Movendo Média Espectro

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita de 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais ao invés. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA, se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha reta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear referindo-se a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicada pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em outras células na planilha. Este gráfico mostra o espectro como um gráfico linear. Um eixo deste gráfico é o domínio de frequência (com um deslocamento de exibição opcional), o outro é a amplitude (linear ou logarítmica, dependendo do tipo de saída FFT atual). Com a saída logarítmica FFT, a escala de amplitude é em decibéis (cerca de 90 decibéis no máximo). O ponto 0-dB pode ser definido em qualquer lugar a partir da caixa de diálogo de configuração de exibição (ou por comando). A relação entre a tensão de entrada no conversor AD e o valor da saída FFT em decibel (dB) é explicada aqui (use o botão de retorno do navegador para retornar ..) A amplitude de amplitude exibida pode ser modificada na caixa de diálogo de configuração. Como uma sobreposição para o gráfico de espectro, uma curva de referência pode ser exibida, uma curva de pico de retenção (que mostra os maiores picos dos anteriores XX segundos verde na captura de tela acima), e uma curva de espectro médio (que mostra a média em um Selecionável do espectrograma vermelho na imagem acima). As cores de exibição - também as canetas usadas para várias curvas - também podem ser modificadas na caixa de diálogo de configuração. Você pode clicar com o botão direito do mouse no gráfico do espectro para abrir um menu popup que permite: girar uma grade de amplitude e freqüência para ligar e desligar o espectro (juntamente com a cachoeira) em 90 graus. Alternar entre a janela dividida eo gráfico em tamanho real (sem cachoeira), selecione entre o modo gráfico normal e um gráfico colorido especial, onde cada barra é pintada na mesma cor da cachoeira (dependente da amplitude). Ativar e desativar o gráfico de espera de pico (no submenu Opções do gráfico de espectro) ativar e desativar (no mesmo submenu) o gráfico momentâneo (sem média) ativar e desativar o espectro médio de longo prazo (detalhes no capítulo sobre a média ). E algumas outras configurações para o gráfico do espectro A taxa de atualização deste display (assim como a cachoeira) depende da taxa de rolagem da cachoeira. A resolução de freqüência depende da taxa de amostragem. dizimação. Tamanho FFT. E função de janela FFT. A faixa de freqüência exibida pode ser modificada com o painel Time Axis ou puxando a escala de freqüência (amarelo ou laranja) com o mouse. Mantenha pressionado o botão esquerdo e mova o mouse para baixo (ou para cima) enquanto o cursor do mouse estiver sobre o eixo de freqüência amarelo. Pode haver alguns marcadores programáveis ​​visíveis na escala de freqüência, alguns deles podem ser movidos com o mouse enquanto outros são apenas indicadores (por exemplo: a freqüência do LO (VFO) pode ser ligada a um desses marcadores). Pequenos círculos verdes e verdes na área de gráfico indicam o cursor de leitura de dados no modo de detecção de pico, os pequenos cruzamentos vermelho e verde são os cursores de leitura no modo normal (não-pico de detecção). Veja também: FFT. Diferentes tipos de média espectral ajudam a reduzir o ruído quando se procura sinais fracos mas coerentes. A média opera em uma seqüência de FFTs. Suavização FFT. Redução adicional do ruído visível ao procurar sinais fracos e incoerentes. A suavização opera em compartimentos de frequência vizinhos, e provoca algum borrão ao longo do eixo de frequência. Exibição da Cachoeira (aka Spectrogram) Este mapa de bits em movimento mostra a história dos últimos espectros gravados. À medida que o tempo avança, as amostras antigas serão roladas para fora da vista, mas elas podem ser roladas para trás com o controle deslizante de tempo no painel Tempo (no canto superior esquerdo da janela principal). (Espectrograma estéreo com barra de amplitude e escala de frequência de log) A intensidade (amplitude) de uma determinada freqüência afeta a cor de um pixel neste bitmap. A relação entre amplitude e cor pode ser controlada por um painel de controle de contraste e brilho