Labview - घातीय चलती - औसत

फ़िल्टर एक्सप्रेस VI। निम्न प्रकार, उच्चपास, बैंडपास, बैंडस्टॉप, या चौरसाई का उपयोग करने के लिए निम्न प्रकार के फ़िल्टर को निर्दिष्ट करता है डिफ़ॉल्ट डिफ़ॉल्ट है। निम्न विकल्प शामिल हैं। कंट्रोल फ्रीक्वेंसी हर्ट फ़िल्टर का कटऑफ आवृत्ति निर्दिष्ट करता है यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से लोपास या हाईपास डिफ़ॉल्ट रूप से 100 है। कम कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज फ़िल्टर की कम कटऑफ आवृत्ति निर्दिष्ट करता है कम कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज उच्च कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज से कम होना चाहिए और न्यिकिस्टिक मापदंड का पालन करना डिफ़ॉल्ट 100 है विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है, जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से बैंडपास या बैंडस्टॉप का चयन करते हैं। उच्च कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज फिल्टर के उच्च कटऑफ आवृत्ति को निर्दिष्ट करता है उच्च कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज कम कटऑफ आवृत्ति हर्ट्ज से अधिक होना चाहिए और न्युकिस्ट मापदंड का पालन करना डिफ़ॉल्ट 400 है यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से बैंडपास या बैंडस्टॉप का चयन करें। अनंत आवेग प्रतिक्रिया एफआईआर फ़िल्टर सी एक एफआईआर फिल्टर जो केवल वर्तमान और पिछले इनपुट पर निर्भर करता है reats क्योंकि फिल्टर पिछले आउटपुट पर निर्भर नहीं करता है, आवेग प्रतिक्रिया समय के एक सीमित राशि में शून्य के लिए कारण एफआईआर फिल्टर एक रैखिक चरण प्रतिक्रिया वापसी, अनुप्रयोगों के लिए एफआईआर फिल्टर का उपयोग करें रैखिक चरण प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है। टाप एफआईआर गुणांक की कुल संख्या निर्दिष्ट करता है, जो शून्य से अधिक होनी चाहिए डिफ़ॉल्ट डिफ़ॉल्ट है 29 यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप परिमित आवेग प्रतिक्रिया का चयन करें एफआईआर फ़िल्टर विकल्प नल के मूल्य में वृद्धि से पासबेंड के बीच संक्रमण का कारण बनता है और स्टैपबैंड को सीढ़ी बनने के लिए हालांकि, नल बढ़ने के मूल्य के रूप में, प्रसंस्करण की गति धीमी हो जाती है। असीमित आवेग प्रतिक्रिया IIR फ़िल्टर एक आईआईआर फ़िल्टर बनाता है जो आवेग प्रतिक्रियाओं के साथ एक डिजिटल फिल्टर है जो सैद्धांतिक रूप से लंबाई या अवधि में अनंत हो सकता है। फ़िल्टर का डिज़ाइन प्रकार आप या तो एक बटरवर्थ, चेबिशेह, उलटा चेबिशेव, अंडाकार, या बेसेल फिल्टर डिज़ाइन बना सकते हैं यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप अनन्त आवेग प्रतिक्रिया IIR फ़िल्टर विकल्प चुनते हैं Iter फ़िल्टर का ऑर्डर ऑर्डर डिफ़ॉल्ट है, जो शून्य से अधिक होना चाहिए। यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप अनंत आवेग प्रतिक्रिया का चयन करें IIR फ़िल्टर विकल्प डिफ़ॉल्ट 3 है आदेश के मूल्य में वृद्धि से passband और stopband के बीच संक्रमण का कारण बनता है steeper बनने के लिए, हालांकि, आदेश बढ़ता है, प्रसंस्करण की गति धीमी हो जाती है, और संकेत की शुरुआत में विकृत अंक की संख्या बढ़ जाती है। औसत औसत उपज ही अग्रेषित एफआईआर गुणांक यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से चौरसाई का चयन करते हैं। परिच्छेद निर्दिष्ट करता है कि चलती-औसत खिड़की के सभी नमूनों को प्रत्येक Smoothed आउटपुट नमूने के कंप्यूटिंग में उतना ही भारित किया जाता है यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू और चलते हुए औसत विकल्प से चौरसाई का चयन करते हैं। त्रिकोण निर्दिष्ट करता है कि चलती वजन नमूने के लिए लागू आईएनजी विंडो त्रिकोणीय है जिसमें केंद्र के बीच में केन्द्रित शिखर है, केंद्र नमूने के दोनों पक्षों पर सममित रूप से नीचे रैंपिंग यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से चौरसाई का चयन करें और मूविंग एवरेज विकल्प। चलती औसत की आधा-चौड़ाई नमूनों में चलती-औसत खिड़की की आधा-चौड़ाई निर्दिष्ट करती है डिफ़ॉल्ट 1 है एम की औसत बढ़ने की आधी की चौड़ाई, चलती-औसत खिड़की की पूरी चौड़ाई N 1 2M नमूनों है इसलिए, पूर्ण चौड़ाई N हमेशा एक अजीब नमूने संख्या है यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से चौरसाई का चयन करें और मूविंग एवरेज विकल्प। एक्सपेनएन्शियल यील्ड्स फर्स्ट-ऑर्डर IIR coefficients यह विकल्प केवल तब उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू से चौरसाई का चयन करें। एक्सपेंनेबल औसत का समय स्थिर सेकंड में घातीय-भार फ़िल्टर का स्थिरांक निर्दिष्ट करता है डिफ़ॉल्ट 0 001 यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़िल्टरिंग प्रकार पुल-डाउन मेनू और एक्सपेंनेलिटी विकल्प से चौरसाई का चयन करते हैं। इनपुट सिग्नल दिखाता है यदि आप एक्सप्रेस 6 को डेटा तार करते हैं और इसे चलाते हैं, तो इनपुट सिग्नल वास्तविक डेटा प्रदर्शित करता है यदि आप एक्सप्रेस 6 को बंद करते हैं और फिर से खोलते हैं, इनपुट सिग्नल प्रदर्शित करता है नमूना डेटा जब तक आप एक्सप्रेस छठी फिर से चलाते हैं। माप का एक पूर्वावलोकन प्रदर्शित करता है परिणाम पूर्वावलोकन प्लॉट, एक बिंदीदार रेखा के साथ चयनित माप के मूल्य को इंगित करता है यदि आप डेटा को एक्सप्रेशन 6 तक तार करते हैं और छठी चलाते हैं, तो परिणाम पूर्वावलोकन वास्तविक डेटा प्रदर्शित करता है यदि आप बंद करो और एक्सप्रेस 6 फिर से खोलें, परिणाम पूर्वावलोकन नमूने डेटा प्रदर्शित करता है जब तक कि आप फिर से छठे नहीं चलाते यदि कटऑफ आवृत्ति मूल्य अमान्य हैं, परिणाम पूर्वावलोकन मान्य डेटा प्रदर्शित नहीं करता है। नोट निम्न विकल्पों में शामिल हैं। नोट: व्यू मोड अनुभाग में विकल्पों