Você poderia adicionar um pouco mais do seu trabalho e pensamentos, porque agora é muito difícil entender qual é o seu problema. A única opção seria apresentar diretamente a solução, que geralmente não é feita para exercícios de lição de casa como este. Como você normalmente procuraria encontrar uma representação do espaço do estado de um sistema Você sabe como verificar se um sistema é LTI ndash Matt L. Sep 30 16 às 7:22 Este não é um trabalho em casa, eu sei como verificar LTI e tente convertê-lo em espaço de estados (bem, não muito, mas sim). Se y1n é a resposta à entrada y1n e x1n é a resposta do x2n. Então, ax1nbx2n deve ser igual a ay1nby2n. Eu descobri que o sistema é linear, mas queria confirmar. E chegando ao espaço dos estados, estou meio preso, não tenho certeza de como começar. Eu tenho poucos sistemas na representação espacial do estado, eu quero incluir este sistema na minha biblioteca, mas eu quero que seja compatível com outros. Ndash Aashu10 30 set 16 às 7:49 ok. O sistema é realmente LTI, é simplesmente um filtro FIR com uma resposta de impulso constante (sobre amostras L). O vetor de estado é a memória do filtro, isto é, os valores de entrada passados. Talvez eu tenha algum tempo depois escrever uma resposta. Ndash Matt L. 30 de setembro 16 às 7: 54 Resposta de frequência do filtro de média de corrida A resposta de freqüência de um sistema de LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de amostra de L é Como o filtro de média móvel é FIR , A resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados na magnitude desta função, a fim de determinar quais frequências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro desatualizado. Certas frequências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Nós podemos fazer muito melhor do que isso. O argumento acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Universidade da Califórnia, BerkeleyO seguinte é um filtro codificado de 3 pontos de média móvel simétrica ponderada: Então, meus pressupostos sobre como uma média móvel simétrica ponderada em ponto n O filtro funcionaria como segue: Meu objetivo final é criar um filtro de média móvel simétrica ponderada que tenha um número modular de pontos sobre os quais ele possa ter uma média. A parte que realmente me recebe é a ponderação em si, e enquanto eu tenho certeza de que um loop aninhado de algum tipo faria o truque, não consigo ver como eu começaria algo assim. Obrigado por tomar o tempo para inspecionar minha pergunta, todos os comentários serão muito apreciados. Escolha o seu país
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