no lado esquerdo da janela principal. Além disso, você pode ativar a função AGC visual para permitir que o programa ajuste o valor de brilho automaticamente, quando o nível de ruído (na faixa de freqüência exibida) muda. Em sua forma original (com a água caindo), a coordenada X de um pixel é derivada do eixo de freqüência ea coordenada Y é o eixo de tempo (dependendo da velocidade de rolagem que é ajustável sob as configurações de exibição) . A faixa de freqüência visível pode ser modificada puxando a escala de freqüência com o mouse (mantenha pressionado o botão esquerdo do mouse com o ponteiro do mouse sobre a escala de freqüência). A faixa de freqüência e a resolução exibíveis dependem das configurações FFT (tamanho, decimação, freqüência central) e da taxa de amostragem de áudio. Por exemplo, uma FFT com resolução de 40 uHz requer cerca de 1 40 uHz 2500 segundos, ou cerca de 7 horas, para coletar o número equivalente de amostras. Se a cachoeira corre no modo RDF (localizador de direcção de rádio), a cor da cachoeira mostra o ângulo de chegada, enquanto o brilho mostra a intensidade do sinal. Mais sobre isso neste documento separado. Para observações a longo prazo de bandas estreitas, a tela do espectrograma pode opcionalmente ser dividida em tiras múltiplas. Que será empilhado vertical ou horizontalmente (dependendo da orientação da escala de frequência: se ela correr verticalmente, pequenas tiras de espectrograma serão empilhadas verticalmente, com a tira mais nova no topo e a mais antiga na parte inferior). A altura da faixa é configurada nas configurações de exibição. O número de tiras é limitado apenas pelo tamanho da tela. Notas: A cachoeira multi-strip não será redesenhada completamente se o contraste ou o brilho forem modificados. Para aplicações muito especiais, uma nova tira pode ser iniciada a qualquer momento (mesmo que a linha anterior não tenha atingido o máximo com), usando o comando water. newstrip. Isso pode ser usado, por exemplo, para sincronizar o display multi-strip com horas UTC cheias (siga o link para um exemplo). Para outras aplicações especiais, com o evento Ações Condicionais: newstrip. Você pode deixar SL fazer o que quiser, sempre que a tela chega ao final de uma tira e começa a próxima. Por exemplo, ao iniciar uma nova faixa na exibição de cachoeira, você pode executar um programa para transformar a antena em outra direção, alternar um receptor (remotamente controlável) para uma nova freqüência para a próxima faixa da cachoeira, etc. Bat Monitor usa esse recurso para sincronizar a freqüência de VFO de um receptor remoto com as tiras do display de cachoeira. Como em muitos outros componentes do programa, você pode ativar um menu pop-up específico do contexto clicando com o botão direito do mouse na tela. Algumas opções para a cachoeira são: Grelha de frequência sobreposição Waterfall Time Grid. Permite marcadores de tempo como uma sobreposição de grade (sobre o espectrograma), e / ou etiquetas de texto em vários formatos - leia mais. Rotação do mostrador em 90 graus (escala de frequência vertical ou horizontal), etc. Se a janela principal mostrar uma combinação do gráfico do espectro e da cachoeira, ambas são separadas pela escala de frequência rolável (que se aplica a ambos). Notas: Clique na cachoeira com o botão esquerdo do mouse para mostrar o gráfico do espectro para essa linha do espectrograma por cerca de dois segundos. Parecerá que o gráfico do espectro está congelado por um curto período de tempo, mas isso é feito deliberadamente. Para congelar a exibição da cachoeira por um tempo ilimitado, use o menu StartStop (pare o Spectrum Analyzer 1, que é o da janela principal). Clique na cachoeira com o botão esquerdo do mouse, e mantenha pressionado o botão enquanto move o mouse para marcar uma área retangular. Ao soltar o botão, aparece um menu especial. Nesse popup, você pode selecionar funções especiais como a função de repetição do espectro. Clique na cachoeira com o botão direito do mouse para abrir um menu pop-up, que dá acesso rápido a alguns parâmetros importantes sem ter que abrir o painel de controle da tela. A paleta de cores da cachoeira pode ser selecionada clicando nele. Você também pode definir sua própria paleta de cores como descrito aqui. Cada espectro calculado FFT será desenhado na cachoeira como uma linha gráfica colorida que