Сглаживание - Система Mathcad
Полная версия

Главная arrow Информатика arrow Система Mathcad

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ

Сглаживание

Система MathCad применяется для обработки различного рода сигналов. При этом очень важной процедурой является очистка сигнала от шумов. Один из вариантов решения данной задачи - это использование алгоритмов сглаживания (smoothig). Существует множество алгоритмов сглаживания данных, причем не всегда можно заранее сказать, какой из них будет наиболее эффективен для той или иной задачи. В MathCad реализовано три алгоритма сглаживания и соответственно существует три функции для их выполнения.

· medsmooth(vy,n) - реализует алгоритм «бегущих» медиан. Параметр n определяет ширину «окна» сглаживания, т.е. количество точек, которые используются при вычислении сглаженного значения в каждой точке. Параметр n должен быть целым нечетным числом. Данный алгоритм лучше всего подходит для сглаживания наборов точек, в которых лишь некоторые точки резко выбиваются из общей гладкой последовательности (см.рис.13).

· ksmooth(vx,vy,b) - алгоритм Гауссового ядра. В данном алгоритме сглаженное значение в каждой точке вычисляется как весовое среднее от всего набора данных с ядром в виде функции Гаусса. Параметр b - это параметр ширины функции ядра. Данный метод наилучшим образом подходит для фильтрации зашумленного сигнала (см.рис.14).

· supsmooth(vx,vy) - в данном алгоритме значение в каждой точке заменятся на значение регрессионной прямой, построенной с использованием некоторого количества близлежащих точек, причем данное количество выбирается по-разному для каждой точки с помощью адаптивного алгоритма.

Сглаживание сигнала с узкими нерегулярностямиСглаживание сигнала с узкими нерегулярностями

Рис.13 Сглаживание сигнала с узкими нерегулярностями

Сглаживание зашумленного сигналаСглаживание зашумленного сигнала

Рис.14 Сглаживание зашумленного сигнала

Дискретное преобразование Фурье

Еще одна операция, широко применяемая при обработке сигналов , - вычисление Фурье-спектра. Для проведения данной операции с сигналами, заданными в виде массивов данных, система MathCad содержит численный алгоритм, называемый быстрым преобразованием Фурье (Fast Fourier Transform FFT). Для реализации данного алгоритма в MathCad существует несколько различных функций.

· В том случае, если набор данных v состоит из 2m элементов, а также все числа в наборе данных действительны, то для проведения Фурье-преобразования следует пользоваться функциями fft(v) или FFT(v). Обе эти функции выполняют Фурье-преобразование, а различие между ними заключается лишь в нормировке результата. Результатом функций fft и FFT будет массив из 2m -1+1 комплексных чисел.

· Если какое-либо из условий, перечисленных выше, не выполняется, т.е. массив содержит комплексные числа или не может быть расширен до размерности 2m, то следует пользоваться функциями cfft(v) и CFFT(v). Результатом функций cfft и CFFT будет массив комплексных чисел той же размерности, что и исходный.

Результатом каждой из перечисленных функций будет массив комплексных чисел. Исходя из этого массива, можно построить амплитудно-частотную (АЧХ) или фазово-частотную (ФЧХ) характеристику сигнала. Для построения АЧХ следует вычислить абсолютное значение каждого элемента в массиве. Пример такого построения приведен на рис.15.

Использование функции fft для построения АЧХ - сигналаИспользование функции fft для построения АЧХ - сигнала

Рис.15 Использование функции fft для построения АЧХ - сигнала

На рис 16 проведена фильтрация сигнала, построенного на рис.15. Конечно, такой метод фильтрации можно использовать, только если уровень шума ощутимо ниже уровня сигнала.

Амплитудная фильтрация сигналаАмплитудная фильтрация сигнала

Рис.16 Амплитудная фильтрация сигнала

 
Перейти к загрузке файла
<<   СОДЕРЖАНИЕ