Сложные фильтры это: сложный фильтр — это… Что такое сложный фильтр?

Для поиска данных или записей в списках используются фильтры, которые отображают на экране только записи, соответствующие определенным условиям, а записи, не удовлетворяющие заданным требованиям, редактор временно скрывает. Отображенные записи (строки), можно форматировать, редактировать, распечатывать и т.д.

К средствам фильтрации относятся:

• Автофильтр (существуют два способа применения команды Автофильтр: с помощью меню «Данные» — «Фильтр» — «Автофильтр» — «раскрывающийся список команд автофильтра» и с помощью кнопки «Автофильтр» на панели инструментов стандартная)
• Расширенный фильтр («Данные» — «Фильтр» — «Расширенный фильтр»)

Автофильтр предназначен для простых условий отборов строк, а расширенный фильтр для более сложных условий отбора записей. Условие отбора — это ограничения, заданные для отбора записей, которые отбираются редактором для отображения на экране.

 Использование автофильтра для поиска записей

Перед применением команды «Автофильтр» выделите ячейку в диапазоне списка. Далее выполните команду «Данные» — «Фильтр» — «Автофильтр», справа от заголовков (подписей) столбцов появятся кнопки со стрелками автофильтра (раскрывающиеся списки команд автофильтра).

Если щелкнуть стрелку автофильтра, отображается список различных вариантов фильтрации и сортировки по возрастанию и убыванию. При выполнении фильтрации стрелка активного автофильтра окрашивается в синий цвет.

Список команд автофильтра и их назначение:

• Все — все записи будут отображаться на экране
• Первые 10… — откроется окно диалога «Наложение условия по списку» в том случае, если данные в столбце являются числами. С помощью этого окна можно быстро просмотреть до десяти наибольших или наименьших чисел в столбце.
• Условие… — откроется окно диалога «Пользовательский автофильтр». С помощью этого окна можно отсортировать записи, удовлетворяющие одному или двум условиям
• Уникальные имена — это список неповторяющихся записей в ячейках столбца. Если щелкнуть левой кнопкой мыши на одном из уникальных имен, то редактор скроет строки, которые не содержат выбранных данных

Для того чтобы после фильтрации отобразились все записи необходимо нажать активную кнопку и выбрать команду «Все» или выполнить команду «Данные» — «Фильтр» — «Отобразить все», а для удаления автофильтра необходимо снять флажок команды «Автофильтр» в меню «Данные».

Алгоритм поиска записей отвечающих одному условию в одном столбце

• Выберите ячейку в списке
• Выполните команду «Данные» — «Фильтр» — «Автофильтр»
• Щелкните на кнопке автофильтра в том столбце, который используете для фильтрации данных
• Щелкните на одном из уникальных имен, редактор мгновенно скроет строки, которые не содержат выбранных данных

На рисунке представлен отфильтрованный список по столбцу «Категории» при выбранном условии отбора «Конд. продукты»

При необходимости отфильтрованный список по одному столбцу можно фильтровать по другим столбцам.

 Алгоритм поиска записей отвечающих одному или двум условиям в одном столбце

Для поиска записей по двум условиям применяется «Пользовательский автофильтр»:

• Выберите ячейку в списке
• Выполните команду «Данные» — «Фильтр» — «Автофильтр»
• Щелкните на кнопке автофильтра в том столбце, который используете для фильтрации данных
• Щелкните на команде «Условие», откроется окно диалога «Пользовательский автофильтр»
• В двух левых раскрывающих списках выберите соответствующие операторы, а в двух правых раскрывающих списках выберите требуемые значения. Затем установите переключатель в одно из двух положений: «и», «или»
• Щелкните на кнопке ОК для выполнения фильтрации. В списке будут отображены записи, удовлетворяющие заданным критериям.

Для примера выберем следующие условия отбора: показать в списке строки, содержащие продукты, цены которых больше или равны 69,80 грн и меньше 99,99 грн.

В окне диалога «Пользовательский фильтр» можно выбрать следующие операторы:

• равно
• не равно
• больше
• больше или равно
• меньше
• меньше или равно

Кроме того, можно задавать операторы сравнения, которые, используются при фильтрации текста: «начинается с», «не начинается с», «оканчивается на», «не заканчивается на», «содержит» и «не содержит».

На рисунке представлен отфильтрованный список по столбцу «Цена» при выбранных условиях отбора.

Фильтр по выделенному

• Выделите требуемую запись в списке
• Нажмите кнопку «Автофильтр», чтобы выполнить фильтрацию по выделенному. Редактор включит «Автофильтр» и скроет строки, которые не содержат выбранных данных

 Фильтрация списка с помощью расширенного фильтра

Команда «Расширенный фильтр» используется для фильтрации по более сложным условиям отбора записей, чем автофильтр, например, по нескольким условиям отбора в одном столбце, по нескольким условиям отбора в нескольких столбцах или для отбора записей по условиям отбора с помощью формулы.

Перед применением команды «Расширенный фильтр» необходимо подготовить условия отбора, которые, как правило, надо располагать над списком. В связи с этим требованием на рабочем листе со списком должно быть не менее трех пустых строк, расположенных над списком. Кроме того, между списком и значениями условий отбора должна находиться хотя бы одна пустая строка.

Создание диапазона условий отбора:

• Выделите заголовки фильтруемых столбцов списка и выполните команду «Копировать» любым из известных методов
• Выделите первую строку для ввода условий отбора и выполните команду «Вставить» любым из известных методов
• Введите требуемые критерии отбора записей в строки, расположенные под заголовками условий

На рисунке представлен образец диапазона условий отбора: показать в списке строки содержащие кондитерские продукты типа печенье в первом складе и напитки в четвертом складах.

После создания диапазона условий отбора, можно применить к списку команду «Расширенный фильтр».

