الأسي الحركة من المتوسط إشارة التجهيز

مع ناقلات الوزن يعني ناقلات مع الأوزان أن تضطر إلى مضاعفة الملاحظات في النافذة التي تنزلق على البيانات الخاصة بك مع ذلك إذا قمت بإضافة هذه المنتجات معا فإنه إرجاع قيمة إما على الجانب الأيمن من النافذة. بالنسبة إلى المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح، تكون الصيغة لإيجاد متجه الوزن: (1: n) سوم (1: n) (في الرمز R). هذه السلسلة من طول ن يضيف ما يصل إلى 1. ل n10 سيكون 0.01818182 0.03636364 0.05454545 0.07272727 0.09090909 0.10909091 0.12727273 0.14545455 0.16363636 0.18181818 الأرقام من 1 إلى 10 55 مع 55 مجموع الأرقام من 1 إلى 10. كيف يمكنك حساب متجه الوزن بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) للطول n إذا كان n طول النافذة، ثم ألفالت-2 (n1) و إيلت-1: n لذا إماويتفكتورلت - ((ألفا (1-ألفا) (1-i)) ) هذا صحيح على الرغم من أن إما لا يقتصر حقا على نافذة مع بداية ونهاية، لا ينبغي أن الأوزان تضيف ما يصل الى 1 تماما مثل لوما بفضل جيسون، أي مؤشرات كيفية تقريب فلتر إما إلى أي الدقة المطلوبة من خلال تقارب ذلك مع مرشح فير طويل بما فيه الكفاية هناك 39s النصي بيرل على en. wikipedia. orgwikihellip التي جعلت صورة متجه الوزن إما، ولكن أنا don39t فهم ذلك: إذا كانت تعيين عدد من الأوزان إلى 15 لماذا هناك 20 الأحمر الحانات بدلا من 15 نداش مستره ديسمبر 19 22 في 22: 40I لديها مجموعة من التمور والقياس على كل من تلك التواريخ. معرف مثل حساب المتوسط ​​المتحرك الأسي لكل من التواريخ. لا أحد يعرف كيفية القيام بذلك إم جديد على الثعبان. لا يبدو أن المتوسطات هي في صلب مكتبة البيثون القياسية، الذي يضرب لي قليلا الغريب. ربما إم لا تبحث في المكان المناسب. لذلك، بالنظر إلى التعليمات البرمجية التالية، كيف يمكنني حساب المتوسط ​​المرجح المتحرك لنقاط الذكاء لتواريخ التقويم (ثيريس ربما طريقة أفضل لتنظيم البيانات، أي نصيحة سيكون موضع تقدير) طلب يناير 28 09 في 18:01 بلدي الثعبان هو قليلا صدئ (يمكن لأي شخص لا تتردد في تحرير هذا الرمز لإجراء التصحيحات، إذا إيف تعبث بناء جملة بطريقة أو بأخرى)، ولكن هنا يذهب. هذه الوظيفة تتحرك إلى الوراء، من نهاية القائمة إلى البداية، وحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي لكل قيمة من خلال العمل إلى الوراء حتى معامل الوزن لعنصر أقل من إبسيلون معين. في نهاية الدالة، فإنه عكس القيم قبل إرجاع القائمة (بحيث تكون في الترتيب الصحيح للمتصل). (سيد ملاحظة: إذا كنت تستخدم لغة أخرى غير الثعبان، إد إنشاء مجموعة كاملة الحجم الفارغة أولا ثم ملئه إلى الوراء النظام، حتى أنني لن تضطر إلى عكس ذلك في نهاية المطاف، ولكن أنا لا أعتقد أنك يمكن أن تعلن مجموعة كبيرة فارغة في الثعبان، وفي قوائم الثعبان، والإلحاق هو أقل تكلفة بكثير من الإيداع المسبق، وهذا هو السبب في أنني بنيت القائمة في ترتيب عكسي يرجى تصحيح لي إذا إم خاطئ.) حجة ألفا هو عامل الاضمحلال على كل التكرار. على سبيل المثال، إذا استخدمت ألفا من 0.5، فإن قيمة المتوسط ​​المتحرك اليوم ستتكون من القيم الموزونة التالية: بالطبع، إذا حصلت على مجموعة كبيرة من القيم، فإن القيم من عشرة