使用者定義的篩選

  • 發行項

建立自訂的有限或無限脈衝響應濾波器

類別： 資料轉換/篩選

注意

適用于：僅限機器學習 Studio (傳統)

Azure Machine Learning設計工具提供類似的拖放模組。

模組概觀

本文說明如何使用 機器學習 Studio (傳統) 中的使用者定義篩選模組，以使用有限脈衝回應 (FIR) 篩選或 IIR) 篩選準則，以定義自訂篩選 (FIR) 篩選或無限的回應回應 (IIR) 篩選。

篩選是一種傳輸函式，會接受輸入訊號，並根據篩選特性建立輸出訊號。 如需數位訊號處理中篩選使用者的詳細資訊，請參閱 篩選。 此模組會特別適用於將一組先前衍生的篩選係數套用到您的資料。

定義符合需求的篩選準則之後，您可以將資料集和篩選準則連線至 [ 套用篩選 ] 模組，以將篩選套用至資料。

提示

需要篩選資料集中的資料，或移除遺漏的值嗎？ 請改用這些模組：

  • 清除遺漏資料：使用此模組移除遺漏值，或以預留位置取代遺漏值。
  • 資料分割和範例：使用此模組，依日期範圍、特定值或正則運算式等準則來分割或篩選資料集。
  • 裁剪值：使用此模組來設定範圍，並只保留該範圍內的值。

如何設定User-Defined篩選

  1. 在 Studio 中將 使用者定義的篩選 模組新增至您的實驗， (傳統) 。 您可以在 [篩選] 類別的 [資料轉換] 底下找到此課程模組。

  2. 在 [ 屬性] 窗格中，選擇篩選類型：FIR 篩選或 IIR 篩選。

  3. 提供要套用在篩選中的係數。 係數的需求會根據您選擇 FIR 篩選準則或 IIR 篩選準則而有所不同。

    • 就 FIR 濾波器而言，您可以指定前饋係數。 向量長度決定濾波器的順序。 FIR 濾波器實際上是移動平均，因此組態值會套用移動平均來篩選資料序列。

    • 就 IIR 濾波器而言，您可以套用自訂前饋和反饋係數。 See the Examples section for some tips.

  4. 連線篩選準則套用篩選，並串連資料組。

    使用資料行選取器來指定應該套用篩選之資料集的資料行。 根據預設，[ 套用篩選] 模組會針對所有選取的數值資料行使用篩選。

  5. 執行實驗。

    只有在您使用 [ 套用篩選] 執行實驗時，指定的轉換才會套用至選取的數值資料行。

範例

如需如何在機器學習中使用篩選的更多範例，請參閱 Azure AI 資源庫：

  • 篩選：示範所有篩選類型。 此範例會使用工程的波形資料集，以更輕鬆地說明不同的濾波器效果。

FIR 篩選範例：指數加權移動平均

以指數加權移動平均而言，所有係數都小於 1，且所有係數的總和等於 1。 因此，加權平均值的變異數一定小於輸入值。

例如，為了讓 FIR 濾波器逼近指數加權移動平均 (WMA) 中，您會為前饋參數值提供以逗號分隔的係數清單：

0.01818182, 0.03636364, 0.05454545, 0.07272727, 0.09090909, 0.10909091, 0.12727273, 0.14545455, 0.16363636, 0.18181818

FIR 篩選範例：指數加權移動平均 (Deslauriers-Dubuc 插補)

此 FIR 篩選準則大約是三角加權移動平均 (WMA) 。 您可以藉由提供摘要轉送參數的逗號分隔數列值來定義係數，例如：

0.0625, 0.0625, 0.2500, 0.3750, 0.2500, 0.0625

這個自訂 FIR 篩選中使用的值代表使用有限排序Deslauriers-Dubuc方法取得的饋送順位係數向量。 如需詳細資訊，請參閱 間隔上有限序列和插補 Wavelet 的 Dubuc-Deslauriers 子分割。

IIR 篩選範例：Notch 篩選

使用者定義 IIR 篩選準則的應用程式範例是定義 標記法篩選，也稱為 帶狀篩選條件。 所需的 notch 篩選準則會衰減 -3dB 拒絕訊號帶 fb，其置中為 notch 頻率， fn 且取樣頻率 fs 為 。

在此情況下，數位表示篩選器可以透過下列公式來表示：

custom notch filter example 1

此公式假設：

custom notch filter

在此公式中，我們可以取得轉送係數：

feed forward coefficient for custom notch filter

摘要回溯係數如下所示：

feed back coefficient for custom notch filter

IIR 篩選範例：Notch 篩選 2

下列範例顯示具有向量頻率 fn =1250 Hz 的標記法篩選，以及 的拒絕訊號範圍 fb =100 Hz ，其 -3 dB 取樣頻率為 fs=10 kHz 。

formula for notch filter example 2-1

使用下列公式，您會取得 a2 = 0.93906244 和 a1 = 1.3711242 ：

formulas 2 for notch filter example 2

您可以從此取得下列換送 (b) 和回送 () 係數：

b= 1.9390624, -2.7422484, 1.9390624

a= 1, -1.3711242, 0.9390624

模組參數

名稱 範圍 類型 預設 描述
濾波器類型 任意 ImpulseResponse 指定要自訂的濾波器類型
轉寄 任意 String "1.0" 輸入一連串的前饋係數
一層 任意 String "1.0" 輸入一連串的反饋濾波器係數

輸出

名稱 類型 描述
Filter IFilter 介面 濾波器實作

例外狀況

例外狀況 描述
ParameterParsing 如果有一或多個參數無法從指定的類型剖析或轉換成目標方法所需的類型，就會發生例外狀況。

如需 Studio (傳統) 模組特有的錯誤清單，請參閱錯誤碼機器學習。

如需 API 例外狀況的清單，請參閱機器學習 REST API 錯誤碼。

另請參閱

套用篩選
A-Z 模組清單