• Выделите ячейку в списке
• В меню «Данные» выберите команду «Фильтр» — «Расширенный фильтр»
• Установите переключатель «Обработка» в положение «Фильтровать список на месте», если хотите, чтобы редактор выводил результаты фильтрации в списке, скрыв строки, не удовлетворяющие критериям отбора. Чтобы скопировать отфильтрованные записи в другую область рабочего листа, установите переключатель «Обработка» в положение «Скопировать результаты в другое место» и укажите диапазон для размещения результатов.
• Проверьте исходный диапазон ячеек фильтруемого списка, диапазон должен содержать все ячейки списка с учетом ячеек заголовков столбцов
• Проверьте диапазон условий отбора, он должен содержать все ячейки диапазона условий отбора с учетом ячеек заголовков столбцов
• Щелкните на кнопке ОК для выполнения фильтрации. В списке будут отображены записи, удовлетворяющие заданным критериям

На рисунке представлен образец «Расширенного фильтра» выбранными параметрами фильтрации.

На рисунке представлен образец отфильтрованного списка, над которым расположен диапазон условий.

Далее …>>> 2.2.5.5. Промежуточные «Итоги» в списках

Фильтр Metso VPX™ — Metso

В связи с растущим объемом производимых хвостов и дефицитом водных ресурсов представители горнодобывающей отрасли ищут подходы, соответствующие принципам устойчивого развития, и стратегии для решения проблем, связанных с растущими рисками и затратами, ужесточением нормативных требований и увеличением общей площади ресурсодобывающих предприятий. Обезвоживание и укладка сухих хвостов позволят полностью исключить риск обрушения дамб хвостохранилищ. Опираясь на обширный опыт в области решений для обезвоживания, компания Metso выводит технологию фильтрации на новый уровень. При этом компания активно стремится к максимальному восстановлению  и повторному использованию воды.

Фильтр Metso VPX™ является не только ответом на актуальные запросы отрасли, но и решением на будущее. Фильтр Metso VPX — это наиболее интеллектуальное и безопасное решение задач по управлению хвостохранилищами. Оно обеспечивает извлечение воды до 90% и содержание влаги менее 7% в проходящем через него потоке. При этом не существует материала, который был бы слишком сложен для фильтра Metso VPX™.

Высокая пропускная способность

Фильтр Metso VPX изначально разработан с целью увеличения пропускной способности, предусматривая объем до 36 м³ и площадь фильтрации 1391 м². В фильтре предусмотрено самое короткое время открывания и закрывания по сравнению с лучшими фильтрами в горнодобывающей отрасли.

Продолжительность цикла и давление в фильтре Metso VPX™ также можно легко регулировать в зависимости от минералогических характеристик. Более того, давление и количество камер были увеличены, а объем требуемого технического обслуживания сократился.

Все эти факторы способствуют увеличению пропускной способности и эксплуатационной готовности фильтра.

Многофункциональный модульный фильтр

Фильтр Metso VPX™ имеет компактную конструкцию с возможностью масштабирования модульных элементов. Новая технология, используемая в фильтре Metso VPX, уже зарекомендовала себя как легко адаптируемая для обработки материалов любой сложности при рабочем давлении до 25 бар.

Конструкция фильтра Metso VPX™ и лежащая в его основе технология гарантируют пользователям полное спокойствие — как бы ни менялись условия работы и минералогические характеристики, результаты  фильтрации останутся неизменными. В фильтрах Metso скорость увеличена в 2 раза по сравнению с другим VPA-фильтрами

Интеллектуальная система управления

Для оптимальной эффективности фильтр Metso VPX™ поставляется в комплекте с системой взвешивания с тензодатчиками, которая интегрирована в систему управления. В этой системе управления предусмотрены функции самонастройки фильтра, обеспечивающие упрощение эксплуатации и снижение рисков для персонала за счет автоматизации процессов.

Фильтр Metso VPX™ — это технология, которая не только дает результаты сегодня, но и позволяет соответствовать принципам устойчивого развития в будущем.

Повышенный уровень безопасности

Для любого горнодобывающего предприятия обеспечение безопасности всегда является важнейшей задачей, и поддержание безопасности высокого уровня будет в приоритете. Фильтр Metso VPX™ оснащен полностью электромеханической системой без гидравлических элементов. Это позволяет снизить шумовое воздействие и риски по сравнению с фильтрами с гидравликой.

Фильтр Metso VPX™ обеспечивает общее повышение уровня безопасности при сохранении высокой производительности фильтрации.

Выполнение запросов — Документация Django 1.7

После создания модели, Django автоматически создает API для работы с базой данных, который позволяет вам создавать, получать, изменять и удалять объекты. Этот раздел расскажет вам как использовать этот API. В описании моделей вы можете найти список всех существующих опций поиска.

В этом разделе(и последующих) мы будем использовать такие модели:

Создание объектов

Для представления данных таблицы в виде объектов Python, Django использует интуитивно понятную систему: класс модели представляет таблицу, а экземпляр модели — запись в этой таблице.

Чтобы создать объект, создайте экземпляр класса модели, указав необходимые поля в аргументах и вызовите метод save() чтобы сохранить его в базе данных.

Предположим, что модель находится в mysite/blog/models.py:

>>> from blog.models import Blog
>>> b = Blog(name='Beatles Blog', tagline='All the latest Beatles news.')
>>> b.save()

В результате выполнения этого кода будет создан INSERT SQL-запрос. Django не выполняет запросов к базе данных, пока не будет вызван метод save().

Метод save() ничего не возвращает.

См.также

save() принимает ряд аргументов, не описанных в этом разделе. Смотрите документацию о методе save() для подробностей.

Чтобы создать и сохранить объект используйте метод create().

Сохранение изменений в объектах

Для сохранения изменений в объект, который уже существует в базе данных, используйте save().

В данном примере изменяется название объекта b5 модели Blog и обновляется запись в базе данных:

>>> b5. name = 'New name'
>>> b5.save()

В результате выполнения этого кода будет создан UPDATE SQL запрос. Django не выполняет каких либо запросов к базе данных, пока не будет вызван метод save().

