. Avec ces hypothèses, nous pouvons utiliser un filtre moyen glissant. Considérons, par exemple, trois échantillons consécutifs. Etant donné que le signal est fortement sur-échantillonné, on peut considérer que le signal sous-jacent varie linéairement, ce qui signifie que la moyenne du signal sur les trois échantillons serait égale au signal vrai à l'échantillon central. En revanche, le bruit a un zéro moyen et n'est pas corrélé, ce qui signifie que sa moyenne devrait tendre à zéro. Ainsi, on peut appliquer un filtre de moyenne glissante à trois échantillons, où l'on remplace chaque échantillon par la moyenne entre elle-même et ses deux voisins adjacents. Bien sûr, plus nous faisons de fenêtre, plus le bruit sera en moyenne à zéro, mais moins notre hypothèse de linéarité du vrai signal se maintient. Nous devons donc faire un compromis. Un moyen de tenter d'obtenir le meilleur des deux mondes est d'utiliser une moyenne pondérée, où nous donnons des échantillons plus loin des poids plus petits, de sorte que nous avons des effets de bruit moyen à partir de plus grandes gammes, tout en ne pondérant pas vrai signal trop où il dévie de notre linéarité supposition. La façon dont vous devez mettre les poids dépend du bruit, du signal et de l'efficacité de calcul, et, bien sûr, le compromis entre se débarrasser du bruit et couper dans le signal. Notez qu'il ya eu beaucoup de travail au cours des dernières années pour nous permettre de relâcher certaines des quatre hypothèses, par exemple en concevant des systèmes de lissage avec des fenêtres à filtre variable (diffusion anisotrope) ou des systèmes qui n'utilisent pas vraiment les fenêtres (Moyen non local). Répondre Dec 27 12 at 15: 10Moving Average Filter kate a écrit: gt Bonjour, gt gt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux appliquer à gt un signal avant d'effectuer l'analyse spectrale. Gt gt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est bien en dehors de mon champ si Im gt pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins quelques raisons qui viennent à l'esprit (i) rendre le signal plus beau ( Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de bruits de haute fréquence étant alias aux basses fréquences, ce qui peut corrompre les signaux de fréquence inférieure d'intérêt et augmenter le bruit de fond. Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à votre situation (i) vous ne regardez pas le signal directement (vous allez faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Plus précisément, lorsque vous effectuez l'analyse spectrale, les trucs à haute fréquence s'affichent à la fin des hautes fréquences et vous pouvez choisir de l'ignorer. Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction Matlab filter ()), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez décimer vos données avant le filtrage. Y at-il une raison particulière que vous voulez vous débarrasser du contenu haute fréquence avant l'analyse spectrale kate a écrit: gt Bonjour, gt gt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux appliquer à gt un signal avant de porter Analyse spectrale. Gt gt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est bien en dehors de mon champ si Im gt pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins quelques raisons qui viennent à l'esprit (i) rendre le signal plus beau ( Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de bruits de haute fréquence étant alias aux basses fréquences, ce qui peut corrompre les signaux de fréquence inférieure d'intérêt et augmenter le bruit de fond. Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à votre situation (i) vous ne regardez pas le signal directement (vous allez faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Plus précisément, lorsque vous effectuez l'analyse spectrale, les trucs à haute fréquence s'affichent à la fin des hautes fréquences et vous pouvez choisir de l'ignorer. Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction Matlab filter ()), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez décimer vos données avant le filtrage. Y at-il une raison particulière que vous voulez vous débarrasser du contenu haute fréquence avant l'analyse spectrale Pour être honnête, je ne sais pas pourquoi Im essayez de se débarrasser des hautes fréquences. Im essentiellement en suivant les instructions dans un ISO. Comme vous l'avez peut-être deviné, la programmation informatique et le traitement du signal n'est vraiment pas ma zone donc la langue utilisée est étrangère à moi Ce que je fais est comme suit - Im un ingénieur civil et Im essayant d'analyser un profil de surface de route. Le profil est fondamentalement l'équivalent d'un signal qui varie avec la distance (mais puisque la vitesse est constante, c'est la même chose que la variation avec le temps). Le libellé exact de l'ISO est pré-traitement des filtres doivent être utilisés par exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un endroit plus facile pour commencer, je présume que la raison Im essayer d'éradiquer les hautes fréquences est parce qu'ils seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. J'apprécie beaucoup votre temps, Katherine Rajeev a écrit: gt gt gt kate a écrit: gtgt Bonjour, gtgt gtgt Je suis à la recherche d'un code pour un filtre passe-bas que je peux gt appliquer à gtgt un signal avant d'effectuer l'analyse spectrale. Gtgt gtgt J'applaudis pour mon ignorance, mais c'est un peu en dehors de mon domaine gtgt gtgt ne pas vraiment faire aucun sens de celui-ci. Quelles sont les entrées qui sont gtgt nécessaires autres que le signal lui-même gtgt gtgt Merci, gtgt Kate gt gt Dans le domaine analogique, les gens utilisent le filtrage passe-bas pour au moins un gt couple de raisons qui viennent à l'esprit (i) faire le signal (Ii) éviter l'aliasing pendant la conversion Analog-to-Digital, ce qui entraîne des signaux de haute fréquence à aliased à des fréquences gt faibles, qui peuvent corrompre les signaux de basse fréquence de gt interest gt et augmenter le bruit de fond. Gt gt Il ne semble pas que l'une ou l'autre de ces considérations s'applique à gt votre situation gt (i) vous ne regardez pas le signal directement (youre gt va gt pour faire l'analyse spectrale) (ii) votre signal est déjà numérisé. Gt gt Spécifiquement, quand vous faites l'analyse spectrale, la gt de haute fréquence gt apparaîtra à la fin haute fréquence et vous pouvez choisir d'ignorer gt it. Gt Pour toute technique linéaire (y compris la FFT et la fonction gt de filtre Matlab), le contenu haute fréquence n'interfère pas avec l'analyse spectrale gt du contenu basse fréquence. Sauf si vous souhaitez gt décimer vos données avant le filtrage. Gt gt Y at-il une raison particulière que vous voulez vous débarrasser de la gt haute fréquence gt contenu avant l'analyse spectrale gt gt HTH gt - rajeev - gt gt Katherine a écrit: gt Pour être honnête, je ne sais pas pourquoi Im essayez de se débarrasser de la Fréquences gt élevées. Im essentiellement en suivant les instructions dans un ISO. Gt Comme vous l'avez peut-être deviné, la programmation informatique et le traitement du signal gt n'est vraiment pas ma zone donc la langue utilisée est étrangère à moi gt gt Ce que je fais est comme suit - Im un ingénieur civil et Im essayant d'analyser un profil de la surface de la route. Le profil est fondamentalement le équivalent gt d'un signal qui varie avec la distance (mais puisque la vitesse gt est constante, c'est la même chose que la variation avec le temps). Le libellé gt exact de l'ISO est pré-traitement des filtres doivent être utilisés pour Certaines questions viennent à l'esprit. une. Qu'est-ce que l'ISO vous demande de faire après les filtres de pré-traitement b. Comment l'analyse spectrale est-elle mise en œuvre c. L'ISO spécifie-t-il la fréquence de coupure du filtre. Dire se débarrasser des fréquences au-dessus de X gt exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un lieu plus facile pour commencer, j'ai tendance à être d'accord, la moyenne mobile serait plus facile. Il a également une propriété que tous les composants de fréquence sont retardés par exactement la même quantité, ce qui signifie que la forme d'onde forme est préservée passant par le filtre (bien sûr certains compnents de fréquence seront atténués, mais ils ne seront pas déplacés par, disons, 90 degrés , Par rapport aux autres fréquences). Le filtre de Butterworth (et à des degrés divers tous les filtres