Labview-fpga-moving-average

Labview-fpga-moving-average

Pilihan saham saya
Options-trading-software
Teknik-forex-sebenar-v2-pdf-free-download


Swing-trading-indicators-pdf Online-trading-academy-mumbai-course-fees Trade-options-for-a-living Masterforex-v-trading-system Online-share-trading-classes-in-chennai Online-trading-belajar

Menghitung Pindah Rata-rata VI ini menghitung dan menampilkan rata-rata bergerak, dengan menggunakan nomor yang telah dipilih sebelumnya. Pertama, VI menginisialisasi dua register geser. Register geser atas diinisialisasi dengan satu elemen, kemudian terus menambahkan nilai sebelumnya dengan nilai baru. Register geser ini menyimpan total pengukuran x terakhir. Setelah membagi hasil penambahan fungsi dengan nilai yang dipilih sebelumnya, VI menghitung nilai rata-rata bergerak. Register geser bawah berisi array dengan dimensi Average. Register geser ini menyimpan semua nilai pengukuran. Fungsi penggantian menggantikan nilai baru setelah setiap loop. VI ini sangat efisien dan cepat karena menggunakan fungsi elemen pengganti di dalam loop sementara, dan menginisialisasi array sebelum memasuki loop. VI ini dibuat di LabVIEW 6.1. Saya punya masalah dengan filter saya, filter rata-rata bergerak rata-rata eksponensial (urutan IIR 1.st). Dari buku ini: Memahami pemrosesan sinyal digital (Lyons Richard) Saya memiliki rumus berikut yang menghitung frekuensi 3dB (fc) dari alfa. Alpha adalah parameter untuk mengendalikan filter. Persamaan diferensial saringan: ynxnalpha (1 - alpha) yn-1 Hubungan antara fc dan alpha: alpha cos (2fcfs) - 1 sqrtcos (2fcfs) - 4cos (2fcfs) 3 Jika sekarang saya memilih frekuensi 3dB 0,0794Hz (waktu Konstan (TC) 2s) alpha 0,00169621. (Fs94Hz) Untuk orde IIR Filter 1, waktu naik (ta) stepresponse (dari 10 sampai 90) adalah: ta2,2TC yang menghasilkan ta 4,4s. Tapi jika saya mensimulasikan langkah respon, waktu naik saya sekitar 3 kali dari nilai ini di 14s. Saya tidak dapat menjelaskan mengapa respons langkah filter saya sangat berbeda. Untuk filter Moving Average saya dihitung dan waktu naik simulasi sama. Aku punya vi yang dilakukan pada FPGA terpasang. Mungkin seseorang bisa menemukan kesalahan. (Lihat juga filter alfa atau filter RC) Apakah frekuensi sampling Anda (fs) benar Jika waktu putaran tidak sesuai, itu akan menjelaskannya. Tipe data Anda terlihat bagus (untuk mendapatkan alpha dalam 1). Tapi saya akan menyarankan sedikit perubahan dalam pelaksanaannya. Seperti berdiri, itu sedikit rentan terhadap drifting round-off, karena (1-alpha) berulang kali dikalikan dengan yn-1. Metode yang sedikit lebih andal adalah mengatakan yn yn-1 (alpha (xn - yn-1)). Perbedaannya tidak kentara, namun memberi saya hasil yang lebih baik berkali-kali. Dan itu menghilangkan satu kalikan. Ngomong-ngomong, reinterpretasikan nomor melakukan hal yang sama seperti convert anda dari FXP ke bool lalu kembali. Its sedikit kurang membingungkan, meskipun. Saya sedikit bingung dengan loop berjangka waktu yang tidak pernah dilewati. Apakah itu penting waktu seperti itu (saya berasumsi itu tidak akan, jadi tidak pernah menggunakannya saya menggunakan Timer Loop sebagai gantinya.) Pengguna CLD sejak rev 8.6. Pesan 2 dari 13 (1,045 Views) Re: exponentia l bergerak rata-rata step response fpga 10-01-2015 02:05 AM - diedit 10-01-2015 02:17 AM terima kasih atas jawaban anda 1, saya membuktikan frekuensi sampling saya dengan timer loop. Masukan saya adalah 425.532 kutu yang sama dengan 94 Hz. Tickrate ini dikonfirmasi oleh ticks EWMA. Mungkin seseorang bisa menguji kodenya dan memberi tahu saya 2, saya menemukan pendekatan Anda di bagian trik dan tipps buku Lyons. Saya akan mencoba, tapi bisakah Anda menjelaskan putaran melayang sedikit saya cukup baru di daerah ini. Apakah ada manfaat lebih lanjut dari menghilangkan satu pengganda kecuali ressources Apakah respons frekuensi, respons impuls dan respons langkah sama 3, Jika saya hanya bitshift, saya agak terbiasa dengan metode ini Tidak yakin apakah fungsi reinterprate menggunakan lebih sedikit ressources. Tapi terimakasih telah mencatatnya. 