Сохранение полей ForeignKey и ManyToManyField

Обновление ForeignKey работает так же, как и сохранение обычных полей; просто назначьте полю объект необходимого типа. В этом примере обновляется атрибут blog модели Entry объектом entry, предполагается что в базе данных уже существуют используемые объекты:

>>> from blog.models import Entry
>>> entry = Entry.objects.get(pk=1)
>>> cheese_blog = Blog.objects.get(name="Cheddar Talk")
>>> entry.blog = cheese_blog
>>> entry.save()

Обновление ManyToManyField работает немного по-другому; используйте метод add() поля, чтобы добавить связанный объект. В этом примере объект joe модели Author добавляется к объекту entry:

>>> from blog.models import Author
>>> joe = Author. objects.create(name="Joe")
>>> entry.authors.add(joe)

Для добавления сразу нескольких объектов в ManyToManyField, добавьте несколько аргументов в метод add(). Например:

>>> john = Author.objects.create(name="John")
>>> paul = Author.objects.create(name="Paul")
>>> george = Author.objects.create(name="George")
>>> ringo = Author.objects.create(name="Ringo")
>>> entry.authors.add(john, paul, george, ringo)

Django вызовет исключение, если вы попытаетесь добавить объект неверного типа.

Получение объектов

Для получения объектов из базы данных, создается QuerySet через Manager модели.

QuerySet представляет выборку объектов из базы данных. Он может не содержать, или содержать один или несколько фильтров – критерии для ограничения выборки по определенным параметрам. В терминах SQL, QuerySet — это оператор SELECT, а фильтры — условия такие, как WHERE или LIMIT.

Вы получаете QuerySet используя Manager. Каждая модель содержит как минимум один Manager, и он называется objects по умолчанию. Обратиться к нему можно непосредственно через класс модели:

>>> Blog.objects
<django.db.models.manager.Manager object at ...>
>>> b = Blog(name='Foo', tagline='Bar')
>>> b.objects
Traceback:
    ...
AttributeError: "Manager isn't accessible via Blog instances."

Примечание

Обратиться к менеджерам можно только через модель и нельзя через ее экземпляр. Это сделано для разделения “table-level” операций и “record-level” операций.

Manager — главный источник QuerySet для модели. Например, Blog.objects.all() вернет QuerySet, который содержит все объекты Blog из базы данных.

Получение всех объектов

Самый простой способ получить объекты из таблицы — это получить их всех. Для этого используйте метод all() менеджера(Manager):

>>> all_entries = Entry.objects.all()

Метод all() возвращает QuerySet всех объектов в базе данных.

Получение объектов через фильтры

QuerySet, возвращенный Manager, описывает все объекты в таблице базы данных. Обычно вам нужно выбрать только подмножество всех объектов.

Для создания такого подмножества, вы можете изменить QuerySet, добавив условия фильтрации. Два самых простых метода изменить QuerySet — это:

filter(**kwargs)

Возвращает новый QuerySet, который содержит объекты удовлетворяющие параметрам фильтрации.

exclude(**kwargs)

Возвращает новый QuerySet содержащий объекты, которые не удовлетворяют параметрам фильтрации.

Параметры фильтрации (**kwargs в определении функций выше) должны быть в формате описанном в разделе `Field lookups`_.

Например, для создания QuerySet чтобы получить записи с 2006, используйте filter() таким образом:

Entry.objects.filter(pub_date__year=2006)

Это аналогично:

Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)

Цепочка фильтров

Результат изменения QuerySet — это новый QuerySet и можно использовать цепочки фильтров. Например:

>>> Entry.objects.filter(
...     headline__startswith='What'
... ).exclude(
...     pub_date__gte=datetime.date.today()
... ).filter(
...     pub_date__gte=datetime(2005, 1, 30)
... )

В этом примере к начальному QuerySet, который возвращает все объекты, добавляется фильтр, затем исключающий фильтр, и еще один фильтр. Полученный QuerySet содержит все объекты, у которых заголовок начинается с “What”, и которые были опубликованы между 30-го января 2005 и текущей датой.

Отфильтрованный QuerySet – уникален

После каждого изменения QuerySet, вы получаете новый QuerySet, который никак не связан с предыдущим QuerySet. Каждый раз создается отдельный QuerySet, который может быть сохранен и использован.

Например:

>>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today())
>>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today())

Эти три QuerySets независимы. Первый – это базовый QuerySet, который содержит все объекты с заголовками, которые начинаются с “What”. Второй – это множество первых с дополнительным критерием фильтрации, который исключает объекты с pub_date больше, чем текущая дата. Третий – это множество первого, с отфильтрованными объектами, у которых pub_date больше, чем текущая дата. Первоначальный QuerySet (q1) не изменяется последующим добавлением фильтров.

QuerySets – ленивы

QuerySets – ленивы, создание QuerySet не выполняет запросов к базе данных. Вы можете добавлять фильтры хоть весь день и Django не выполнит ни один запрос, пока QuerySet не вычислен. Разберем такой пример:

>>> q = Entry.objects.filter(headline__startswith="What")
>>> q = q.filter(pub_date__lte=datetime.date.today())
>>> q = q.exclude(body_text__icontains="food")
>>> print(q)

Глядя на это можно подумать что было выполнено три запроса в базу данных. На самом деле был выполнен один запрос, в последней строке (print(q)). Результат QuerySet не будет получен из базы данных, пока вы не “попросите” об этом. Когда вы делаете это, QuerySet вычисляется запросом к базе данных. Для подробностей, в какой момент выполняется запрос, смотрите Когда вычисляется QuerySets.

Получение одного объекта с помощью get

filter() всегда возвращает QuerySet, даже если только один объект возвращен запросом — в этом случае, это будет QuerySet содержащий один объект.

Если вы знаете, что только один объект возвращается запросом, вы можете использовать метод get() менеджера(Manager), который возвращает непосредственно объект:

>>> one_entry = Entry.objects.get(pk=1)

Вы можете использовать для get() аргументы, такие же, как и для filter() — смотрите `Field lookups`_ далее.

Учтите, что есть разница между использованием get() и filter() с [0]. Если результат пустой, get() вызовет исключение DoesNotExist. Это исключение является атрибутом модели, для которой выполняется запрос. Если в примере выше не существует объекта Entry с первичным ключом равным 1, Django вызовет исключение Entry.DoesNotExist.

Также Django отреагирует, если запрос get() вернет не один объект. В этом случае будет вызвано исключение MultipleObjectsReturned, которое также является атрибутом класса модели.

Другие методы QuerySet

В большинстве случаев вы будете использовать all(), get(), filter() и exclude() для получения объектов из базы данных. Однако это не все доступные возможности; смотрите документацию о QuerySet API для получения информации о всех существующих методах QuerySet.