को बदलना नहीं है फ़िल्टर एक्सप्रेशन वीस के व्यवहार को प्रभावित करें दृश्य मोड विकल्प का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ करने के लिए फ़िल्टर क्या संकेत करता है LabVIEW इन विकल्पों को सहेजता नहीं है जब आप कॉन्फ़िगरेशन संवाद बॉक्स बंद करते हैं। साइना एलएस वास्तविक संकेतों के रूप में फ़िल्टर प्रतिक्रिया दिखाता है। स्पेक्ट्रम के रूप में दिखाएं निर्दिष्ट करता है कि फ़्रेक्चर स्पेक्ट्रम के रूप में फ़िल्टर प्रतिक्रिया के वास्तविक सिग्नल को प्रदर्शित करना है या एक समय-आधारित डिस्प्ले के रूप में प्रदर्शन को छोड़ना आवृत्ति प्रदर्शन यह देखने के लिए उपयोगी है कि फ़िल्टर कैसे प्रभावित करता है सिग्नल के विभिन्न आवृत्ति घटकों डिफ़ॉल्ट रूप से फ़िल्टर प्रतिक्रिया को समय-आधारित डिस्प्ले के रूप में प्रदर्शित करना है यह विकल्प केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप सिग्नल विकल्प का चयन करते हैं। ट्रांसफर फ़ंक्शन फ़िल्टर प्रतिक्रिया को ट्रांसफर फ़ंक्शन के रूप में दिखाता है। निम्न विकल्प शामिल हैं। डीबी डेसीबल में फ़िल्टर की तीव्रता प्रतिक्रिया प्रस्तुत करता है। लॉग में फ्रीक्वेंसी लॉगरिदमिक पैमाने पर फ़िल्टर की आवृत्ति प्रतिक्रिया प्रस्तुत करता है। फ़िल्टर की तीव्रता प्रतिक्रिया दिखाता है यह प्रदर्शन केवल तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़ंक्शन को ट्रांसफर करने के लिए दृश्य मोड सेट करते हैं। चरण दिखाता है फ़िल्टर का जवाब यह डिस्प्ले तभी उपलब्ध होता है जब आप फ़ंक्शन ट्रांसफर करने के लिए व्यू मोड को सेट करते हैं। औसत और घातीय चिकनाई मॉडल को बढ़ाते हुए एस। मतलब मॉडल, यादृच्छिक चलने के मॉडल, और रैखिक प्रवृत्ति मॉडल, गैर-मौसमी पैटर्न और प्रवृत्तियों से आगे बढ़ने में पहला कदम चलती-औसत या चौरसाई मॉडल का उपयोग करके एक्सट्रपोलैटेड किया जा सकता है। औसत और चौरसाई मॉडल के पीछे मूल धारणा यह है कि समय श्रृंखला धीरे-धीरे अलग-अलग मतलब के साथ स्थानीय रूप से स्थिर, इसलिए हम मतलब के वर्तमान मूल्य का अनुमान लगाने के लिए एक चलती स्थानीय औसत लेते हैं और फिर इसका इस्तेमाल निकट भविष्य के पूर्वानुमान के रूप में करते हैं, इसे औसत मॉडल और यादृच्छिक-चलने के बीच समझौता माना जा सकता है बिना-बहाव-मॉडल एक ही रणनीति का इस्तेमाल स्थानीय प्रवृत्ति का अनुमान और एक्सट्रपॉल करने के लिए किया जा सकता है एक चलती औसत को अक्सर मूल श्रृंखला का एक चिकना संस्करण कहा जाता है क्योंकि अल्पकालिक औसत से मूल श्रृंखला में बाधाओं को चौरसाई का असर होता है। चलती औसत की चौड़ाई को चौरसाई की डिग्री का समायोजन, हम मतलब और यादृच्छिक चलने के मॉडल के प्रदर्शन के बीच किसी भी प्रकार के इष्टतम संतुलन को रोकने की उम्मीद कर सकते हैं इमेजिंग मॉडल है। समान समान भारित मूविंग एवल। समय पर वाई के मूल्य के लिए पूर्वानुमान, जो समय पर बना है, वह हाल के एम अवलोकन के सरल औसत के बराबर है। यहां और कहीं और मैं Y-hat का प्रतीक का उपयोग समय के श्रृंखला के पूर्वानुमान के लिए खड़े होंगे, जो किसी दिए गए मॉडल से सबसे पहले की पूर्व तारीख को बनाया गया था। यह औसत अवधि टी-मी 1 2 पर केंद्रित है, जिसका अर्थ है कि अनुमान स्थानीय मतलब के बारे में मी 1 2 अवधि से स्थानीय मतलब के सही मूल्य के पीछे की ओर झेलना होगा, इसलिए हम कहते हैं कि सरल चलती औसत में डेटा की औसत आयु एम 1 2 उस अवधि के सापेक्ष है जिसके लिए पूर्वानुमान की गणना की जाती है यह उस समय की मात्रा है जिसके द्वारा पूर्वानुमान डेटा में बिंदुओं को मोड़ के पीछे पीछे की ओर झेलता है उदाहरण के लिए, यदि आप पिछले 5 मानों का औसत रहे हैं, तो मोड़ करने के लिए प्रतिक्रियाओं के उत्तर में अनुमान के बारे में 3 अवधि देर हो जाएगी ध्यान दें कि यदि मी 1, सरल चलती औसत एसएमए मॉडल विकास के बिना यादृच्छिक चलने के मॉडल के बराबर है यदि अनुमानित अवधि की तुलना में मी बहुत बड़ी है, तो एसएमए मॉडल औसत मॉडल के बराबर है जैसा कि एक पूर्वानुमान मॉडल के किसी भी पैरामीटर के अनुसार, यह प्रथागत है के मूल्य को समायोजित करने के लिए डेटा के लिए सबसे अच्छा फिट प्राप्त करने के लिए n आदेश, अर्थात् औसत पर छोटी सी पूर्वानुमान त्रुटियां। यहां एक ऐसी श्रृंखला का उदाहरण है जो धीरे-धीरे अलग-अलग साधनों के बीच यादृच्छिक उतार-चढ़ाव प्रदर्शित करता है, पहले इसे एक यादृच्छिक चलने से फिट करने का प्रयास करें मॉडल, जो कि 1 अवधि के साधारण चलती औसत के बराबर है। यादृच्छिक चलने वाला मॉडल श्रृंखला में परिवर्तन के लिए बहुत जल्दी प्रतिक्रिया करता है, लेकिन ऐसा करने से डेटा में बहुत अधिक शोर लगता है, यादृच्छिक उतार-चढ़ाव के साथ-साथ संकेत स्थानीय इसका मतलब यह है कि यदि हम इसके बजाय 5 शब्दों की एक सरल चलती औसत की कोशिश करते हैं, तो हमें एक चिकनी दिखने वाले पूर्वानुमान प्राप्त होते हैं। 5-अवधि की सरल चलती औसत उपज इस मामले में यादृच्छिक चलने की मॉडल की तुलना में काफी छोटी त्रुटियां होती है। पूर्वानुमान 3 5 1 2 है, इसलिए यह लगभग तीन अवधियों तक मोड़ के पीछे की ओर झुकता है उदाहरण के लिए, 21 साल की अवधि में एक मंदी हुई है, लेकिन कई सालों बाद पूर्वानुमान नहीं पड़ता। एसएमए आधुनिक से भविष्य के पूर्वानुमान एल एक क्षैतिज सीधी रेखा है, जैसे कि यादृच्छिक चलने के मॉडल में, एसएमए मॉडल मानता है कि आंकड़ों में कोई प्रवृत्ति नहीं है, हालांकि, यादृच्छिक चलने वाले मॉडल से होने वाले अनुमान केवल पिछले मान के मान के बराबर हैं, ये अनुमान एसएमए मॉडल हाल के मूल्यों के एक भारित औसत के बराबर हैं। स्थिर गति से औसत के दीर्घकालिक पूर्वानुमान के लिए सांख्यिकीग्राफ द्वारा गणना की जाने वाली आत्मविश्वास सीमा भविष्यवाणी की क्षितिज बढ़ने के रूप में व्यापक नहीं होती है यह स्पष्ट रूप से सही नहीं है दुर्भाग्य से, कोई अंतर्निहित