การย้าย ค่าเฉลี่ย สูง ผ่าน ตัวกรอง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้สำหรับการให้ราบเรียบข้อมูลในที่ที่มีเสียงรบกวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายไม่ได้รับการยอมรับว่าเป็นตัวกรอง FIR Impulse Response FIR เท่าใดจึงเป็นตัวกรองที่พบมากที่สุดแห่งหนึ่ง ในการประมวลผลสัญญาณการประมวลผลสัญญาณเป็นตัวกรองช่วยในการเปรียบเทียบตัวกรองตัวอย่างเช่นตัวกรอง windowed-sinc ดูบทความเกี่ยวกับตัวกรองความถี่สูงและผ่านแบนด์วิดท์และแบนด์วิดท์ต่ำสำหรับตัวอย่างของข้อแตกต่างที่สำคัญกับตัวกรองเหล่านี้คือ ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหมาะสำหรับสัญญาณที่ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มีอยู่ในโดเมนเวลาที่ทำให้การวัดความเรียบโดยการเฉลี่ยเป็นตัวอย่างที่สำคัญตัวกรอง Windowed-sinc ในทางกลับกันเป็นตัวแสดงที่มีประสิทธิภาพในโดเมนความถี่ที่มีการทำให้เท่าเทียมกันในเสียง การประมวลผลเป็นตัวอย่างทั่วไปมีการเปรียบเทียบประเภทของตัวกรองทั้งสองแบบในโดเมนเวลากับประสิทธิภาพของตัวกรองความถี่ของตัวกรองหากคุณมีข้อมูลซึ่งทั้งเวลาและ โดเมนความถี่มีความสำคัญแล้วคุณอาจต้องการดูรูปแบบต่างๆใน Moving Average ซึ่งแสดงจำนวนรุ่นที่ถ่วงน้ำหนักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีกว่าที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความยาว N สามารถกำหนด as. written เป็น มักใช้กับตัวอย่างการส่งออกในปัจจุบันเป็นค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง N ก่อนหน้าทำหน้าที่เป็นตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีการสลับของลำดับการป้อนข้อมูล xn กับชีพจรรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีความยาว N และความสูง 1 N เพื่อทำให้พื้นที่ของ ชีพจรและดังนั้นกำไรของตัวกรองอย่างใดอย่างหนึ่งในทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการใช้ N คี่แม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังสามารถคำนวณโดยใช้จำนวนคู่แม้โดยใช้ค่าคี่สำหรับ N มีข้อได้เปรียบที่ ความล่าช้าของตัวกรองจะเป็นจำนวนเต็มของตัวอย่างเนื่องจากความล่าช้าของตัวกรองกับ N ตัวอย่างคือ N-1 2 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถจัดตำแหน่งให้สอดคล้องกับข้อมูลต้นฉบับโดยการขยับโดยจำนวนเต็มจำนวนตัวอย่าง โดเมนเนื่องจาก movi ng คือค่าเฉลี่ยของการหมุนด้วยชีพจรรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าการตอบสนองต่อความถี่ของมันคือฟังก์ชัน sinc ซึ่งทำให้มีบางอย่างที่เหมือนตัวกรองแบบ windowed-sinc เนื่องจากเป็น convolution ด้วยชีพจร sinc ที่ส่งผลให้มีการตอบสนองความถี่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า การตอบสนองความถี่ sinc นี้ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำลงในโดเมนความถี่อย่างไรก็ตามจะมีประสิทธิภาพดีในโดเมนเวลาดังนั้นจึงเหมาะสำหรับข้อมูลที่ราบรื่นเพื่อขจัดเสียงรบกวนในขณะเดียวกันก็ยังทำให้การตอบสนองต่อขั้นตอนอย่างรวดเร็วรูปที่ 1 รูปที่ 1 ให้เรียบขึ้นโดยใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ AWGN แบบ Gaussian AheadN แบบ Additive White โดยทั่วไปค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง N มีผลทำให้ SNR เพิ่มขึ้นตามขนาดของ N เนื่องจากเสียงสำหรับแต่ละตัวอย่างไม่มีความสัมพันธ์กัน เป็นเหตุผลที่จะรักษาตัวอย่างที่แตกต่างกันไม่ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งจะช่วยให้แต่ละตัวอย่างมีน้ำหนักเดียวกันจะได้รับการกำจัดจำนวนเงินสูงสุดของเสียงสำหรับความคมชัดของการตอบสนองขั้นตอนที่กำหนด ทำให้มันเป็นตัวกรอง FIR, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถนำมาใช้ผ่าน convolution มันจะมีประสิทธิภาพเหมือนกันหรือขาดมันเป็นตัวกรอง FIR อื่น ๆ แต่ก็ยังสามารถนำมาใช้ recursively ในทางที่มีประสิทธิภาพมากตามมาโดยตรงจาก นิยามที่ว่าสูตรนี้เป็นผลมาจากการแสดงออกของ yn และ yn 1 i e. where เราสังเกตเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงระหว่าง yn 1 กับ yn คือเงื่อนไขพิเศษ xn 1 N ปรากฏขึ้นที่ส่วนท้าย x ในขณะที่ x nN 1 N จะถูกเอาออกจากจุดเริ่มต้นในการใช้งานจริงมักจะเป็นไปได้ที่จะออกจากการหารโดย N สำหรับแต่ละระยะโดยการชดเชยผลกำไรที่ได้รับจาก N