Ограничение выборки

Используйте синтаксис срезов для списков Python для ограничения результата выборки QuerySet. Это эквивалент таких операторов SQL как LIMIT и OFFSET.

Например, этот код возвращает 5 первых объектов (LIMIT 5):

>>> Entry.objects.all()[:5]

Этот возвращает с шестого по десятый (OFFSET 5 LIMIT 5):

>>> Entry. objects.all()[5:10]

Отрицательные индексы (например, Entry.objects.all()[-1]) не поддерживаются.

На самом деле, срез QuerySet возвращает новый QuerySet – запрос не выполняется. Исключением является использовании “шага” в срезе. Например, этот пример выполнил бы запрос, возвращающий каждый второй объект из первых 10:

>>> Entry.objects.all()[:10:2]

Для получения одного объекта, а не списка (например, SELECT foo FROM bar LIMIT 1), используйте индекс вместо среза. Например, этот код возвращает первый объект Entry в базе данных, после сортировки записей по заголовку:

>>> Entry.objects.order_by('headline')[0]

Это эквивалент:

>>> Entry.objects.order_by('headline')[0:1].get()

Заметим, что первый пример вызовет IndexError, в то время как второй — DoesNotExist, если запрос не вернёт ни одного объекта. Смотрите get() для подробностей.

Фильтры полей

Фильтры полей – это “операторы” для составления условий SQL WHERE. Они задаются как именованные аргументы для метода filter(), exclude() и get() в QuerySet.

Фильтры полей выглядят как field__lookuptype=value. (Используется двойное подчеркивание). Например:

>>> Entry.objects.filter(pub_date__lte='2006-01-01')

будет транслировано в SQL:

SELECT * FROM blog_entry WHERE pub_date <= '2006-01-01';

Как это работает

Python позволяет определить функции, которые принимают именованные аргументы с динамически вычисляемыми названиями и значениями. Подробности смотрите в разделе Именованные аргументы в официальной документации Python.

Поля указанные при фильтрации должны быть полями модели. Есть одно исключение, для поля ForeignKey можно указать поле с суффиксом _id. В этом случае необходимо передать значение первичного ключа связанной модели. Например:

>>> Entry.objects.filter(blog_id=4)

При передаче неверного именованного аргумента, будет вызвано исключение TypeError.

API базы данных поддерживает около двух дюжин фильтров; полный список можно найти в разделе о фильтрах полей. Вот пример самых используемых фильтров:

exact

“Точное” совпадение. Например:

>>> Entry.objects.get(headline__exact="Man bites dog")

Создаст такой SQL запрос:

SELECT ... WHERE headline = 'Man bites dog';

Если вы не указали фильтр – именованный аргумент не содержит двойное подчеркивание – будет использован фильтр exact.

Например, эти два выражения идентичны:

>>> Blog.objects.get(id__exact=14)  # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14)         # __exact is implied

Это сделано для удобства, т.к. exact самый распространенный фильтр.

iexact

Регистронезависимое совпадение. Такой запрос:

>>> Blog.objects.get(name__iexact="beatles blog")

Найдет Blog с названием «Beatles Blog», «beatles blog», и даже «BeAtlES blOG».

contains

Регистрозависимая проверка на вхождение. Например:

Entry.objects.get(headline__contains='Lennon')

Будет конвертировано в такой SQL запрос:

SELECT ... WHERE headline LIKE '%Lennon%';

Заметим, что этот пример найдет заголовок ‘Today Lennon honored’, но не найдет ‘today lennon honored’.

Существуют также регистронезависимые версии, icontains.

startswith, endswith

Поиск по началу и окончанию соответственно. Существуют также регистронезависимые версии istartswith и iendswith.

Это только основные фильтры. Полный список ищите в разделе о фильтрах по полям.

Фильтры по связанным объектам

Django предлагает удобный и понятный интерфейс для фильтрации по связанным объектам, самостоятельно заботясь о JOIN в SQL. Для фильтра по полю из связанных моделей, используйте имена связывающих полей разделенных двойным нижним подчеркиванием, пока вы не достигните нужного поля.

Этот пример получает все объекты Entry с Blog, name которого равен ‘Beatles Blog’:

>>> Entry.objects.filter(blog__name='Beatles Blog')

Этот поиск может быть столь глубоким, как вам будет угодно.

Все работает и в другую сторону. Чтобы обратиться к “обратной” связи, просто используйте имя модели в нижнем регистре.

Этот пример получает все объект Blog, которые имеют хотя бы один связанный объект Entry с headline содержащим ‘Lennon’:

>>> Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon')

Если вы используйте фильтр через несколько связей и одна из промежуточных моделей не содержит подходящей связи, Django расценит это как пустое значение (все значения равны NULL). Исключение не будет вызвано. Например, в этом фильтре:

Blog.objects.filter(entry__authors__name='Lennon')

(при связанной модели Author), если нет объекта author связанного с entry, это будет расценено как отсутствие name, вместо вызова исключения т. к. author отсутствует. В большинстве случаев это то, что вам нужно. Единственный случай, когда это может работать не однозначно — при использовании isnull. Например:

Blog.objects.filter(entry__authors__name__isnull=True)

вернет объекты Blog у которого пустое поле name у author и также объекты, у которых пустой author«в  «entry. Если вы не хотите включать вторые объекты, используйте:

Blog.objects.filter(entry__authors__isnull=False,
        entry__authors__name__isnull=True)

Фильтрация по связям много-ко-многим

Когда вы используете фильтрация по связанным через ManyToManyField объектам или по обратной связи для ForeignKey, может быть два вида фильтров. Рассмотрим связь Blog/Entry (от Blog к Entry – это связь один-ко-многим). Нам может понадобиться получить блоги с записями, у которых заголовок содержит “Lennon” и которые были опубликованы в 2008. Или нам могут понадобиться блоги с записями с “Lennon” в заголовке и в то же время блоги с записями опубликованными до 2008. Т.к. один Blog может иметь несколько связанных Entry, оба варианта возможны.