أو خمسة عشر يوما لن تساهم كثيرا في المتوسط ​​المرجح اليوم. تتيح لك حجة إبسيلون تعيين نقطة قطع، والتي سوف تتوقف عن الاهتمام بالقيم القديمة (حيث أن مساهمتها في قيمة اليوم ستكون ضئيلة). يود استدعاء وظيفة شيء من هذا القبيل: أجاب يناير 28 09 في 18:46 أنا لا أعرف بايثون، ولكن بالنسبة للجزء المتوسط، هل يعني مرشح تمرير منخفض منخفض أضعافا من الشكل حيث ألفا دتاو، دت الجدول الزمني للمرشح ، تاو الوقت ثابت للمرشح (شكل متغير-تيمستيب من هذا هو كما يلي، مجرد مقطع دتاو لا يكون أكثر من 1.0) إذا كنت ترغب في تصفية شيء مثل التاريخ، تأكد من تحويل إلى كمية عائمة نقطة مثل الثواني منذ يناير 1 1970. أجاب 28 يناير 09 في 18:10 لقد وجدت مقتطف رمز أعلاه من قبل إيرينو مفيدة جدا - ولكن كنت في حاجة الى شيء يمكن أن يسلس باستمرار تيار القيم - لذلك أنا ريفاكتوريد إلى هذا: وأنا استخدم انها مثل هذا: (حيث pin. read () تنتج القيمة التالية معرف ترغب في تستهلك). أجابيد فب 12 14 في 20:35 أنا دائما كالكولاتينغ إماس مع بانداس: هنا مثال على كيفية القيام بذلك: مزيد من المعلومات حول بانداس إوما: أجاب 4 أكتوبر 15 في 12:42 Don39t أحدث إصدارات الباندا لديها وظائف جديدة وأفضل. نداش كريستيان سيوبيتو 11 مايو 16 في 14:10 لاحظ أنه على عكس في جدول البيانات الخاصة بهم، وأنا لا حساب سما، وأنا لا ننتظر لتوليد إما بعد 10 عينات. وهذا يعني أن قيمي تختلف قليلا، ولكن إذا قمت بتخطيط ذلك، فإنه يتبع بالضبط بعد 10 عينات. خلال العينات العشرة الأولى، يتم حساب إما إما بشكل مناسب. تحديث 12 مارس 2013 ما هو تصفية أرسي ومتوسط ​​أسي وكيف تختلفان الإجابة على الجزء الثاني من السؤال هو أنها هي نفس العملية إذا كان أحد يأتي من خلفية الالكترونيات ثم أرسي تصفية (أو أرسي تجانس) هو التعبير المعتاد. ومن ناحية أخرى فإن النهج القائم على إحصاءات السلاسل الزمنية له اسم الأسي المتوسط، أو استخدام الاسم الكامل الأسي المتحرك المتوسط ​​المرجح. ويعرف هذا أيضا باسم إوما أو إما. والميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي بساطة الصيغة لحساب الناتج التالي. فإنه يأخذ جزء من الانتاج السابق واحد ناقص هذا الكسر مرات الإدخال الحالي. الجبرى في الوقت k يتم إعطاء الناتج السلس ذ ك كما هو مبين في وقت لاحق هذه الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة، ينعم الاختلافات عالية التردد ويكشف الاتجاهات على المدى الطويل. ملاحظة هناك نوعان من المعادلة المتوسط ​​الأسي، واحد أعلاه ومتغير كلاهما صحيح. انظر الملاحظات في نهاية المقال لمزيد من التفاصيل. في هذه المناقشة سوف نستخدم فقط المعادلة (1). يتم كتابة الصيغة أعلاه أحيانا بطريقة أكثر محدودية. كيف يتم استخلاص هذه الصيغة وما هو تفسيرها النقطة الرئيسية هي كيف نختار. للنظر في هذه الطريقة البسيطة واحدة هي النظر في مرشح تمرير منخفض أرسي. الآن مرشح تمرير منخفض أرسي هو مجرد سلسلة المقاوم R ومكثف مواز C كما هو موضح أدناه. المعادلة سلسلة زمنية لهذه الدائرة هو المنتج أرسي ديه وحدات من الوقت ويعرف باسم ثابت الوقت، T. للدائرة. لنفترض أننا نمثل المعادلة المذكورة أعلاه في شكلها الرقمي لسلسلة زمنية والتي لديها بيانات اتخذت كل ساعة ث. لدينا