在做一个指南针的程序时，发现数据抖动的很厉害。去和芯片厂商的咨询，被告知是sensor安放的位置的问题，当前的原始数据和哪吒的风火轮一样，极为不规则，像火苗到处乱窜，只有改板子才能解决。反复试验发现：sensor上方的电池和周围的flash，memory，cpu，speaker等影响太大导致数据不稳定。已经快到客户量产的期限了，改板子已经不可能了，只能从软件上作弥补，如果不能修正，项目被delay
文章目录01 - 一阶滞后滤波算法简介02 - 硬件低通滤波器03 - 稳定滤波的原理04 - 实际应用与变形05 - 滤波效果展示06 - 高性能的表现07 - 总结 越有魅力的事物，往往存在一种“反差”，即其存在两个相互关联的特性，但是各自表现得十分不同————小白 一阶滞后滤波又称作RC低通滤波、一阶滤波、一阶惯性滤波、一阶低通滤波等，下文统一称为一阶滞后滤波。01 - 一阶滞后滤波算法
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2024-01-12 07:13:09
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在做一个指南针的程序时，发现数据抖动的很厉害。去和芯片厂商的咨询，被告知是sensor安放的位置的问题，当前的原始数据和哪吒的风火轮一样，极为不规则，像火苗到处乱窜，只有改板子才能解决。反复试验发现：sensor上方的电池和周围的flash，memory，cpu，speaker等影响太大导致数据不稳定。已经快到客户量产的期限了，改板子已经不可能了，只能从软件上作弥补，如果不能修正，项目被delay
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2023-10-31 16:29:32
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1. 一阶滤波算法的原理 一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为： Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1) 
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2023-12-20 17:15:15
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# Python 一阶滞后分析：原理与实践
在时间序列分析中，一阶滞后是描述当前值与前一时刻值之间关系的一种方法。它在经济、金融和其他领域的预测模型中被广泛使用。本文将深入探讨什么是一阶滞后，如何在Python中实现它，并通过图形化方式呈现结果。
## 什么是一阶滞后？
一阶滞后通常指当前时刻的数值与前一个时刻数值之间的关系。我们可以用数学函数表示：
$$ y_t = \alpha + \
PID调节器： 在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。（摘自百度）视频讲解：添加链接描述1 比例调
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2024-08-07 13:07:46
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在处理信号和数据分析的时候，一阶滞后滤波可以说是一个非常常见且实用的技术。简单来说，这是一种用于平滑和降低信号噪声的有效方法。通过对当前值和以前值的加权平均，我们可以得到一个更平稳的输出，从而使得在后续的分析中，信号的表现更加清晰。
> 一阶滞后滤波的权威定义：“一阶滞后滤波器根据输入信号的当前值和以前值进行加权求和，以生成平滑的输出，从而减少高频噪声。”
```mermaid
quadra
# 一阶滞后滤波与Python实现
在信号处理中，滤波技术是用来从信号中提取有用信息的关键方法。一阶滞后滤波是一种简单而有效的滤波方式，广泛应用于各种工程和科学领域。在这篇文章中，我们将介绍一阶滞后滤波的基本原理，并提供Python的代码示例以及可视化结果。
## 一阶滞后滤波的原理
一阶滞后滤波器是一种线性滤波器，其基本原理是通过对当前输入值和之前的输出值加权来平滑信号。其数学表达式为：
在数据分析和时间序列分析的领域里，Python 自相关函数（ACF）是一个非常重要的工具，它用于识别数据随时间变化而产生的自相关关系，尤其是在金融、气象和制造等领域。理解和解决“滞后值”的问题是合理使用自相关函数的关键，本文将详细介绍相关的技术痛点、解决方案以及总结可复用方法论。
## 背景定位
在开始讨论问题之前，我们需要明确一些初始技术痛点。在处理时间序列数据时，我们常常面临诸如数据预处理
# Python一阶滞后差分
在时间序列分析中，滞后差分是一种常用的技术，用于将非平稳时间序列转变为平稳时间序列。一阶滞后差分是指对时间序列中的每个元素，将其与前一个元素相减得到的差值。
在Python中，可以使用pandas库中的`shift()`函数来实现一阶滞后差分。下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Python进行一阶滞后差分。
```python
import pandas
原创
2024-04-27 04:11:54
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最近在读远坂俊昭的《锁相环电路设计与应用》，上面提到了这种具有相位补偿能力的低通滤波器。书上对这种滤波器的特性描述的非常细致，但是却省略了所有公式的推导过程。作者不屑写出，我来把它补全吧。滞后超前型滤波器的基本电路如下：图表 1 滞后超前型滤波器的基本电路列写电路方程，可以得到滤波器的传递函数如下：从传递函数来看，分子相当于一个一阶高通滤波器，截止频率我们记为fL。分母可以认为