Аналогичная ситуация и с ManyToManyField. Например, если Entry имеет ManyToManyField названное tags, нам могут понадобиться записи связанные с тегами “music” и “bands” или нам может понадобиться запись содержащая тег “music” и статусом “public”.

Чтобы обеспечить оба варианта, Django использует определенные правила для вызовов filter() и exclude(). Все, что в одном вызове filter(), применяется одновременно, чтобы отфильтровать все объекты, соответствующие этим параметрам фильтрации. Успешные вызовы filter() каждый раз сокращают выборку объектов, но для множественных связей, они применяются каждый раз ко всем связанным объектам, а не только к объектам отфильтрованным предыдущим вызовом filter().

Звучит немного непонятно, но пример должен все прояснить. Для выбора всех блогов, содержащих записи и с “Lennon” в заголовке и опубликованные в 2008 (запись должна удовлетворять оба условия), мы будем использовать такой код:

Blog. objects.filter(entry__headline__contains='Lennon',
        entry__pub_date__year=2008)

Для выбора блогов с записями, у которых заголовок содержит “Lennon”, а также с записями опубликованными в 2008, мы напишем:

Blog.objects.filter(entry__headline__contains='Lennon').filter(
        entry__pub_date__year=2008)

Предположим, существует только один блог, и в нем есть записи со словом “Lennon” и записи 2008-го года, но ни одна запись 2008-го не содержит слово “Lennon”. Первый запрос вернет пустой ответ, второй запрос — один блог.

В этом примере, первый фильтр ограничит выборку блогами со связанными записями содержащими “Lennon” в заголовке. Второй фильтр ограничит выборку блогами с записями опубликованными в 2008. Записи выбранные вторым фильтром могут быть такими же, как и из первого фильтра, а могут и не быть. Мы фильтруем объекты Blog с каждым вызовом filter(), а не объекты Entry.

Все эти правила также распространяются и на exclude(): все условия в одном exclude() применяются к одному объекту (если эти условия относятся к одной связи). Условия в последующих вызовах filter() или exclude() для одной связи могут применяться к различным связанным объектам.

Фильтры могут ссылаться на поля модели

В примерах выше мы использовали фильтры, которые сравнивали поля с определенными значениями(константами). Но что, если вы хотите сравнить одно поле с другим полем одной модели?

Django предоставляет класс F для таких сравнений. Экземпляр F() рассматривается как ссылка на другое поле модели. Эти ссылки могут быть использованы для сравнения значений двух разных полей одного объекта модели.

Например, чтобы выбрать все записи, у которых количество комментариев больше, чем “pingback”, мы создаем объект F() с ссылкой на поле “pingback”, и используем этот объект F() в запросе:

>>> from django.db.models import F
>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks'))

Django поддерживает операции суммирования, вычитания, умножения, деления и арифметический модуль для объектов F(), с константами или другими объектами F(). Чтобы найти все записи с количеством комментариев в два раза больше чем “pingbacks”, используем такой запрос:

>>> Entry.objects.filter(n_comments__gt=F('n_pingbacks') * 2)

Был добавлен оператор вознесения в степень **.

Чтобы найти все записи с рейтингом ниже суммы “pingback” и количества комментариев, необходимо выполнить такой запрос:

>>> Entry.objects.filter(rating__lt=F('n_comments') + F('n_pingbacks'))

Вы можете использовать два нижних подчеркивания для использования полей связанных объектов в F(). Объект F() с двойным нижним подчеркиванием обеспечит все необходимые JOIN для получения необходимых связанных объектов. Например, чтобы получить все записи, у которых имя автора совпадает с названием блога, нужно выполнить такой запрос:

>>> Entry.objects.filter(authors__name=F('blog__name'))

Для полей даты и времени вы можете использовать сумму или разницу объектов timedelta. Этот код вернет все записи, которые были отредактированы через 3 дня после публикации:

>>> from datetime import timedelta
>>> Entry.objects.filter(mod_date__gt=F('pub_date') + timedelta(days=3))

Объект F() теперь позволяет использовать битовые операции .bitand() и .bitor(), например:

>>> F('somefield').bitand(16)

“Shortcut” для фильтрации по первичному ключу

Для удобства, Django предоставляет специальный фильтр pk для работы с первичным ключом.

Например, первичный ключ модели Blog – поле id. Эти три запроса идентичны:

>>> Blog.objects.get(id__exact=14) # Explicit form
>>> Blog.objects.get(id=14) # __exact is implied
>>> Blog.objects.get(pk=14) # pk implies id__exact

Использование pk не ограничено только фильтром __exact – любой фильтр может быть использован с pk:

# Get blogs entries with id 1, 4 and 7
>>> Blog.objects.filter(pk__in=[1,4,7])

# Get all blog entries with id > 14
>>> Blog. objects.filter(pk__gt=14)

pk работает также и для связей. Например, эти три запроса идентичны:

>>> Entry.objects.filter(blog__id__exact=3) # Explicit form
>>> Entry.objects.filter(blog__id=3)        # __exact is implied
>>> Entry.objects.filter(blog__pk=3)        # __pk implies __id__exact

Экранирование знака процента и нижнего подчеркивания для оператора LIKE

Фильтры, эквивалентные оператору LIKE в SQL(iexact, contains, icontains, startswith, istartswith, endswith и iendswith), автоматически экранируют два символа, используемых оператором LIKE – знак процента и нижнего подчеркивания. (В операторе LIKE, знак процента означает “wildcard” из нескольких символов, нижнего подчеркивания — односимвольный “wildcard”.)

Это делает работу с API интуитивно-понятной. Например, чтобы получить все записи со знаком процента, просто используйте символ знака процента как любой другой символ:

>>> Entry.objects.filter(headline__contains='%')

Django самостоятельно позаботится об экранировании; полученный SQL будет выглядеть приблизительно вот так:

SELECT . .. WHERE headline LIKE '%\%%';

Также работает и символ нижнего подчеркивания. Оба, знак процента и нижнего подчеркивания, обрабатываются автоматически, прозрачно для вас.

Кэширование и QuerySets

Каждый QuerySet содержит кэш, для уменьшения количества запросов. Очень важно знать как он работает для эффективного использования Django.