4, Rentang waktu iterates setiap 425.532 ticks satu kali. Jadi dengan frekuensi 94Hz nilai dihitung dengan kode sebagai kode di dalam loop berjangka waktu hanya membutuhkan satu iterasi. Atau saya salah memahami pertanyaan Anda Saya tidak yakin informasi lebih lanjut apa yang Anda butuhkan. Saya mencoba membandingkan respons langkah dari moving average dengan exponential moving average (EWMA). Sebenarnya saya hanya ingin mengkonfirmasi teorinya. Seperti yang saya sebutkan di atas untuk mendapatkan konstanta waktu 2s pada laju sampling 94Hz, alpha harus 0,00169. Waktu naik dari respon langkah 10 sampai 90 dari nilai akhir berbeda dari teori. Waktu naik harus 4,4 dengan waktu konstan 2s tapi aku mendapatkan hampir 14s jika saya menjalankan kode saya di FPGA. Saya menegaskan, bahwa dengan alpha 0,00169, kode saya mengambil 1297 contoh untuk mendapatkan dari 0,1 menjadi 0,9 (nilai akhir adalah 1, nilai awal 0). Seperti yang dapat Anda lihat dalam kode saya, saya memeriksa waktu loop dengan indikator memberi centang pada ewma untuk mengkonfirmasi tingkat sampling SCTL. Dapatkah orang lain mengonfirmasi contoh yang dibutuhkan di alpha 0,00169 Karena saya pikir, saya memerlukan terlalu banyak sampel untuk mencapai nilai 0,9. Saya sudah menerapkan versi EWMA yang disarankan dari balasan pertama. Masalah yang sama di sini. Message 5 of 13 (995 Views) Re: exponentia l moving average step response fpga 10-01-2015 08:13 AM - diedit 10-01-2015 08:15 AM 1, saya membuktikan frekuensi sampling saya dengan timer loop. Masukan saya adalah 425.532 kutu yang sama dengan 94 Hz. Tickrate ini dikonfirmasi oleh ticks EWMA. Mungkin seseorang bisa menguji kodenya dan memberi tahu saya 2, saya menemukan pendekatan Anda di bagian trik dan tipps buku Lyons. Saya akan mencoba, tapi bisakah Anda menjelaskan putaran melayang sedikit saya cukup baru di daerah ini. Apakah ada manfaat lebih lanjut dari menghilangkan satu pengganda kecuali ressources Apakah respons frekuensi, respons impuls dan respons langkah sama 3, Jika saya hanya bitshift, saya agak terbiasa dengan metode ini Tidak yakin apakah fungsi reinterprate menggunakan lebih sedikit ressources. Tapi terimakasih telah mencatatnya. 4, Rentang waktu iterates setiap 425.532 ticks satu kali. Jadi dengan frekuensi 94Hz nilai dihitung dengan kode sebagai kode di dalam loop berjangka waktu hanya membutuhkan satu iterasi. Atau apakah saya salah memahami pertanyaan Anda? Saya menggunakan spreadsheet untuk disimulasikan, dan mendapatkan respons yang hampir persis sama (1299 siklus untuk pergi dari 0,1 menjadi 0,9). Spreadsheets membuat alat praktis untuk perhitungan pengujian. 1. Oke. Saya tidak pernah menggunakan Single-Cycle-Timed-Loop (SCTL) dengan tulisan T yang berhenti. Ini akan memaksa fungsi matematika menjadi siklus tunggal, tapi saya tidak yakin apakah itu keuntungannya. Aku hanya ingin memastikan waktu sudah dikonfirmasi, dan memang begitu. 2. Drifting round-off mungkin tidak akan muncul kecuali input Anda kecil (kurang dari 0,1). Saya melihat sekarang bahwa Anda memiliki 40 bit (39 hak desimal) untuk umpan balik. Yang membutuhkan sedikit FPGA untuk berkembang biak, tapi wont memiliki masalah round-off. Bagian lain hanya memiliki 18 bit (17 kanan desimal), jadi alpha (0.00169 - .000007) kali masukan 0,1 akan menjadi 0.000169 - 0.000007, atau 7 error). Tapi yang berlipat ganda juga 40 bit, jadi Anda tidak perlu melihat masalah. Biasanya, output yn memiliki bit lebih sedikit, dan akan membulatkan pada bit terakhir. Tapi karena dalam satu