नहीं है सांख्यिकीय सिद्धांत जो हमें बताता है कि इस मॉडल के लिए आत्मविश्वास के अंतराल को कैसे चौड़ा करना चाहिए, हालांकि, लंबे समय-क्षिति पूर्वानुमान के लिए आत्मविश्वास सीमा के अनुभवजनित अनुमानों की गणना करना बहुत मुश्किल नहीं है उदाहरण के लिए, आप एक स्प्रैडशीट सेट कर सकते हैं जिसमें SMA मॉडल ऐतिहासिक डेटा नमूने के भीतर 2 चरणों के आगे, 3 कदम आगे, आदि का पूर्वानुमान करने के लिए उपयोग किया जाएगा, फिर आप प्रत्येक पूर्वानुमान में त्रुटियों के नमूना मानक विचलन की गणना कर सकते हैं। और फिर, उचित मानक विचलन के गुणकों को जोड़कर और घटाकर लंबे समय तक पूर्वानुमान के लिए आत्मविश्वास अंतराल का निर्माण करते हैं। यदि हम 9-अवधि की सरल चलती औसत की कोशिश करते हैं, तो हमें चिकना पूर्वानुमान और अधिक प्रभाव पड़ता है। औसत आयु अब 5 अवधियों 9 1 2 यदि हम 1 9-अवधि की चलती औसत लेते हैं, तो औसतन उम्र बढ़कर 10 हो जाती है। नॉटिस, वास्तव में, पूर्वानुमान अब लगभग 10 अवधियों तक अंक बंटने के पीछे चल रहे हैं। किस श्रृंखला में चौरसाई इस श्रृंखला के लिए सर्वश्रेष्ठ है यहां एक ऐसी तालिका है जो उनकी त्रुटि आंकड़े की तुलना करती है, जिसमें 3-टर्म औसत भी शामिल है। मॉडेल सी, 5-अवधि की चलती औसत, 3-अवधि और 9-अवधि की औसत पर छोटे मार्जिन द्वारा आरएमएसई के न्यूनतम मूल्य की पैदावार करता है, और उनके अन्य आँकड़े लगभग समान हैं, बहुत ही इसी तरह के त्रुटि आंकड़ों वाले मॉडल के बीच, हम यह चुन सकते हैं कि हम भविष्य में कुछ अधिक प्रतिक्रियाशीलता या थोड़ी अधिक चिकनाई पसंद करेंगे या नहीं। पृष्ठ के शीर्ष पर लौटें। ब्राउन सरल एक्स्पेंन्नेली चतुराई का तेजी से भारित औसत चलती है। ऊपर वर्णित सरल चलती औसत मॉडल में अवांछनीय संपत्ति है जो पिछली कश्मीर टिप्पणियों को समान रूप से मानती है और सभी पूर्ववर्ती टिप्पणियों को पूरी तरह से अनदेखी करती है, तीव्रता से, पिछले डेटा को अधिक धीरे-धीरे फैशन में छूट दी जानी चाहिए - उदाहरण के लिए, सबसे हाल का अवलोकन होना चाहिए 2 सबसे हालिया से थोड़ा अधिक वजन प्राप्त करें, और 2 सबसे हालिया को हाल ही के तीसरे से थोड़ा अधिक वजन लेना चाहिए, और इसी पर सरल घातीय चिकनाई एसईएस मॉडल इस को पूरा करता है। एक चिकनाई निरंतर एक संख्या 0 और 1 के बीच दर्शाती है मॉडल को लिखने का एक तरीका एक श्रृंखला एल को परिभाषित करना है जो वर्तमान स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, यानी स्थानीय औसत मूल्य का मानना ​​है जो आंकड़ों से वर्तमान तक का अनुमान है। समय के एल के मूल्य को इस तरह से अपने पिछले मूल्य से पुनरावर्ती रूप से गिना जाता है। इस प्रकार, वर्तमान मस्तिष्क का मूल्य पिछले चिकना मूल्य और वर्तमान अवलोकन के बीच एक प्रक्षेप होता है, जहां सबसे अधिक के लिए अंतःसर्वरित मूल्य की निकटता को नियंत्रित करता है प्रतिशत अवलोकन अगली अवधि के लिए पूर्वानुमान केवल मौजूदा मसौदा मूल्य है। ठीक है, हम अगले पूर्वानुमान और पिछले टिप्पणियों के संदर्भ में सीधे अगले पूर्वानुमान व्यक्त कर सकते हैं, निम्नलिखित समकक्ष संस्करणों में से किसी में पहले संस्करण में, पूर्वानुमान एक प्रक्षेप है पिछले पूर्वानुमान और पिछले प्रेक्षण के बीच। दूसरे संस्करण में, अगले पूर्वानुमान को पिछले त्रुटि की दिशा में पिछले पूर्वानुमान को एक आंशिक राशि से समायोजित करके प्राप्त किया जाता है। समय पर बना हुआ त्रुटि तीसरे संस्करण में, पूर्वानुमान एक है डिस्काउंट कारक के साथ तेजी से भारित अर्थात् रियायती चलती औसत 1. भविष्यवाणी के फार्मूले के प्रक्षेपण संस्करण का प्रयोग सरलतम है यदि आप एक स्प्रेडशीट पर मॉडल को लागू कर रहे हैं, यह एक एकल कक्ष में फिट है और इसमें सेल के संदर्भ में पिछले पूर्वानुमान, पिछले अवलोकन और सेल जहां मूल्य का संचय किया जाता है। नोट करें कि यदि 1, एसईएस मॉडल एक यादृच्छिक चलने वाले मॉडल के समान है हटे की वृद्धि यदि 0, एसईएस मॉडल औसत मॉडल के समतुल्य है, यह मानते हुए कि पहला सौम्य मूल्य मतलब पेज के शीर्ष पर लौटने के बराबर सेट है। सरल-घातांक-चौरसाई पूर्वानुमान में डेटा की औसत आयु 1 रिश्तेदार है इस अवधि के लिए पूर्वानुमान की गणना की जाती है यह स्पष्ट नहीं माना जाता है, लेकिन यह एक अनंत श्रृंखला का मूल्यांकन करके आसानी से दिखाया जा सकता है इसलिए, सरल चलती औसत पूर्वानुमान लगभग 1 अवधियों तक अंक बदलने से पीछे की ओर जाता है उदाहरण के लिए, जब 0 5 अंतराल 2 अवधि है जब 0 2 में 5 अवधियां होती हैं, जब 0 1 अंतराल 10 अवधियां होती है, और इसी तरह। किसी दिए गए औसत आयु के लिए यानी अंतराल की मात्रा, सरल घातीय चिकनाई एसईएस पूर्वानुमान सरल चलती से कुछ बेहतर है औसत एसएमए पूर्वानुमान क्योंकि यह हाल के अवलोकन पर अपेक्षाकृत अधिक वजन रखता है - यह हाल के दिनों में होने वाले परिवर्तनों के लिए थोड़ा अधिक उत्तरदायी है उदाहरण के लिए, 9 शब्दों के साथ एक एसएमए मॉडल और 0 2 के साथ एक एसईएस मॉडल दोनों का औसत आयु है दा के लिए 5 का उनके पूर्वानुमान में टा, लेकिन एसईएस मॉडल एसएमए मॉडल से पिछले 3 मानों पर और अधिक वजन डालता है और साथ ही यह चार्ट पूरी तरह से 9 बार पुरानी है, जैसा कि इस चार्ट में दिखाया गया है। इसके अलावा एक अन्य महत्वपूर्ण लाभ एसएमए मॉडल पर एसईएस मॉडल यह है कि एसईएस मॉडल एक चिकनाई पैरामीटर का उपयोग करता है जो निरंतर चर होता है, इसलिए यह आसानी से एक सॉल्वर एल्गोरिथ्म का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है जो कि चुकता त्रुटि को कम करता है इस श्रृंखला के एसईएस मॉडल में इष्टतम मूल्य निकलता है जैसा कि यहां दिखाया गया है, 0 0 9 61 होना। इस पूर्वानुमान में आंकड़ों की औसत आयु 1 0 2961 3 4 अवधि है, जो कि 6-अवधि की सरल चलती औसत के समान है। एसईएस मॉडल से दीर्घावधि पूर्वानुमान एसएमए मॉडल के रूप में एक क्षैतिज सीधी रेखा और विकास