ในสถานที่อื่นการดำเนินการแบบทัดเทียมนี้จะเร็วกว่าการหมุนเวียนแต่ละค่าใหม่ของ y สามารถ จะคำนวณด้วยเพียงสองเพิ่มเติมแทนการเพิ่ม N ที่จะจำเป็นสำหรับการใช้งานที่ตรงไปตรงมาของคำนิยามสิ่งหนึ่งที่มองออกไปด้วยการใช้งาน recursive คือว่าข้อผิดพลาดในการปัดเศษจะสะสมนี้ ma y หรืออาจไม่ใช่ปัญหาสำหรับแอ็พพลิเคชันของคุณ แต่ก็อนุมานได้ว่าการใช้งานแบบนวนซ้ำนี้จะทำงานได้ดีกว่าด้วยการใช้จำนวนเต็มมากกว่าที่มีเลขทศนิยมจุดนี้ค่อนข้างผิดปกติเนื่องจากการใช้งาน floating point มักจะง่ายขึ้นสรุปได้ว่า ทั้งหมดนี้ต้องเป็นที่คุณไม่ควรประมาทประโยชน์ของตัวกรองเฉลี่ยที่เรียบง่ายในการประมวลผลการใช้งานเครื่องมือการออกแบบตัวกรองบทความนี้ครบครันด้วยเครื่องมือการออกแบบตัวกรองการทดสอบด้วยค่าที่แตกต่างกันสำหรับ N และจินตนาการตัวกรองที่เป็นผลลัพธ์ลองใช้เลย ฉัน m coding อะไรในขณะที่ฉัน m การพวงของค่าในช่วงเวลาจากเข็มทิศฮาร์ดแวร์เข็มทิศนี้มีความถูกต้องมากและการปรับปรุงมากมักจะมีผลว่าถ้า jiggles เล็กน้อยฉันสิ้นสุดกับค่าแปลกที่ s ลำพอง ไม่สอดคล้องกับเพื่อนบ้านที่ฉันต้องการเรียบค่าเหล่านั้นออกมีการอ่านบางรอบก็จะปรากฏว่าสิ่งที่ฉันต้องการเป็นตัวกรองสูงผ่านต่ำผ่าน กรองหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันสามารถลงกับเพียงเก็บประวัติของ 5 ค่าล่าสุดหรืออะไรก็ตามและใช้ค่าเฉลี่ยของค่าที่ปลายน้ำในรหัสของฉันที่ฉันเพิ่งใช้ value. That ล่าสุดที่ควร, ฉันคิดว่าเรียบออก jiggles เหล่านั้นอย่างดี แต่นัดฉันว่ามันอาจจะค่อนข้างไม่มีประสิทธิภาพและอาจเป็นหนึ่งในปัญหาที่รู้จักกันในการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมที่มีจริงๆฉลาด Clever Math solution. I am แต่หนึ่งในนั้น โปรแกรมเมอร์ที่สอนตัวเองแย่มากโดยไม่ต้องหั่นการศึกษาอย่างเป็นทางการในสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ CompSci หรือ Math Reading ประมาณเล็กน้อยแสดงให้เห็นว่านี่อาจเป็นตัวกรองความถี่สูงหรือต่ำ แต่ฉันไม่สามารถหาอะไรที่อธิบายได้ในแง่ที่สามารถเข้าใจได้ เช่นฉันสิ่งที่ผลของขั้นตอนวิธีเหล่านี้จะอยู่ในอาร์เรย์ของค่านับประสาคณิตศาสตร์ทำงานคำตอบให้ที่นี่เช่นเทคนิคจะตอบคำถามของฉัน แต่เฉพาะในแง่เข้าใจกับผู้ที่อาจจะแล้ว รู้วิธีการแก้ปัญหามันจะเป็นคนที่น่ารักมากและฉลาดจริงๆที่สามารถอธิบายการจัดเรียงของปัญหานี้และวิธีการแก้ปัญหาการทำงานในแง่ที่เข้าใจศิลปะสำเร็จการศึกษากันยายน 21 10 ที่ 13 01.If ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณต้องยาวเพื่อให้บรรลุถึงการเรียบที่ต้องการและคุณ don t จริงๆต้องมีรูปร่างเฉพาะของเคอร์เนลแล้วคุณจะดีกว่าถ้าคุณใช้การสลายตัวชี้แจง average. where ย้ายที่คุณเลือกเล็ก ๆ จะคงที่เหมาะสม เช่นถ้าคุณเลือกขนาดเล็ก 1 - 1 N จะมีจำนวนเฉลี่ยเท่ากันเป็นหน้าต่างขนาด N แต่กระจายแตกต่างกันไปในจุดที่มีอายุมากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากค่าเฉลี่ยต่อไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับค่าก่อนหน้าและค่าเฉลี่ย ข้อมูลคุณ don t ต้องเก็บคิวหรืออะไรและคุณสามารถคิดเช่นนี้เป็นทำสิ่งที่ต้องการดีฉันมีจุดใหม่ แต่ฉัน don t เชื่อถือจริงๆดังนั้นฉันจะเก็บ 80 เก่าของฉัน ประมาณการของการวัดและเชื่อถือเฉพาะจุดข้อมูลใหม่นี้ 20 ที่สวย มากเช่นเดียวกับว่าดีฉันเพียงเชื่อถือจุดใหม่ 20 และฉันจะใช้ 4 จุดอื่น ๆ ที่ฉันเชื่อว่าจำนวนเงินเดียวกันยกเว้นว่าแทนที่จะใช้จุดอื่น ๆ 4 คุณสมมติว่าค่าเฉลี่ยที่คุณได้ล่าสุด เวลาเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลเพื่อให้คุณสามารถใช้งานก่อนหน้านี้ได้ Sep 21 10 at 14 27.Hey ฉันรู้ว่านี่เป็นเวลา 5 ปี แต่ขอบคุณสำหรับคำตอบที่น่ากลัวฉันกำลังทำงานอยู่กับเกมที่เสียงเปลี่ยนไปตามความเร็วของคุณ, แต่เนื่องจากการทำงานเกมบนคอมพิวเตอร์ช้าตูดความเร็วจะผันผวนอย่างรุนแรงซึ่งได้รับการปรับให้พวงมาลัย แต่ที่น่ารำคาญที่สุดในแง่ของเสียงนี้เป็นทางออกที่ง่ายจริงๆและราคาถูกเพื่อสิ่งที่ฉันคิดว่าจะเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมาก อดัม 16 มี.