Einführung in ARIMA: Nichtseasonal-Modelle ARIMA (p, d, q) Prognosegleichung: ARIMA-Modelle sind in der Theorie die allgemeinste Klasse von Modellen für die Prognose einer Zeitreihe, die gemacht werden kann, um 8220stationary8221 durch differencing (wenn nötig), vielleicht In Verbindung mit nichtlinearen Transformationen wie Logging oder Deflating (falls erforderlich). Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorhergehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in anderen Zellen auf der Spreadsheet gespeichert sind. Dieser Graph zeigt das Spektrum als Linienplot. Eine Achse dieses Graphen ist der Frequenzbereich (mit einem optionalen Display-Offset), der andere ist die Amplitude (linear oder logarithmisch, abhängig vom aktuellen FFT-Ausgangstyp). Bei logarithmischem FFT-Ausgang ist die Amplitudenskala in Dezibel (ca. 90 Dezibel maximal). Der 0-dB-Punkt kann überall im Display-Konfigurationsdialog (oder nach Befehl) eingestellt werden. Die Beziehung zwischen der Eingangsspannung in den AD-Wandler und dem FFT-Ausgangswert in Dezibel (dB) wird hier erklärt (mit dem Zurück zum Zurückkehren des Browsers). Der angezeigte Amplitudenbereich kann im Setup-Dialog geändert werden. Als Überlagerung für den Spektraldiagramm kann eine Referenzkurve angezeigt werden, eine Peak-Halte-Kurve (die die größten Peaks aus den vorherigen XX Sekunden grün im Screenshot oben zeigt) und eine durchschnittliche Spektralkurve (die den Durchschnitt über a zeigt Wählbarer Teil des Spektrogramms rot im Screenshot oben). Die Anzeigefarben - auch die für verschiedene Kurven verwendeten Stifte - können auch im Setup-Dialog geändert werden. Sie können mit der rechten Maustaste in das Spektrum-Diagramm klicken, um ein Popup-Menü zu öffnen, das Ihnen erlaubt, ein Amplituden - und Frequenzraster ein - und auszuschalten, das Spektrum (zusammen mit dem Wasserfall) um 90 Degress zu drehen. Umschalten zwischen Split-Fenster und Full-Size-Plot (kein Wasserfall) wählen zwischen dem normalen Graphenmodus und einem speziellen farbigen Balken, wobei jeder Balken in der gleichen Farbe wie der Wasserfall (amplitudenabhängig) gemalt wird. (Im Untermenü Spectrum Graph Options) den momentanen (nicht gemittelten) Graphen ein - und ausschalten (im selben Untermenü) das Langzeit-Mittelspektrum ein - und ausschalten (Details im Kapitel über die Mittelung) ). Und ein paar andere Einstellungen für die Spektrum-Grafik Die Aktualisierungsrate dieser Anzeige (sowie der Wasserfall) hängt von der Wasserfall-Scroll-Rate ab. Die Frequenzauflösung hängt von der Abtastrate ab. Dezimierung FFT-Größe. Und FFT-Fensterfunktion. Der angezeigte Frequenzbereich kann mit dem Time Axis Panel oder durch Ziehen der (gelben oder orange) Frequenzskala mit der Maus geändert werden. Halten Sie die linke Taste gedrückt und bewegen Sie die Maus links (oder updown), während der Mauszeiger über der gelben Frequenzachse ist. Es können einige programmierbare Markierungen auf der Frequenzskala sichtbar sein, einige von ihnen können mit der Maus bewegt werden, während andere nur Indikatoren sind (zB: die Häufigkeit des LO (VFO) kann an einen dieser Marker gebunden werden). Kleine grüne und grüne Kreise im Graphenbereich zeigen den Datenauslese-Cursor im Peak-Detection-Modus an, kleine Rot - und Grünkreuze sind die Auslese-Cursor im normalen (Nicht-Peak-Detection) - Modus. Siehe auch: FFT-Mittelung. Verschiedene Arten der spektralen Mittelung helfen, Geräusche zu reduzieren, wenn sie nach schwachen, aber kohärenten Signalen suchen. Die Mittelung erfolgt auf einer Folge von FFTs. FFT Glättung. Weitere Verringerung des sichtbaren Rauschens bei der Suche nach schwachen und inkohärenten Signalen. Die Glättung arbeitet auf benachbarten Frequenzfächern und verursacht eine gewisse Unschärfe entlang der Frequenzachse. Wasserfall-Anzeige (aka Spectrogram) Diese bewegte Bitmap zeigt die Geschichte der zuletzt aufgezeichneten Spektren. Im Laufe der Zeit werden alte Samples aus der Sicht gescrollt, aber sie können mit dem Zeitschieber auf dem Zeitfenster (in der oberen linken Ecke des Hauptfensters) zurückgespult werden. (Stereospektrogramm mit Amplitudenbalken und Log-Frequenzskala) Die Intensität (Amplitude) einer bestimmten Frequenz beeinflusst die Farbe eines Pixels in dieser Bitmap. Die Beziehung zwischen Amplitude und Farbe kann durch ein Kontrast - und Helligkeits-Bedienfeld auf der linken Seite des Hauptfensters gesteuert werden. Zusätzlich können Sie die visuelle AGC-Funktion einschalten, damit das Programm den Helligkeitswert automatisch anpassen kann, wenn sich der Rauschpegel (im angezeigten Frequenzbereich) ändert. In seiner ursprünglichen Form (bei abfallendem Wasser) wird die X-Koordinate eines Pixels aus der Frequenzachse abgeleitet und die Y-Koordinate ist die Zeitachse (abhängig von der unterhalb der Anzeigeeinstellungen einstellbaren Scrollgeschwindigkeit) . Der sichtbare Frequenzbereich kann durch Ziehen der Frequenzskala mit der Maus verändert werden (linke Maustaste mit dem Mauszeiger über die Frequenzskala gedrückt halten). Der anzeigbare Frequenzbereich und die Auflösung hängen von den FFT-Einstellungen (Größe, Dezimierung, Mittenfrequenz) und der Audio-Abtastrate ab. Zum Beispiel benötigt eine FFT mit einer Auflösung von 40 uHz etwa 1 40 uHz 2500 Sekunden oder etwa 7 Stunden, um die äquivalente Anzahl von Proben zu sammeln. Wenn der Wasserfall im RDF-Modus läuft (Funk-Sucher), zeigt die Farbe des Wasserfalls den Ankunftswinkel an, während die Helligkeit die Signalstärke anzeigt. Mehr dazu in diesem separaten Dokument. Für die Langzeitbeobachtung von schmalen Bändern kann der Spektrogrammschirm optional in mehrere Streifen aufgeteilt werden. Die vertikal oder horizontal gestapelt werden (abhängig von der Ausrichtung der Frequenzskala: Wenn sie vertikal verläuft, werden kleine Spektrogrammstreifen vertikal gestapelt, mit dem neuesten Streifen auf der Oberseite und der ältesten auf der Unterseite). Die Höhe des Streifens ist in den Anzeigeeinstellungen konfiguriert. Die Anzahl der Streifen ist nur durch die Bildschirmgröße begrenzt. Anmerkungen: Der Multi-Streifen-Wasserfall wird nicht komplett neu gezeichnet, wenn Kontrast oder Helligkeit geändert werden. Für ganz spezielle Anwendungen kann jederzeit ein neuer Streifen gestartet werden (auch wenn die vorherige Zeile das Maximum nicht erreicht hat), mit dem Befehl water. newstrip. Dies kann z. B. verwendet werden, um die Multi-Strip-Anzeige auf volle UTC-Stunden zu synchronisieren (folgen Sie dem Link für ein Beispiel). Für andere spezielle Anwendungen, mit dem Conditional Actions Event: Newstrip. Sie können SL tun, was auch immer Sie mögen, wenn das Display das Ende eines Streifens erreicht und beginnt das nächste. Wenn Sie zum Beispiel einen neuen Streifen in der Wasserfallanzeige starten, können Sie ein Programm ausführen, um die Antenne in eine andere Richtung zu drehen, einen (fernsteuerbaren) Empfänger auf eine neue Frequenz für den nächsten Streifen des Wasserfalls zu schalten usw. Die Mehrfrequenz Bat Monitor verwendet diese Funktion, um die VFO-Frequenz eines entfernten Empfängers mit den Streifen der Wasserfallanzeige zu synchronisieren. Wie in vielen anderen Komponenten des Programms können Sie ein kontextspezifisches Popup-Menü aktivieren, indem Sie mit der rechten Maustaste in das Display klicken. Einige Optionen für den Wasserfall sind: Frequenzgitterüberlagerung Wasserfall Zeitraster. Ermöglicht Zeitmarkierungen als Raster-Overlay (über das Spektrogramm) und Text-Etiketten in verschiedenen Formaten - mehr dazu. Drehung der Anzeige um 90 Grad (vertikale oder horizontale Frequenzskala) usw. Wenn das Hauptfenster eine Kombination aus dem Spektrum-Diagramm und dem Wasserfall zeigt, werden beide durch die scrollbare Frequenzskala getrennt (die für beide gilt). Anmerkungen: Klicken Sie mit der linken Maustaste in den Wasserfall, um das Spektrum-Diagramm für diese Zeile des Spektrogramms für etwa zwei Sekunden anzuzeigen. Es wird aussehen wie die Spektrum-Grafik ist für eine kurze Zeit eingefroren, aber dies geschieht bewusst. Um die Wasserfallanzeige