idealfilter

timeseries идеальный фильтр

Описание

пример

tsout = idealfilter(tsin,interval,filtertype) применяет идеальный (некаузальный) фильтр типа filtertype к частотным интервалам, заданным interval для timeseries tsin объекта.

Идеальные фильтры некаузальны, а концы амплитуды фильтра плоские в частотный диапазон. Данные в ts должно иметь нулевое среднее.

tsout = idealfilter(tsin,interval,filtertype,ind) опционально задает индексы строка или столбец tsin для применения фильтра.

Примеры

свернуть все

Сначала примените идеальный узкополосный фильтр к timeseries затем применить пропускной фильтр.

Загрузите данные в файл count.dat, и создать timeseries объект из матрицы count.

load count.dat
tsin = timeseries(count(:,1),1:24);

Вычислите среднее значение данных в tsin.

tsinmean = mean(tsin);

Задайте частотный интервал, в герце, для фильтрации данных.

interval = [0.08 0.2];

Активируйте идеальный узкополосный фильтр.

tsoutnotch = idealfilter(tsin,interval,'notch');

Сравните исходные данные и отфильтрованные данные.

plot(tsin,'-.')
hold on
plot(tsoutnotch,'-')

Восстановите среднее значение к отфильтрованным данным.

tsoutnotchmean = tsoutnotch + tsinmean;
plot(tsoutnotchmean,':')
title('Notch Filter')
legend('Original Data','Filtered Data','Mean Restored',...
       'Location','NorthWest')
hold off 

Figure contains an axes. The axes with title Notch Filter contains 3 objects of type line. These objects represent Original Data, Filtered Data, Mean Restored.

Повторите процесс фильтрации с помощью pass фильтр.

plot(tsin,'-.')
hold on
tsoutpass = idealfilter(tsin,interval,'pass');
plot(tsoutpass,'-')

tsoutpassmean = tsoutpass + tsinmean;
plot(tsoutpassmean,':')
title('Pass Filter')
legend('Original Data','Filtered Data','Mean Restored',...
       'Location','NorthWest')

Figure contains an axes. The axes with title Pass Filter contains 3 objects of type line. These objects represent Original Data, Filtered Data, Mean Restored.

Входные параметры

свернуть все

Входные timeseries с нулевым средним, заданным как скаляр.

  • Если tsin выполняется неоднородная выборка, затем idealfilter производит повторную выборку данных на однородном временном векторе перед применением фильтра.

  • idealfilter заменяет любое NaN элементы tsin использование метода интерполяции, сопоставленного с tsin перед применением фильтра.

Типы данных: timeseries

Частотный интервал, заданный как двухколоночная матрица, где каждая строка представляет начальную и конечную частоты для каждого интервала.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Тип фильтра, заданный как один из следующих опций:

  • 'pass' - Разрешить изменения в определенной частотной области значений

  • 'notch' - Удалите изменения в определенной частотной области значений

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Индексы строка или столбец, заданные как положительный целый числовой скаляр или вектор. ind представляет индексы столбцов для ориентированных на столбцы данных (tsin.IsTimeFirst является true) и представляет индексы строк для ориентированных на строки данных (tsin.IsTimeFirst является false).

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

См. также

|

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте