指数平均的时间常数,也就是平均速度的快慢,与平均一次的时间(不是采集一点的时间,比如采集1024点平均一次应该是采集1024点的时间)成正比,还与平均加权系数N有关.
这里平均加权系数N的定义:A新=(A老*(N-1)+A测)/N; N为大于1的常数,N与4楼中的K是倒数关系.
N越大,每次加入新测量值的份额越小,时间常数也越大.
在一次平均过程中改变采样时间,或改变平均一次的时间,这种事实际工程中不常见. 回复 16 # hcharlie 的帖子
多谢斑竹啊，我在bbm的帮助里面找到了公式，的确如您所说，代表以前数据块的平均值在当前数据块平均值中所占份额的式子，就是哪个e^(-T/τ),跟k有关系，根据k可以确定这个值，这个值确定以后时间常数还跟平均的数据块的时间长度T有关，感谢{:{36}:}
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斑竹大人，那么在数据块里面，假如就按照刚才您说的哪个1024个采样点做一次平均，这个里面采用的是什么平均方法啊，线性，还是rms？ 回复 18 # wildcranehust 的帖子
比如采集1024点做FFT，在频域PSD的指数平均就是这样。 回复 19 # hcharlie 的帖子
好的，指数平均不是数据块与数据块之间的平均关系吗，我是说在数据块内部，假如就跟您说的1024个点做一次平均算一个数据块，那么这个数据块内部就是1024个采样点之间是采样什么平均方式的那 本帖最后由 hcharlie 于 2011-7-3 17:10 编辑
回复 20 # wildcranehust 的帖子
1024点的FFT计算将时域转换到频域,可以理解为实际计算,实时计算,不是平均.
一个数据块内也可以再分成几个小块,比如8192点为一个数据块,分成8个1024点,做8次FFT,求8次频域PSD的算术平均,再与以前的数据块的各对应的PSD值求指数平均.(在真正的随机振动控制系统中正是用此法),对于随机振动这样随机性很强的信号,即使取这样8个1024点的数据块,平均加权系数N也至少要取到5,即每次新数据块只能最多按1/5加权到平均值中.
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