lingkaran mengalikan 1-alfa setiap waktu, putaran-off kadang-kadang terakumulasi setiap putaran sampai cukup besar untuk mempengaruhi hasil penambahan. Sulit untuk dijelaskan, tapi aturan umum saya adalah bahwa saya mengharapkan kesalahan sama dengan bit terkecil yang dibagi oleh alpha, menggunakan metode aslinya, atau sekitar setengahnya yang menggunakan metode satu-kalikan. Tanggapannya akan hampir sama, kecuali perbedaan kecil. Keuntungan terbesar adalah menghemat ruang FPGA (dan waktu kompilasi). Dan Anda bisa mengurangi jumlah bit Anda cukup sedikit untuk menghemat lebih banyak lagi. 3. Mereka pada dasarnya identik. Dan kedua metode itu gratis di FPGA. Bit arent berubah, jadi logika tidak diperlukan mereka hanya relabeled. 4. Saya pikir Anda menjawabnya dengan baik. Umumnya, pada titik ini, saya akan menyesuaikan alfa sampai hasil saya sesuai dengan apa yang saya inginkan, dan terus maju. Aku benci tidak memahami ketidakcocokan, tapi biasanya tidak punya waktu untuk menyelam ke dalamnya. Tapi, demi sains, mari kita pertimbangkan bahwa rumus Anda mungkin cacat. Saya pikir Anda mungkin menggunakan formula untuk peluruhan eksponensial kontinu (e-ttau), bukan untuk peluruhan eksponensial diskrit ((1-alfa) i). Lebih mudah untuk melihat ini sebagai fungsi langkah dari 1 sampai 0. Dalam kasus ini, yn (untuk ngt0) adalah yn (1-alpha) (n). Kita dapat menemukan n untuk yn 0,9, sebagai nlog1-alpha (0,9) 62, dan n untuk yn 0,1, seperti 1361, untuk perbedaan 1299. Pengguna CLD sejak rev 8.6. Terima kasih atas jawaban terinci anda Mengenai masalah dengan kenaikan waktu, saya rasa saya menemukan kesalahannya. Anda mungkin benar bahwa rumusannya tidak benar, atau apa yang mungkin lebih disalahpahami oleh saya dan diatur dalam konteks yang salah. Ketika saya bersepeda pulang dari tempat kerja, saya mengingat sebuah fungsi labview yang berguna: koefisien penyaring smoothing.vi Di sini Anda hanya perlu mengatur tauTC dan fs dan menghitung nominator dan penyebut untuk moving average eksponensial dan moving average. Sebagai nominator adalah alpha saya bisa membandingkan hasilnya dengan rumus yang saya gunakan dan ada cukup banyak perbedaan. Labview menggunakan rumus berikut: alpha1-exp (-1 (fsTC)). Dengan rumus TC2s ini sama dengan alpha0, 0053. Dan dengan alpha ini, simulasi saya bekerja Risetime 4,4s Mengutip Anda: Umumnya, pada titik ini, saya akan menyesuaikan alpha sampai hasil saya sesuai dengan yang saya inginkan, dan terus maju. Saya ingin melakukan hal yang sama, tapi karena ini adalah tesis master saya, saya harus menyelesaikan hal-hal seperti itu. Sekarang kembali ke masalah pembulatan. Saya mengerti, bahwa nilai kecil adalah masalah yang lebih besar. Karena filter ini digunakan di Lock In, nilainya akan BENAR-BENAR kecil. Tapi saya sudah mengujinya pada alat pengukur kami dan berhasil, jadi saya akan menguji versi Anda juga, tapi jika saya tidak mendapatkan masalah, saya rasa saya menyimpannya di 40bits. Simulasi penyiapan berikut menyebabkan kesalahan 2.3. Menggunakan 57 bit mengurangi error menjadi di bawah 1. Saya kira 40bits seharusnya cukup. Dan tentang ressources saya tidak khawatir. Meski menggunakan myrio pada akhirnya saya masih memiliki banyak DSP Slice untuk perkalian dan 10 FlipFlops gratis. Jadi saya kira topik ini sudah terpecahkan. Terima kasih atas bantuan dan pemikiran menarik Anda. Keren aku senang kerjanya sekarang. Aku dibesarkan di era tanpa irama DSP di FPGAs, dan jumlah sel yang lebih kecil, jadi masih cenderung berpikir dalam istilah tersebut. Saya masih lebih suka menghabiskan 25 menit pemrograman untuk mendapatkan waktu kompilasi saya turun. Saya pernah mengalami kasus di mana saya memotong waktu kompilasi dari 90 menit menjadi 45 menit dengan mengoptimalkan sedikit. Dengan server yang kuat untuk kompilasi, itu