के बिना यादृच्छिक चलने वाला मॉडल हालांकि, ध्यान दें कि Statgraphics द्वारा गणना किए गए आत्मविश्वास अंतराल अब एक उचित दिखने वाले फैशन में अलग हो जाते हैं, और यह कि वे रैंड के लिए आत्मविश्वास अंतराल से काफी संकरा हैं ओम वॉली मॉडल एसईएस मॉडल मानता है कि श्रृंखला यादृच्छिक चलने की मॉडल की तुलना में कुछ अधिक पूर्वानुमानित है। एक एसईएस मॉडल वास्तव में एक एआरआईएए मॉडल का विशेष मामला है, इसलिए एआरआईएए मॉडल के सांख्यिकीय सिद्धांत के लिए आत्मविश्वास अंतराल की गणना के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है। एसईएस मॉडल विशेष रूप से, एक एसईएस मॉडल एक गैर-मौसमी अंतर, एक एमए 1 शब्द के साथ एक एआरआईएए मॉडल है, और कोई निरंतर कोई अन्य शब्द नहीं है जिसे एआरआईएएमए 0,1,1 मॉडल के रूप में जाना जाता है, निरंतर बिना एआरएमए मॉडल में एमए 1 गुणांक एसईएस मॉडल में मात्रा 1- उदाहरण के लिए, यदि आप यहां विश्लेषण किए गए श्रृंखला के लिए निरंतर बिना एआरआईएएमए 0,1,1 मॉडल को फिट करते हैं, तो अनुमानित एमए 1 गुणांक 0 7029 हो जाता है, जो लगभग एक शून्य से 0 9 61 है यह एक गैर-शून्य निरंतर रेखीय प्रवृत्ति को एसईएस मॉडल में शामिल करने के लिए संभव है, ऐसा करने के लिए केवल एक नॉन-सीजनल अंतर के साथ एक एआरआईएएमए मॉडल को निर्दिष्ट करें और एक एमए 1 टर्म के साथ एक निरंतर, अर्थात् एआरआईएएमए 0,1,1 मॉडल निरंतर के साथ दीर्घकालिक पूर्वानुमान होगा तो एक प्रवृत्ति है जो औसत अनुमान के हिसाब से औसत प्रवृत्ति के बराबर है आप इसे मौसमी समायोजन के साथ संयोजन में नहीं कर सकते, क्योंकि मॉड्यूल प्रकार को एआरआईए में सेट किया जाता है, जब मौसमी समायोजन विकल्प अक्षम हो जाते हैं, फिर भी, आप लगातार लंबे समय तक जोड़ सकते हैं - फ़ीडिंग की प्रक्रिया में मुद्रास्फ़ीति समायोजन विकल्प का उपयोग करके या बिना मौसमी समायोजन के साथ एक सरल घातीय चिकनाई मॉडल के लिए मानक घातीय प्रवृत्ति उचित अवधि में औसत मुद्रास्फीति प्रतिशत वृद्धि दर के अनुमान के अनुसार रेखीय प्रवृत्ति मॉडल में ढलान गुणांक के रूप में अनुमान लगाया जा सकता है प्राकृतिक लॉगरिथम रूपांतरण के साथ संयोजन, या यह अन्य, स्वतंत्र लंबी अवधि के विकास की संभावनाओं से संबंधित जानकारी पर आधारित हो सकता है पृष्ठ के शीर्ष पर लौटें। ब्राउन रैखिक यानी दोहरे घातीय चिकनाई। एसएमए मॉडल और एसईएस मॉडल मानते हैं कि इसमें कोई प्रवृत्ति नहीं है डेटा में किसी भी तरह का डेटा आमतौर पर ठीक है या कम से कम नहीं-बहुत-बुरा 1-कदम-आगे पूर्वानुमान के लिए जब डेटा अपेक्षाकृत नहीं है sy, और उन्हें एक निरंतर रेखीय प्रवृत्ति को शामिल करने के लिए संशोधित किया जा सकता है, जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, अल्प अवधि के रुझान के बारे में यदि कोई श्रृंखला वृद्धि की एक अलग दर या एक चक्रीय पैटर्न जो शोर के खिलाफ स्पष्ट रूप से खड़ा है, और यदि एक से अधिक अवधि के पूर्वानुमान के बाद, एक स्थानीय प्रवृत्ति का अनुमान भी एक मुद्दा हो सकता है एक सरल घातीय चिकनाई मॉडल को एक रेखीय घातीय चिकनाई लेस मॉडल प्राप्त करने के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जो दोनों स्तर और प्रवृत्ति के स्थानीय अनुमानों की गणना करता है। सरलतम समय-भिन्न प्रवृत्ति मॉडल ब्राउन की रेखीय घातीय चौरसाई मॉडल है, जो दो अलग-अलग चिकने श्रृंखला का उपयोग करता है जो समय के विभिन्न बिंदुओं पर केन्द्रित होते हैं पूर्वानुमान का सूत्र दो केंद्रों के माध्यम से एक रेखा के एक्सट्रपलेशन पर आधारित होता है इस मॉडल के एक और अधिक परिष्कृत संस्करण, होल्ट एस ब्राउन की रैखिक घातीय चौरसाई मॉडल के बीजीय रूप नीचे दिए गए हैं, जैसे कि सरल घातीय चिकनाई मॉडल की, कई अलग-अलग में व्यक्त किया जा सकता है लेकिन ई क्वॉलिटी फॉर्म इस मॉडल का मानक रूप आमतौर पर निम्नलिखित रूप में व्यक्त किया जाता है: चलो एस श्रृंखला को साधारण घातांक को चौरसाई करने के द्वारा प्राप्त एकल-सीधा श्रृंखला को दर्शाती है, जो कि अवधि एस पर एस का मूल्य दिया जाता है। स्मरण करो कि, सरल घातीय चिकनाई के तहत, यह अवधि के दौरान वाई के लिए पूर्वानुमान होगा 1 फिर, एस एस श्रृंखला के लिए समान का उपयोग करते हुए सरल घातीय चिकनाई लगाने से प्राप्त दोगुना-चिकनी श्रृंखला को निरूपित करता है। अंत में, किसी भी वाई के लिए पूर्वानुमान कश्मीर 1 द्वारा दिया जाता है। यह पैदावार ई 1 0 या तो थोड़ा सा धोखा देती है, और पहले पूर्वानुमान को वास्तविक पहले अवलोकन के बराबर और दो 2 वाई 2 वाई 1 के बाद दें, इसके बाद के ऊपर के समीकरण का उपयोग करके भविष्यवाणियां उत्पन्न होती हैं एस और एस पर आधारित सूत्र के रूप में यदि एस 1 एस 1 वाई 1 का उपयोग करना शुरू किया गया था तो मॉडल का यह संस्करण अगले पृष्ठ पर उपयोग किया जाता है जो कि मौसमी समायोजन के साथ घातीय चौरसाई का संयोजन दिखाता है। हॉल की रैखिक घातीय चिकनाई। ब्राउन एस लेस मॉडल हाल के आंकड़ों को चौरसाई करके स्तर और प्रवृत्ति के स्थानीय अनुमानों की गणना करता है, लेकिन तथ्य यह है कि यह एक चिकनाई पैरामीटर के साथ करता है, डेटा पैटर्न पर एक बाधा रखता है जो इसे स्तर में फिट करने में सक्षम है और प्रवृत्ति को भिन्न करने की अनुमति नहीं है पर स्वतंत्र दरों होल्ट एसईईएस मॉडल दो चिकनाई स्थिरांक, स्तर के लिए एक और प्रवृत्ति के लिए एक के साथ इस मुद्दे को संबोधित करता है, ब्राउन के मॉडल के रूप में किसी भी समय टी के अनुसार स्थानीय स्तर का एल टी अनुमान है और अनुमान टी स्थानीय प्रवृत्तियों में से इन्हें समय-समय पर वाई के मूल्य से मनाया जाता है और स्तर के पिछले अनुमान और दो समीकरणों के अनुसार अनुमान लगाया जाता है जो उन्हें अलग-अलग घातीय टुकड़ों को अलग से लागू करते हैं। यदि समय पर अनुमानित स्तर और प्रवृत्ति टी -1 क्रमशः एल टी 1 और टी टी -1, तो वाई टी के