هذا هو بالضبط نفس شكل المعادلة السابقة. مقارنة العلاقات اثنين لدينا لدينا مما يقلل إلى علاقة بسيطة جدا وبالتالي فإن اختيار N يسترشد ما ثابت الوقت الذي اخترناه. ويمكن الآن التعرف على المعادلة (1) كمرشاح تمرير منخفض، ويحدد ثابت الوقت سلوك الفلتر. لمعرفة أهمية الوقت ثابت نحن بحاجة إلى النظر في سمة تردد هذا تمريرة منخفضة مرشح أرسي. في شكله العام هذا هو التعبير في شكل نموذج ومرحلة لدينا حيث زاوية المرحلة هي. ويسمى تردد قطع الاسمي تردد. ومن الناحية المادية، قد يتبين أنه عند هذا التردد تم تخفيض القدرة في الإشارة بمقدار النصف، كما أن السعة تقل بمقدار العامل. وبعبارة دب، يكون هذا التردد حيث تم تخفيض الاتساع بواسطة 3DB. ومن الواضح أن الوقت ثابت T يزيد حتى ذلك الحين خفض التردد يقلل ونحن تطبيق أكثر تمهيد للبيانات، وهذا هو أننا القضاء على الترددات العالية. ومن المهم أن نلاحظ أن استجابة التردد معبر عنها بالراديان ثانية. وهذا هو أحد العوامل التي ينطوي عليها الأمر. على سبيل المثال اختيار ثابت الوقت من 5 ثوان يعطي فعال قطع تردد. واحد استخدام شعبية من أرسي تجانس هو محاكاة عمل متر مثل المستخدمة في مستوى الصوت متر. وتصنف هذه عادة من خلال وقتهم ثابتة مثل 1 ثانية لأنواع S و 0.125 ثانية لأنواع F. وفي هاتين الحالتين تكون الترددات الفعالة المقطوعة 0.16Hz و 1.27Hz على التوالي. في الواقع ليس الوقت الثابت نحن عادة ترغب في تحديد ولكن تلك الفترات نود أن تشمل. لنفترض أن لدينا إشارة حيث نود أن تشمل الميزات مع P فترة ثانية. الآن فترة P هو التردد. ويمكننا بعد ذلك اختيار وقت ثابت T تعطى من قبل. ومع ذلك نحن نعلم أننا قد فقدت حوالي 30 من الناتج (-3dB) في. وبالتالي اختيار ثابت الوقت الذي يتوافق تماما مع الدوريات نود الاحتفاظ بها ليست أفضل مخطط. فمن الأفضل عادة لاختيار تردد قطع أعلى قليلا، ويقول. الوقت ثابت ثم الذي من الناحية العملية هو مماثل ل. وهذا يقلل من الخسارة إلى حوالي 15 في هذه التواتر. وبالتالي من الناحية العملية للاحتفاظ الأحداث مع دورية أو أكبر ثم اختيار ثابت الوقت من. وسيتضمن ذلك آثار التواتر التي تصل إلى حوالي. على سبيل المثال إذا كنا نود أن تشمل آثار الأحداث يحدث مع القول فترة 8 ثانية (0.125Hz) ثم اختيار ثابت الوقت من 0.8 ثانية. وهذا يعطي تردد قطع ما يقرب من 0.2Hz بحيث لدينا 8 فترة ثانية بشكل جيد في الفرقة الرئيسية لتمرير مرشح. إذا كنا أخذ العينات البيانات في 20 تيمسيكوند (h 0.05) ثم قيمة N هو (0.80.05) 16 و. هذا يعطي بعض نظرة ثاقبة كيفية تعيين. في الأساس لمعدل عينة معروفة فإنه يدل على فترة المتوسط ​​ويختار أي تذبذب الترددات العالية سيتم تجاهلها. من خلال النظر في التوسع في خوارزمية يمكننا أن نرى أنه يفضل أحدث القيم، وأيضا لماذا يشار إليها على أنها ترجيح أسي. لدينا بديل ل y k-1 يعطي تكرار هذه العملية عدة مرات يؤدي إلى لأنه في النطاق ومن الواضح أن المصطلحات إلى اليمين تصبح أصغر وتتصرف مثل أسي المتحللة. وهذا هو الناتج الحالي منحازة نحو الأحداث الأخيرة ولكن أكبر نختار T ثم أقل التحيز. وباختصار نرى أن الصيغة البسيطة تؤكد الأحداث الأخيرة التي تمهد أحداث عالية التردد (فترة قصيرة) تكشف عن الاتجاهات على المدى الطويل التذييل 