kurang penting. Salah satu optimasi tersebut adalah mengurangi jumlah bit dimana saya bisa, terutama untuk multiplies. Misalnya, alpha adalah 160, dan untuk 0.0053, Anda juga bisa menggunakan 12-4 (bilangan bulat negatif). Anda mungkin juga bisa menghilangkan banyak bit atas dari masukan Anda. 5 menit untuk memilih jumlah bit terkecil dapat dengan mudah menghemat 2-10 menit untuk setiap kompilasi. Optimasi kedua saya adalah mengurangi penggandakan, tapi dengan potongan DSP, itu tidak penting. Saya tidak dapat menemukan dokumentasi yang bagus tentang irisan DSP (jika Anda memilikinya, tolong posting link), tapi seperti yang saya mengerti, jika Anda mengalikan jumlah yang lebih besar (jumlah bit), dibutuhkan banyak irisan, dan mungkin waktu untuk menggabungkan hasilnya. Dan satu trik lagi: pilih alpha dengan nilai biner sederhana, seperti 1256 (Anda memilih sekitar 1189), dan ubah fs sampai Anda mendapatkan smoothing yang Anda inginkan. Kemudian gunakan konstanta untuk alpha. Kalikan dengan 1256 konstan bebas di FPGA (hanya menggeser bit). Dalam hal ini, membuat konstanta alfa dapat mengoptimalkan multiplies cukup sedikit. Bergantung pada kecerdasan pengoptimal, mungkin akan mengubahnya menjadi sekumpulan penambah. Masukan panel depan sangat bagus untuk menyelesaikan pekerjaan, namun konstanta mengoptimalkan MUCH lebih baik. CLD Pengguna sejak rev 8.6. Jika Anda rata-rata 16 kali lebih banyak sampel (fs 16x seperti apa), Anda harus memasukkan 4 bit lagi ke umpan balik Anda. Anda sudah memiliki pleanty, jadi itu mungkin tidak penting kecuali Anda pergi lebih cepat. Jika tidak, meningkatkan fs mungkin bagus. Jika input memiliki frekuensi rendah, over sampling doesnt membantu menghilangkannya sama sekali. Frekuensi frekuensi tinggi, meskipun, tidak mengurangi dengan over-sampling. Jika, misalnya, noise di atas 10Hz adalah -5dB (yaitu 10 -, 5 kali amplitudo sinyal yang Anda suka), dan Anda sampel di 20Ss, Anda mungkin akan memilih -5dB dalam pembacaan awal Anda. Jika -3dB (fc) Anda juga 10Hz, maka Anda akan berakhir dengan suara sekitar -8dB yang tertinggal dalam sinyal Anda. Jika Anda mengambil 200Ss, kelompok rata-rata 10, lalu melewati rata-rata ke filter, Anda tidak akan membantu kebisingan pada 10Hz (Anda mengukur kebisingan 10Hz tanpa efek sampling), namun akan mengurangi kebisingan di atas 100Hz sekitar faktor yang mendekati (Tapi tidak juga) 10. Ada kelas sepanjang semester yang membahas mengapa, bagaimana, dll. Versi singkatnya adalah ini: Setiap sampel adalah jumlah sinyal yang Anda inginkan dan noise. Jika Anda menambahkan 10 sampel, Anda mendapatkan 10x sinyal yang Anda inginkan, dan jumlah 10 noise. Sifat kebisingan menentukan apa yang Anda dapatkan saat menambahkan 10 sampel suara. Gaussian noise menambahkan satu arah (seperti: jika 83 sampel di bawah X, jumlahnya memiliki 83 jumlah di bawah 1.1X, atau semacamnya). Kebisingan linier menambahkan cara lain. Dan mengulangi pola menambahkan cara lain. Jadi, tanpa tahu persis apa kebisingannya, tidak ada yang bisa menjawab Anda dengan pasti, kecuali beberapa sampel yang rata-rata mungkin membantu, dan hampir tidak ada salahnya. Ada juga isu aliasing. Jika Anda memiliki interferensi sinus 60Hz, di -3dB, dan Anda sampel di 10.001Ss (selalu asumsikan jam tidak cocok), Anda akan mendapatkan sesuatu seperti 0,006Hz pada -3dB yang ditambahkan ke sinyal Anda, dan filter Anda tidak akan menghapusnya. . Tapi menabrak sample rate anda menjadi 100.001Ss, akan menempatkan interferensi sekitar 40Hz, jadi filter anda harus menghilangkannya. Rata-rata 10 sampel sekaligus adalah jenis filter (kotak). Jika Anda melihatnya di domain frekuensi, Anda dapat melihat bahwa beberapa frekuensi yang lebih tinggi beralih ke frekuensi rendah dengan cara yang aneh, dan tidak semuanya berkurang. Jika Anda