ค. ที่ 20 20 20. หากคุณกำลังพยายามลบค่าแปลก ๆ เป็นครั้งคราวตัวกรองความถี่ต่ำจะเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในสามตัวเลือกที่คุณระบุว่าตัวกรอง Low-pass อนุญาตให้มีการเปลี่ยนแปลงความเร็วต่ำเช่นตัวกรองที่เกิดจาก หมุนเข็มทิศด้วยมือขณะที่ปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงความเร็วสูงเช่น o nes ที่เกิดจากการกระแทกบนท้องถนนตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจไม่เพียงพอเนื่องจากผลกระทบของการ blip เดียวในข้อมูลของคุณจะมีผลต่อค่าที่ตามมาหลายค่าขึ้นอยู่กับขนาดของหน้าต่างเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยค่าที่คี่ ได้อย่างง่ายดายคุณอาจจะดีขึ้นด้วยวิธีการกำจัดอย่างรวดเร็ว - glitch ที่สมบูรณ์ละเว้นพวกเขาต่อไปนี้เป็นกราฟ guick เพื่อ illustrate. The กราฟแรกเป็นสัญญาณเข้ากับความไม่พอใจอย่างหนึ่งที่ไม่พึงประสงค์กราฟที่สองแสดงผลของ 10 ค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง 10 ตัวอย่างและอัลกอริธึมการตรวจจับความผิดพลาดแบบง่ายๆที่แสดงข้างต้นเมื่อตรวจพบว่ามีการตรวจจับความผิดปกติค่าเฉลี่ย 10 ตัวอย่างจะถูกใช้แทนค่าที่แท้จริง 21 Sep 21 10 at 13 38 อธิบายอย่างชัดเจนและคะแนนโบนัสสำหรับกราฟเฮนรี Cooke กันยายน 22 10 ที่ 0 50 Wow Seldomly เห็นเช่นคำตอบที่ดี Muis มิถุนายน 4 13 ที่ 9 14.The ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองผ่านต่ำตุลาคม 21 13 ที่ 19 36 ลองใช้ค่ามัธยฐานสตรีมมิ่งที่ใช้แทน kert A pr 25 14 ที่ 22 09.Moving เฉลี่ยฉันจะได้รับลงกับ แต่นัดผมว่ามันอาจจะค่อนข้างไม่มีประสิทธิภาพไม่มีจริงๆเหตุผลที่ไม่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ควรจะไม่มีประสิทธิภาพคุณเก็บจำนวนจุดข้อมูลที่คุณต้องการในบัฟเฟอร์บางอย่างเช่น ลำดับวงกลมในแต่ละจุดข้อมูลใหม่คุณ pop มูลค่าที่เก่าแก่ที่สุดและลบออกจากผลรวมและผลักดันใหม่ล่าสุดและเพิ่มลงในผลรวมดังนั้นทุกจุดข้อมูลใหม่จริงๆ entails pop ผลักดันบวกและลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ อยู่เสมอนี้รวมขยับหารด้วยจำนวนค่าใน buffer. It ของคุณได้รับน้อย trickier ถ้าคุณได้รับข้อมูลพร้อมกันจากหลาย ๆ กระทู้ แต่เนื่องจากข้อมูลของคุณมาจากอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่ดูเหมือนว่าหนี้สงสัยจะสูญสูง me. Oh และยัง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ดูเหมือนไม่มีประสิทธิภาพสำหรับฉันเพราะคุณต้องเก็บบัฟเฟอร์ของค่า - ดีกว่าเพียงแค่ทำคณิตศาสตร์เคลฟเวอร์บางอย่างที่มีค่าอินพุทและค่าที่ใช้ในปัจจุบันฉันคิดว่าเป็นวิธีการเฉลี่ยการทำงานของเลขคณิต การเพิ่มประสิทธิภาพที่ฉันได้เห็นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้คือการใช้คิวยาวที่มีความยาวเป็นตัวชี้ไปยังตำแหน่งที่คุณอยู่ในคิวนั้นและเพียงแค่เอาตัวชี้ไปรอบ ๆ ด้วยหรือถ้า Voila ไม่มีการผลักดันดันป๊อปให้กับมือสมัครเล่นพี่ชายเฮนรี Cooke Sep 22 10 at 0 54 Henry สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นตรงที่คุณต้องการบัฟเฟอร์เพียงเพื่อให้คุณทราบค่าที่ได้รับ popped เมื่อค่าถัดไปได้รับการผลักดันที่กล่าวว่าคิวยาวคงที่ชี้ที่คุณอธิบายคือ สิ่งที่ฉันหมายถึงโดยคิววงกลมนั่นคือเหตุผลที่ผมบอกว่ามันไม่ได้มีประสิทธิภาพอะไรคุณคิดว่าฉันหมายถึงและถ้าการตอบสนองของคุณเป็นอาร์เรย์ที่เปลี่ยนค่าของมันกลับทุกการจัดทำดัชนีเช่นการกำจัดเวกเตอร์ใน C ดีแล้วฉัน ดังนั้นเจ็บฉัน don t แม้ต้องการพูดคุยกับคุณอีก Dan Tao 22 กันยายน 10 ที่ 1 58 Henry ฉัน don t ทราบเกี่ยวกับ AS3 แต่โปรแกรมเมอร์ Java มีคอลเลกชันเช่น CircularQueue ที่เขาทิ้งของเขาฉันไม่ได้เป็นนักพัฒนา Java ดังนั้นฉัน m แน่ใจว่ามีตัวอย่างที่ดีกว่าออกมีที่ฉันเพียงแค่สิ่งที่ฉัน foun d จากการค้นหา Google อย่างรวดเร็วซึ่งใช้ฟังก์ชันการทำงานที่เราพูดถึงเกี่ยวกับฉันค่อนข้างมั่นใจว่าภาษาระดับกลางและระดับล่างที่มีไลบรารีมาตรฐานมีบางอย่างที่คล้ายกันเช่นใน Queue T อย่างไรก็ตามฉันเป็นปรัชญาด้วยเหตุนี้เอง ทั้งหมดได้รับการอภัย Dan Tao Sep 22 10 at 12 44. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงเรื่อย ๆ สามารถคำนวณได้ด้วยมือโดยมีแนวโน้มเพียงอย่างเดียวถ้าคุณใช้ค่าที่เหมาะสมดูความคิดในการทำเช่นนี้ได้อย่างรวดเร็วด้วยปากกาและกระดาษถ้าคุณเป็น กำลังมองหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบอย่างราบเรียบด้วยการปรับให้เรียบ 10 ครั้ง แต่เนื่องจากคุณมีคอมพิวเตอร์คุณอาจต้องการทำแบบไบนารีขยับตรงข้ามกับการเปลี่ยนเลขทศนิยมด้วยวิธีนี้ทั้งหมดที่คุณต้องเป็นตัวแปรสำหรับค่าปัจจุบันของคุณและค่าเฉลี่ยสำหรับค่าเฉลี่ยถัดไป ค่าเฉลี่ยสามารถคำนวณได้จากที่ 21 กันยายน 21 10 ที่ 14 39.there เทคนิคที่เรียกว่าประตูช่วงที่ทำงานได้ดีกับต่ำปลอมตัวปลอมสมมติว่าการใช้เทคนิคการกรองดังกล่าวข้างต้น เมื่อคุณมีประวัติเพียงพอหนึ่งครั้งคงที่คุณสามารถทดสอบใหม่ตัวอย่างข้อมูลที่เข้ามาสำหรับความสมเหตุสมผลก่อนที่จะมีการเพิ่มความรู้ computation. some อัตราสูงสุดของอัตราที่เหมาะสมของการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณจะต้อง ตัวอย่างดิบจะถูกนำมาเปรียบเทียบกับค่าที่ได้รับการปรับปรุงล่าสุดและหากค่าสัมบูรณ์ของความแตกต่างนั้นสูงกว่าช่วงที่อนุญาตตัวอย่างนั้นจะถูกโยนออกหรือแทนที่ด้วยฮิวริสติกบางส่วนเช่นการคาดการณ์ตามค่าความลาดเอียงหรือค่าพยากรณ์จากแนวโน้ม double exponential smoothing. answered Apr 30 16 at 6 56.Moving Average Filter. kate wrote สวัสดีฉันกำลังมองหารหัสสำหรับตัวกรองผ่านต่ำที่ฉันสามารถนำไปใช้กับสัญญาณก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์สเปกตรัม apoligise ฉันสำหรับความไม่รู้ของฉัน แต่นี้เป็นวิธีนอกเขตข้อมูลของฉันดังนั้นฉันไม่ได้จริงๆทำให้ความรู้สึกของมันสิ่งที่ปัจจัยการผลิตที่มีความจำเป็นอื่นนอกเหนือจากสัญญาณของตัวเองขอขอบคุณ Kate ในโดเมนแบบอนาล็อก folks ใช้กรองผ่านต่ำสำหรับที่ leas คู่ของเหตุผลที่มาถึงใจฉันทำให้สัญญาณดูดีขึ้น ii หลีกเลี่ยงการ aliasing ระหว่างการแปลง Analog - to - Digital ซึ่งส่งผลให้ในสัญญาณเสียงความถี่สูงถูก aliased กับความถี่ต่ำซึ่งสามารถเสียหายสัญญาณความถี่ต่ำที่น่าสนใจและเพิ่มขึ้น floor. It เสียงไม่ปรากฏว่าอย่างใดอย่างหนึ่งของการพิจารณาเหล่านี้นำไปใช้กับสถานการณ์ของคุณฉันคุณไม่ได้มองไปที่สัญญาณโดยตรงที่คุณจะทำวิเคราะห์สเปกตรัม ii สัญญาณของคุณมีอยู่แล้ว digitized. Security เมื่อคุณทำการวิเคราะห์สเปกตรัมสูง - ข้อมูลความถี่จะแสดงที่ปลายความถี่สูงและคุณสามารถเลือกที่จะไม่สนใจมันสำหรับเทคนิคเชิงเส้นใด ๆ ซึ่งรวมถึง FFT และฟังก์ชันการกรอง Matlab เนื้อหาความถี่สูงจะไม่รบกวนการวิเคราะห์สเปกตรัมของเนื้อหาความถี่ต่ำ ถ้าคุณต้องการที่จะฆ่าล้างข้อมูลของคุณก่อนที่จะกรองมีเหตุผลที่คุณต้องการกำจัดเนื้อหาที่มีความถี่สูงก่อนที่จะมีการวิเคราะห์สเปกตรัมที่เขียนไว้สวัสดีฉันกำลังมองหาเช่นนั้น ฉันรหัสสำหรับต่ำผ่านตัวกรองที่ฉันสามารถใช้กับสัญญาณก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์สเปกตรัม apoligise ฉันไม่รู้ แต่นี้เป็นวิธีนอกเขตของฉันดังนั้นฉันไม่ได้จริงๆทำให้รู้สึกใด ๆ ของมันสิ่งที่เป็นปัจจัยการผลิตที่มี จำเป็นอื่นนอกเหนือจากสัญญาณเอง Thanks, Kate ในโดเมนอะนาล็อก folks ใช้ low - pass กรองอย่างน้อยสองเหตุผลที่มาถึงใจฉันทำให้สัญญาณดูดีขึ้น ii หลีกเลี่ยง aliasing ระหว่างแปลง Analog - to - Digital ซึ่ง ผลสัญญาณความถี่เสียงความถี่สูงถูก aliased เพื่อความถี่ต่ำซึ่งสามารถเสียหายสัญญาณความถี่ต่ำของดอกเบี้ยและเพิ่ม floor. It เสียงไม่ปรากฏว่าอย่างใดอย่างหนึ่งของการพิจารณาเหล่านี้นำไปใช้กับสถานการณ์ของคุณฉันไม่ได้มองไปที่สัญญาณโดยตรง คุณจะทำวิเคราะห์สเปกตรัม ii สัญญาณของคุณเป็นแบบดิจิทัลแล้วโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณทำการวิเคราะห์สเปกตรัมข้อมูลความถี่สูงจะแสดงที่ปลายความถี่สูงและคุณสามารถเลือกที่จะไม่สนใจได้สำหรับเทคนิคเชิงเส้นใด ๆ รวมถึง FFT และฟังก์ชั่นการกรอง Matlab เนื้อหาความถี่สูงจะไม่รบกวนการวิเคราะห์สเปกตรัมของเนื้อหาที่มีความถี่ต่ำเว้นเสียแต่ว่าคุณต้องการทำให้ข้อมูลของคุณถูกนำมาใช้ใหม่ก่อนที่จะกรองข้อมูลมีเหตุผลใดที่คุณต้องการกำจัดความสูง - เนื้อหาความถี่ก่อน spectral analysis. To จะซื่อสัตย์ I dont รู้ว่าทำไมฉันพยายามที่จะกำจัดความถี่สูงฉัน m โดยทั่วไปตามคำแนะนำใน ISO ที่คุณอาจเดาการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการประมวลผลสัญญาณไม่ได้จริงๆพื้นที่ของฉันดังนั้น ภาษาที่ใช้คือคนต่างด้าวกับฉันสิ่งที่ฉันทำคือดังนี้ - ฉัน ma วิศวกรโยธาและฉัน m พยายามที่จะวิเคราะห์รายละเอียดพื้นผิวถนนโปรไฟล์เป็นพื้นเทียบเท่าของสัญญาณที่แตกต่างกันไปตามระยะทาง แต่เนื่องจากความเร็วเป็นค่าคงที่นี้ เป็นเช่นเดียวกับที่แตกต่างกันกับเวลาคำพูดที่แน่นอนของ ISO เป็นตัวกรองก่อนการประมวลผลควรจะใช้เช่น butterworth