für eine unbegrenzte Zeit einzufrieren, benutzen Sie das StartStop-Menü (Stoppen Sie den Spektrumanalysator 1, der im Hauptfenster ist). Klicken Sie mit der linken Maustaste in den Wasserfall und halten Sie die Taste gedrückt, während Sie die Maus bewegen, um einen rechteckigen Bereich zu markieren. Beim Loslassen der Schaltfläche erscheint ein spezielles Popup-Menü. In diesem Popup können Sie Sonderfunktionen wie die Spektrumwiedergabefunktion auswählen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste in den Wasserfall, um ein Popup-Menü zu öffnen, das einen schnellen Zugriff auf einige wichtige Parameter ermöglicht, ohne das Display-Bedienfeld öffnen zu müssen. Die Wasserfall-Farbpalette kann durch Anklicken ausgewählt werden. Sie können auch Ihre eigene Farbpalette wie hier beschrieben definieren. Jedes berechnete FFT-Spektrum wird im Wasserfall als farbige grafische Linie gezeichnet, die ein oder zwei Pixel hoch ist (oder breit, je nach Orientierung). Wenn also die Scrollrate auf 200 Millisekunden eingestellt ist, bewegt sich der Wasserfall um 10 grafische Pixel pro Sekunde nach unten (oder links). Aber: Wenn die CPU nicht mit der Wasserfallgeschwindigkeit Schritt halten kann, wird der Wasserfall langsamer blättern, als Sie in den Anzeigeeinstellungen definiert haben. Das ist kein Fehler, es ist ein Merkmal -) Das Programm kann den Inhalt des Wasserfalls regelmäßig speichern. Siehe regelmäßige und geplante Aktionen. Erfahrene Anwender können die Wasserfallanzeige über Interpreterbefehle (auch aus anderen Anwendungen) steuern. Normalerweise wird die Farbpalette des Spektrogramms nur über den Kontrast - und Helligkeitsregler auf der linken Seite des Hauptfensters gesteuert. Aber optional können Sie die sichtbare AGC auf der zweiten Registerkarte der Spectrum Display-Einstellungen einschalten. Technisch ist der Begriff AGC automatische Verstärkungsregelung ein bisschen irreführend. Tatsächlich arbeitet die visuelle AGC wie folgt: Beim Malen einer neuen Linie in den Wasserfall misst das Programm zunächst den Rauschpegel innerhalb des angezeigten Frequenzbereichs, wie hier erläutert. Dann subtrahiert er diesen Wert (aktueller Rauschpegel in dB) vom Referenzwert, der im Display-Einstellungsfenster (typischerweise -100 dB) eingestellt werden kann. Als nächstes wird diese Differenz (Abweichung) durch ein einfaches Tiefpassfilter geführt, abhängig von der visuellen AGC-Geschwindigkeit (slownormalfast). Beim Malen des Wasserfalls wird die tiefpassgefilterte Abweichung allen FFT-Bins hinzugefügt, bevor sie in Farbwerte umgewandelt werden. Die visuelle AGC vermeidet, dass das Spektrogrammbild nicht zu dunkel oder zu hell wird, wenn sich der Eingangssignalpegel ändert. Dies geschieht beispielsweise, wenn das Spektrogramm ein Kurzwellen-Funksignal anzeigt und sich der Wegverlust dramatisch ändert oder (aus irgendeinem Grund) der lokale Geräuschpegel ansteigt. Einer der Nachteile der visuellen AGC ist, können Sie nicht sagen, die Signalstärke (Spannung, Leistung, oder was auch immer) aus der Farbe in der Spektrogramm-Display. Sie können von der AGC getäuscht werden, wenn ein schmalbandiges Signal verschwindet, was in der Tat nur durch Breitbandrauschen überwältigt ist. Ohne den AGC hättest du gesehen, dass der Lärm aufging. Seien Sie also sicher, diese AGC nur einzuschalten, wenn Sie es wirklich brauchen. Hinweis: Zur Erinnerung, dass die visuelle AGC aktiviert ist, wird der Helligkeitsregler mit b (Kleinbuchstaben) markiert, wenn das AGC eingeschaltet ist. Um es auszuschalten, klicke auf das b, um es wieder auf B zu wechseln (BAGC ausgeschaltet, brighness nur durch den Helligkeitsregler gesteuert). Eine optionale Amplitudenleiste kann auf der Seite des Wasserfalls angezeigt werden. Es kann den Spitzenwert des Eingangssignals im Zeitbereich anzeigen. Anders als bei der Wasserfallanzeige ist der Amplitudenbalken nicht auf einen bestimmten Frequenzbereich beschränkt. Es sieht oft wie ein Seismogramm aus (und in der Tat wurde schon als solches verwendet): Der Hintergrund der