rata-rata 4000 Ss, 100 pada satu waktu, Anda akan mendapatkan rata-rata 40 kali per detik. Dengan gangguan 60Hz, Anda akan mendapatkan sekitar 13 suara sebanyak, bergeser ke 20Hz, yang tidak akan menyaring dan juga 60Hz. Jadi, lebih baik menggunakan filter EWMA pada sample rate yang lebih tinggi. Daripada rata-rata blok input, lalu filter itu. Dan rata-rata (mungkin) lebih baik daripada hanya menggunakan sample rate yang lebih lambat. Jika Anda memiliki adaptor input dengan filter elektronik built-in, itu lebih baik lagi, dan Anda tidak perlu mencicipi lebih dari 2X frekuensi filter. CLD User sejak rev 8.6.LabVIEW Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 Readme LabVIEW Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 membahas masalah instalasi dengan Windows Vista x64 Edition, versi 64-bit, yang hadir dalam Digital Filter Design Toolkit 8.2. Jika Anda menginstal Digital Filter Design Toolkit 8.2, Anda harus terlebih dulu menghapus versi sebelum menginstal Digital Filter Design Toolkit 8.2.1. File ini berisi informasi untuk mengenalkan Anda pada Digital Filter Design Toolkit. File ini juga memberi Anda sumber bantuan yang dapat Anda gunakan saat bekerja dengan toolkit. File berisi informasi berikut yang perlu Anda pahami. Digital Filter Design Toolkit menyediakan koleksi alat desain filter digital untuk melengkapi LabVIEW Full or Professional Development System. Digital Filter Design Toolkit membantu Anda mendesain filter digital tanpa mengharuskan Anda untuk memiliki pengetahuan lanjutan tentang pemrosesan sinyal digital atau teknik penyaringan digital. Dengan Digital Filter Design Toolkit, Anda dapat merancang, menganalisa, dan mensimulasikan filter digital floating-point dan fixed-point. Tanpa pengetahuan sebelumnya tentang pemrograman di LabVIEW, Anda dapat menggunakan Digital Filter Design Express VI untuk berinteraksi secara grafis dengan spesifikasi filter untuk merancang filter digital yang sesuai. Digital Filter Design Toolkit menyediakan VI yang dapat Anda gunakan untuk merancang filter impuls respons terbatas digital (FIR) atau filter impuls tak berujung (IIR), menganalisis karakteristik filter digital, mengubah struktur implementasi filter digital, dan data proses. Dengan filter digital. Selain dukungan floating-point, Digital Filter Design Toolkit menyediakan seperangkat VI yang dapat Anda gunakan untuk membuat model filter digital fixed-point, menganalisis karakteristik filter digital fixed-point, mensimulasikan kinerja fixed-point digital. -point digital filter, dan buat kode C fixed-point, kode LabVIEW integer, atau kolom LabVIEW field-programmable gate array (FPGA) untuk target fixed-point tertentu. Digital Filter Design Toolkit menyediakan VI untuk desain filter digital multirate. Anda dapat menggunakan VI untuk merancang dan menganalisis filter multirat single-stage atau multistage floating-point. Anda kemudian bisa menggunakan filter multirate yang dirancang untuk mengolah data. Digital Filter Design Toolkit juga menyediakan seperangkat VI yang dapat Anda gunakan untuk membuat, menganalisis, dan mensimulasikan filter multirat fixed-point. Anda dapat menghasilkan kode FPGA LabVIEW dari filter multirat fixed-point yang dirancang untuk target IO (RIO) NI Reconfigurable. Selain alat grafis untuk desain filter digital, Digital Filter Design Toolkit juga menyediakan fungsi MathScript yang didukung LabVIEW MathScript. Fungsi MathScript ini memungkinkan Anda mendesain filter di lingkungan berbasis teks. Untuk menggunakan Digital Filter Design Toolkit, Anda harus memiliki National Instruments LabVIEW 8.2 atau yang lebih baru, Full or Professional Development System, yang diinstal pada komputer host. Catatan: Jika Anda ingin menggunakan Digital Filter Design Toolkit untuk menghasilkan kode FPGA LabVIEW dari filter fixed-point, Anda harus memiliki National Instruments LabVIEW FPGA Module dan perangkat lunak NI-RIO yang terpasang pada LabVIEW. Pastikan Anda menginstal perangkat lunak Modul dan NI-RIO FPGA sebelum menginstal Digital Filter Design Toolkit. Jika Anda sudah memiliki Digital Filter Design Toolkit yang terpasang, copotilah Digital Filter Design Toolkit sebelum menginstal perangkat lunak Modul FPGA dan NI-RIO. Selesaikan langkah-langkah berikut untuk menginstal Digital Filter Design Toolkit. Sebelum melakukan instalasi, pastikan komputer Anda memenuhi persyaratan berikut: Versi LabVIEW yang kompatibel sudah terpasang. Tidak ada versi sebelumnya dari Digital Filter Design Toolkit, termasuk rilis beta, yang diinstal. LabVIEW tidak berjalan. Catatan: Jika Anda ingin menggunakan Digital Filter Design Toolkit untuk menghasilkan kode FPGA LabVIEW dari filter fixed-point, pastikan Anda memiliki perangkat lunak Modul dan NI-RIO FPGA yang diinstal. Masukkan LabVIEW Digital Filter Design Toolkit CD. Jalankan program setup.exe. Ikuti petunjuk yang muncul di layar. Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 mencakup perbaikan bug namun tidak menyediakan fitur baru. Digital Filter Design Toolkit 8.2 menggabungkan fitur baru berikut ini: Desain Filter Digital Fungsi MathScript Gunakan Desain Filter Digital MathScript berfungsi untuk merancang filter digital dengan LabVIEW MathScript di lingkungan berbasis teks. Alat Desain Filter Fixed-Point yang Disempurnakan Toolkit Desain Filter Digital 8.2 meningkatkan kegunaan Six-Tools Fixed-Point Tools. VI ini dapat membantu Anda merancang filter fixed-point hanya dengan beberapa input yang dibutuhkan. Anda juga bisa menggunakan VI ini untuk memperbaiki disain filter. Digital Filter Design Toolkit 8.2 mengkategorikan koefisien filter menjadi dua kelompok: koefisien filter a k dan koefisien filter b v. Kedua kelompok koefisien filter ini menggunakan rentang nilai yang berbeda. Perubahan ini memungkinkan Anda untuk mengkuantifikasi koefisien filter secara efisien dengan menggunakan sejumlah bit yang terbatas. Enhanced Fixed-Point Filter Code Generation Toolkit Desain Filter Digital 8.2 meningkatkan generasi kode filter fixed-point dan mendukung lebih banyak model filter fixed-point, seperti filter 32-bit. Anda dapat menentukan model filter fixed-point untuk melakukan perkalian I32xI16 atau I32xI32, selain perkalian I16xI16. Anda juga bisa menghasilkan blok filter yang bisa memproses sinyal multichannel. Digital Filter Design Toolkit mengatur kode LabVIEW yang dihasilkan di file proyek LabVIEW (.lvproj) sehingga Anda dapat mengintegrasikan filter ke proyek lain. Untuk pembuatan kode FPGA LabVIEW, Digital Filter Design Toolkit 8.2 memperbaiki mekanisme penyaringan koefisien filter dan keadaan internal filter digital. Mekanisme baru menyimpan keadaan internal filter pada item memori dari kode FPGA LabVIEW yang dihasilkan. Untuk filter FIR, mekanisme ini menyimpan koefisien filter FIR pada tabel look up. Saat memproses sinyal multichannel, kode FPGA LabVIEW dapat berbagi koefisien filter dan sumber logika penyaringan-kontrol di antara banyak saluran. Dukungan Penyaringan Multirate Rasional Resmi Desainer Desain Filter Digital 8.2 memberikan dukungan untuk perancangan, analisis, dan penerapan filter multirat resampling rasional, selain filter penipisan dan interpolasi. Resampling rasional berguna untuk berinteraksi dengan sistem pemrosesan sinyal digital (DSP) yang beroperasi pada tingkat yang berbeda. Misalnya, Anda dapat menggunakan resampling rasional untuk mengubah sinyal 48 kHz dari sistem audio profesional menjadi sinyal 44,1 kHz untuk CD audio. Desain Filter Multirate Express VI menggunakan Desain FIR Multirate, Desain Multirate Multistate Multistate, dan Desain CIC Multirate Express VI untuk merancang filter FIR multirate, multirage multirate filters, dan filter multirate cascaded integrator comb (CIC) secara interaktif. Dukungan Desain Filter Multirate Titik-Tetap Gunakan Alat Titik-Jauh Multirate VI untuk mengkuantifikasi, model, dan mensimulasikan filter multirat fixed-point. Fixed-Point Multirate Filter Dukungan Generasi Kode FPGA Gunakan Generator Kode MRD FXD FXP FXD dan FXD FXP NStage MRate Code Generator VI untuk menghasilkan kode FPGA LabVIEW dari filter multirat fixed-point. Anda dapat membuat kode untuk aplikasi penyaringan satu saluran dan multichannel. Anda juga dapat menghasilkan kode dari filter multirate single-stage dan multistage. Fixed-Point Moving Average Filter Dukungan Generasi Kode FPGA Gunakan DFD FXP Moving Average Code Generator VI untuk menghasilkan kode LabVIEW FPGA dari fixed-point moving average (MA) filters. Kode FPGA LabVIEW yang dihasilkan dari filter MA fixed-point membantu Anda melakukan penyaringan MA yang efisien pada sinyal input menggunakan beberapa sumber daya perangkat keras. Gunakan Utilitas VI untuk menarik fungsi transfer, zero-pole-gain, dan persamaan perbedaan pada kontrol gambar. Filter Save and Load fromto Text File Tools Gunakan DFD Save to Text File dan DFD Save MRate to Text File VIs untuk menyimpan filter, termasuk filter multirate, sebagai file teks. Anda bisa mendapatkan struktur filter, saringan pesanan, dan koefisien filter dari file teks. Anda kemudian bisa menyalin koefisien filter dari file teks dan menggunakan koefisien pada aplikasi lain. Gunakan DFD Load dari Text File VI untuk memuat filter dari file teks. Anda tidak dapat menggunakan VI ini untuk memuat filter multirate. Digital Filter Design Toolkit 8.2 menyediakan lebih dari 100 contoh yang menunjukkan bagaimana menyelesaikan tugas tertentu dengan menggunakan Desain Filter Digital VI dan fungsinya. Contoh-contoh ini mencakup tutorial memulai dan studi mendalam. Versi 8.2.1 (438APUX0) Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 memperbaiki masalah di mana fungsi MathScript firminphase gagal menghitung dengan benar faktor spektral fase minimum dari fase linier, filter impuls respons terbatas (FIR). Versi 8.2 Toolkit Desain Filter Digital 7.5 tidak memiliki batasan jumlah tahapan atau penundaan diferensial filter CIC. Digital Filter Design Toolkit 8.2 membatasi jumlah tahapan filter CIC ke kisaran 1, 8 dan membatasi nilai delay diferensial sampai 1 atau 2. Jika Anda ingin menggunakan filter yang Anda rancang dengan Digital Filter Design Toolkit 7.5, Digital Filter Design Toolkit 8.2 mungkin melaporkan filter sebagai objek filter yang tidak valid. Jika Anda menemukan situasi ini, simpan filter sebagai file biner di Digital Filter Design Toolkit 7.5, kemudian gunakan Digital Filter Design Toolkit 8.2 untuk memuat filter dari file biner. Digital Filter Design Toolkit 7.5 mendefinisikan frekuensi sampling dari filter multirate sebagai frekuensi sampling maksimum pada filter multirate. Digital Filter Design Toolkit 8.2 mendefinisikan frekuensi sampling dari filter multirate sebagai frekuensi sampling input pada filter multirate. Oleh karena itu, jika Anda ingin menggunakan filter interpolasi yang Anda rancang dengan Digital Filter Design Toolkit 7.5, pertama Anda harus mengubah frekuensi sampling dari filter interpolasi dari frekuensi sampling maksimum ke frekuensi sampling masukan. Perubahan ini tidak mempengaruhi penipisan dan filter tanpa filter. Dalam Digital Filter Design Toolkit 8.2, DFD FXP Modeling untuk CodeGen Express VI tidak ada pada palet Fixed-Point Tools. Gunakan DFD FXP Quantize Coef VI untuk menghitung koefisien dari filter dan DFD FXP Modeling VI untuk membuat model filter fixed-point. Dalam Digital Filter Design Toolkit 7.5, respon besarnya dan keluaran respons fase dari DFD Plot MRate