基于根轨迹的滞后超前校正技术以及MATLAB仿真总结：本文采用根轨迹法对开环传函进行补偿校正，最终使得校正后的开环传函在形成闭环后能够得到满足实际应用的时域响应（一般是单位阶跃响应和单位斜坡响应）。关键字：阻尼比，无阻尼自然频率，静态误差，最小相位系统一般理论（源于现代控制工程（第五版））：1. 二阶系统是一个更加典型的控制系统
在信号处理领域中，我们经常会用到自相关函数和互相关函数，例如利用自相关函数在语音信号处理中提取基音频率，又例如常利用互相关函数提取两接收信号之间的时间延迟。一般是用线性相关函数，但用FFT方法可快速计算线性相关和循环相关。循环相关比线性相关的计算量更小，那么是否能用循环相关获取延迟量呢？在某些情况下是可以使用的！当相关函数的峰值结构衰减很快时，可以从循环相关中提取峰值，从而得到延迟量。当相关函数的
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2023-11-09 14:14:45
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最近复习了一下大学时的信号系统，感觉有了新的体会，故而记下笔记。大部分系统可以用线性常微分方程建模，即其中是系统输入，是系统输出。通过拉氏变换，可以整理得到有理化系统传递函数，即通常有理化系统传递函数可以拆分为多个一阶系统传递函数、二阶系统传递函数的组合，因此研究一阶系统传递函数和二阶系统传递函数很有意义。一阶系统传递函数的单位冲击响应为，因此为了使系统稳定，那么使单位冲激响应是衰减函数(绝对可积
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2024-02-21 15:08:10
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气温对健康影响的滞后性已得到公认。传统的GLM 与 GAM 模型在分析空气污染与健康效应之间的关系时，只考虑到当天气温的影响，没有考虑其他滞后时间气温的混杂作用. 上一章我们使用广义线性模型( generalized linear models，GLM)与广义相加模型(generalized additive model，GAM)对空气污染与死亡率进行了分析，今天我们继续使用分时滞后模型时间序列分
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2023-09-10 16:10:12
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测量一系列距离的空间自相关，并选择性创建这些距离及其相应z得分的折线图。z得分反映空间聚类的程度，具有统计显著性的峰值z得分表示促进空间过程聚类最明显的距离。这些峰值距离通常为具有“距离范围”或“距离半径”参数的工具所使用的合适值。这个工具就是为某些需要选择距离参数的工具选择合适的距离阈值或半径，典型的比如核密度分析、热点分析。挺实用的。像是做核密度分析，带宽选大了吧，核密度表面太平滑，导致研究的
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2024-07-30 13:33:26
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=。=
函数极限设函数 \(f(x)\) 在点 \(x_0\) 的某一去心邻域内有定义，如果存在常数 \(A\) ，对于任意给定的正数 \(\varepsilon\)（无论它多么小），总存在正数 \(\delta\)，使得对于 \(0<|x-x_0|<\delta\)，均有 \(f(x)-A<\varepsilon\)，那么常数 \(A
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2023-08-02 20:28:32
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partial correlation: 条件相关.在某个已知的假设下面,我们考虑其他的一些变量值的情况下,另外两个变量的相关性.e.g. 因变量(response variable):\(y\), 自变量(predictor variables): \(x_{1}, x_{2}, x_{3}\) 关于 \(y 和 x_{3}\)的partial correlation是考虑由$x_{1}和 x_
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2024-05-07 13:00:46
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## R语言不同滞后阶数自相关检验
在时间序列分析中，自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）是一种用于检测序列中各时点之间相关性的统计方法。在R语言中，我们可以使用acf()函数来计算序列的自相关系数，并通过绘制自相关图来可视化这些系数。
而滞后阶数则是指在计算自相关系数时所考虑的时间滞后的阶数。不同的滞后阶数可能会导致不同的自相关图，从而影响我们对序列的理解
原创
2024-07-08 03:52:33
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1 皮尔森相关系数假设 x 和 y 均为 N 个样本的数组，皮尔森公式如下： 皮尔森相关系数总是在 -1 到 +1 之间（包含这两个字）。ρ 的绝对值意味着相关性的强度。ρ 接近 +1 表示强正相关；ρ 接近 -1 表示强负相关，即随着一个值的增大另一个值减小。如计算两个相位差为 1 的 sin 函数的相关性，从图形中可以看出两者具有相关性，一个升高，另一个也升高： 皮尔森相关系数矩阵如下，两者相
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2024-01-18 16:53:11
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