é um ou dois pixels de altura (ou ampla, dependendo da orientação). Assim, se a taxa de deslocamento estiver definida para 200 milissegundos, a cachoeira mover-se-á para baixo (ou esquerda) por 10 pixels gráficos por segundo. Mas: Se a CPU não pode manter-se com a velocidade da cachoeira, a cachoeira vai rolar mais lento do que você definiu nas configurações de exibição Isso não é um bug, é uma característica -) O programa pode salvar periodicamente o conteúdo da cachoeira. Veja ações periódicas e agendadas. Os usuários experientes podem controlar a exibição da cachoeira através de comandos de intérprete (mesmo de outras aplicações). Normalmente, a paleta de cores do espectrograma só é controlada através do controle de contraste e brilho no lado esquerdo da janela principal. Mas, opcionalmente, você pode ativar o AGC visível na segunda guia das configurações do Spectrum Display. Tecnicamente, o termo AGC controle de ganho automático é um pouco enganador. Na verdade, o AGC visual funciona da seguinte maneira: Ao pintar uma nova linha na cachoeira, o programa primeiro mede o nível de ruído dentro da faixa de freqüência exibida, como explicado aqui. Em seguida, subtrai este valor (nível de ruído real em dB) do valor de referência, que pode ser definido na janela de configurações de exibição (normalmente -100 dB). Em seguida, esta diferença (desvio) é passada através de um simples filtro passa baixo, dependendo da velocidade visual AGC (slownormalfast). Ao pintar a cachoeira, o desvio de filtro passa-baixo é adicionado a todas as caixas FFT, antes de convertê-los em valores de cor. O AGC visual evita que a imagem do espectrograma não fique muito escura ou muito brilhante se o nível do sinal de entrada muda. Isto acontece, por exemplo, se o espectrograma mostrar um sinal de rádio de ondas curtas, e a perda de percurso mudar dramaticamente, ou (por alguma razão) o nível de ruído local sobe. Uma das desvantagens do AGC visual é, você não pode dizer a intensidade do sinal (tensão, potência ou o que quer que seja) a partir da cor na exibição do espectrograma. Você pode ser enganado pelo AGC, quando um sinal de banda estreita desaparece, o que na verdade é apenas sobrecarregado por ruído de banda larga. Sem o AGC, você teria visto que o ruído subiu. Portanto, certifique-se de ligar este AGC apenas se você realmente precisa. Nota: Como um lembrete de que o AGC visual está ativado, o controle deslizante de brilho é rotulado b (minúsculas) quando o AGC está ativado. Para desativá-lo, clique no b para alterá-lo de volta para B (BAGC desligado, brighness controlado apenas através do controle deslizante de brilho). Uma barra de amplitude opcional pode ser exibida no lado da cachoeira. Ele pode mostrar o valor de pico do sinal de entrada no domínio do tempo. Ao contrário do mostrador de cachoeira, a barra de amplitude não se limita a uma certa faixa de freqüência. Muitas vezes se parece com um sismograma (e de fato, já foi usado como tal já): O fundo da barra de amplitude é azul. A amplitude do primeiro canal de entrada adiciona cor verde, a amplitude do segundo canal acrescenta cor vermelha (se o analisador estiver configurado para o modo de canal duplo, é claro). Assim, se as barras de ambos os canais se sobrepõem, o resultado é branco. Outros dados podem ser plotados na barra de amplitude, também. Por exemplo, a curva vermelha na imagem acima mostra o nível de ruído atual. A cor da caneta, o conteúdo e o intervalo de escala são definidos na janela do relógio (onde também podem ser plotados em uma janela separada). Defina qual dos canais de dados das janelas de vigilância deve ser plotado na barra de amplitude, abra a tela de configuração de exibição. O espectro 3D acrescenta outra dimensão (o tempo) ao visor, mas é muitas vezes menos fácil de ler do que a exibição de cachoeira. Para mudar a janela de exibição principal para 3D Espectro, abra a caixa de diálogo de exibição de espectro (no menu principal: Opções .. Configurações de exibição) e selecione Espectro 3D na lista de combinação marcada Mostrar. É importante selecionar uma paleta de cores forte, com tantas transições de cores quanto possível, e ajustar a faixa de amplitude exibida com cuidado. Sem uma paleta de cores adequada, você dificilmente verá nada no espectro 3D. A paleta de cores é controlada da mesma forma que para o espectrograma. Além