В только что созданном QuerySet кеш пустой. После вычисления QuerySet и будет выполнен запрос к базе данных – Django сохраняет результат запроса в кеше QuerySet и возвращает необходимый результат (например, следующий элемент при итерации по QuerySet). Последующие вычисления QuerySet используют кеш.

Помните о кэшировании, чтобы использовать QuerySet правильно. Например, этот код создаст два экземпляра QuerySet и вычислит их не сохраняя:

>>> print([e.headline for e in Entry.objects.all()])
>>> print([e.pub_date for e in Entry.objects.all()])

Это означает, что один и тот же запрос будет выполнен дважды, удваивая нагрузку на базу данных. Также, есть вероятность, что списки могут содержать разные результаты, потому что запись Entry может быть добавлена или удалена в доли секунды между запросами.

Чтобы избежать этой проблемы, просто сохраните QuerySet и используйте его повторно:

>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print([p.headline for p in queryset]) # Evaluate the query set.
>>> print([p.pub_date for p in queryset]) # Re-use the cache from the evaluation.

Когда queryset не кэшируется

Queryset не всегда кэширует результаты. При выполнении только части queryset-а, кэш проверяется, но если кэш пустой, выполняется запрос без сохранения его результата в кэш. Это значит, что ограничение выборки, используя индекс или срез, как при использовании списков, не заполнит кэш.

Например, при получении объекта по индексу несколько раз будет каждый раз выполнять запрос к базе данных:

>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Queries the database again

Однако, если уже был загружен весь queryset, он будет использоваться для получения значения:

>>> queryset = Entry. objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Uses cache
>>> print queryset[5] # Uses cache

Еще несколько примеров, когда загружается весь queryset и результат сохраняется в кэше:

>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)

Примечание

Использование print с queryset не заполнит кэш т.к. будет вызван __repr__(), который показывает только часть объектов.

Сложные запросы с помощью объектов Q

Именованные аргументы функции filter() и др. – объединяются оператором “AND”. Если вам нужны более сложные запросы (например, запросы с оператором OR), вы можете использовать объекты Q.

Объект Q (django.db.models.Q) – объект, используемый для инкапсуляции множества именованных аргументов для фильтрации. Аргументы определяются так же, как и в примерах выше.

Например, этот объект Q определяет запрос LIKE:

from django. db.models import Q
Q(question__startswith='What')

Объекты Q могут быть объединены операторами & и |, при этом будет создан новый объект Q.

Например, это определение представляет объект Q, который представляет операцию “OR” двух фильтров с «question__startswith»:

Q(question__startswith='Who') | Q(question__startswith='What')

Этот фильтр равнозначен такому оператору SQL WHERE:

WHERE question LIKE 'Who%' OR question LIKE 'What%'

Вы можете комбинировать различные объекты Q с операторами & и | и использовать скобки. Можно использовать оператор ~ для отрицания(NOT) в запросе:

Q(question__startswith='Who') | ~Q(pub_date__year=2005)

Каждый метод для фильтрации, который принимает именованные аргументы (например, filter(), exclude(), get()get()) также может принимать объекты Q. Если вы передадите несколько объектов Q как аргументы, они будут объединены оператором “AND”. Например:

Poll.objects.get(
    Q(question__startswith='Who'),
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6))
)

… примерно переводится в SQL:

SELECT * from polls WHERE question LIKE 'Who%'
    AND (pub_date = '2005-05-02' OR pub_date = '2005-05-06')

Вы можете использовать одновременно объекты Q и именованные аргументы. Все аргументы(будь то именованные аргументы или объекты Q) объединяются оператором “AND”. Однако, если присутствует объект Q, он должен следовать перед именованными аргументами. Например:

Poll.objects.get(
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)),
    question__startswith='Who')

… правильный запрос, идентичный предыдущему примеру; но:

# INVALID QUERY
Poll.objects.get(
    question__startswith='Who',
    Q(pub_date=date(2005, 5, 2)) | Q(pub_date=date(2005, 5, 6)))

… будет неправильный`(Вообще Django здесь не причем. Синтаксис Python не позволяет передавать именованные аргументы перед позиционными – прим. переводчика)`.

Удаление объектов

Метод удаления соответственно называется delete(). Этот метод сразу удаляет объект и ничего не возвращает. Например:

Можно также удалить несколько объектов сразу. Каждый QuerySet имеет метод delete(), который удаляет все объекты из QuerySet.

Например, этот код удаляет все объекты Entry у годом pub_date равным 2005:

Entry.objects.filter(pub_date__year=2005).delete()

Учтите, что при любой возможности будет использован непосредственно SQL запрос, то есть метод delete() объекта может и не использоваться при удалении. Если вы переопределяете метод delete() модели и хотите быть уверенным, что он будет вызван, вы должны “самостоятельно” удалить объект модели (например, использовать цикл по QuerySet и вызывать метод delete() для каждого объекта) не используя метод delete() QuerySet.

При удалении Django повторяет поведение SQL выражения ON DELETE CASCADE – другими словами, каждый объект, имеющий связь(ForeignKey) с удаляемым объектом, будет также удален. Например:

b = Blog.objects.get(pk=1)
# This will delete the Blog and all of its Entry objects.
b.delete()

Это поведение можно изменить, определив аргумент on_delete поля ForeignKey.

Метод delete() содержится только в QuerySet и не существует в Manager. Это сделано, чтобы вы случайно не выполнили Entry.objects.delete(), и не удалили все записи. Если вы на самом деле хотите удалить все объекты, сначала явно получите QuerySet, содержащий все записи:

Entry.objects.all().delete()

Изменение нескольких объектов

Если вам понадобиться установить значение поля для всех объектов в QuerySet, используйте метод update(). Например:

# Update all the headlines with pub_date in 2007.
Entry.objects.filter(pub_date__year=2007).update(headline='Everything is the same')

Вы можете изменить только обычные поля или ForeignKey, используя этот метод. Для обычных полей просто определите новое значение как константу. Чтобы обновить ForeignKey, укажите объект связанной модели. Например:

>>> b = Blog.objects.get(pk=1)