Freq Response VI adalah cluster. Dalam Digital Filter Design Toolkit 8.2, output ini adalah array dari cluster. Versi 8.2.1 Selain masalah yang diketahui dalam Digital Filter Design Toolkit 8.2. Digital Filter Design Toolkit 8.2.1 berisi hal yang baru diketahui berikut ini: Karena font default pada Windows Vista berbeda dari font default pada versi Windows sebelumnya, Anda mungkin memperhatikan masalah kosmetik, seperti string teks yang tumpang tindih atau terpotong, di VI Dan kotak dialog LabVIEW. Untuk memperbaiki masalah ini, ubah tema sistem operasi ke Windows Classic di kotak dialog Theme Settings dan kemudian restart LabVIEW. Pilih Start0187Control Panel0187Appearance and Personalalization dan klik Change the theme untuk menampilkan kotak dialog Theme Settings. Analisis Filter VI mungkin memerlukan waktu lama untuk menganalisa saringan dengan orde tinggi. DFD Remez Design VI mungkin butuh waktu lama untuk merancang filter FIR dengan orde tinggi. DFD Least Pth Norm Design VI mungkin memerlukan waktu lama untuk menyelesaikan desain yang memiliki algoritma iteratif. Digital Filter Design Toolkit 8.2 tidak memungkinkan zero-valued zeroes di Pole-Zero Placement Express VI. Jika Anda menentukan nol bernilai nol, Express VI memaksa nol bernilai nol ke nilai nol yang tidak bernilai nol. Bila Anda merancang filter fixed-point, Anda harus mengatur quantizers. Setiap quantizer berisi Boolean yang ditandatangani yang menentukan apakah akan memperlakukan nomor masukan sebagai nomor yang ditandatangani. Digital Filter Design Toolkit 8.2 hanya mendukung nomor yang ditandatangani. Karakteristik filter mungkin berubah jika terjadi kesalahan numerik selama konversi antara koefisien filter dari struktur filter yang berbeda. Bila Anda mengubah struktur filter, filter dengan struktur baru mungkin sama sekali berbeda dari filter aslinya. Jika Anda menghadapi situasi ini, coba gunakan struktur yang berbeda. Anda mungkin perlu mengkompilasi contoh Desain Filter Digital VI yang menunjukkan bagaimana menggunakan kode FPGA LabVIEW yang dihasilkan di proyek LabVIEW. Lihat Bantuan LabVIEW. Dapat diakses dengan memilih Help0187Menelusuri Help LabVIEW dari menu pull-down di LabVIEW, untuk informasi tentang penggunaan Digital Filter Design Toolkit. Anda dapat mengakses contoh-contoh untuk Digital Filter Design Toolkit dengan memilih Help0187Find Example untuk menampilkan NI Example Finder dan kemudian menavigasi ke folder Toolkits and Modules0187Digital Filter Design. Anda juga bisa klik link Find Example di bagian Contoh jendela Getting Started untuk menampilkan Finder Contoh NI. Anda dapat memodifikasi contoh VI agar sesuai dengan aplikasi, atau Anda dapat menyalin dan menempel dari satu atau lebih contoh ke dalam VI yang Anda buat. Anda juga dapat menemukan contoh untuk Digital Filter Design Toolkit di direktori labviewexamplesDigital Filter Design. Instrumen Korporasi Nasional 0169 200682112007. Seluruh hak cipta. Di bawah undang-undang hak cipta, publikasi ini tidak boleh diproduksi ulang atau dikirim dalam bentuk apapun, elektronik atau mekanis, termasuk fotokopi, pencatatan, penyimpanan dalam sistem pencarian informasi, atau penerjemahan, seluruhnya atau sebagian, tanpa persetujuan tertulis dari National Instruments Perusahaan. Instrumen Nasional, NI, ni. Dan LabVIEW adalah merek dagang dari National Instruments Corporation. Lihat bagian Terms of Use di nilegal untuk informasi lebih lanjut tentang merek dagang Instrumen Nasional. Nama produk dan perusahaan lain yang disebutkan di sini adalah merek dagang atau nama dagang dari masing-masing perusahaan. Untuk paten yang mencakup produk National Instruments, lihat lokasi yang sesuai: Help0187Produser di perangkat lunak Anda, file patents.txt di CD Anda, atau nipatents.
Trading-cards-online-uk
Rsi-5-strategi