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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# 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 + \
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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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：
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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# 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
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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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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动态面板理论动态面板是啥呢？没有太神秘，只要面板模型的解释变量包含了被解释变量的滞后值就是动态面板。 当前的行为取决于前期的行为，举个例子，通俗说：你今天减肥的原因是因为你昨天吃的太多。 动态面板会导致估计不一致： 例如：固定效应模型 截图差分GMM考虑以下方程： 做一阶差分以消除个体效应
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2024-01-29 12:52:12
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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
在这篇文章中，我想探讨如何在Python中实现一阶滞后滤波函数，一个过程同时兼具实际应用和理论基础。首先，我会描述这个实现背后的问题背景，包括其业务影响。在这个过程中，我将强调一些错误现象，以及对这些问题进行深入分析的根因。这篇博文还将涵盖我的解决方案，测试结果，以及后续的预防和优化策略。
### 问题背景
一阶滞后滤波器是在信号处理和控制系统中 fréquemment使用的一种简单滤波器。在
本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。对平稳列， 已知自协方差列时用Levinson递推计算逐个一步预报系数(Y-W系数)和一步预测误差方差。 输入gams[1:n] 为γk,k=0,1,...,n-1。 输出是对Y1,Y2,...,Yn做滚动向前一步预报所需的系数和均方误差。 结果中元素coef
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2023-06-21 10:09:49
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该文主要介绍滞后差分和diff()函数。 首先解释滞后差分。 滞后差分：滞后项一般是指该变量的前一期的值，而差分则是当期值与前一期的值之差（一阶）。 例如：存在向量C（x1,x2,x3,x4,x5）,若为一阶（滞后一阶是前一期的值），滞后差则是当前项与前一项的差，如：x2-x1,x3-x2。&
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2023-07-06 20:40:58
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#时间序列
#自回归模型
set.seed(0)
x
for(t in 2:1000) x[t]
tsx
head(tsx);head(tsx,20) #查看数据集前6个或者自定义个数
plot(tsx) # 生成可视化图形
#sample(1:2,replace = TRUE,500) #随机生成500个1,2
a
#自相关系数为0.9879 ，这是一个非常强的自相关性，所以上述的数列符合自相关
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2023-06-21 10:09:29
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限幅与滞后滤波算法限幅滤波算法（程序判断滤波算法）一阶滞后算法滤波程序模拟低通滤波 限幅滤波算法（程序判断滤波算法）顾名思义，就是单纯用程序来处理输入数据In_data,通过对相邻两次数据取误差的绝对值 |error|,通过经验判断两次In_data的最大允许误差pre_error，若 |error| 大于pre_error我们将本次In_data视为偶然误差值，输出数据仍为上次数据 In_da
rm(list = ls())
#首先读取数据
data1<-read.csv("原始数据.csv",header=T,stringsAsFactors=F)#读入数据 #如果是xlsx格式数据可以调用xlsx包，读取方法如下
#library(xlsxjars)
#library(rJava)
#library(xlsx)
#data1<-read.xlsx("原始数据.x
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2016-11-18 17:34:43
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