disso, ajuda a ativar a opção Amplitude Grid nas configurações de exibição para uma melhor legibilidade das amplitudes. Mas ainda, na opinião dos autores, um visor de espectro 3D não é particularmente adequado para ler as amplitudes com precisão. Mas pode ajudar a ver as amplitudes (eixo y) versus frequência (eixo x) e tempo (eixo z, aqui: apontando do primeiro plano para o fundo). As opções especiais (que só se aplicam ao espectro 3D) estão em uma guia extra na janela de configuração. Além disso, as seguintes opções também afetam a exibição do espectro 3D: a cor de fundo: definida no painel de cores de exibição, rotulada Spectrum Graph Background a cor usada para desenhar as escalas ao redor do gráfico: no mesmo painel, rotulado Spectrum Graph Grid a opção Espelho para Banda Lateral Inferior (na 2ª guia das configurações do visor), que inverte a escala de freqüência, a Faixa de Amplitude Exibida (geralmente em dB) também pode ser modificada na janela de configuração. Em determinadas condições, os espectrogramas reatribuídos fornecem mais resolução ao longo do Freqüência e o eixo do tempo do que o clássico espectrograma mostrado acima. Para comparação, um espectrograma convencional ampliado (1) e um espectrograma de frequência de freqüência reatribuída (2º) com os mesmos parâmetros FFT. Mais informações sobre os espectrogramas reatribuídos em um documento separado, algumas configurações com espectrogramas reatribuídos podem ser recuperadas a partir do menu Configurações rápidas. O correlograma é uma função raramente utilizada. É uma representação gráfica especial da semelhança de dois sinais, ou a aleatoriedade em um sinal. Mais específico, pode ser usado como um gráfico de correlação cruzada (se as duas entradas do analisador estiverem conectadas a diferentes fontes de sinal), ou um gráfico de auto-correlação (se ambas as entradas estiverem conectadas à mesma fonte. Cuidado com isso). O gráfico mostra um gráfico das correlações r (h) versus h (os retornos de tempo). No Spectrum Lab, o correlograma utiliza os mesmos blocos de amostra transformados por fourier que para o espectrograma normal. De fato, o correlograma é executado lado a lado com a exibição do espectro principal (gráfico de espectro e ou espectrograma, como explicado em um capítulo anterior). Por esse motivo, o intervalo de atrasos de tempo fornecido pelo correlacionador depende do tamanho FFT da exibição do espectro principal. Exemplo: Uma placa de som que forneça 11025 samplessecond, alimentando uma FFT de 65536 pontos, preencherá um buffer com 65536 pontos (no domínio do tempo) em 5,94 segundos. O intervalo de tempo máximo exibível será de - 2,97 segundos, em seguida, com o atraso zero no meio. A seguinte imagem mostra os espectros e o correlograma de um sinal de ruído forte com onda senoidal fraca adicionada. Adicionou-se uma linha de retardo de 0,5 segundos (utilizando um circuito de teste de SL) entre o gerador de sinal e o canal 1 do analisador. Canal 2 foi alimentado directamente com o sinal de teste (sem atraso). Para ativar esta exibição de correlação, selecione Exibir Windows. Correlograma no menu principal. Um teste de correlação (como o descrito acima) está contido na pasta de configurações do SL, CorrTest1.usr. Se o analisador de espectro estiver apenas conectado a um canal de entrada, o correlograma (eo gráfico de correlação) mostrará a autocorrelação (correlação do sinal de entrada com ele mesmo). O intervalo de atraso exibido pode ser modificado puxando a escala com o mouse (da mesma forma que com a escala de freqüência nos outros modos de exibição). A saída do correlador não é normalizada para a amplitude de entrada média. Em vez disso, a seguinte convenção de escala e sinal foi escolhida (bastante arbitrariamente): Uma onda senoidal, com a máxima amplitude possível (logo abaixo do ponto de clipping) alimentada em ambas as entradas do analisador, produzirá 100 saída no intervalo de tempo em que ambos os sinais coincidem. Se o sinal no canal 1 conduzir o sinal no canal 2, a correlação máxima será em algum retardo positivo (não pergunte porquê). Se o sinal no canal 2 conduz o sinal no canal 1 (aka Ch1 desfasa Ch2), o máximo A correlação será em algum defasagem negativo Devido à janela FFT, os coeficientes nas bordas da janela (retardos extremos) podem ser atenuados. Isso pode ser compensado em