Simulasi Of An M Point Moving Average Filter

Pertanyaan Tugas 1 Simulasi M-point Moving Average. Show teks gambar yang ditranskripsikan Tugas 1 Simulasi sebuah M-point Moving Average Filter Hasilkan sinyal input n 0 100 s1 cos 2 pi 0 05 n Frekuensi sinusoid s2 cos rendah 2 pi 0 47 n Sebuah frekuensi tinggi sinusoid x s1 s2 Implementasi filter rata-rata bergerak M input Panjang yang diinginkan dari num filter 1, M y filter num, 1, x M Menampilkan sinyal input dan output elf subplot 2, 2, 1 plot n , S1 sumbu 0, 100, -2, 2 xlabel Indeks waktu n ylabel Judul amplitudo Signal 1 subplot 2, 2, 2 plot n, s2 sumbu 0, 100, -2, 2 xlabel Indeks waktu n ylabel Judul amplitudo Sinyal 2 subplot 2 , 2, 3 plot n, x sumbu 0, 100, -2, 2 xlabel Indeks waktu n ylabel Judul amplitudo Input Signal subplot 2, 2, 4 plot n, sumbu y 0, 100, -2, 2 xlabel Indeks waktu n ylabel Judul Amplitudo Sumbu Sinyal Output Fungsi transfer sistem LTI yang ditandai dengan persamaan perbedaan yang diberikan pada 2 diberikan oleh H e jw Y e jw X e jw sigma Mk 0 Pke-j Kw sigma Mk 0 dk e - jkw Kita dapat menggunakan fungsi transfer ini untuk merencanakan respon frekuensi sistem dengan menetapkan nilai diskrit w dengan menggunakan perintah freqz Memodifikasi kode pada Task 1 untuk menghitung dan merencanakan spektra besaran dan fasa bergerak. Filter rata-rata 4 untuk tiga nilai yang berbeda dari panjang M dan untuk 0 kurang dari yang harus diraih sampai kurang dari 2pi Membenarkan jenis simetri yang ditunjukkan oleh spektra besaran dan fasa Jenis filter apa yang ditunjukkannya Dapatkah Anda sekarang menjelaskan hasil dari Pertanyaan 2 di Tugas 1 Menggunakan Program yang dimodifikasi, menghitung dan merencanakan respons frekuensi sistem waktu diskrit menurut waktu LTI dengan fungsi transfer yang diberikan oleh H1 e jw 0 15 1 - e - j2w 1-0 5e - jw 0 7e - j2w dimana 0 kurang dari yang harus dilakukan pada waktu yang lebih singkat. Jenis filter ini Ulangi langkah 2 untuk H1 e jw 0 15 1 - e - j2w 0 7-0 5e - jw e-j2w Apa perbedaan antara kedua filter dalam H1 e jw dan H2 e jw Apakah Anda lebih suka menggunakan Salah satu dari mereka yang lain Why. Expert Answer.1 Tulis Kode MATLAB yang dimodifikasi n 0 57 2957 s1 cos 2 pi 0 05 n s2 cos 2 pi 0 47 nx s1 s2 M masukan Panjang yang diinginkan dari num filter 1, M y filter num, 1, x M Tampilkan input tampilan Jawaban penuh. Moving Average Filter MA filter. Loading Filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR Finite Impulse Response sederhana yang biasa digunakan untuk merapikan sebuah array sinyal data sampel Diperlukan sampel M sampel input sekaligus dan rata-rata M Contoh-contoh dan menghasilkan satu titik keluaran Ini adalah struktur Low Pass Filter LPF yang sangat sederhana yang berguna bagi para ilmuwan dan insinyur untuk menyaring komponen bising yang tidak diinginkan dari data yang diinginkan. Seiring lama filter meningkatkan parameter M, kehalusan output meningkat, Sedangkan transisi tajam dalam data dibuat semakin tumpul Ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respon domain waktu yang sangat baik namun respons frekuensi yang buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting.1 Ini mengambil titik masukan M, menghitung rata-rata tho Se M-points dan menghasilkan satu titik keluaran 2 Karena penghitungan perhitungan melibatkan filter yang memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3 Filter berfungsi sebagai Low Pass Filter dengan respons domain frekuensi yang buruk dan respons domain waktu yang baik. Kode HTML. Following Kode matlab mensimulasikan respon domain waktu dari M-point Moving Average filter dan juga memplot respon frekuensi untuk berbagai filter lengths. Time Domain Response. Input ke MA filter.3-point MA filter output. Input ke Moving average filter. Response of 3 titik Pindah filter rata-rata.51-titik MA filter output.101-point MA filter output. Respon dari 51-point Moving average filter. Response dari 101-point Moving average filter.501-point MA filter output. Response of 501 point Moving Filter rata-rata. Pada plot pertama, kita memiliki masukan yang masuk ke filter rata-rata bergerak Masukannya berisik dan tujuan kita adalah untuk mengurangi kebisingan Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3 titik. menyimpulkan D dari gambar bahwa filter Moving Average 3 titik tidak banyak melakukan penyaringan kebisingan Kami meningkatkan keran filter menjadi 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada selanjutnya. Angka. Frekuensi Respon Filter Bergerak Rata-rata dari berbagai panjang. Kami meningkatkan keran lebih jauh ke 101 dan 501 dan kita dapat mengamati bahwa meskipun - meskipun suaranya hampir nol, transisi yang tumpul secara drastis mengamati kemiringan di kedua sisi Sinyal dan bandingkan dengan transisi dinding bata yang ideal dalam masukan kita. Respons Frekuensi. Dari respons frekuensi, dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman pita berhenti tidak baik. Mengingat redaman pita stop ini, jelas, Filter rata-rata bergerak tidak dapat memisahkan satu pita frekuensi dari yang lain Seperti yang kita ketahui bahwa kinerja yang baik dalam domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya Singkatnya, rata-rata pergerakan adalah pengecualian Perataan smoothing yang baik menyaring tindakan dalam domain waktu, namun filter low-pass yang sangat buruk menyaring tindakan di domain frekuensi. Tautan Eksternal. Buku yang Direkomendasikan. Sidebar utama. Program P21 Mitra P21 m Simulasi M-point Moving Average Filter M Menghasilkan sinyal input n 0 100 n0100 s1 cos 2 pi 0 05 n Sinyal frekuensi rendah sinusoid s1 s2 cos 2 pi 0 47 n Sinyal frekuensi tinggi sinusoid s2 x s1 S2 xs1s2 Implementasi filter rata-rata bergerak M input Panjang yang diinginkan dari filter M num ones 1, M M1 y filter num, 1, x M MN 0 filter a, bM b1 MX y Menampilkan sinyal input dan output. clf figure subplot 2,2,1 s1n plot n, s1 Xn, ys1 sumbu 0, 100, -2, 2 X0100, Y-22 xlabel Indeks waktu n ylabel Amplitudo X, Y judul Sinyal 1 1 subplot 2,2,2 s2n plot n, S2 Xn, sumbu ys2 0, 100, -2, 2 X0100, Y-22 xlabel Indeks waktu n ylabel Amplitudo XY judul Sinyal 2 2 subplot 2,2,3 xn plot n, x Xn, sumbu yx 0, 100, -2 , 2 X0100, Y-22 xlabel Indeks waktu n ylabel Amplitudo XY judul Input Signal subplot 2,2,4 yn plot n, y Xn, yy axis 0, 100, -2, 2 X0100, Y-22 xlabel Indeks waktu n ylabel Amplitudo XY judul Sinyal Output. 2017 ICP050897.