Though (3) represents a non-causal

Though (3) represents a non-causal filter, the three-point center derivative creates a delay of only one sample. The algorithm was implemented in MATLAB, by which constructing the analytic signal with corresponding real part(Vr[n]), and taking the imaginary part as the Hilbert signal. The variable threshold is determined automatically based on the root mean squared (RMS) value of the data segment. The RMS value of the 1024-point segment is calculated, and if it is larger than 18% of the maximum value, the threshold is set to be 39% of the maximum value of the segment. If the maximum value is in turn larger than twice the maximum value of the previous segment, the threshold is set to 39% of the maximum value of the previous segment. If the RMS of the segment is less than 18% of its maximum value, the threshold is set to 1.6 times the RMS value. The rules for determining the threshold of segment are illustrated in (4)

Kết quả (Việt) 1:

Mặc dù (3) đại diện cho một không-causal lọc, bắt nguồn từ Trung tâm ba điểm tạo ra một sự chậm trễ chỉ có một mẫu. Các thuật toán được thực hiện trong MATLAB, do đó việc xây dựng tín hiệu phân tích tương ứng thực sự part(Vr[n]), và tham gia tưởng tượng như là tín hiệu Hilbert. Ngưỡng biến được xác định tự động dựa trên gốc có nghĩa là bình phương (RMS) giá trị của phân đoạn dữ liệu. Giá trị RMS của đoạn 1024-điểm được tính toán, và nếu nó lớn hơn 18% về giá trị tối đa, ngưỡng được thiết lập để là 39% số tối đa của các phân đoạn. Nếu giá trị tối đa là lại lớn hơn so với hai lần có giá trị tối đa của các phân đoạn trước, ngưỡng được thiết lập để 39% của giá trị tối đa của các phân đoạn trước đó. Nếu RMS đoạn là ít hơn 18% tổng giá trị tối đa của nó, ngưỡng được thiết lập để 1.6 lần giá trị RMS. Các quy tắc cho việc xác định ngưỡng của phân đoạn được minh họa trong (4)

Kết quả (Việt) 2:

Mặc dù (3) đại diện cho một bộ lọc phi nhân quả, trung tâm ba điểm phái sinh tạo ra một sự chậm trễ của chỉ có một mẫu. Các thuật toán đã được thực hiện trong MATLAB, qua đó xây dựng các tín hiệu phân tích tương ứng với phần thực (VR [n]), và lấy một phần tưởng tượng như tín hiệu Hilbert. Ngưỡng biến được xác định tự động dựa trên thư mục gốc có nghĩa là bình phương (RMS) giá trị của các phân đoạn dữ liệu. Giá trị RMS của đoạn 1024 điểm được tính toán, và nếu nó lớn hơn 18% giá trị tối đa, ngưỡng được thiết lập là 39% giá trị tối đa của phân khúc. Nếu giá trị tối đa là lần lượt lớn hơn hai lần giá trị tối đa của phân đoạn trước, ngưỡng được thiết lập đến 39% giá trị tối đa của phân đoạn trước. Nếu RMS của phân khúc này là ít hơn 18% giá trị tối đa của nó, ngưỡng được thiết lập đến 1,6 lần giá trị RMS. Các quy tắc để xác định ngưỡng của phân khúc này được minh họa trong (4)