लिए पूर्वानुमान जो टी -1 पर बना होता है एल टी -1 टी टी -1 के बराबर होता है, जब वास्तविक मूल्य मनाया जाता है, तो अद्यतन अनुमान स्तर को वाई टी और उसके भविष्यवाणी, एल टी -1 टी टी -1 के बीच में अंतर करके और 1 के भार का उपयोग करके फिर से गणना की जाती है। अनुमानित स्तर में परिवर्तन, अर्थात् एल टी एल टी 1 को एक शोर माप के रूप में व्याख्या किया जा सकता है समय पर रुझान प्रवृत्ति के अद्यतन अनुमान को फिर से एल के बीच interpolating द्वारा recursively गणना है टी एल टी 1 और प्रवृत्ति का पिछला अनुमान, टी टी -1 का वजन और 1 का उपयोग करना। प्रवृत्ति-चौरसाई स्थिरता की व्याख्या स्तर-चौरसाई के समान मॉडल के समान है, जो मानते हैं कि प्रवृत्ति में परिवर्तन केवल समय के साथ ही बहुत धीरे-धीरे, जबकि बड़े मॉडल के साथ यह मानता है कि यह और तेज़ी से बदल रहा है एक मॉडल का मानना ​​है कि दूर के भविष्य में बहुत अनिश्चितता है, क्योंकि एक से अधिक अवधि की भविष्यवाणी करते समय प्रवृत्ति अनुमान में त्रुटियां काफी महत्वपूर्ण हो जाती हैं। पृष्ठ का। चौरसाई स्थिरांक और 1-कदम-आगे पूर्वानुमानों की औसत स्क्वायर त्रुटि को कम करके सामान्य तरीके से अनुमान लगाया जा सकता है जब यह स्टैटाग्राफिक्स में किया जाता है, तो इसका अनुमान लगाया जाता है कि 0 3048 और 0 008 बहुत कम मूल्य इसका मतलब यह है कि मॉडल में एक अवधि से लेकर दूसरे तक की प्रवृत्ति में बहुत कम बदलाव होता है, इसलिए मूल रूप से यह मॉडल लंबी अवधि के रुझान का अनुमान लगाने का प्रयास कर रहा है, जो अनुमानित आंकड़ों की औसत आयु के विचार के साथ सादृश्य है। वह श्रृंखला का स्थानीय स्तर, स्थानीय प्रवृत्ति का आकलन करने के लिए उपयोग की जाने वाली डेटा की औसत आयु 1 के आनुपातिक है, हालांकि इसके ठीक उसी के बराबर नहीं है इस मामले में यह 1 0 006 125 हो सकता है यह बहुत सटीक संख्या है क्योंकि अनुमान के शुद्धता के रूप में वास्तव में 3 दशमलव स्थान वास्तव में नहीं हैं, लेकिन यह 100 के नमूने के आकार के समान परिमाण के समान सामान्य क्रम का है, इसलिए यह मॉडल प्रवृत्ति का अनुमान लगाने में काफी इतिहास का अनुमान लगा रहा है। नीचे दिखाया गया है कि एलईएस मॉडल एसईएस प्रवृत्ति मॉडल में अनुमानित निरंतर प्रवृत्ति की तुलना में श्रृंखला के अंत में एक थोड़ा बड़ा स्थानीय प्रवृत्ति का अनुमान भी करता है, अनुमानित मूल्य एसईएस मॉडल के साथ या प्रवृत्ति के बिना फिटिंग द्वारा प्राप्त होने वाले लगभग समान है , तो यह लगभग एक ही मॉडल है.अब, ये एक मॉडल के लिए उचित पूर्वानुमान की तरह दिखते हैं जो कि स्थानीय प्रवृत्ति का आकलन करने वाला है यदि आप इस प्लॉट को नजरअंदाज करते हैं, ऐसा लगता है जैसे स्थानीय प्रवृत्ति निम्न के अंत में बदल गई है श्रृंखला क्यू पर हुआ है इस मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाया गया है कि 1-कदम-आगे पूर्वानुमान की चुकता त्रुटि को कम करके, लंबी अवधि के पूर्वानुमान नहीं, इस मामले में प्रवृत्ति बहुत अधिक अंतर नहीं करती है यदि आप सभी को देख रहे हैं 1 - छोटे-आगे की त्रुटियां, आप 10 या 20 की अवधि के ऊपर रुझानों की बड़ी तस्वीर नहीं देख रहे हैं ताकि डेटा के आंखों के एक्सट्रपलेशन के साथ इस मॉडल को और अधिक प्राप्त करने के लिए, हम मैन्युअल रूप से रुझान-चिकनाई स्थिरता समायोजित कर सकते हैं ताकि यह उदाहरण के लिए, यदि हम 0 1 सेट करना चुनते हैं, तो स्थानीय प्रवृत्ति का आकलन करने में उपयोग की जाने वाली डेटा की औसत आयु 10 अवधि है, जिसका मतलब है कि हम उस पिछले 20 अवधि या उससे अधिक की प्रवृत्ति को औसत कर रहे हैं यहां बताया गया है कि अगर भविष्य की साजिश लगती है तो हम 0 1 को रखते हुए 0 1 सेट करते हैं, लेकिन यह इस श्रृंखला के लिए सहज रूप से उचित लगता है, हालांकि भविष्य में इस प्रवृत्ति को 10 से अधिक अवधि के एक्सट्रपलेशन के लिए संभवतः खतरनाक है। त्रुटि आंकड़ों के बारे में यहां बताया गया है एक मॉडल तुलना एफ या उपरोक्त दो मॉडल के साथ ही तीन एसईएस मॉडल एसईएस मॉडल का इष्टतम मूल्य लगभग 3 है, लेकिन इसी तरह के परिणाम थोड़ा अधिक या कम प्रतिक्रिया के साथ क्रमशः 0 5 और 0 से प्राप्त होते हैं। एक होल्ट रेखीय विस्तार चौरसाई अल्फा 0 3048 और बीटा 0 008 के साथ। बी होल्ट की रैखिक एक्सपी चक्की अल्फा 0 3 और बीटा 0 के साथ। सी के साथ सरल घातीय चौरसाई अल्फा 0 के साथ 5. डी सरल घातीय चिकनाई 0 3. ई अल्फा के साथ आसान घातीय चिकनाई 0 2 । उनका आंकड़ा लगभग समान है, इसलिए हम वास्तव में 1-कदम-आगे पूर्वानुमान नमूने के आधार पर पूर्वानुमान के आधार पर विकल्प नहीं बना सकते हैं, हमें अन्य विचारों पर पीछे पड़ना होगा यदि हम दृढ़ता से मानते हैं कि यह मौजूदा आधार पर समझ में आता है पिछले 20 सालों में जो कुछ हुआ है, उसके बारे में रुझान का अनुमान है, हम 0 3 और 0 1 के साथ एलईएस मॉडल के लिए एक केस बना सकते हैं यदि हम अज्ञात होना चाहते हैं कि क्या स्थानीय प्रवृत्ति है, तो एसईएस मॉडल में से एक समझाने के लिए आसान होगा और अधिक मिडल भी देंगे अगले 5 या 10 अवधि के लिए ई-ऑफ-द-रोड पूर्वानुमान पृष्ठ के शीर्ष पर लौटें। प्रवृत्ति-एक्सट्रपलेशन का किस प्रकार का सबसे अच्छा क्षैतिज या रैखिक अनुभवजन्य साक्ष्य बताता है कि यदि मुद्रास्फीति के लिए यदि आवश्यक हो तो डेटा पहले से समायोजित हो गया है, तो यह भविष्य के रुझानों में बहुत दूर अल्पकालिक रैखिक प्रवृत्तियों को एक्सट्रपोल करने के लिए अविवेकपूर्ण हो सकता है, जो कि आज के दिनों में स्पष्ट हो सकता है कि उत्पाद अप्रचलन, बढ़ती प्रतिस्पर्धा और उद्योग में चक्रीय गिरावट या उत्थान जैसे विभिन्न कारणों से भविष्य में सुस्त हो सकता है इस कारण से, सरल घातीय चूरा लगाना अक्सर अपेक्षाकृत अपेक्षाकृत बेहतर प्रदर्शन करती है, अन्यथा अपेक्षा की जा सकती है, इसके भोलेदार क्षैतिज प्रवृत्ति एक्सट्रपलेशन