# Change every Entry so that it belongs to this Blog.
>>> Entry.objects.all().update(blog=b)

Метод update() применяется мгновенно и возвращает количество записей, удовлетворяющих запросу(что может быть не равно количеству обновленных записей, если они уже содержат новые значения). Единственное ограничение для изменяемого QuerySet – он может изменять только главную таблицу модели. Вы можете использовать фильтры по связанным полям, но вы можете изменять поля только таблицы изменяемой модели. Например:

>>> b = Blog.objects.get(pk=1)

# Update all the headlines belonging to this Blog.
>>> Entry.objects.select_related().filter(blog=b).update(headline='Everything is the same')

Учтите, что метод update() использует непосредственно SQL запрос. Это операция для массового изменения. Метод save() модели не будет вызван, сигналы pre_save или post_save не будут вызваны (которые являются следствием вызова save()), аргумент auto_now не будет учтен. Если вы хотите сохранить каждый объект в QuerySet и удостовериться что метод save() вызван для каждого объекта, вы не должны использовать какой-либо специальный метод. Просто используйте цикл и вызовите метод save():

for item in my_queryset:
    item.save()

Метод update() может использовать объект F для обновления одного поля значением другого поля модели. Это особенно полезно для изменения счетчика. Например, увеличить значение n_pingbacks на один для каждой записи:

>>> Entry.objects.all().update(n_pingbacks=F('n_pingbacks') + 1)

Однако, в отличии от использования объектов F() в методах filter() и exclude(), вы не можете использовать связанные поля при обновлении. Если вы будете использовать связанное поле в объекте F(), буде вызвано исключение FieldError:

# THIS WILL RAISE A FieldError
>>> Entry.objects.update(headline=F('blog__name'))

Связанные объекты

Используя связанные объекты в модели (например, ForeignKey, OneToOneField или ManyToManyField), в объект модели будет добавлен API для работы со связанными объектами.

Используя модели из примеров выше, например, объект e модели Entry, может получить связанные объекты Blog используя атрибут blog: e.blog.

(Это все работает благодаря дескрипторам Python. Это совсем не важно и упоминается для любознательных.)

Django также предоставляет доступ к связанным объектам с “другой” стороны – ссылка с связанного объекта на объект, который определяет связь. Например, объект b модели Blog имеет доступ ко всем связанным объектам Entry через атрибут entry_set: b.entry_set.all().

Все примеры в этом разделе используют вышеупомянутые модели Blog, Author и Entry.

Связь один-к-многим

Прямая

Если модель содержит ForeignKey, объект этой модели может получить связанный объект через атрибут модели.

Например:

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog # Returns the related Blog object.

Вы можете получить и изменить его через атрибут внешнего ключа. Как вы можете предполагать, изменения не будут сохранены в базу данных, пока не будет вызван метод save(). Например:

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = some_blog
>>> e.save()

Если поле ForeignKey содержит null=True (то есть разрешено значение NULL), вы можете указать None для этого поля. Например:

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> e.blog = None
>>> e.save() # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ...;"

Прямой доступ для связи один-ко-многим кэширует полученное значение при первом обращении. Последующие обращения к внешнему ключу этого же объекта будут использовать кэшированное значение. Например:

>>> e = Entry.objects.get(id=2)
>>> print(e.blog)  # Hits the database to retrieve the associated Blog.
>>> print(e.blog)  # Doesn't hit the database; uses cached version.

Запомните, что вызов метода select_related() QuerySet рекурсивно заполняет кэш значениями для всех связей один-ко-многим. Например:

>>> e = Entry.objects.select_related().get(id=2)
>>> print(e.blog)  # Doesn't hit the database; uses cached version.
>>> print(e.blog)  # Doesn't hit the database; uses cached version.

“Обратная” связь

Если модель содержит ForeignKey, будет содержать Manager, который вернет все связанные объекты первой модели. По-умолчанию, этот Manager называется FOO_set, где FOO название основной модели в нижнем регистре. Этот Manager возвращает QuerySets, который может быть отфильтрован и изменен как было описано в разделе “Получение объектов”.

Например:

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entry_set.all() # Returns all Entry objects related to Blog.

# b.entry_set is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entry_set.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entry_set.count()

Вы можете переопределить название FOO_set, установив параметр related_name при определении ForeignKey. Например, если бы модель Entry содержала blog = ForeignKey(Blog, related_name=’entries’), пример выше выглядел бы как:

>>> b = Blog.objects.get(id=1)
>>> b.entries.all() # Returns all Entry objects related to Blog.

# b.entries is a Manager that returns QuerySets.
>>> b.entries.filter(headline__contains='Lennon')
>>> b.entries.count()

Использование своего менеджера для обратных связей

Добавлено в Django 1.7.

По умолчанию для обратных связей используется менеджер RelatedManager, который является дочерним классом менеджера по умолчанию модели. Чтобы указать свой менеджер, используйте следующий подход:

from django.db import models

class Entry(models.Model):
    #...
    objects = models.Manager()  # Default Manager
    entries = EntryManager()    # Custom Manager

b = Blog.objects.get(id=1)
b.entry_set(manager='entries').all()

Если EntryManager выполняет фильтрацию в методе get_queryset(), она будет выполнена и при вызове all().

Также вы можете вызывать методы указанного менеджера:

b.entry_set(manager='entries').is_published()

Связь много-ко-многим

Обе “стороны” связи многое-ко-многим автоматически получают API для работы со связанными объектами. Этот API работает так же, как и “обратный” менеджер для связи один-ко-многим, описанный выше.

Единственное отличие: Модель, содержащая ManyToManyField, использует имя атрибута этого поля, в то время, как “обратная” модель использует название, состоящее из названия модели в нижнем регистре плюс ‘_set’ (так же, как и для связи один-ко-многим).

Пример все разъяснит:

e = Entry.objects.get(id=3)
e.authors.all() # Returns all Author objects for this Entry.
e.authors.count()
e.authors.filter(name__contains='John')

a = Author.objects.get(id=5)
a.entry_set.all() # Returns all Entry objects for this Author.

Так же, как и ForeignKey, ManyToManyField позволяет определить related_name. В примере выше, если поле ManyToManyField модели Entry содержит related_name=’entries’, тогда каждый объект модели Author будет с атрибутом entries вместо entry_set.