แต่ฉันคิดว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจจะเป็นสถานที่ง่ายต่อการเริ่มต้นฉันเข้าใจ reaso n I m พยายามกำจัดความถี่สูงเป็นเพราะพวกเขาจะไม่สำคัญในแง่ของความเสียหายพื้นผิวถนนฉันขอขอบคุณมากเวลาของคุณ Katherine. Rajeev wrote kate เขียนสวัสดีฉันกำลังมองหารหัสสำหรับกรองต่ำผ่านที่ฉันสามารถ ใช้กับสัญญาณก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์สเปกตรัมฉัน apoligise สำหรับความไม่รู้ของฉัน แต่นี้เป็นวิธีนอกเขตข้อมูลของฉันดังนั้นฉันไม่ได้จริงๆทำให้รู้สึกใด ๆ ของมันสิ่งที่เป็นปัจจัยการผลิตที่มีความจำเป็นนอกเหนือจากสัญญาณตัวเองขอขอบคุณ Kate ใน โดเมนแบบอะนาล็อก folks ใช้ low-pass filtering อย่างน้อยสองสามเหตุผลที่ทำให้ฉันมองสัญญาณดีขึ้น ii หลีกเลี่ยงการ aliasing ระหว่างการแปลงแบบอนาล็อกไปเป็นดิจิตอลซึ่งส่งผลให้สัญญาณเสียงรบกวนความถี่สูงถูก aliased ถึงความถี่ต่ำ ซึ่งสามารถเสียหายสัญญาณความถี่ต่ำของดอกเบี้ยและเพิ่มพื้นเสียงไม่ปรากฏว่าทั้งการพิจารณาเหล่านี้ใช้กับสถานการณ์ของคุณฉันไม่ได้มองไปที่สัญญาณโดยตรงคุณจะทำวิเคราะห์สเปกตรัม ii y สัญญาณของเราเป็นแบบดิจิทัลแล้วโดยเฉพาะเมื่อคุณทำการวิเคราะห์สเปกตรัมข้อมูลความถี่สูงจะแสดงขึ้นที่ปลายความถี่สูงและคุณสามารถเลือกที่จะไม่สนใจได้สำหรับเทคนิคเชิงเส้นใด ๆ ซึ่งรวมถึง FFT และฟังก์ชั่นการกรอง Matlab ข้อมูล high - ความถี่จะไม่รบกวนการวิเคราะห์สเปกตรัมของเนื้อหาที่มีความถี่ต่ำเว้นเสียแต่ว่าคุณต้องการทำให้ข้อมูลของคุณมีการถกเถียงก่อนที่จะกรองข้อมูลมีเหตุผลใดที่คุณต้องการกำจัดเนื้อหาความถี่สูงก่อนการวิเคราะห์สเปกตรัม HTH - rajeev. Katherine เขียน To จะซื่อสัตย์ I dont รู้ว่าทำไมฉันพยายามที่จะกำจัดความถี่สูงฉัน m โดยทั่วไปตามคำแนะนำใน ISO ที่คุณอาจเดาการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการประมวลผลสัญญาณไม่จริงพื้นที่ของฉันดังนั้นภาษาที่ใช้เป็นคนต่างด้าวฉัน ฉัน m ทำมีดังนี้ - I ma วิศวกรโยธาและฉัน m พยายามวิเคราะห์รายละเอียดพื้นผิวถนนโปรไฟล์เป็นพื้นเทียบเท่าของสัญญาณที่แตกต่างกันไปตามระยะทาง แต่เนื่องจากความเร็วเป็นค่าคงที่, นี่เป็นเช่นเดียวกับที่แตกต่างกันไปตามกาลเวลาถ้อยคำที่แน่นอนของ ISO คือตัวกรองก่อนการประมวลผลควรถูกนำมาใช้สำหรับคำถามบางส่วนที่จะมาถึงใจ ISO ต้องการให้คุณทำอะไรหลังจากที่ตัวกรองก่อนการประมวลผล b วิธีการที่ สเปกตรัมการวิเคราะห์ implement. c ไม่ ISO กำหนดความถี่ cutoff สำหรับตัวกรองเช่นกำจัดความถี่เหนือ butterworth X. example อย่างไรก็ตามฉันคิดว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นสถานที่ได้ง่ายขึ้นเพื่อ start. I มีแนวโน้มที่จะตกลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติที่ส่วนประกอบความถี่ทั้งหมดจะล่าช้าตามจำนวนที่เท่ากันซึ่งหมายความว่ารูปร่างรูปคลื่นจะถูกเก็บรักษาไว้ผ่านตัวกรองของหลักสูตรบางส่วนความถี่จะถูกลดทอน แต่พวกเขาไม่สามารถเปลี่ยนโดยพูด 90 องศา , เทียบกับความถี่อื่น ๆ บัตเตอร์เวิร์ ธ กรองและองศาที่แตกต่างกันตัวกรองแบบอนาล็อกทั้งหมดไม่ได้ระบุคุณสมบัตินี้ซึ่งรู้จักกันในชื่อ linear-phase หรือ phase-linear. Butterworth หมายถึงคลาสของตัวกรองอะนาล็อกที่มีเฟสเฉพาะ และตอบสนองความถี่ที่เกิดขึ้นจะง่ายต่อการใช้กับชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์เช่นตัวต้านทานตัวเก็บประจุและตัวเหนี่ยวนำการคาดเดาที่สมเหตุสมผลของฉันคือคนพัฒนาดิจิตอลเทียบเท่ากับตัวกรองเหล่านี้และอนาล็อกอื่น ๆ เพราะพวกเขาคุ้นเคยกับคุณสมบัติของพวกเขาอย่างไรก็ตามหลายคนในวันนี้จะถาม ถ้าคุณกำลังจะใช้งานสัญญาณดิจิทัลทำไมต้องกังวลกับตัวกรองรูปลักษณ์แบบอนาล็อกลองนึกถึงเหตุผลที่ฉันพยายามขจัดสัญญาณรบกวนที่มีความถี่สูงเพราะพวกเขาจะมีปัญหาเล็กน้อยในแง่ของความเสียหายบนผิวถนน time, Katherine. Again ฉันเป็นหนี้บุญคุณมากสำหรับการสละเวลาที่ฉันได้พยายามที่จะตอบ qs ของคุณด้านล่างคำถามบางอย่างมาใจสิ่งที่ไม่ ISO ขอให้คุณทำหลังจากตัวกรองก่อนการประมวลผลหลังจากที่ pre - ตัวกรองการประมวลผลจะถามว่าฉันดำเนินการ FFT ที่ฉันเดายังเป็นคำตอบสำหรับคำถามต่อไปของคุณปัญหาความเข้าใจที่สำคัญที่ im มีคือฉันสร้างโปรไฟล์ถนนตัวเองระบุว่าฉันต้องการ ed ความถี่ที่จะต่ำสุด 0 เมตร 01cycles และสูงสุดของเมตร 4cycles ทำไมแล้วฉันควรจะต้องกรองความถี่สูง. วิธีการวิเคราะห์สเปกตรัมดำเนินการ c ไม่ ISO