Amplitudenleiste ist blau. Die Amplitude aus dem ersten Eingangskanal fügt grüne Farbe hinzu, die Amplitude aus dem zweiten Kanal fügt rote Farbe hinzu (wenn der Analysator natürlich für den Zweikanalmodus konfiguriert ist). Wenn also die Balken von beiden Kanälen überlappen, ist das Ergebnis weiß. Andere Daten können auch in der Amplitudenleiste aufgetragen werden. Zum Beispiel zeigt die rote Kurve im Screenshot oben den aktuellen Rauschpegel. Ihre Stiftfarbe, Inhalt und Skalierung sind alle im Watch-Fenster definiert (wo sie auch in einem separaten Fenster aufgetragen werden können). Definieren Sie, welche der Watch-Fenster-Datenkanäle in die Amplitudenleiste aufgetragen werden sollen. Öffnen Sie den Display-Konfigurationsbildschirm. Das 3D-Spektrum fügt dem Display eine weitere Dimension (die Zeit) hinzu, ist aber oft weniger leicht zu lesen als die Wasserfallanzeige. Um das Hauptbildschirm auf das 3D-Spektrum zu schalten, öffnen Sie den Dialog für die Spektrumanzeige (im Hauptmenü: Optionen..Display-Einstellungen) und wählen dann 3D-Spektrum in der Kombinationsliste mit der Bezeichnung Show. Es ist wichtig, eine starke Farbpalette mit möglichst vielen Farbübergängen auszuwählen und den angezeigten Amplitudenbereich sorgfältig einzustellen. Ohne eine passende Farbpalette sehen Sie auf dem 3D-Spektrum kaum etwas. Die Farbpalette wird genauso gesteuert wie für das Spektrogramm. Darüber hinaus hilft es, die Option Amplitude Grid in den Display-Einstellungen für eine bessere Lesbarkeit der Amplituden einzuschalten. Aber immer noch, in der Autoren Meinung, eine 3D-Spektrum-Display ist nicht besonders geeignet, um die Amplituden genau zu lesen. Aber es kann helfen, die Amplituden (y-Achse) gegen Frequenz (x-Achse) und Zeit (z-Achse, hier: von Vordergrund in den Hintergrund) zu sehen. Sonderoptionen (die nur für das 3D-Spektrum gelten) befinden sich im Konfigurationsfenster auf einer Registerkarte. Darüber hinaus beeinflussen die folgenden Optionen auch die 3D-Spektrum-Anzeige: die Hintergrundfarbe: definiert auf dem Display Farben-Panel, beschriftet Spectrum Graph Hintergrund die Farbe für das Zeichnen der Skalen um die Grafik verwendet: auf dem gleichen Panel, beschriftet Spectrum Graph Grid die Option Spiegel für unteres Seitenband (auf der 2. Registerkarte der Anzeigeeinstellungen), die die Frequenzskala umkehrt, kann der angezeigte Amplitudenbereich (in der Regel in dB) auch im Konfigurationsfenster geändert werden. Unter bestimmten Bedingungen liefern neu zugewiesene Spektrogramme mehr Auflösung Häufigkeit und die Zeitachse als das oben gezeigte klassische Spektrogramm. Zum Vergleich wurde ein gezoomtes konventionelles Spektrogramm (1.) und ein zeitlich frequenzzugeordnetes Spektrogramm (2.) mit denselben FFT-Parametern gegeben. Mehr über neu zugewiesene Spektrogramme in einem separaten Dokument können im Konfigurationsmenü ein paar Konfigurationen mit neu zugewiesenen Spektrogrammen abgerufen werden. Das Korrelogramm ist eine selten verwendete Funktion. Es ist eine spezielle graphische Darstellung der Ähnlichkeit von zwei Signalen oder der Zufälligkeit in einem Signal. Spezieller kann es als Kreuzkorrelationsdiagramm verwendet werden (wenn die beiden Eingänge des Analysators mit verschiedenen Signalquellen verbunden sind) oder ein Autokorrelationsdiagramm (wenn beide Eingänge mit derselben Quelle verbunden sind, wird der Korrelator selbst nicht angezeigt Kümmern sich darum). Die Grafik zeigt eine Darstellung der Korrelationen r (h) gegen h (die Zeitverzögerungen). Im Spectrum Lab verwendet das Korrelogramm die gleichen Fourier-transformierten Sample-Blöcke wie für das normale Spektrogramm. Tatsächlich läuft das Korrelogramm nebeneinander mit der Hauptspektrumanzeige (Spektrumgraph und Spektrogramm, wie in einem früheren Kapitel erläutert). Aus diesem Grund hängt der von dem Korrelator gelieferte Zeitspanne von der FFT-Größe der Hauptspektrumanzeige ab. Beispiel: Eine Soundkarte, die 11025 Samplessecond liefert und eine 65536 Punkte FFT speist, füllt einen Puffer mit 65536 Punkten (im Zeitbereich) in 5,94 Sekunden. Der maximal anzeigbare Zeitverzögerungsbereich wird - 2.97 Sekunden dann mit Verzögerungsnull in der Mitte sein. Der folgende Screenshot zeigt die Spektren und das Korrelogramm eines starken Rauschsignals mit schwacher Sinuswelle. Eine 0,5 Sekunden Verzögerungsleitung (unter Verwendung einer SLs-Testschaltung) wurde zwischen dem Signalgenerator und dem Kanal 1 des Analysators hinzugefügt. Kanal 2 wurde direkt mit dem Testsignal (keine Verzögerung) gespeist. Um diese Korrelationsanzeige zu aktivieren, wählen Sie Windows anzeigen. Correlogram aus dem Hauptmenü. Ein Korrelationstest (wie der oben beschriebene) ist im SL-Konfigurationsordner CorrTest1.usr enthalten. Wenn der Spektrumanalysator nur mit einem Eingangskanal verbunden ist, zeigt das Korrelogramm (und der Korrelationsgraph) die Autokorrelation (Korrelation des Eingangssignals mit sich selbst) an. Der angezeigte Verzögerungsbereich kann durch Ziehen der Waage mit der Maus verändert werden (genauso wie bei der Frequenzskala in den anderen Anzeigemodi). Der Ausgang des Korrelators wird nicht auf die mittlere Eingangsamplitude normiert. Stattdessen wurde die folgende Skalierungs - und Zeichenkonvention gewählt (ganz willkürlich): Eine Sinuswelle mit der maximal möglichen Amplitude (knapp unterhalb des Clipping-Punktes), die in beide Analysator-Eingänge eingespeist wird, erzeugt bei der Zeitverzögerung 100 Ausgangssignale, bei denen beide Signale übereinstimmen. Wenn das Signal am Kanal 1 das Signal am Kanal 2 führt, ist die maximale Korrelation bei einer positiven Verzögerung (fragen Sie bitte warum ..) Wenn das Signal am Kanal 2 das Signal am Kanal 1 führt (aka Ch1 verlässt Ch2), das Maximum Korrelation wird bei einer negativen Verzögerung sein. Aufgrund der FFT-Fensterung können die Koeffizienten an den Kanten des Fensters (extreme Verzögerungen) abgeschwächt werden. Dies kann in einer zukünftigen Version von SL kompensiert werden, falls erforderlich für eine Anwendung (es kann vermieden werden, indem ein rechteckiges FFT-Fenster verwendet wird). Im Moment (Januar 2009) ist das Korrelator-Korrelogramm so selten verwendet worden, dass es mehr Anstrengung in ihm bedeutet, scheint nicht gerechtfertigt zu sein. Die sichtbare Frequenzskala befindet sich zwischen Spektrum Graph und Wasserfall (wenn beide sichtbar sind). Es ist normalerweise horizontal (X-Achse) und zeigt nur einen Teil des verarbeiteten Audiospektrums (das durch die FFT-Einstellungen definiert ist). Sie können einen benutzerdefinierten Offset hinzufügen oder subtrahieren, wenn Sie möchten. Sie können die Skala auch in zwei unabhängige Bereiche zerlegen. Die Frequenzskala kann so aussehen: Die farbigen rhombischen Symbole auf der Frequenzskala sind Marker (sie können einfache Indikatoren sein, aber auch vielseitige Bedienelemente). Die Marker können über Interpreterbefehle in der Frequenzmarkertabelle gesteuert werden. Die Sie durch einen Doppelklick auf eine Markierung aktivieren können. Sie können eine Markierung bewegen, indem Sie die linke Maustaste gedrückt halten. Beispielsweise kann ein Frequenzmarker an eine Signalgeneratorfrequenz, an den lokalen Oszillator des Audiofrequenzwandlers, an die AFC-Mittenfrequenz des Digimode-Decoders usw. angeschlossen werden. Optional kann die Hauptfrequenzskala auch die drei wichtigsten anzeigen Parameter (Frequenzverschiebung als Null-Beat-Marker, untere und obere Flankenfrequenz) des FFT-basierten Audio-Filters. Beispiel: Um bestimmte interessante Frequenzen ohne Verwendung einer der programmierbaren Markierungen anzuzeigen, kann eine Radio Station Frequency List in Spectrum Lab geladen werden. Frequenzen von Radiosendern erscheinen als dünne farbige Linien in der Hauptfrequenzskala und im Spektrumsgraph. (VLF-Spektrumspektrogramm mit Radiosender-Anzeige) Durch Anklicken der Frequenzskala (auf einer bestimmten Frequenz von Interesse, nicht auf einer der Frequenzmarker) mit der rechten Maustaste öffnet sich das Popup-Menü der Frequenzskalen: Das Menü enthält einige häufig verwendete