analogiques) n'a pas cette propriété, connue sous le nom de phase linéaire ou phase-linéaire. Butterworth se réfère à une classe de filtres analogiques avec une phase particulière et la réponse en fréquence, qui se trouve être facile à mettre en œuvre avec des composants électroniques comme des résistances, des condensateurs et des inductances. (Ma conjecture raisonnable est que) les gens ont développé des équivalents numériques à ces filtres analogues et d'autres parce qu'ils étaient familiers avec leurs propriétés. Toutefois, beaucoup de gens aujourd'hui demanderait, si vous allez opérer sur un signal numérisé, pourquoi se soucier d'un analogue-look-alike filtre. Gt Je suppose que la raison pour laquelle j'essaie d'éradiquer les hautes fréquences est gt, car elles seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. Gt gt J'apprécie grandement votre temps, gt Katherine Encore une fois, je suis très redevable à vous pour prendre le temps, j'ai essayé de répondre à votre qs ci-dessous: gt Certaines questions viennent à l'esprit. Gt gt a. Qu'est-ce que l'ISO vous demander de faire après les filtres de pré-traitement Après les filtres de pré-traitement, il me demande d'effectuer une FFT que je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le problème de la grande compréhension que j'ai eu est que j'ai généré le profil de la route moi-même, en précisant que je voulais les fréquences d'être un minimum de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi devrais-je filtrer les fréquences élevées gt gt b. Comment l'analyse spectrale est-elle mise en œuvre gt gt c. L'ISO spécifie-t-il la fréquence de coupure du filtre. C'est-à-dire gt obtenir gt débarrasser des fréquences au-dessus de X Il doesnt spécifier toute fréquence de coupure. Gtgt exemple butterworth. Cependant, je pensais que la moyenne mobile pourrait être un lieu plus facile de commencer gt gt J'ai tendance à être d'accord, la moyenne mobile serait plus facile. Il a également une propriété gt que toutes les composantes de fréquence sont retardées par exactement la même quantité gt, gt ce qui signifie que la forme d'onde est préservée en passant par le filtre gt (bien entendu certaines fréquences seront atténuées, mais elles ne seront pas gt Être décalé par, par exemple, 90 degrés, par rapport aux autres fréquences). Gt Le filtre gt Butterworth (et à des degrés divers tous les filtres analogiques) ne gt pas gt gt ont cette propriété, qui est connu comme linéaire ou phase-linéaire. Gt gt Butterworth se réfère à une classe de filtres analogiques avec une gt phase particulière gt et la réponse en fréquence, qui se trouve être facile à mettre en œuvre avec des composants GT gt électronique comme des résistances, des condensateurs et des inductances. (Mon gt raisonnable gt devinez gt est que) les gens ont développé des équivalents numériques à ces filtres gt et autres gt analogique parce qu'ils étaient familiers avec leurs propriétés. Cependant, si vous allez opérer sur un signal gt numérisé, gt pourquoi s'embêter avec un analogue-look-alike filtre. Gt gtgt Je suppose que la raison pour laquelle j'essaie d'éradiquer les hautes fréquences est gtgt parce qu'elles seraient négligeables en termes de dommages à la surface de la route. Gtgt gtgt J'apprécie beaucoup votre temps, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Je vous remercie. Katherine On dirait que vous pouvez filtrer les données déjà comme vous le spécifiez la gamme de fréquence. Quel est votre taux d'échantillonnage Est-il spatial ou temporel Si vous spécifiez 4 cyclesmètre pour le système est très peu probable qu'il serait seulement d'échantillonnage pour obtenir ce taux (Fs18 mètres) sans une sorte de filtre à moyenne mobile intégré. Qu'est-ce que l'ISO (Norme ISO, d'où) Un effet du filtrage est de déplacer l'énergie sur les fréquences inférieures plutôt que de le couper comme vous le feriez dans le domaine de la fréquence. Si l'objectif final est de calculer un IRI ou une sorte de métrique autre route rugosité que cela peut être critique. Gt gt Après les filtres de pré-traitement, il demande que je réalise une FFT que gt je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le gros problème de compréhension