1 8211 أشكال بديلة من المعادلة الحذر هناك نوعان من معادلة المتوسط ​​الأسي التي تظهر في الأدب. وكلاهما صحيح ومكافئ. الشكل الأول كما هو مبين أعلاه هو (A1) الشكل البديل هو 8230 (A2) لاحظ استخدام في المعادلة الأولى وفي المعادلة الثانية. في كل من المعادلات وقيم بين الصفر والوحدة. في وقت سابق كان يعرف الآن اختيار لتحديد وبالتالي فإن الشكل البديل لمعادلة المتوسط ​​الأسي هو من الناحية المادية وهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (A1) أو كجزء من معادلة المدخلات (A2). الشكل الأول هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أكثر بساطة في شروط التصفية. رئيس مختبر معالجة الإشارات في بروسيغ الدكتور كولين ميرسر كان سابقا في معهد بحوث الصوت والاهتزاز (إسفر)، جامعة ساوثهامبتون حيث أسس مركز تحليل البيانات. ثم ذهب إلى العثور على بروسيغ في عام 1977. تقاعد كولين كرئيس لمحلل معالجة الإشارات في بروسيغ في ديسمبر 2016. وهو مهندس تشارترد وزميل في جمعية الكمبيوتر البريطانية. أعتقد أنك تريد تغيير 8216p8217 إلى رمز بي. ماركو، شكرا لك لافتا الى ذلك. أعتقد أن هذه إحدى مقالاتنا القديمة التي تم نقلها من وثيقة معالجة النصوص القديمة. ومن الواضح أن المحرر (لي) فشل في اكتشاف أن بي لم يتم نسخه بشكل صحيح. سيتم تصحيحها قريبا. it8217s تفسير مادة جيدة جدا عن المتوسط ​​المتوسط ​​أسي أعتقد أن هناك خطأ في صيغة ل T. وينبغي أن يكون T ح (N-1)، وليس T (N-1) ح. مايك، شكرا على اكتشاف ذلك. لقد راجعت للتو مرة أخرى إلى الدكتور Mercer8217s مذكرة التقنية الأصلية في أرشيفنا ويبدو أن هناك خطأ ارتكبت عند نقل المعادلات إلى بلوق. سنقوم بتصحيح المشاركة. شكرا لك على إعلامنا شكرا لك شكرا لك شكرا. يمكنك قراءة 100 نصوص دسب دون العثور على أي شيء يقول أن مرشح متوسط ​​أسي هو ما يعادل مرشح R-C. هم، هل لديك معادلة لتصفية إما الصحيح هو ليس يك أككك (1-أ) يك-1 بدلا من يك أيك-1 (1-أ) هك ألان، كلا الشكلين من المعادلة تظهر في الأدب، و كلا النموذجين صحيحة كما سوف تظهر أدناه. النقطة التي تقوم بها مهمة واحدة لأن استخدام النموذج البديل يعني أن العلاقة الفعلية مع مرشح أرسي هو أقل وضوحا، وعلاوة على ذلك تفسير معنى المبين في المادة غير مناسب للشكل البديل. أولا دعونا تظهر كلا الشكلين صحيحة. شكل المعادلة التي استخدمتها هو والشكل البديل الذي يظهر في العديد من النصوص هو ملاحظة في أعلاه لقد استخدمت اللاتكس 1latex في المعادلة الأولى واللاتكس 2latex في المعادلة الثانية. يظهر المساواة بين كلا الشكلين من المعادلة رياضيا دون اتخاذ خطوات بسيطة في وقت واحد. ما هو ليس هو نفسه القيمة المستخدمة اللاتكس اللاتكس في كل معادلة. في كلا الشكلين اللاتكس اللاتكس هو قيمة بين الصفر والوحدة. أولا إعادة كتابة المعادلة (1) استبدال اللاتكس 1 لاتكس من اللاتكس اللاتكس. وهذا يعطي لاتكسيك y (1 - بيتا) زكلاتكس 8230 (1A) الآن تحديد اللاتكسبيتا (1 - 2) اللاتكس وذلك لدينا أيضا اللاتكس 2 (1 - بيتا) اللاتكس. استبدال هذه في المعادلة (1A) يعطي لاتكسيك (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) وأخيرا إعادة ترتيب يعطي هذه المعادلة مطابقة للشكل البديل الواردة في المعادلة (2). وضع اللاتكس أكثر اللاتكس 2 (1 - 1) اللاتكس. من الناحية المادية فهذا يعني أن اختيار شكل واحد يستخدم يعتمد على كيف يريد المرء أن يفكر في اتخاذ إما اللاتكسالفالاتكس كمعادلة الجزء الخلفي تغذية (1) أو كجزء من المعادلة المدخلات (2). كما ذكر أعلاه لقد استخدمت النموذج الأول كما هو أقل قليلا مرهقة في إظهار العلاقة مرشح أرسي، ويؤدي إلى فهم أبسط في شروط التصفية. ومع ذلك حذف ما سبق هو، في رأيي، وجود نقص في المادة كما أن الناس الآخرين يمكن أن تجعل الاستدلال غير صحيح لذلك سوف تظهر نسخة منقحة قريبا. I8217ve تساءلت دائما عن هذا، وذلك بفضل لوصف ذلك بشكل واضح جدا. وأعتقد أن سبب آخر الصيغة الأولى هي لطيفة ألفا خرائط ل 8216smoothness8217: خيار أعلى من ألفا يعني 8216more على نحو سلس 8217 الإخراج. مايكل شكرا للمراقبة 8211 سوف أضيف إلى المقال شيئا على تلك الخطوط كما هو الحال دائما أفضل في رأيي أن تتصل بالجوانب المادية. الدكتور ميرسر، المادة ممتازة، شكرا لك. لدي سؤال حول ثابت الوقت عند استخدامها مع كاشف رمز كما هو الحال في متر مستوى الصوت التي تشير إليها في هذه المادة. إذا كنت تستخدم المعادلات الخاصة بك لنموذج مرشح أسي مع الوقت ثابت 125ms واستخدام إشارة خطوة الإدخال، أنا في الواقع الحصول على الإخراج الذي، بعد 125ms، هو 63.2 من القيمة النهائية. ومع ذلك، إذا أنا مربع إشارة الدخل ووضع هذا من خلال مرشح، ثم أرى أنني بحاجة إلى مضاعفة ثابت الوقت من أجل إشارة لتصل إلى 63.2 من قيمتها النهائية في 125ms. هل يمكن أن تخبرني إذا كان هذا متوقعا. تشكرات. إيان إيان، إذا كنت مربع إشارة مثل موجة جيبية ثم أساسا كنت مضاعفة وتيرة الأساسية، فضلا عن إدخال الكثير من الترددات الأخرى. لأن التردد قد تضاعف في الواقع ثم يجري 8216reduced8217 بمقدار أكبر من قبل مرشح تمريرة منخفضة. ونتيجة لذلك يستغرق وقتا أطول للوصول إلى نفس السعة. عملية التربيع هي عملية غير خطية لذلك أنا لا أعتقد أنها سوف تتضاعف دائما على وجه التحديد في جميع الحالات ولكن سوف تميل إلى مضاعفة إذا كان لدينا تردد منخفض المهيمنة. نلاحظ أيضا أن التفاضلية للإشارة مربع هو ضعف الفرق من إشارة 8220un - سكارد 8221. أظن أنك قد تحاول الحصول على شكل من أشكال يعني مربع التنعيم، وهو على ما يرام تماما وصالحة. قد يكون من الأفضل تطبيق فلتر ثم مربع كما تعلمون قطع فعالة. ولكن إذا كان كل ما لديك هو إشارة مربعة ثم استخدام عامل 2 لتعديل قيمة ألفا مرشح الخاص بك سوف تحصل تقريبا على العودة إلى تردد قطع الأصلي، أو وضعه أبسط قليلا تحديد تردد قطع الخاص بك في مرتين الأصلي. شكرا على ردكم الدكتور ميرسر. سؤالي كان يحاول حقا الحصول على ما يتم فعلا في كاشف جذر متوسط ​​التربيع لمقياس مستوى الصوت. إذا تم تعيين ثابت الوقت ل 8216 فاست 8217 (125ms) كنت قد فكرت أن حدسي كنت تتوقع إشارة إدخال جيبية لإنتاج الناتج من 63.2 من قيمتها النهائية بعد 125ms، ولكن منذ يتم تربيع إشارة قبل أن يحصل على 8216mean8217 الكشف، وسوف تأخذ في الواقع مرتين طالما كنت أوضح. الهدف الأساسي من هذه المادة هو إظهار تكافؤ تصفية أرسي والمتوسط ​​الأسي. إذا كنا نناقش وقت التكامل يعادل تكامل مستطيل صحيح ثم كنت على حق أن هناك عامل اثنين من المعنيين. أساسا