Funktionen. Die meisten Einträge sollten für sich selbst sprechen, einige werden in den nächsten Kapiteln erklärt. Einstellen des sichtbaren Teils der Frequenzskala Der angezeigte Frequenzbereich kann durch Ziehen der sichtbaren Frequenzskala mit der Maus (linke Taste gedrückt) geändert werden. Oder klicken Sie mit der rechten Maustaste in den interessanten Teil der Frequenzskala und wählen Sie im Popup-Menü die Option Vergrößern oder Verkleinern. Alternativ können Sie die Flankenfrequenzen (Min Max) im Frequenzsteuerpult auf der linken Seite des Hauptfensters eingeben: (Frequenzskala-Bedienfeld) Weitere Informationen zum Frequenzsteuerpult finden Sie hier. Kann aus dem Display-Einstellungsdialog oder aus einem Popup-Menü aktiviert werden, das sich öffnet, wenn man mit der rechten Maustaste auf die Frequenzskala klickt. Verwenden Sie es zum Beispiel, wenn Sie eine Audio-Band-Übersicht auf der linken Seite des Bildschirms und eine gezoomte Anzeige eines bestimmten Frequenzbereichs auf der rechten Seite haben möchten. Der Trenner zwischen beiden Skalenabschnitten kann mit der Maus verschoben werden (nicht unbedingt in der Mitte des Bildschirms). Hinweis: Wenn die Option Split-Frequenzskala eingestellt ist, aber nur ein Eingangskanal für den Spektrumanalysator aktiv ist, zeigen beide Abschnitte unterschiedliche Frequenzbereiche des gleichen Signals. Wenn zwei Eingangskanäle für den Spektrumanalysator aktiv sind (verschiedene Signale auf einem Bildschirm), wird die Frequenzskala automatisch in zwei Abschnitte aufgeteilt. Um den Frequenzbereich eines Frequenzskalenbereichs zu ändern, klicken Sie zuerst in den Abschnitt auf der sichtbaren Frequenzskala. Das Frequenzskalen-Bedienfeld zeigt dann Freq1 oder Freq2 anstelle von Freq an, und die Editierfelder gelten nur für einen Abschnitt. Hinzufügen oder Subtrahieren eines benutzerdefinierbaren Frequenzversatzes (für die Anzeige) Auf dem Frequenzsteuerpult können Sie einen Frequenzversatz eingeben, der der angezeigten Frequenz hinzugefügt wird. Dies wirkt sich nicht auf die interne Verarbeitung aus, sondern nur für die Optik. Wenn Sie die angezeigte Frequenz von einem bestimmten Wert ausführen möchten (zB weil Sie einen LSB-Empfänger auf 138kHz abgestimmt haben), geben Sie in diesem Feld den Wert -138k ein. Nach drei Sekunden wird der eingegebene Wert wirksam (der eingegebene Wert wird normalisiert) und die Frequenzskala wird mit den neuen Einstellungen aktualisiert. (Hinweis: Bei LSB-Empfängern solltest du zusätzlich den LSB-Spiegel im Einstellungsmenü aktivieren). Egal ob SL für ein oder zwei Eingänge von der Soundkarte konfiguriert ist, der Hauptfrequenzanalysator kann in den Zweikanalmodus geschaltet werden. Beide Kanäle können an verschiedenen Punkten des Testkreises abgegriffen werden, zB Kanal 1 kann mit dem linken Audioeingang und Kanal 2 an den rechten Audioeingang angeschlossen werden. Oder Kanal 1 kann mit dem Eingangssignal (vor der DSP-Kette) und 2 an das Ausgangssignal (das zum DA-Wandler geht) angeschlossen werden. Die Kanalauswahl kann im Schaltungsfenster geändert werden, das aus dem ViewWindows-Menü geöffnet werden kann. Wenn zwei Eingangskanäle für den Spektrumanalysator aktiv sind (zwei verschiedene Signale auf einem Bildschirm anzeigen), wird die Frequenzskala automatisch in zwei Abschnitte aufgeteilt. Für einige spezielle schwache Signalanwendungen bietet Spectrum Lab verschiedene Möglichkeiten und Stufen der Mittelung. Die Mittelung kann dem einfachen Anstieg der FFT-Größe überlegen sein, wenn das beobachtete Signal breit ist (inkohärente phasen-, frequenz - oder amplitudenmodulierte usw.). Es gibt verschiedene Stufen der (Spektrum-) Mittelung, die später noch ausführlicher erklärt werden: Interner Durchschnitt im FFT-Berechnungsstadium: Dies ist eine einfache Mittelung von Kräften (oder Energien), direkt nach der FFT-Berechnung mit einem undichten Integrator Diese Art von Mittelung ist immer möglich, auch wenn der Wasserfall schneller scrollt als die Zeit, die benötigt wird, um neue Daten (im Zeitbereich) für