uma versão futura do SL, se necessário para alguma aplicação (pode ser evitado usando uma janela FFT retangular). No momento (janeiro 2009), o correlogram do correlator é usado tão raramente que pôr mais esforço nele não parece justificado. A escala de freqüência visível está localizada entre o gráfico do espectro ea cachoeira (se ambos estiverem visíveis). Normalmente é horizontal (eixo X) e mostra apenas uma parte do espectro de áudio processado (que é definido pelas configurações FFT). Você pode adicionar ou subtrair um deslocamento definido pelo usuário, se desejar. Você também pode dividir a escala para ampliar em dois intervalos independentes. A escala de freqüência pode se parecer com isto: Os símbolos rhombic coloridos na escala da freqüência são marcadores (podem ser indicadores simples mas também elementos de controle versáteis). Os marcadores podem ser controlados através de comandos de interpretação na tabela de marcadores de frequência. Que você pode ativar clicando duas vezes em um marcador. Você pode mover um marcador pressionando o botão esquerdo do mouse. Por exemplo, um marcador de frequência pode ser ligado a uma frequência de geradores de sinal, ao oscilador local do conversor de frequência de áudio, à frequência central de AFC do descodificador de digimode, etc. Opcionalmente, a escala de frequência principal também pode mostrar as três mais importantes (Mudança de freqüência como marcador de batida zero, freqüência de borda inferior e superior) do filtro de áudio baseado em FFT. Exemplo: Para mostrar certas frequências de interesse sem usar um dos marcadores programáveis, uma Lista de Freqüência de Estação de Rádio pode ser carregada no Spectrum Lab. As freqüências das estações de rádio aparecem como finas linhas coloridas na escala de freqüência principal e no gráfico do espectro. (VLF spectrumspectrogram with Radio Station display) Ao clicar na escala de freqüência (em uma determinada freqüência de interesse, e não em um dos marcadores de freqüência) com o botão direito do mouse, abre o menu popup de escalas de frequência: O menu contém algumas funções usadas com freqüência. A maioria das entradas deve falar por si, algumas são explicadas nos próximos capítulos. Ajustando a parte visível da escala de freqüência A faixa de freqüência exibida pode ser modificada puxando a escala de freqüência visível com o mouse (botão esquerdo pressionado). Ou clique com o botão direito do mouse na parte interessante da escala de freqüência e selecione Zoom In ou Zoom Out no menu popup. Alternativamente, você pode inserir as freqüências de borda (Min Max) no painel de controle de freqüência no lado esquerdo da janela principal: (painel de controle da escala de freqüência) Mais informações sobre o painel de controle de freqüência estão aqui. Pode ser ativado a partir da caixa de diálogo de configurações de exibição ou de um menu pop-up que é aberto quando você clica na escala de freqüência com o botão direito do mouse. Use-o, por exemplo, se você quiser ter uma banda de áudio overlook no lado esquerdo da tela e uma exibição ampliada de um certo intervalo de freqüência no lado direito. O separador entre as duas seções de escala pode ser movido com o mouse (não necessariamente no centro da tela). Nota: Se a escala de frequência de divisão de opção estiver definida, mas apenas um canal de entrada ativo para o analisador de espectro, ambas as seções mostram diferentes faixas de freqüência do mesmo sinal. Se dois canais de entrada estiverem ativos para o analisador de espectro (mostrando diferentes sinais em uma tela), a escala de freqüência será dividida em duas seções automaticamente. Para modificar a faixa de freqüência de uma seção de escala de freqüência, clique primeiro na seção na escala de freqüência visível. O painel de controle da escala de freqüência mostrará Freq1 ou Freq2 em vez de Freq, e os campos de edição serão aplicados apenas a uma seção. Adicionando ou subtraindo um desvio de freqüência definido pelo usuário (para o display) No painel de controle de frequência, você pode inserir um desvio de freqüência que será adicionado à freqüência exibida. Isso não afeta o processamento interno, é apenas para a óptica. Se você desejar SUBTRATAR a freqüência exibida a partir de um determinado valor (por exemplo, porque você tem um receptor LSB sintonizado a 138kHz), insira o