กำหนดความถี่ cutoff สำหรับตัวกรองเช่นกำจัด ความถี่เหนือ X. It doesn t ระบุใด ๆ cutoff frequency. example butterworth แต่ฉันคิดว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจจะเป็นสถานที่ได้ง่ายขึ้นเพื่อเริ่มต้นฉันมักจะเห็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะง่ายขึ้นนอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติที่ส่วนประกอบความถี่ทั้งหมดจะล่าช้าโดย ตรงจำนวนเดียวกันซึ่งหมายความว่ารูปร่างรูปคลื่นจะถูกเก็บไว้จะผ่านตัวกรองของหลักสูตร compnents ความถี่บางส่วนจะลดทอน แต่พวกเขาได้รับรางวัล t จะเปลี่ยนโดยพูด 90 องศาเทียบกับความถี่อื่น ๆ Butterworth กรองและองศาที่แตกต่างกัน ตัวกรองอนาล็อกทั้งหมดไม่มีคุณสมบัตินี้ซึ่งเรียกว่าแฟคตอร์เฟสหรือแฟคเตอร์แบบเฟสเวิร์ ธ หมายถึงตัวกรองแบบอะนาล็อกที่มีเฟสและความถี่ตอบสนองโดยเฉพาะนั่นแหละ ปากกาจะง่ายต่อการใช้กับส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์เช่นตัวต้านทานตัวเก็บประจุและตัวเหนี่ยวนำการคาดเดาที่สมเหตุสมผลของฉันคือการที่ผู้พัฒนาดิจิตอลเทียบเท่ากับตัวกรองแบบอะนาล็อกเหล่านี้และอื่น ๆ เพราะคุ้นเคยกับคุณสมบัติของพวกเขาอย่างไรก็ตามหลายคนในปัจจุบันจะถามว่า เพื่อดำเนินการกับสัญญาณดิจิทัลทำไมต้องกังวลกับตัวกรองรูปลักษณ์แบบอะนาล็อกที่ฉันคิดว่าสาเหตุที่ฉันพยายามขจัดความถี่สูง ๆ เป็นเพราะพวกเขามีข้อบกพร่องเล็กน้อยในแง่ของความเสียหายบนผิวน้ำฉันขอขอบคุณเวลาของคุณ Katherine HTH - rajeev ขอขอบคุณ Katherine เสียงเหมือนคุณอาจจะกรองข้อมูลแล้ววิธีที่คุณระบุช่วงความถี่คุณคืออะไรอัตราการสุ่มตัวอย่างเป็นพื้นที่หรือชั่วคราวหากคุณระบุ 4 รอบวัดไปยังระบบเป็นอย่างมากไม่น่าที่จะเป็นเท่านั้น การสุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้อัตราที่ Fs 1 8 เมตรโดยไม่ต้องมีการจัดเรียงตัวกรองค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้อะไรคือข้อกำหนด ISO ตามมาตรฐาน ISO จากที่ใดผลกระทบหนึ่งประการของการกรองคือการ เปลี่ยนพลังงานไปสู่ความถี่ต่ำแทนการสับมันเหมือนกับว่าคุณจะทำในโดเมนความถี่ถ้าเป้าหมายสุดท้ายคือการคำนวณค่า IRI หรือการวัดความขรุขระของถนนอื่น ๆ ที่เป็นแบบนี้อาจเป็นสิ่งที่สำคัญยิ่งหลังจากที่ตัวกรองก่อนการประมวลผล มันถามว่าฉันดำเนินการ FFT ที่ฉันเดายังเป็นคำตอบสำหรับคำถามต่อไปของคุณปัญหาความเข้าใจใหญ่ที่ im มีคือฉันสร้างโปรไฟล์ถนนตัวเองระบุว่าฉันต้องการความถี่ที่จะต่ำสุด 0 เมตร 01cycles และ สูงสุดของเมตร 4ts ทำไมแล้วฉันควรต้องกรองความถี่สูง Charlie ฉันไม่รู้เกี่ยวกับคำศัพท์ที่ถูกต้องในสิ่งนี้และ Im ไม่แน่ใจว่าสิ่งที่คุณหมายถึงอัตราตัวอย่างผมจะบอกคุณ im สิ่งที่ทำ FirstFirst ฉัน ฉันสร้างโปรไฟล์ถนนแบบสุ่มซึ่งมีความถี่เชิงพื้นที่แตกต่างกันตั้งแต่ 0 ถึง 4 รอบ m ISO 8608 1995 มีการจำแนกประเภทของถนนและขึ้นอยู่กับเรื่องนี้จะให้ค่า PSD สำหรับแต่ละความถี่ระหว่าง 0 01 และ 4 ที่คุณต้องการ ค่าเหล่านี้จะถูกใส่ลงไปในสมการสำหรับการสร้างถนนซึ่งจะสร้างถนนที่มีจำนวนจุดในกรณีของฉัน 8000 หรือ 400 เมตรนั่นคือทุก 0 05 เมตรจากนั้นจะให้กราฟค่า ISO ทั้งหมดสำหรับ PSD กับความถี่เชิงพื้นที่ที่ฉัน มีเหนือฉันแล้วพยายามทำงานย้อนหลังเพื่อดูว่าฉันสามารถสร้างกราฟเดียวกันที่โดยใช้โปรไฟล์ถนนเดียวกันและหา FFT ของมันแล้ว PSD i dont รู้ว่าสิ่งที่คุณหมายถึงโดยการสุ่มตัวอย่างความถี่ฉันกลัวอาจจะ ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันได้อธิบายขอบคุณมากสำหรับเวลาของคุณฉันสมบูรณ์เหมือนปลาออกจากน้ำใน one. Charlie เขียน Katherine, เสียงเหมือนคุณอาจจะกรองข้อมูลแล้ววิธีที่คุณระบุความถี่ ช่วงที่คุณสุ่มตัวอย่างอัตราเป็นพื้นที่เชิงพื้นที่หรือชั่วคราวถ้าคุณระบุ 4 รอบมิเตอร์ไปยังระบบเป็นไปได้มากว่ามันจะเป็นเพียงการสุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้อัตราที่ Fs 1 8 เมตรโดยไม่ต้องมีการจัดเรียงของตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างขึ้นในสิ่งที่เป็น ข้อกำหนด ISO ตามมาตรฐาน ISO, f rom ผลกระทบหนึ่งของการกรองคือการเปลี่ยนพลังงานไปสู่ความถี่ต่ำกว่าเพียงแค่สับมันออกเช่นคุณจะทำในโดเมนความถี่ถ้าเป้าหมายสุดท้ายคือการคำนวณ IRI หรือการจัดเรียงของวัดความขรึมถนนอื่น ๆ กว่านี้สามารถ เป็น Charlie สำคัญหลังจากตัวกรองก่อนการประมวลผลจะถามว่าฉันดำเนิน