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電圧離散データから実効値の変換について

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sham0909

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お世話になります。rolling関数を利用して、電圧離散データから実効値を求めることを考えております。
離散データから以下の式を用いて、実効値を得ることができます。

●rms値=√(1/N*Σ(yi)^2) N:1周期のデータの個数、yi:i番目のデータ、Σ:i=1からNまでの和

そこで質問なのですが1周期分のNに対して、上手に求める方法をご教示願いたいです。

現在は、データから1周期分の個数を見つけてコードに直接入力をしているのですが、刻み幅が変わると一から見直す必要があります。

以下、ザックリですが使用しているコードです。

よろしくお願いいたします。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame(columns=["t","V","VV","Varms"])
t=np.arange(0,70000,0.1)
V=np.sin(t)           #電圧離散値(sinカーブ)

VV=V**2               #二乗

df["t"]=t.tolist()   #変換
df["V"]=V.tolist()  #変換
df["VV"]=VV.tolist() #変換

df["Vrms"]=(df["VV"].rolling(62).sum()/62)**0.5  #離散値から実効値変換 62という数字は1周期分の個数
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  • hayataka2049

    2018/11/05 09:40

    質問はなんでしょうか。再編集して「解決したい問題」がわかるようにしてください

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  • sham0909

    2018/11/05 09:42

    書いている途中に誤って投稿してしまいました。申し訳ありません。

    キャンセル

回答 2

check解決した方法

0

自己解決しました。単純に計算の問題でした。
1周期分の個数≒1/周波数/刻み幅

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別にNを当てなくても、nのサンプル(N<<n)を取ってその区間でRMSを計算すれば良いのでは?

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  • 2018/11/05 10:23

    ありがとうございます。
    その方法も検討させていただきます。

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