gt que j'ai eu est que j'ai généré le profil de la route gt moi-même, en précisant que je voulais que les fréquences d'être un minimum gt de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi alors gt devrais-je besoin pour filtrer les hautes fréquences gt Charlie, je suis très ignorant sur la terminologie correcte dans ce truc et je ne sais pas ce que vous entendez par le taux d'échantillonnage. Je vais juste vous dire ce que je fais. Premièrement, je génère un profil de route aléatoire qui a des fréquences spatiales variant de 0,01 à 4 cycles. L'ISO 8608: 1995 a des classifications de route et en fonction de cela, il donne une valeur PSD pour chacune des fréquences entre 0,01 et 4 thats vous voulez. Ces valeurs sont ensuite mises dans une équation pour la génération de route qui crée une route avec un nombre quelconque de points (dans mon cas, 8000 ou 400 mètres, c'est-à-dire tous les 0,05 mètres). Je puis graphe toutes les valeurs ISO pour le PSD contre les fréquences spatiales que j'avais ci-dessus. Je suis alors en train de travailler en arrière pour voir si je peux générer ce même graphique en utilisant le même profil de route, et de trouver la FFT de celui-ci, puis le PSD. Je ne sais pas ce que vous entendez par fréquence d'échantillonnage J'ai peur, peut-être il est là-haut dans ce que j'ai décrit Merci beaucoup pour votre temps, je suis complètement comme un poisson hors de l'eau sur celui-ci Charlie a écrit: gt gt gt Katherine, Gt gt Sons que vous pouvez être le filtrage des données déjà la façon dont vous êtes gt en spécifiant gt la gamme de fréquences. Quel est votre taux d'échantillonnage Est-ce spatial ou gt temporel gt Si vous spécifiez 4 cyclesmeter au système est très improbable que gt serait seulement l'échantillonnage pour obtenir ce taux (Fs18 mètres) sans un peu gt sorte de gt moyenne mobile filtre construit Gt gt Quel est l'exigence ISO (norme ISO, d'où) gt gt Un effet du filtrage est de déplacer l'énergie sur les fréquences gt inférieur plutôt que de simplement le couper comme vous le feriez dans gt le domaine de fréquence gt. Si l'objectif final est de calculer un IRI ou un peu de gt d'autres métriques de rugosité de route que cela peut être critique. Gt gt gt gtgt gtgt Après les filtres de pré-traitement, il demande que je réalise un gt FFT qui gtgt je suppose est également une réponse à votre question suivante. Le gros problème de compréhension de gtgt que j'ai eu est que j'ai généré le profil gtgt de route gtg moi-même, en précisant que je voulais que les fréquences d'être un minimum gtgt de 0,01cyclesmeter et un maximum de 4cyclesmeter. Pourquoi alors gtgt devrais-je besoin pour filtrer les hautes fréquences gtgt gt gt gt Merci pour l'info sur ISO 8608: 1995, il ressemble à bonne référence pour certains de mes travaux sur le profil de la route de traitement. Retour à votre projet. 2. Créer un profil spatial à partir de 1 à l'aide de quelques équations (400 mètres de long, dx0,05 m, fréquence d'échantillonnage spatial1dx20 cyclesm) 3 Graphiquez votre PSD de route de 1 contre les valeurs ISO d'ISO 8608 4. Calculez le fft et le PSD de 2 et comparez-le à 3 pour voir si vous êtes capable de le reproduire. Si c'est correct et je comprends la norme ISO. Je ne crois pas que vous avez besoin de faire un filtrage du tout. Votre profil à partir de 2 devrait être en mesure de générer des données de fréquence de 0.0025-10 cyclesm, mais vous ne devriez pas voir tout contenu au-dessus de 4 cycles. Espérons que cela aide plutôt que confond. Vous voudrez peut-être regarder le petit livre de profilage à umtri. umich. eduerdroughnessindex. html pour plus d'informations. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt a écrit dans le message news: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Je suis très ignorant sur la terminologie correcte dans ce genre de choses et Im gt pas sûr de ce que vous entendez par taux d'échantillonnage. Je vais juste vous dire ce que je fais. Gt gt gt Tout d'abord, je génère un profil de route aléatoire qui a des fréquences spatiales gt variant de 0,01 à 4 cyclesm. L'ISO 8608: 1995 dispose de classifications gt de la route et en fonction de cela, il donne une valeur PSD gt pour chacune des fréquences entre 0,01 et 4 thats vous voulez. Ces valeurs gt sont alors mises dans une équation pour la génération de route qui gt crée une route avec un nombre quelconque de points (dans mon cas 8000 ou gt 400mètres, c'est-à-dire tous les 0,05 mètre). Gt I puis graphe toutes les valeurs ISO pour le PSD contre les fréquences spatiales gt que j'avais ci-dessus. Gt J'essaie alors de travailler en arrière pour voir si je peux générer ce même graphique gt en utilisant le même profil de route, et de trouver la FFT de celui-ci et gt puis le PSD. Gt je ne sais pas ce que vous entendez par fréquence d'échantillonnage Im peur, peut-être gt est là-haut dans ce que j'ai décrit gt gt Merci beaucoup pour votre temps, je suis complètement comme un poisson de l'eau gt sur ce gt gt Katherine Gt Merci pour l'info sur ISO 8608: 1995, il ressemble à bonne référence gt pour certains gt de mon travail Sur le profilage des routes. Retour à votre projet. Gt gt 1. Créer un profil de route dans le domaine de la fréquence spatiale avec le contenu dans gt 0.01-4 gt cyclesm gt 2. Générer le profil spatial à partir de 1 à l'aide de quelques équations (400 gt mètres de long, gt dx0. 05 m, fréquence d'échantillonnage spatial1dx20 cyclesm) gt 3. Graphe de votre route PSD de 1 contre les valeurs ISO de ISO gt 8608 gt 4. Calculez le fft et le PSD de 2 et de le comparer à 3 à gt voir si gt vous êtes en mesure de Re-produire. Gt gt Si c'est correct et je comprends la norme ISO. Je ne te crois pas besoin de faire un filtrage du tout. Votre profil à partir de 2 devrait être capable de générer des données de fréquence de 0,0025-10 cycles, mais vous ne devriez pas voir un contenu gt supérieur à 4 cycles. J'espère que cela aidera plutôt que de confondre. Vous voudrez peut-être regarder le gt Little gt livre de profilage à ltumtri. umich. eduerdroughnessindex. html gt gt gt ou plus d'info. Gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt a écrit dans le message gt nouvelles: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gtgt Charlie, gtgt Je suis très ignorant sur la terminologie correcte dans ce genre de choses et gt gtgt Im pas sûr de ce que vous entendez par le taux d'échantillonnage. Je vais juste vous dire ce que je fais. Gtgt gtgt gtgt Tout d'abord, je génère un profil de route aléatoire qui a des fréquences spatiales gtgt variant de 0,01 à 4 cycles. L'ISO 8608: 1995 a gtgt classifications de la route et en fonction de cela, il donne une PSD gt gtgt valeur pour chacune des fréquences entre 0,01 et 4 thats vous voulez. Gt Ces valeurs gtgt sont alors mises dans une équation pour la génération de route qui gtgt crée une route avec un nombre quelconque de points (dans mon cas 8000, ou gtgt 400meters, c'est-à-dire tous les 0,05 mètres). Gtgt I puis graphe toutes les valeurs ISO pour le PSD contre les fréquences gtgt spatiale gt que j'ai eu ci-dessus. Gtgt J'essaie alors de travailler à reculons pour voir si je peux générer ce même graphe gtgt gt en utilisant le même profil de route, et de trouver la FFT de ce gt et gtgt puis le PSD. Gtgt je ne sais pas ce que vous entendez par fréquence d'échantillonnage Im peur, peut-être gt il gtgt est là-haut dans ce que j'ai décrit gtgt gtgt Merci beaucoup pour votre temps, je suis complètement comme un poisson gt de gtgt eau sur ce gtgt un Gtgt Katherine gtgt gt gt gt Qu'est-ce qu'une liste de surveillance Vous pouvez penser à votre liste de surveillance comme des fils que vous avez marqués. Vous pouvez ajouter des balises, des auteurs, des fils et même des résultats de recherche à votre liste de surveillance. De cette façon, vous pouvez facilement garder une trace des sujets qui vous intéressent po Pour afficher votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotMus Newsreaderquot. Pour ajouter des éléments à votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotadd to watch listquot au bas de chaque page. Comment ajouter un élément à ma liste de surveillance Pour ajouter des critères de recherche à votre liste de surveillance, recherchez le terme souhaité dans la zone de recherche. Cliquez sur le lien "Ajouter cette recherche à ma liste de surveillance" dans la page des résultats de recherche. Vous pouvez également ajouter