FFT ที่ฉันเดายังเป็นคำตอบสำหรับคำถามต่อไปของคุณปัญหาความเข้าใจใหญ่ที่ im มีคือฉันสร้างโปรไฟล์ถนนเองระบุว่าฉันต้องการความถี่ ให้น้อยที่สุด 0 เมตร 01 และเมตรสูงสุดของรถจักรยานยนต์เมตรทำไมแล้วฉันควรจะต้องกรองความถี่สูงขอบคุณสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับ ISO 8608 1995 ดูเหมือนว่าการอ้างอิงที่ดีสำหรับบางส่วนของการทำงานของฉันในการประมวลผลข้อมูลถนนกลับไปที่ โครงการที่ฉันเข้าใจคุณกำลังทำ 1 สร้างโปรไฟล์ถนนในโดเมนความถี่เชิงพื้นที่ที่มีเนื้อหาใน 0 01-4 รอบ m 2 สร้างโปรไฟล์เชิงพื้นที่จาก 1 โดยใช้สมการบาง 400 เมตรยาว dx 0 05 m สุ่มตัวอย่างความถี่ ency 1 dx 20 cycles m 3 กราฟเส้นทางของคุณ PSD จาก 1 เทียบกับค่า ISO จาก ISO 8608 4 คำนวณ FFT และ PSD จาก 2 และเปรียบเทียบกับ 3 เพื่อดูว่าคุณสามารถสร้างใหม่ได้หรือไม่ถ้าถูกต้อง และฉันเข้าใจมาตรฐาน ISO ฉัน don t เชื่อว่าคุณต้องทำกรองที่ทุกโปรไฟล์ของคุณจาก 2 ควรจะสามารถสร้างข้อมูลความถี่จาก 0 0025-10 รอบ m แต่คุณไม่ควรเห็นเนื้อหาใด ๆ ข้างต้น 4 รอบ m. Hope นี้ช่วยแทนที่จะสับสนคุณอาจต้องการดูหนังสือเล็ก ๆ น้อย ๆ ของโปรไฟล์ที่สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม Katherine เขียนในข้อความ Charlie ฉันไม่รู้เกี่ยวกับคำศัพท์ที่ถูกต้องในเนื้อหานี้และ Im ไม่แน่ใจว่าคุณหมายถึงอะไรโดยอัตราตัวอย่างฉันจะบอกคุณ im ทำอะไรฉันสร้างโปรไฟล์ถนนแบบสุ่มซึ่งมีความถี่เชิงพื้นที่แตกต่างจาก 0 01 - 4 รอบ m ISO 8608 1995 มีการจำแนกประเภทของถนนและขึ้นอยู่กับเรื่องนี้ทำให้ค่า PSD สำหรับแต่ละช่วงความถี่ระหว่าง 0 01 และ 4 ที่คุณต้องการค่าเหล่านี้จะถูกใส่ลงในสมการสำหรับการสร้างถนนที่สร้าง ถนนที่มีจำนวนจุดในกรณีของฉัน 8000 หรือ 400meters คือทุก 0 05 เมตรฉันแล้วกราฟทั้งหมดของค่า ISO สำหรับ PSD กับความถี่เชิงพื้นที่ที่ฉันได้เหนือฉันแล้วพยายามทำงานย้อนหลังเพื่อดูว่าฉันสามารถ สร้างกราฟเดียวกันโดยใช้โปรไฟล์ถนนเดียวกันและหา FFT ของมันแล้ว PSD i dont รู้ว่าสิ่งที่คุณหมายถึงโดยการสุ่มตัวอย่างความถี่ฉันกลัวอาจจะขึ้นอยู่ในสิ่งที่ฉันได้อธิบายขอบคุณมากสำหรับคุณ เวลาฉันอย่างสมบูรณ์แบบ ปลาออกจากน้ำในนี้ Katherine ขอบคุณสำหรับการที่ - จริงๆจะเป็นประโยชน์เพียงเพื่อดูคำศัพท์ที่ถูกต้องที่ใช้สำหรับตัวเลข Charlie เขียนแคทเธอรีขอบคุณสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับ ISO 8608 1995 ดูเหมือนว่าการอ้างอิงที่ดีสำหรับบางส่วนของฉัน การสร้างโปรไฟล์ถนนในโดเมนความถี่เชิงพื้นที่ที่มีเนื้อหาใน 0 01-4 cycles m 2 สร้างโปรไฟล์เชิงพื้นที่จาก 1 โดยใช้สมการบางส่วนยาว 400 เมตร dx 0 05 m , ความถี่การสุ่มตัวอย่างเชิงพื้นที่ 1 dx 20 รอบ 3 m แสดงกราฟเส้นทางของคุณ PSD จาก 1 เทียบกับค่า ISO จาก ISO 8608 4 คำนวณ FFT และ PSD จาก 2 และเปรียบเทียบกับ 3 เพื่อดูว่าคุณสามารถสร้างใหม่ได้หรือไม่ถ้าเป็นเช่นนี้ ถูกต้องและเข้าใจมาตรฐาน ISO ฉัน don t เชื่อว่าคุณต้องทำกรองที่ทุกโปรไฟล์ของคุณจาก 2 ควรจะสามารถสร้างข้อมูลความถี่จาก 0 0025-10 รอบ m แต่คุณไม่ควรเห็นเนื้อหาใด ๆ เหนือ 4 รอบ m หวังว่านี้จะช่วยให้มากกว่า confuses คุณอาจต้องการ ดูที่หนังสือเล่มเล็ก ๆ ของโปรไฟล์ที่หรือมากกว่าข้อมูล Charlie Katherine เขียนไว้ในข้อความ Charlie ฉันไม่รู้เกี่ยวกับคำศัพท์ที่ถูกต้องในเนื้อหานี้และ Im ไม่แน่ใจว่าคุณหมายถึงอะไรโดยอัตราตัวอย่างผมจะบอกคุณว่า im ทำ First I ฉันสร้างโปรไฟล์ถนนแบบสุ่มซึ่งมีความถี่เชิงพื้นที่แตกต่างกันตั้งแต่ 0 ถึง 4 รอบ m ISO 8608 1995 มีการจำแนกประเภทของถนนและขึ้นอยู่กับเรื่องนี้จะให้ค่า PSD สำหรับแต่ละช่วงความถี่ระหว่าง 0 01 และ 4 ตามที่คุณต้องการ ค่าจะถูกใส่ลงไปในสมการสำหรับการสร้างถนนซึ่งจะสร้างถนนที่มีจำนวนจุดในกรณีของฉัน 8000 หรือ 400 เมตรนั่นคือทุก 0 05 เมตรฉันแล้วกราฟค่า ISO ทั้งหมดสำหรับ PSD กับความถี่เชิงพื้นที่ที่ฉันมี เหนือฉันแล้วพยายามทำงานย้อนหลังเพื่อดูว่าฉันสามารถสร้างกราฟเดียวกันที่โดยใช้โปรไฟล์ถนนเดียวกันและการหา FFT ของมันแล้ว PSD i dont รู้ว่าสิ่งที่คุณหมายถึงโดยการสุ่มตัวอย่างความถี่ฉันกลัวอาจจะเป็น ขึ้นในสิ่งที่ฉัน hav e อธิบายขอบคุณมากสำหรับเวลาของคุณฉันสมบูรณ์เหมือนปลาออกจากน้ำในนี้ Katherine อะไรคือรายการ watch. You สามารถคิดรายการเฝ้าดูของคุณเป็นหัวข้อที่คุณมี bookmarked. You