eine einzelne FFT zu sammeln. Es ist auf dem FFT-Panel im internen Mittelfeld konfiguriert. Diese Art von Mittelung kann dazu beitragen, schwache Signale in der Wasserfall-Anzeige zu sehen, auf Kosten der Verschmierung entlang der Zeitachse. Wasserfall-Linien-Durchschnitt: Wenn das Wasserfall-Scroll-Intervall länger ist als die Zeit, um Daten für eine neue FFT zu ermitteln, wird eine größere Anzahl von FFTs berechnet und hinzugefügt, bevor eine neue Zeile zum Wasserfall-Display hinzugefügt wird (und im Spektrum-Diagramm angezeigt wird ). Diese Art der Mittelung ist aktiv, wenn das Scrollintervall (tscroll) mit dem folgenden Kriterium übereinstimmt und in der Anzeigeeinstellungen: tscroll gt (FFTsize Sampling Rate) die Option optimaler Wasserfalldurchschnitt gewählt wird. Die Anzahl der FFTs, die auf diese Weise hinzugefügt wurden (in ein einziges Spektrum, das dann im Diagramm und Wasserfall angezeigt wird), hängt von der Wasserfall-Scroll-Geschwindigkeit, der Audio-Abtastrate und der FFT-Größe ab. Die Interpreterfunktion water. avrgmax gibt die Anzahl der FFTs zurück, die in jeder Zeile des Wasserfalls hinzugefügt wurden (Sie können diese Funktion verwenden, um die Verstärkung aus dieser inkohärenten Mittelung zu berechnen, wie unten beschrieben). Anders als die erste durchschnittliche Option (interner Durchschnitt), führt diese Art der Mittelung nicht zu einer verschmierten Anzeige, für die Kosten eines langsam scrollenden Wasserfalls. Ausgelöst durchschnittlich. Diese spezielle Art der Mittelung funktioniert nur, wenn der Wasserfall-Bildschirm im ausgelösten, nicht-scrolling-Modus läuft. Es kann nur für periodische Signale verwendet werden, zum Beispiel im niedermodernen Mondradar-Experiment, wo eine große Anzahl von VHF-Impulsen auf den Mond geschickt wurden und die Reflexionen über eine lange Zeit gesammelt wurden, bevor sie auf dem Spektrogramm sichtbar wurden (was war Synchronisiert mit dem Sendeempfangsintervall). Um diese Art von Mittelwert zu konfigurieren, öffnen Sie die 3. () - Registerkarte der Spectrum Display-Optionen (mit dem Panel Optionen für Triggered Spectrogram). Setzen Sie das Häkchen für das ausgelöste Spektrum und stellen Sie den Trigger-Regler auf einen SWEEP des Spektrogramms (ein Wasserfall-Bildschirm). Details zu dieser speziellen Art von Mittelung finden Sie im Alpha VLF Beacon Beispiel. Um das ausgelöste Mittelspektrogramm ohne Off-Air-Signal zu testen, lade die Konfiguration TrigSpectTest1.usr, die im Installateur enthalten ist (Unterverzeichnis-Konfigurationen). Langzeitdurchschnitt (Spektrum). Diese Option wurde für das Earth-Venus-Earth-Experiment auf der IUZ Bochum im Jahr 2007 hinzugefügt. Der langfristige Durchschnitt ist im Grunde genommen eine zweite Stufe der Mittelung (nach dem internen FFT-Durchschnitt und dem Wasserfall-Linien-Durchschnitt), später (im Jahr 2011) Für den Langzeitdurchschnitt wurde ein optionaler exponentieller Zerfall hinzugefügt, der im ersten Teil der Spektrum-Display-Einstellungen aktiviert werden kann. Die Langzeit-Mittelspektrumanzeige arbeitet wie folgt: Alle Spektren (FFTs), die angezeigt werden Der Wasserfall wird dem sogenannten Langzeitdurchschnitt hinzugefügt (mit einer optionalen Vorverarbeitung, wie im Dokument über das Erd-Venus-Erde-Experiment beschrieben). Das Langzeit-Mittelspektrum wird nur als zusätzliche Kurve im Spektrum angezeigt Grafik-Fenster (nicht im Wasserfall) Dies ist in der Regel eine rote Kurve, aber die Farbe kann durch das Menü Optionen..Spektrum Display-Einstellungen (Teil 3) geändert werden. Wenn aktiv, wird der Langzeit-Durchschnitt mit dem fünften Stift gemalt ( Stift 5, der standardmäßig RED ist), wie im Bedienfeld "Anzeigefarben" definiert. Die Gesamtzahl der im Langzeit-Spektrum-Durchschnitt hinzugefügten FFTs kann mit dieser Formel berechnet werden (um sie auf einer der programmierbaren Tasten zu zeigen, wie sie in der Erd-Venus-Erde-Konfiguration verwendet werden): spa. ltacntwater. avrgmax water. avrgcnt , Wo: spa. ltacnt Gesamtzahl der Wasserfall Linien () hinzugefügt, in