une balise à votre liste de surveillance en recherchant la balise avec la directive quottag: tagnamequot où tagname est le nom de la balise que vous souhaitez regarder. Pour ajouter un auteur à votre liste de surveillance, accédez à la page de profil des auteurs et cliquez sur le lien Ajouter cet auteur à ma liste de surveillance, en haut de la page. Vous pouvez également ajouter un auteur à votre liste de surveillance en accédant à un fil que l'auteur a posté et en cliquant sur le quotAjouter cet auteur à ma liste de watchquot lien. Vous serez averti chaque fois que l'auteur fera un post. Pour ajouter un fil à votre liste de surveillance, allez à la page du fil et cliquez sur le lien quotAdd this thread à mon watch list, en haut de la page. À propos des groupes de discussion, des lecteurs de nouvelles et de MATLAB Central Les groupes de discussion Les forums sont un forum mondial ouvert à tous. Les groupes de discussion sont utilisés pour discuter d'une vaste gamme de sujets, faire des annonces et échanger des fichiers. Les discussions sont enchaînées ou regroupées de manière à ce que vous puissiez lire un message posté et toutes ses réponses dans l'ordre chronologique. Cela rend facile de suivre le fil de la conversation, et de voir whatrsquos déjà été dit avant de publier votre propre réponse ou de faire une nouvelle affectation. Le contenu des groupes de discussion est distribué par des serveurs hébergés par diverses organisations sur Internet. Les messages sont échangés et gérés en utilisant des protocoles standard ouverts. Aucune entité unique n'a décrété les groupes de discussion. Il ya des milliers de groupes de discussion, chacun traitant d'un seul sujet ou domaine d'intérêt. MATLAB Central Newsreader affiche et affiche des messages dans le groupe de discussion comp. soft-sys. matlab. Comment lire ou publier dans les groupes de discussion Vous pouvez utiliser le lecteur de nouvelles intégré au site Web de MATLAB Central pour lire et publier des messages dans ce groupe de discussion. MATLAB Central est hébergé par MathWorks. Les messages affichés via le lecteur de nouvelles MATLAB Central sont vus par tout le monde à l'aide des groupes de discussion, peu importe comment ils accèdent aux groupes de discussion. Il existe plusieurs avantages à utiliser MATLAB Central. Un compte Votre compte MATLAB Central est lié à votre compte MathWorks pour un accès facile. Utilisez l'adresse courriel de votre choix Le lecteur MATLAB Central vous permet de définir une autre adresse e-mail que votre adresse postale, évitant le fouillis dans votre boîte aux lettres principale et réduisant le spam. Contrôle du courrier indésirable La plupart des courriers indésirables des groupes de discussion sont filtrés par le lecteur de nouvelles MATLAB Central. Étiquetage Les messages peuvent être étiquetés avec une étiquette appropriée par tout utilisateur connecté. Les balises peuvent être utilisées comme mots-clés pour trouver des fichiers particuliers intéressants ou pour classer vos annonces marquées d'un signet. Vous pouvez choisir d'autoriser d'autres personnes à afficher vos balises, et vous pouvez afficher ou rechercher d'autres balises ainsi que celles de la communauté en général. Le marquage permet de voir à la fois les grandes tendances et les idées et applications plus petites et plus obscures. Listes de surveillance La configuration des listes de surveillance vous permet d'être informé des mises à jour effectuées sur les annonces sélectionnées par auteur, thread ou toute variable de recherche. Vos notifications de liste de surveillance peuvent être envoyées par courrier électronique (résumé journalier ou immédiat), affichées dans Mon lecteur de nouvelles ou envoyées via le flux RSS. Autres moyens d'accéder aux groupes de discussion Utiliser un lecteur de nouvelles par l'intermédiaire de votre école, de votre employeur ou de votre fournisseur d'accès Internet Payer l'accès à un groupe de discussion auprès d'un fournisseur commercial Utiliser les groupes Google Mathforum. org fournit un lecteur de nouvelles avec accès au groupe comp. soft sys. matlab Exécutez votre propre serveur. Pour les instructions typiques, voir: slyckng. phppage2 Sélectionnez votre pays