valor -138k neste campo. Depois de três segundos, o valor introduzido entrará em vigor (o valor introduzido será normalizado) ea escala de frequência será actualizada com as novas definições. (Nota: para os receptores LSB, deve activar adicionalmente o espelho LSB no menu de definições). Não importa se o SL está configurado para uma ou duas entradas da placa de som, o analisador de frequência principal pode ser comutado para o modo de canal duplo. Ambos os canais podem ser tocados em diferentes pontos do circuito de teste, por exemplo, o canal 1 pode ser conectado à entrada de áudio esquerda e o canal 2 à entrada de áudio direita. Ou, canal 1 pode ser conectado ao sinal de entrada (antes da cadeia DSP) e 2 ao sinal de saída (que vai para o conversor DA). A seleção do canal pode ser modificada na janela do componente do circuito, que pode ser aberta a partir do menu ViewWindows. Se dois canais de entrada estiverem ativos para o analisador de espectro (mostrando dois sinais diferentes em uma tela), a escala de freqüência será dividida em duas seções automaticamente. Para algumas aplicações de sinal fraco especial, Spectrum Lab oferece diferentes formas e estágios de média. A média pode ser superior ao simples aumento do tamanho da FFT, se o sinal observado for amplo (fase incoerente, frequência ou amplitude modulada, etc.). A média interna no estágio de cálculo da FFT: Esta é uma média simples de potências (ou energias), diretamente após o cálculo da FFT, usando um método de vazamento integrador. Esse tipo de média é sempre possível, mesmo se a cachoeira rolar mais rápido do que o tempo necessário para coletar novos dados (no domínio do tempo) para uma única FFT. Ele é configurado no painel FFT no campo de média interna. Este tipo de média pode ajudar a ver sinais fracos na exibição da cachoeira, à custa de manchas ao longo do eixo do tempo. Média da linha da cachoeira: Se o intervalo de deslocamento da cachoeira for maior do que o tempo necessário para adquirir dados para uma nova FFT, um número maior de FFTs será calculado e adicionado, antes de uma nova linha ser adicionada à exibição da cachoeira (e mostrada no gráfico do espectro ). Esse tipo de média está ativo quando o intervalo de rolagem (tscroll) corresponde ao critério a seguir e a média de cachoeira ideal da opção é selecionada nas configurações de exibição: tscroll gt (taxa de amostragem FFTsize). O número de FFTs adicionadas dessa forma (em um único espectro, que será exibido no gráfico e / ou cachoeira) depende da velocidade de rolagem da cachoeira, da taxa de amostragem de áudio e do tamanho FFT. A função de intérprete water. avrgmax retorna o número de FFTs adicionados em cada linha da cachoeira (você pode usar esta função para calcular o ganho dessa média incoerente, como explicado em algum lugar abaixo). Ao contrário da primeira opção média (média interna), esse tipo de média não causa uma exibição manchada, à custa de uma cachoeira de rolagem lenta. Média accionada. Este tipo especial de média só funciona quando a tela de cachoeira é executada no modo desencadeado, sem rolagem. Ele só pode ser usado para sinais periódicos, por exemplo, no experimento de radar de baixa potência lua, onde um grande número de pulsos VHF foram enviados para a Lua, e as reflexões recolhidas durante um longo tempo antes que eles se tornaram visíveis no spectrogram (que foi Sincronizado com o intervalo transmitreceive). Para configurar esse tipo de média, abra a guia 3ª () das opções do Display de Espectro (com o painel Opções para Espectrograma Disparado). Defina a marca de seleção para o espectro ativado e defina o controle do gatilho para um SWEEP do espectrograma (uma tela de cachoeira). Detalhes sobre este tipo especial de média podem ser encontrados no exemplo de baliza Alpha VLF. Para testar o espectrograma médio disparado sem um sinal off-air, carregue a configuração TrigSpectTest1.usr, que está contida no instalador (configurações de subdiretório). Média de longo prazo (espectro). Esta opção foi adicionada para o experimento Earth-Venus-Earth no IUZ Bochum em 2007. A média de longo prazo é basicamente uma segunda fase de média (após a média interna FFT e a média da linha de Waterfall. A média de longo prazo pode ser ativada na primeira parte do Spectrum Display Settings O display de espectro médio de longo prazo funciona da