der langfristigen durchschnittlichen Spektrum, Wasser. avrgmax Anzahl der FFTs in jeder Zeile des Wasserfalls (Wasserfall Linie Durchschnitt hinzugefügt), Wasser. avrgcnt Anzahl der FFT hinzugefügt in der Aktuelle (noch unsichtbare) Wasserfalllinie. Der Langzeitdurchschnitt kann durch das Popup-Menü des Spektraldiagramms gelöscht werden. Klicken Sie mit der rechten Maustaste in den Graphen, und wählen Sie im Popup-Menü die Option Spectrum Graph Options. Klarer Langzeitdurchschnitt. Im selben Popup-Menü können die Kurven für den Langzeitdurchschnitt und das momentane Spektrum ein - und ausgeschaltet werden. Alternativ kann der Langzeitdurchschnitt mit dem Befehl spa. clearavrg gelöscht werden. In den EVE-Konfigurationen wird hierzu eine der programmierbaren Tasten verwendet. Seit 2008-03 kann das langfristig-durchschnittliche Spektrum auch als Textdatei exportiert werden. Kontrolliert durch den Dolmetscher. Seit 2011-11 kann ein optionaler exponentieller Zerfall für den Langzeitdurchschnitt konfiguriert werden. Die Abklingrate wird als Halbwertszeitraum (in Deutsch: Halbwertszeit) angegeben, gemessen in Minuten, auf der ersten Seite der Spectrum Display-Einstellungen. Nahe dem Häkchen, das das Langzeit-Mittelspektrum in der Hauptspektrumanzeige ermöglicht. Beachten Sie, dass der Zähler der Spektren, die in den Langzeit-Mittelpuffer addiert werden, auch durch den exponentiellen Zerfall beeinflusst wird, so dass selbst der Zählerwert (spa. ltacnt) ein Bruchteil (nicht-ganzzahliger) Wert sein kann, der für einen Gegenstrom ungewöhnlich ist, Aber das ist so wie es ist. Wenn das Halbwertszeitintervall ungleich Null ist, nähert sich der Zähler asymptotisch einem oberen Grenzwert, der von der Wasserfall-Scrollrate abhängt (d. h. dem Intervall, bei dem neue FFTs berechnet werden) und der Halbwertszeit. FFT Glättung. Berechnet nicht einen Durchschnitt von aufeinanderfolgenden FFTs, sondern auf benachbarten Frequenzbins innerhalb einer einzigen FFT. Zusammen mit den anderen oben erwähnten Mittelungsoptionen kann dies dazu beitragen, das sichtbare Rauschen in der Spektrumanzeige zu reduzieren, wenn Sie nach sehr schwachen Signalen suchen. Details zu FFT (-bin) - smoothing sind hier. Dies ist ein einfacher zweiter Spektrumanalysator, nicht so vielseitig wie die Anzeige im Hauptfenster. Sie können es verwenden, um einen anderen Teil des Spektrums anzuzeigen oder eine andere Audioquelle zu analysieren, wenn Sie eine Stereo-Soundkarte (oder 2-Kanal-ADC) haben. Um ein Fenster mit dem zweiten Spektrogramm zu öffnen, gehe das ViewWindows-Menü des Hauptfensters ein und wähle dann das zweite Spektrogramm. Um den Spektrumanalysator für das zweite Fenster zu aktivieren und die Quelle auszuwählen, verwenden Sie das Modusmenü des zweiten Spektrogrammfensters. Anmerkungen: Sie können auch das zweite Spektrogramm aus dem SpecLabs-Schaltungskomponentenfenster aktivieren. Wo man auch sehen kann wo der Eingang für diesen Analysator kommt. Klicken Sie auf das kleine Quell-Label, um eine Liste aller verfügbaren Quellen zu öffnen. Einige Interpreter-Funktionen wie Peaka und Peakf können auf dem Spektrum aus dem zweiten Spektrum-Analysator auch betreiben. Zuletzt geändert am: 2013-12-09: Hinzufügen von Breiten - und Größeninformationen in den eingebetteten Bildern, so dass sie bei der Konvertierung des Hilfesystems korrekt dimensioniert werden (docSpecLabManual. pdf).Software als Foundation, Service als Lösung Digitales Marketing Powered Durch branchenspezifische Sales Intelligence Sie brauchen mehr als nur eine Website in der heutigen wettbewerbsorientierten Markt. Sie benötigen eine Schnittstelle, die auf spezifische Branchenverkäufe zugeschnitten ist und direkt mit Ihren anderen Marketing-Tools verbunden ist. Wir bauen Ihr Geschäft eine benutzerdefinierte Website, die von branchenspezifischen Vertriebsintelligenz angetrieben wird, und integrieren sie mit Ihrem CRM, um sicherzustellen, dass die Leads, die in Ihre Website kommen, in den Umsatz umwandeln. 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