สามารถเพิ่มแท็กผู้เขียน เธรดและแม้แต่ผลการค้นหาไปยังรายการเฝ้าดูของคุณด้วยวิธีนี้คุณสามารถติดตามหัวข้อที่คุณสนใจได้อย่างง่ายดายในการดูรายการเฝ้าดูของคุณให้คลิกที่ลิงค์ My newsreader เพื่อเพิ่มรายการลงในรายการเฝ้าดูคลิกเพิ่มลงไป ดูรายการลิงค์ที่ด้านล่างของหน้าใด ๆ ฉันจะเพิ่มรายการลงในรายการเฝ้าดูของฉันเมื่อต้องการเพิ่มเกณฑ์การค้นหาลงในรายการเฝ้าดูของคุณให้ค้นหาคำที่ต้องการในช่องค้นหาคลิกลิงก์เพิ่มการค้นหานี้ลงในรายการเฝ้าดูของฉัน ในหน้าผลการค้นหานอกจากนี้คุณยังสามารถเพิ่มแท็กลงในรายการเฝ้าดูได้ด้วยการค้นหาแท็กด้วยแท็ก directive tagname โดยที่แท็กเป็นชื่อของแท็กที่คุณต้องการดูหากต้องการเพิ่มผู้เขียนลงในรายการเฝ้าดูให้ไป ไปที่หน้าโปรไฟล์ของผู้เขียนและคลิกที่ลิงก์เพิ่มผู้แต่งนี้ลงในรายการดูของฉันที่ด้านบนของ t นอกจากนี้คุณยังสามารถเพิ่มผู้เขียนลงในรายการเฝ้าดูโดยไปที่เธรดที่ผู้เขียนโพสต์ไว้และคลิกที่ลิงก์เพิ่มผู้เขียนนี้ในรายการเฝ้าดูของฉันคุณจะได้รับแจ้งเมื่อใดก็ตามที่ผู้แต่งทำการโพสต์เพื่อเพิ่มหัวข้อ ในรายการเฝ้าดูของคุณไปที่หน้าเธรดแล้วคลิกลิงก์เพิ่มหัวข้อนี้ในรายการนาฬิกาข้อมือของฉันที่ด้านบนของหน้าเกี่ยวกับกลุ่มข่าว Newsreaders และ MATLAB Central กลุ่มข่าวคือกลุ่มข่าวกลุ่มใดเป็นฟอรัมทั่วโลกที่เปิดกว้าง สำหรับกลุ่มข่าวสารทุกกลุ่มจะถูกใช้ในการอภิปรายเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆการประกาศและการทำธุรกรรมทางการค้าต่างๆการสนทนาเป็นแบบเกลียวหรือจัดกลุ่มไว้ในแบบที่ช่วยให้คุณสามารถอ่านข้อความที่โพสต์และข้อความตอบกลับตามลำดับต่อไปนี้ได้ทั้งหมด ทำตามหัวข้อของการสนทนาและเพื่อดูสิ่งที่ได้รับการกล่าวมาแล้วก่อนที่คุณจะโพสต์การตอบกลับของคุณเองหรือโพสต์เนื้อหาใหม่เนื้อหาของ Newsgroup จะเผยแพร่โดยเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์โดยองค์กรต่างๆบนอินเทอร์เน็ตข้อความจะถูกแลกเปลี่ยนและจัดการโดยใช้ open-standa โปรโตคอล rd ไม่มีเอนทิตีรายใดเป็นเจ้าของกลุ่มข่าวมีกลุ่มข่าวนับพัน ๆ รายซึ่งแต่ละหัวข้อจะกล่าวถึงหัวข้อเดียวหรือพื้นที่ที่น่าสนใจโพสต์ข้อความ CentralLocker ของ MATLAB Central Messagereader และแสดงข้อความใน newsgroup ฉันจะอ่านหรือโพสต์ถึงกลุ่มข่าวสารได้อย่างไรคุณสามารถใช้ integrated newsreader at the MATLAB Central website to read and post messages in this newsgroup MATLAB Central is hosted by MathWorks. Messages posted through the MATLAB Central Newsreader are seen by everyone using the newsgroups, regardless of how they access the newsgroups There are several advantages to using MATLAB Central. One Account Your MATLAB Central account is tied to your MathWorks Account for easy access. Use the Email Address of Your Choice The MATLAB Central Newsreader allows you to define an alternative email address as your posting address, avoiding clutter in your primary mailbox and reducing spam. Spam Control Most newsgroup spam is filtered out by the MATLAB Central Newsreader. Tagging Messages can be tagged with a relevant label by any signed-in user Tags can be used as keywords to find particular files of interest, or as a way to categorize your bookmarked postings You may choose to allow others to view your tags, and you can view or search others tags as well as those of the community at large Tagging provides a way to see both the big trends and the smaller, more obscure ideas and applications. Watch lists Setting up watch lists allows you to be notified of updates made to postings selected by author, thread, or any search variable Your watch list notifications can be sent by email daily digest or immediate , displayed in My Newsreader, or sent via RSS feed. Other ways to access the newsgroups. Use a newsreader through your school, employer, or internet service provider. Pay for newsgroup access from a commercial provider. Use Google Groups. ให้ผู้ประกาศข่าวสามารถเข้าถึงกลุ่มข่าวสารเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ของคุณเองได้สำหรับคำแนะนำโดยทั่วไปโปรดดูที่เลือกประเทศของคุณ