के बावजूद रैखिक घातीय चिकनाई मॉडल के ढेलेदार प्रवृत्ति संशोधनों को भी अक्सर प्रवृत्ति में प्रवृत्त प्रवृत्तियों में रूढ़िवाद की एक नोट पेश करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है लेस मॉडल को एक एआरआईएएमए मॉडल के विशेष मामले के रूप में लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से, एआरआईएआईए 1,1,2 मॉडल। विश्वास के अंतराल की गणना करना संभव है डीआरडीएम दीर्घकालिक पूर्वानुमान, जो एआरआईएए मॉडल के विशेष मामलों के रूप में विचार करते हैं, उन पर विचार करके, एआरआईएए मॉडल के विशेष मामलों पर विचार करके, सभी सॉफ्टवेयर इन मॉडलों के लिए विश्वास अंतराल की गणना नहीं करते हैं, विश्वास के अंतराल की चौड़ाई मैं मॉडल के आरएमएस त्रुटि पर निर्भर करता हूं, ii प्रकार सरल या रैखिक चौरसाई के चौरसाई स्थिरांक के मूल्य एस और iv आप की भविष्यवाणी कर रहे हैं आगे की अवधि की संख्या सामान्य रूप में, अंतराल एसईएस मॉडल में बड़ा हो जाता है के रूप में तेजी से फैल गया और वे बहुत तेजी से फैल गया जब रैखिक बजाय सरल चौरसाई का प्रयोग किया जाता है इस विषय पर नोट्स के एआरआईएएम मॉडल खंड में और अधिक चर्चा की जाती है। पृष्ठ के शीर्ष पर लौटें। एक्सपेंन्टिया एल चलती औसत कदम प्रतिक्रिया fpga. I मेरे फिल्टर के साथ एक समस्या है, घातीय भारित चलती औसत फिल्टर आईआईआर आदेश किताब से समझना डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग लियोनस रिचर्ड मेरे पास अल्फा अल्फा से 3 डीबी आवृत्ति एफसी की गणना करने के लिए निम्न सूत्र हैं, फिल्टर को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर है। फिल्टर ynxn अल्फ़ा 1 के अल्फ़ा 1 - अल्फा y एन -1। एफसी और अल्फा अल्फा कॉस 2 एफसी एफएस - 1 एसक्यूआरटी कॉस 2 एफसी एफएस - 4 सीओएस 2 एफसी एफएस 3. के बीच अंतर यदि मैं अब 0,0794 एचजेड समय स्थिर टीसी की 3 डीबी आवृत्ति का चयन करता हूँ 2 एस अल्फा 0,001 9 621 एफएस 94 एचजे। एक आईआईआर फ़िल्टर 1 ऑर्डर के लिए, 10 से 9 0 के लिए कदम प्रतिक्रिया का उदय समय टा है 2 टीसी 2,2 टीसी जिसके परिणामस्वरूप टा 4,4 हैं। लेकिन अगर मैं कदम प्रतिक्रिया अनुकरण करता हूं, तो मेरी वृद्धि समय इस मूल्य के लगभग 3 गुणा 14 है। मैं बता सकता हूं कि मेरे फ़िल्टर का चरण प्रतिक्रिया इतना अलग क्यों है कि मेरे मूविंग औसत फ़िल्टर के लिए गणना और नकली वृद्धि का समय बराबर होता है। मेरे पास वीआई है जो एफपीजी पर किया जाता है शायद कोई गलती पा सकता है अल्फा फ़िल्टर या आरसी फिल्टर भी देखें। आपका नमूना आवृत्ति एफएस सही है यदि लूप का समय नहीं मिलता है, तो यह समझा जाएगा। आपका डेटा प्रकार 1 के भीतर अल्फा पाने के लिए अच्छा लगे हैं लेकिन मैं कार्यान्वयन में मामूली बदलाव का सुझाव दूंगा जैसा कि जैसा है , यह चक्कर आना बंद करने की संभावना है, क्योंकि 1-अल्फा को बार-बार y n-1 द्वारा गुणा किया जाता है एक थोड़ा अधिक विश्वसनीय तरीका यह है कि yny n-1 अल्फा xn-y n-1 अंतर सूक्ष्म है, लेकिन मुझे बेहतर परिणाम देता है कई बार और यह एक गुणा को समाप्त कर देता है। जिस तरह से, reinterpret संख्या को FXP से bool में आपके कन्वर्ट के रूप में एक ही बात करता है, फिर इसे थोड़ा कम भ्रमित है, हालांकि। मैं थोड़ा समय पर पाश से हैरान है कि कभी नहीं loops क्या यह उस समय को लगाता है जिस तरह से मैंने इसे ग्रहण नहीं किया है, इसलिए इसका उपयोग कभी नहीं किया जाता, इसके बजाय मैं लूप टाइमर का उपयोग करता हूं। सीएलडी प्रयोक्ता के बाद से 8 8। संदेश 2 के 13 1,087 देखें। री एक्सपोन्टेनिया एल चलती औसत कदम प्रतिक्रिया एफपीजीए। 10-01-2015 02 05 पूर्वाह्न - आपके उत्तर के लिए 10-01-2015 02 17 पूर्वाह्न। संपादित करें .1, मैं लूप टाइमर के साथ मेरी नमूना आवृत्ति सबूत करता हूं मेरा इनपुट 425 532 टिक्स हैं जो कि बराबर है। 9 4 हर्ट्ज यह टिकरेट ईडब्ल्यूएमए के द्वारा पुष्टि की जाती है .-- शायद कोई कोड का परीक्षण कर सकता है और मुझे बता सकता है .2, मुझे लियंस बुक के ट्रिक्स और टिप पट्टी में अपना दृष्टिकोण मिला I try a try, लेकिन क्या आप थोड़ा सा बहती से गोल समझा सकते हैं मैं इस क्षेत्र में काफी नया हूं। Ressources को छोड़कर एक गुणक को समाप्त करने से एक और लाभ होता है क्या आवृत्ति प्रतिक्रिया, आवेग प्रतिक्रिया और कदम प्रतिक्रिया एक ही है .3, यदि मैं केवल बिट्सफ़फ़्ट हूं, तो मैं इस पद्धति के लिए उपयोग किया जाता हूं निश्चित नहीं reinterprate फ़ंक्शन कम ressources का उपयोग करता है लेकिन यह ध्यान देने के लिए धन्यवाद.4, समयबद्ध लूप प्रत्येक 425 532 ticks को एक बार पुनरावृति करता है तो 94Hz की आवृत्ति के साथ एक मान को कोड द्वारा गिना जाता है क्योंकि समयबद्ध पाश के अंदर के कोड को केवल एक पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है या क्या मैं आपके प्रश्न की याद दिला रहा हूं.मुझे यकीन नहीं है कि आगे की सूचनाओं की क्या ज़रूरत है, मैं कोशिश करूँ एक गतिशील चलती औसत ईडब्ल्यूएमए के साथ चलती औसत के कदम की प्रतिक्रिया की तुलना करने के लिए वास्तव में मैं सिद्धांत की पुष्टि करना चाहता हूं जैसा कि मैंने ऊपर उल्लेख किया है कि 9 4 हजे की एक नमूना दर पर लगातार 2 सेकंड का समय मिलता है, अल्फा 0,001 9 0 अंतिम मूल्य के 10 से 90 के चरण की प्रतिक्रिया का समय सिद्धांत वृद्धि समय से अलग है, समय स्थिर 2s के साथ 4,4 रूपये होना चाहिए, लेकिन अगर मैं अपना कोड FPGA पर चलाता हूं, तो मुझे 14 के बारे में मिलता है। मैंने पुष्टि की है कि अल्फा 0,001 9 9 , मेरे कोड को 0 9 0 से 0 9 अंतिम मूल्य से प्राप्त करने के लिए 1297 के नमूने लेते हैं 1 है, मूल्य शुरू करें 0. आप अपने कोड में देख सकते हैं I SCTL के नमूनाकरण दर की पुष्टि करने के लिए सूचक टिक्स ईवमा के साथ लूप समय की जांच करता है I क्या कोई अन्य 12 9 7 नमूने की पुष्टि कर सकता है जो अल्फा 0,001 9 9 में आवश्यक हैं क्योंकि मुझे लगता है, कि मुझे 0,9 मूल्य तक पहुंचने के लिए बहुत अधिक नमूनों की ज़रूरत है। मैंने पहले उत्तर से पहले ही सुझाए गए ईडब्ल्यूएमए संस्करण को लागू किया है यही समस्या यहां है। संदेश 5 13 1,037 देखें। री एक्सपोन्टेनिया ए चलती औसत कदम प्रतिक्रिया एफपीजीए। 