إذا كان لدينا تكامل مستطيلة الحقيقي الذي يدمج ل تي ثوان ما يعادل الوقت أرسي التكامل لتحقيق نفس النتيجة هي 2RC ثانية. تي يختلف عن أرسي 8216time ثابت 8217 T الذي هو أرسي. وبالتالي إذا كان لدينا 8216Fast8217 ثابت الوقت من 125 مللي ثانية، وهذا هو أرسي 125 مللي ثانية ثم أن ما يعادل وقت التكامل الحقيقي من 250 ميللي ثانية شكرا لكم على هذه المادة، كان مفيدا جدا. هناك بعض الأوراق الحديثة في علم الأعصاب التي تستخدم مزيج من مرشحات إما (قصيرة الأجل نافذة 82 إما إما لفترة طويلة نافذة) كمرشح تمرير الفرقة لتحليل إشارة في الوقت الحقيقي. وأود أن تطبيقها، ولكن أنا تكافح مع أحجام النوافذ التي استخدمت مجموعات بحثية مختلفة ومراسلاته مع تردد قطع. ويقول Let8217s أريد أن أبقي على جميع الترددات أدناه 0.5Hz (أبروكس) وأنني الحصول على 10 عينات الثانية. وهذا يعني أن فب 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 ولذلك، يجب أن يكون حجم النافذة I يجب أن تستخدم N3. هل هذا المنطق صحيح قبل الإجابة على سؤالك يجب أن أعلق على استخدام اثنين من مرشحات تمريرة عالية لتشكيل مرشح تمرير الفرقة. ويفترض أنها تعمل كما تيارات منفصلة اثنين، لذلك نتيجة واحدة هي المحتوى من يقول اللاتكس اللاتكس إلى نصف معدل العينة والآخر هو محتوى من اللاتكس اللاتكسف إلى نصف معدل العينة. إذا كان كل ما يتم القيام به هو الفرق في متوسط ​​مستويات مربع كما يدل على قوة في الفرقة من اللاتكس اللاتكس اللاتكس اللاتكس ثم قد يكون من المعقول إذا كان قطع اثنين ترددات متباعدة بما فيه الكفاية ولكن أتوقع أن الناس باستخدام هذه التقنية تحاول محاكاة مرشح نطاق أضيق. وفي رأيي أن ذلك لا يمكن الاعتماد عليه للعمل الجاد، وسيكون مصدرا للقلق. للاشارة فقط مرشح تمرير الفرقة هو مزيج من التردد المنخفض عالية تمرير مرشح لإزالة الترددات المنخفضة وارتفاع وتيرة مرشح تمرير منخفض لإزالة الترددات العالية. هناك بالطبع تمريرة منخفضة شكل من مرشح أرسي، وبالتالي إيما المقابلة. ربما على الرغم من أن حكمي هو أكثر من الحرجة دون معرفة كل الحقائق لذا هل يمكن أن يرجى أن ترسل لي بعض الإشارات إلى الدراسات التي ذكرتها لذلك أنا قد نقد حسب الاقتضاء. ربما أنهم يستخدمون تمريرة منخفضة وكذلك مرشح تمريرة عالية. الآن تحول إلى السؤال الفعلي الخاص بك حول كيفية تحديد N لهدف معين قطع تردد أعتقد أنه من الأفضل استخدام المعادلة الأساسية T (N-1) ح. وكانت المناقشة حول الفترات تهدف إلى إعطاء الناس الشعور بما يجري. لذا يرجى الاطلاع على الاشتقاق أدناه. لدينا علاقات لاتكست (N-1) هلاتكس و اللاتكس 12 اللاتكس حيث اللاتكسفلاتكس هو افتراضية قطع تردد و h هو الوقت بين العينات، اللثي بشكل واضح 1 اللاتكس حيث لاتكسفسلاتكس هو معدل العينة في سامبليسيك. إعادة ترتيب T (N-1) h في شكل مناسب لتشمل تردد قطع، ليتكسفلاتكس ومعدل العينة، ليتكسفسلاتكس، هو مبين أدناه. وذلك باستخدام ليتكسفك 0.5Hzlatex و ليتكسفس 10latex سامبليسيك بحيث اللاتكس (ففس) 0.05latex يعطي لذلك أقرب قيمة صحيحة هي 4. إعادة ترتيب ما سبق لدينا حتى مع N4 لدينا ليتكسفك 0.5307 هزلاتكس. باستخدام N3 يعطي اللاتكسفلاتكس من 0.318 هرتز. ملاحظة مع N1 لدينا نسخة كاملة مع أي تصفية.