主要内容

idealfilter

timeseries理想滤波器

描述

例子

tsout = idealfilter (基督教,时间间隔,filtertype)适用于理想(因果)滤波器的类型filtertype指定的频率间隔时间间隔对于一个timeseries对象基督教

理想的过滤器是因果,和滤波器的振幅平面在频域。中的数据ts一定是零均值。

tsout = idealfilter (基督教,时间间隔,filtertype,印第安纳州)(可选)指定的行或列索引基督教应用过滤器。

例子

全部折叠

第一个理想的陷波滤波器应用到timeseries对象,然后应用通滤波器。

加载文件中的数据count.dat,并创建一个timeseries对象的矩阵

负载count.dat基督教= timeseries(计数(:1),一24);

计算数据的均值基督教

tsinmean =意味着(基督教);

定义的频率间隔,以赫兹为过滤数据。

间隔= (0.08 - 0.2);

调用一个理想的陷波滤波器。

tsoutnotch = idealfilter(基督教,间隔,“缺口”);

比较原始数据和过滤数据。

情节(基督教,“-”。)举行情节(tsoutnotch“- - -”)

恢复意味着过滤数据。

tsoutnotchmean = tsoutnotch + tsinmean;情节(tsoutnotchmean“:”)标题(陷波滤波器的)传说(“原始数据”,过滤数据的,“意思是恢复”,“位置”,“西北”)举行

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题陷波滤波器,包含时间(秒),ylabel匿名包含3线类型的对象。这些对象代表原始数据,过滤数据,意味着恢复。

重复使用的过滤过程通过过滤器。

情节(基督教,“-”。)举行tsoutpass = idealfilter(基督教,间隔,“通过”);情节(tsoutpass“- - -”)tsoutpassmean = tsoutpass + tsinmean;情节(tsoutpassmean“:”)标题(通滤波器的)传说(“原始数据”,过滤数据的,“意思是恢复”,“位置”,“西北”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题通滤波器,包含时间(秒),ylabel匿名包含3线类型的对象。这些对象代表原始数据,过滤数据,意味着恢复。

输入参数

全部折叠

输入timeseries零均值,指定为一个标量。

  • 如果基督教非均匀采样,然后idealfilter重新取样的数据在统一时间向量应用过滤器。

  • idealfilter替换任何的元素基督教使用插值方法联系在一起基督教前应用过滤器。

数据类型:timeseries

频率间隔,指定为一个两列矩阵每一行代表每个区间的频率开始和结束。

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

过滤器类型,指定为以下选项之一:

  • “通过”——允许一个特定的频率范围的变化

  • “缺口”——删除一个特定的频率范围的变化

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

行或列指标,指定为一个正整数数字标量或矢量。印第安纳州代表列指标用于数据(tsin.IsTimeFirst真正的)和代表row-oriented行指标数据(tsin.IsTimeFirst)。

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

|