10-01-2015 08 13 पूर्वाह्न - संपादित 10-01-2015 08 15 पूर्वाह्न 1, मैं अपने नमूना आवृत्ति को लूप टाइमर के साथ प्रमाणित करता हूं मेरा इनपुट 425 532 टिक्सेस है जो कि 9 4 हर्ट्ज के बराबर है। यह टिकर टक द्वारा पुष्टि की गई है EWMA .-- शायद कोई भी कोड का परीक्षण कर सकता है और मुझे बता सकता है .2, मुझे लियंस बुक के ट्रिक्स और टिप पट्टी में आपका दृष्टिकोण मिला I try a try, लेकिन क्या आप थोड़ी सी बहती के दौर को समझा सकते हैं मैं काफी नया हूँ यह क्षेत्र। वहाँ एक गुणक को छोड़ने से एक और लाभ ressources को छोड़कर है आवृत्ति प्रतिक्रिया, आवेग प्रतिक्रिया और कदम प्रतिक्रिया उसी.3 हैं, अगर मैं केवल बिट्स, मैं इस पद्धति के लिए एक तरह से उपयोग किया जाता है निश्चित नहीं है कि reinterprate समारोह कम का उपयोग करता है ressources लेकिन यह ध्यान देने के लिए धन्यवाद.4, समयबद्ध लूप प्रत्येक 425 532 ticks को एक बार पुनरावृति करता है तो 94Hz की एक आवृत्ति के साथ एक मान को कोड द्वारा गिना जाता है क्योंकि समयबद्ध पाश के अंदर के कोड को केवल एक पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है या क्या मैं आपके प्रश्न की याद दिलाता हूं.मैं एक स्प्रैडशीट का इस्तेमाल करने के लिए अनुकरण करता हूं, और लगभग समान प्रतिक्रिया 12 मिलता हूं 0 1 से 0 9 से जाने वाले 99 चक्रों की गणना परीक्षणों के लिए एक आसान उपकरण बनाती है। 1 ठीक है, मैंने कभी सिंगल-साइक्ल टाइम्ड-लूप एससीटीएल का उपयोग नहीं किया है, जबकि टी को रोकने के लिए लिखा गया है। यह गणित कार्यों को सिंगल - साइकिल, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कोई लाभ है, मैं सिर्फ यह सुनिश्चित करना चाहता था कि समय की पुष्टि हो गई, और यह 2 है। गोल-ड्रिपिंग शायद संभव नहीं दिखाई देगी, जब तक कि आपका इनपुट 1 0 से कम नहीं है I अब जब आपके पास प्रतिक्रिया के लिए दशमलव के 40 बिट 39 दायें हैं, जो कि बढ़ने के लिए बहुत कम एफपीजीए लेता है, लेकिन राउंड-ऑफ वाले मुद्दे नहीं हैं अन्य भागों में केवल दशमलव के 18 बिट 17 दाएं, अल्फा 0 00169- 000007 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 9 0 - 0 000007, या 7 त्रुटि होनी चाहिए लेकिन उस गुणा 40 बिट भी है, इसलिए आपको कोई समस्या नहीं दिखनी चाहिए। सामान्य तौर पर, आउटपुट yn में कम बिट्स हैं, और अंतिम चरण में बिट लेकिन क्योंकि यह हर बार 1-अल्फा द्वारा गुणा में लूप में है, राउंड-ऑफ कभी-कभी प्रत्येक लूप जमा करता है, जब तक कि यह बड़ी मात्रा में नहीं है एडी के परिणामों को प्रभावित करने के लिए यह बहुत मुश्किल है, लेकिन मेरे अंगूठे का सामान्य नियम यह है कि मुझे मूल विधि का उपयोग करके अल्फा द्वारा विभाजित सबसे छोटी बिट के बराबर त्रुटि या एक-गुणा पद्धति का उपयोग करने वाले आधे के बारे में उम्मीद है। प्रतिक्रियाएं लगभग समान होंगी, छोटे अंतर के अलावा, सबसे बड़ा फायदा एफपीजीए स्पेस को बचा रहा है और समय संकलित करता है और आप अपनी संख्या में बिट्स को भी कम कर सकते हैं और इससे भी अधिक बचा सकते हैं। 3 वे मूल रूप से समान हैं और दोनों तरीकों FPGA में मुफ्त हैं बिट्स नहीं बदले हैं, इसलिए कोई तर्क की आवश्यकता नहीं है वे बस relabeled हैं। 4 मुझे लगता है कि आपने इसे अच्छी तरह से जवाब दिया है। सामान्यतः, इस समय, मैं अल्फा को समायोजित करूँगा जब तक कि मेरे परिणामों से मिलान न हो जाए और मुझे आगे बढ़ने पर न समझें बेमेल नहीं है, लेकिन आमतौर पर इसमें डूबने का समय नहीं है। लेकिन, विज्ञान की खातिर, हम मानते हैं कि आपका सूत्र त्रुटिपूर्ण हो सकता है। मुझे लगता है कि आप एक निरंतर घातीय क्षय ई-ट टाऊ के लिए एक फार्मूला का उपयोग कर सकते हैं एक पृथक घातीय क्षय 1-अल्फा i यह देखने के लिए आसान है इस पर 1 से 0 के चरण फ़ंक्शन के रूप में, उस स्थिति में, y के लिए yn yn 1-अल्फा n है, हम y 9 9 के लिए n पा सकते हैं, जैसे n लॉग 1-अल्फा 0 9 62, और nn yn 0 1 के लिए, 1361 के रूप में, 12 99 के अंतर के लिए सीएलडी यूजर ने 8 8 के बाद से। आपके विस्तृत उत्तर के लिए धन्यवाद। वृद्धि समय के साथ इस मुद्दे के संबंध में, मुझे लगता है कि मुझे त्रुटि मिलती है आप सही हो सकते हैं कि सूत्र सही नहीं है, या क्या मुझे शायद गलत समझा गया और गलत संदर्भ में सेट किया। जब मैं काम से घर से साइकिल चल रहा था, तो मुझे लेववियम के चौरसाई फ़िल्टर का एक आसान काम याद आया, यहां आपको केवल टीएसी और एफएस सेट करना पड़ता है और यह गणनात्मक चलती औसत के लिए नामांकन और हरक की गणना करता है चलती औसत के रूप में नामांकनकर्ता अल्फा है मैं परिणाम का उपयोग करके सूत्र की तुलना कर सकता था और इसमें बहुत अंतर था। लैबविए निम्नलिखित फार्मूला अल्फा 1-एक्सपी -1 एफएस टीसी का उपयोग करते हैं इस फॉर्मूला टीसी 2 एस के बराबर अल्फा 0,0053.और इस अल्फा के साथ मेरा सिमुलेशन रिस्इम 4,4 का काम करता है। आप सामान्य रूप से कह रहे हैं, इस समय, मैं अपने आरए तक अल्फा समायोजित करूँगा सम्पन्नता का मिलान मैं क्या चाहता था, और आगे बढ़ने पर मुझे ऐसा करना अच्छा लगेगा, लेकिन जैसा कि यह मेरा मास्टर थीसिस है, मुझे इस तरह की बातें सुलझाना होगा। अब मैं समझता हूँ कि गोलाकार मुद्दों पर, छोटे मूल्य एक बड़ी समस्या है जैसा कि यह फिल्टर लॉक इन में प्रयोग किया जाता है, मान बहुत छोटा होने जा रहे हैं लेकिन मैंने पहले से ही इसे मापने वाले यंत्र पर परीक्षण किया है और यह काम करता है, इसके लिए मैं आपके संस्करण का भी परीक्षण करने जा रहा हूं, लेकिन अगर मुझे समस्या न पड़े, तो मुझे लगता है कि मैं यह 40bits पर निम्नलिखित सेटअप का अनुकरण 2 3 त्रुटि की वजह से 3 3 त्रुटि का कारण 1 से नीचे त्रुटि को कम कर दिया 1 मुझे लगता है कि 40bits पर्याप्त होना चाहिए। और ressources के बारे में मुझे कोई चिंता नहीं है हालांकि अंत में एक myrio का उपयोग कर मैं अभी भी बहुत कुछ है गुणन और 10 मुक्त फ्लिपफ्लोप्स के लिए डीएसपी स्लाइस। तो मुझे लगता है कि इस विषय को हल किया जा रहा है आपकी महान मदद और दिलचस्प विचारों के लिए धन्यवाद। मुझे खुशी है कि यह काम कर रहा है, अब। मैं युग में एफपीजीए में डीएसपी स्लाइस के साथ बड़ा हुआ, और छोटे सेल की संख्या, अब भी उन शर्तों में सोचने के लिए मैं अभी भी स्पैन करना पसंद करता हूं डी 25 मिनट प्रोग्रामिंग मेरे कंपाइल बार नीचे पाने के लिए, हालांकि मेरे पास ऐसे मामले थे जहां मैं समय के संकलन को 90 मिनट से 45 मिनट तक संकलित करने के लिए काफी कुछ अनुकूलित करके संकलित करने के लिए एक शक्तिशाली सर्वर के साथ, यह कम महत्वपूर्ण है। उनमें से एक ऑप्टिमाइज़ेशन उदाहरण के लिए, अल्फा 16 0 और 0 0053 के लिए, आप 12 -4 नकारात्मक पूर्णांक संख्या का भी उपयोग कर सकते हैं, आप अपने इनपुट 5 मिनट से बहुत अधिक ऊपरी बिट को समाप्त करने में सक्षम भी हो सकते हैं छोटी सी बिट-गणना लेने के लिए हर संकलन के लिए 2-10 मिनट आसानी से बचा सकता है। मेरी दूसरी ऑप्टिमाइजेशन बहुविध को कम करना है, लेकिन डीएसपी स्लाइस के साथ, यह महत्वपूर्ण नहीं है कि अगर आपके पास डीएसपी स्लाइस के बारे में अच्छा दस्तावेज नहीं मिल पाये कुछ, कृपया लिंक पोस्ट करें, लेकिन जैसा कि मैं समझता हूं, यदि आप बड़ी संख्या में बड़ी मात्रा में गुणा करते हैं, तो उसे कई स्लाइस की आवश्यकता होती है, और शायद परिणामों को संयोजित करने का समय हो। और एक और चाल एक साधारण बाइनरी मान के साथ एक अल्फा चुनें, जैसे कि 1 256 1 18 9 के बारे में चुना गया, और जब तक आप जीई नहीं बदलते चतुराई से आप चाहते हैं फिर एक निरंतर 1 256 द्वारा अल्फ़ा गुणा करने के लिए निरंतर का उपयोग करें FPGA में नि: शुल्क है, यह सिर्फ बिट्स को बदल देता है। उस बात के लिए, अल्फा स्थिर बनाने से अनुकूलन हो सकता है काफी थोड़ा सा अनुकूलक के स्मर्ट्स के आधार पर, यह ऐडर्स के एक सेट में बदल सकता है बजाय चीजों को काम करने के लिए फ्रंट पैनल आदानों महान हैं, लेकिन स्थिरता को बेहतर ढंग से अनुकूलित कर सकते हैं सीएएलडी उपयोगकर्ता 8 8 के बाद से। यदि आप 16 गुना औसत नमूने हैं, जो कि 16x है, तो आप को आपकी प्रतिक्रिया में 4 और बिट्स शामिल करना चाहिए। आपके पास पहले से ही पुष्टिकरण है, इसलिए महत्वपूर्ण नहीं हो सकता है जब तक कि आप बहुत तेजी से न जाएं अन्यथा, बढ़ते हुए fs शायद अच्छा है। यदि इनपुट में कम-आवृत्ति शोर है, तो नमूनाकरण से सभी उच्च-आवृत्ति शोरों को समाप्त करने में मदद नहीं मिलती, हालांकि, अधिक-नमूनाकरण के साथ कम हो जाती है, उदाहरण के लिए, 10Hz से ऊपर शोर -5 dB है जो 10 - 5 गुना सिग्नल के आयाम, और आप 20 एस में नमूना, आप शायद अपना प्रारंभिक रीडिंग में -5 डीबी उठाएंगे यदि आपकी -3 डीबी एफसी भी 10 एचजी है, तो आप लगभग -8 डीबी शोर में छोड़ देंगे आपका सिग्नल यदि आप इसके बजाय 200 एस एस, 10 के औसत समूह लेते हैं, तो इन औसत को फ़िल्टर में भर दें, आप 10Hz में शोर में मदद नहीं करते, आप 10Hz शोर को मापते हुए कोई नमूना प्रभाव नहीं लेते, लेकिन 100 हर्ट्ज के ऊपर शोर को कम कर देंगे करीब नहीं बल्कि वास्तव में 10। पूरे सेमेस्टर लंबी कक्षाएं हैं जो चर्चा करते हैं कि कैसे, कैसे , आदि लघु संस्करण यह है कि प्रत्येक नमूना यह संकेत है कि आप चाहते हैं और शोर का योग है यदि आप 10 नमूनों को जोड़ते हैं, तो आपको 10x संकेत मिलता है, और 10 शोर की राशि शोर की प्रकृति निर्धारित करती है कि आपको क्या मिलता है जब आप शोर के 10 नमूनों को जोड़ना गाऊसी शोर एक तरह से कुछ जोड़ता है जैसे अगर 83 के नमूने एक्स से नीचे हैं, तो राशि में 1 1X से नीचे 83 राशिएं हैं, या कुछ ऐसा है जो रैखिक शोर एक और तरीका बताता है और दोहराए जाने वाले पैटर्न दूसरे तरीके से जोड़ते हैं तो, बिल्कुल जानने के बिना क्या शोर है, कोई भी आपसे निश्चित रूप से जवाब नहीं दे सकता है, सिवाय इसके कि कई नमूनों का औसत शायद मदद करता है, और लगभग कभी भी दर्द होता है। अलियासिंग का मुद्दा भी है यदि आपके पास 60 हर्ट्ज का साइन अंतरफलक है, -3 डीबी पर और आप का नमूना 10 001 एस हमेशा मानते हैं कि घड़ियां अनुकूलता से मेल नहीं खाती हैं, आपको 0 006 हर्ट्ज पर -3 डीबी की तरह आपके सिग्नल में जोड़ा जाएगा, और आपका फिल्टर इसे निकाल नहीं देगा, लेकिन आपकी नमूना दर 100 001 एस पर बंप करेगा, इसके बारे में 40 हर्ट्ज पर हस्तक्षेप होगा , तो आपके फ़िल्टर को इसे समाप्त करना चाहिए एक बार में एनजी 10 नमूने फिल्टर बॉक्स का एक प्रकार है यदि आप इसे आवृत्ति डोमेन में देखते हैं, तो आप देख सकते हैं कि कुछ उच्च आवृत्तियों को अजीब तरह से कम आवृत्तियों में स्थानांतरित कर दिया जाता है, और सभी कम नहीं होते हैं यदि आप औसत 4000 एस , एक बार में 100, आपको प्रति सेकंड औसत 40 गुणा मिलेगा 60 हर्ट्ज के हस्तक्षेप के साथ, आपको लगभग 1 3 शोर मिलेगा, 20 हर्ट्ज में स्थानांतरित किया जाएगा, जो कि फ़िल्टर और 60 हर्ट्ज के साथ जीतेगा। इसलिए, यह बेहतर होगा निविष्टियों के औसत ब्लॉकों की तुलना में उच्च नमूना दर से ईडब्ल्यूएमए फ़िल्टर का उपयोग करने के लिए, फिर फ़िल्टर करें और औसत दर्जे का नमूना दर का उपयोग करते हुए शायद बेहतर है। यदि आपके पास इलेक्ट्रॉनिक फिल्टर के साथ एक इनपुट एडाप्टर है, तो यह भी बेहतर है , और फिल्टर आवृत्ति 2x से अधिक नमूना करने की कोई आवश्यकता नहीं है। सीएएलडी प्रयोक्ता के बाद से 8 8