seguinte maneira: Todos os espectros (FFTs) que são exibidos no A cachoeira é adicionada à chamada média de longo prazo (com algum pré-processamento opcional, conforme descrito no documento sobre o experimento Terra-Vênus-Terra). O espectro médio de longo prazo é exibido apenas como uma curva adicional no espectro A janela de gráfico (não na cachoeira) é tipicamente uma curva vermelha, mas a cor pode ser modificada através do menu Opções .. Definições de Ecrã de Ecrã (parte 3) Quando activada, a média de longo prazo é pintada com a quinta caneta Pen 5, que é RED por padrão), como de No painel Cores de exibição. O número total de FFTs adicionadas na média do espectro de longo prazo pode ser calculado com esta fórmula (para mostrá-la em um dos botões programáveis, como usado na configuração Terra-Vênus-Terra): spa. ltacntwater. avrgmax water. avrgcnt , Onde: spa. ltacnt número total de linhas de cachoeira () adicionadas no espectro médio a longo prazo, número de FWS de água adicionado em cada linha da cachoeira (média da linha da cachoeira), número de água. Atual (ainda invisível) linha de cachoeira. A média de longo prazo pode ser limpa através do menu popup do gráfico de espectro. Clique com o botão direito do mouse no gráfico e, em seguida, (no menu popup) selecione Spectrum Graph Options. Limpar a média de longo prazo. No mesmo menu pop-up, as curvas da média de longo prazo e do espectro momentâneo podem ser ativadas e desativadas. Alternativamente, a média de longo prazo pode ser compensada com o comando spa. clearavrg. Nas configurações EVE, um dos botões programáveis ​​é utilizado para este fim. Desde 2008-03, o espectro de longo prazo também pode ser exportado como um arquivo de texto. Controlado pelo intérprete. Desde 2011-11, um declínio exponencial opcional pode ser configurado para a média de longo prazo. A taxa de decomposição é especificada como o intervalo de semi-vida (auf Deutsch: Halbwertszeit), medido em minutos, no primeiro painel das configurações do Display de Espectro. Perto da marca de verificação que permite o espectro médio a longo prazo no espectro principal do espectro. Note-se que o contador de espectros adicionado ao buffer médio de longo prazo também é afetado pelo decréscimo exponencial, assim mesmo o valor do contador (spa. ltacnt) pode ser um valor fracionário (não inteiro), o que é incomum para um contador - Mas é assim que é. Se o intervalo de semivida for diferente de zero, o contador se aproximará assintoticamente de um valor de limite superior, que depende da taxa de deslocamento da cascata (isto é, o intervalo no qual são calculadas novas FFTs) e o tempo de semi-vida. Suavização FFT. Não calcula uma média de FFTs consecutivos, mas em compartimentos vizinhos da freqüência dentro de um único FFT. Juntamente com as outras opções de média mencionadas acima, isso pode ajudar a reduzir o ruído visível na exibição do espectro se você estiver procurando por sinais muito fracos. Detalhes sobre FFT (-bin) - smoothing estão aqui. Este é um analisador de espectro segundo simples, não tão versátil quanto a exibição na janela principal. Você pode usá-lo para exibir outra parte do espectro, ou analisar outra fonte de áudio se você tiver uma placa de som estéreo (ou ADC de 2 canais). Para abrir uma janela no segundo espectrograma, entre no menu ViewWindows da janela principal e selecione Second Spectrogram. Para ativar o analisador de espectro para a segunda janela e selecionar a fonte, use o menu Modo da segunda janela do espectrograma. Notas: Você também pode ativar o segundo espectrograma da janela SpecLabs circuitcomponent. Onde você também pode ver onde a entrada para este analisador vem. Clique no pequeno marcador de origem para abrir uma lista de todas as fontes disponíveis. Algumas funções de interpretação como peaka e peakf podem operar no espectro do segundo analisador de espectro também. Última modificação: 2013-12-09: Adicionado informações de largura e tamanho nas imagens incorporadas, para que eles serão dimensionados corretamente ao converter as informações do sistema de ajuda PDF (docSpecLabManual. pdf).Software como uma Fundação, Serviço como uma solução Digital Marketing Powered Por Industry Specific Sales Intelligence Você precisa de mais do que apenas um site no mercado competitivo de hoje. 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