Связь один-к-одному

Связь один-к-одному похожа на связь многое-к-одному. При добавлении OneToOneField в модель, объект этой модели будет содержать ссылку на связанный объект через атрибут модели.

Например:

class EntryDetail(models.Model):
    entry = models.OneToOneField(Entry)
    details = models.TextField()

ed = EntryDetail.objects.get(id=2)
ed.entry # Returns the related Entry object.

Разница в обратной связи. Связанная модель также имеет доступ к объекту Manager, но Manager представляет один объект, а не множество объектов:

e = Entry.objects.get(id=2)
e.entrydetail # returns the related EntryDetail object

Если ни один объект не добавлен в связь, Django вызовет исключение DoesNotExist.

Объект может быть назначен через обратную связь так же, как и через прямую:

Как работает обратная связь?

Другие ORM требуют определять связь с обеих сторон. Разработчики Django считают, что это противоречит принципу DRY (Don’t Repeat Yourself — не повторяй себя), по этому принципу Django требует определить связь только для одной модели.

Но как это возможно, учитывая, что модель не знает, какие другие модели связаны с ней, пока классы этих моделей не будут загружены?

Все происходит при регистрации приложений. Когда запускается Django, происходит импорт всех приложения из INSTALLED_APPS, далее импорт модуля models этих приложений. Когда создается класс модели, Django добавляет обратные связи для всех связанных моделей. Если связанная модель еще не импортирована, Django запоминает эту модели и добавит связь при ее импорте.

По этому важно, чтобы все модели, которые вы используете, находились в приложениях из INSTALLED_APPS. Иначе связи не будут работать.

, где нижние индексы $ _R $ и $ _I $ обозначают действительную и мнимую части соответственно. Из $ (4) $ вы видите, что вам нужно реализовать два фильтра, один с импульсной характеристикой $ h_R [n] $, а другой с импульсной характеристикой $ h_I [n] $, и что вам также нужно отфильтровать реальную часть как мнимая часть входного сигнала с обоими фильтрами.

Что касается приложений в цифровой связи, везде, где у вас есть синфазные и квадратурные компоненты, вы можете смоделировать эти два сигнала как сложный сигнал, и любая фильтрация этого сложного сигнала требует сложного фильтра (или, по крайней мере, фильтра с комплексный ввод и вывод).Однако на практике чаще всего встречаются два особых случая:

1. Фильтр на самом деле является вещественным, но имеет сложный вход и выход, т.е. вы просто фильтруете действительную и мнимую части входного сигнала независимо с помощью одного и того же фильтра. В уравнении. $ (4) $, что означает, что $ h_I [n] = 0 $. Это тот случай, когда вы применяете фильтр нижних частот после сложной демодуляции.

2. Фильтр является комплексным, но входной сигнал является действительным, поэтому вы фильтруете один (действительный) сигнал с помощью двух фильтров (действительной и мнимой частей импульсной характеристики).В уравнении. $ (4) $, что означает, что $ x_I [n] = 0 $. Это происходит, когда вы фильтруете сигнал полосы пропускания с действительным знаком с помощью аналитического полосового фильтра перед комплексной демодуляцией . (Обратите внимание, что здесь фильтр полосовой, а не низкочастотный).

Полная операция комплексной фильтрации с комплексными входами и выходами, и сложная импульсная характеристика (как определено уравнением $ (4) $) используется для моделирования цифровой системы связи с использованием эквивалентного дискретного канала основной полосы частот. .Соответствующий фильтр канала основной полосы частот обычно является комплексным.

цифровая связь — сложные фильтры, используемые в аналоговой области

и микшер с одной боковой полосой (преобразователь частоты) являются обычным и относительно простым аналоговым компонентом для подавления сигнала изображения.

Верхняя блок-схема в этом посте представляет собой архитектуру векторного модулятора и смесителя с одной боковой полосой и более подробно объясняет, как она обеспечивает отклонение изображения с использованием сложной сигнализации.

Сдвиг частоты квадратурного смешанного сигнала

Обычно мы видим эти компоненты с реальным входом, где внутренний 90-градусный разветвитель немедленно преобразует входной сигнал в сложный сигнал, а затем он подвергается дальнейшей обработке. Однако нет причин, по которым они не могут использоваться идентичным образом с квадратурным делителем, обойденным в случае, если сигнал IQ с низкой ПЧ уже существует.

Это предпочтительный подход для устранения сигнала изображения.

Однако, чтобы реализовать общий комплексный фильтр в аналоговой области, вам нужно будет сделать следующее с четырьмя реальными фильтрами, как показано на диаграмме ниже.Это связано с выполнением полного комплексного умножения с реальными сигналами, как указано в:

$$ (s_I + js_Q) (c_I-jc_Q) $$ $$ = (s_Ic_I + s_Qc_Q) + j (s_Ic_Q-s_Qc_I) $$

Соответствует умножению сигнала (ов) на коэффициент, такой как в КИХ-фильтре (c), показывающий, что у нас есть вход I и Q, умноженный на и I коэффициент Q, в результате получается I (действительная часть, определяемая как $ s_Ic_I + s_Qc_Q $) и Q (Мнимая часть, заданная s_Ic_Q-s_Qc_I).

Эквивалентно сложная аналоговая фильтрация (фильтрация сложного входа со сложной импульсной характеристикой) формируется с помощью четырех реальных фильтров, как показано на рисунке ниже.Каждый фильтр имеет реальную импульсную характеристику, задаваемую $ h_i (t) $ или $ h_q (t) $, соответствующими действительной и мнимой части желаемой комплексной импульсной характеристики.

Кроме того, я наткнулся на это: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4151912

Обратите внимание, что фильтры на ПАВ являются аналоговым эквивалентом КИХ-фильтра (фильтр «все = ноль» с бесконечно удаленными полюсами, сформированный суммированием взвешенных задержек)

сложный фильтр

Предыдущая страница ‘Комплекс Resonator »исследовал, как резонирующий фильтр реагирует на однократный импульсный вход.Теперь я хочу узнать, что за комплексный интегратор работает со сложными синусоидальными входными сигналами. Потом дальше, я разберусь, что интересного фильтр работа может быть выполнена с помощью сложного интегратора на реальном входном сигнале.

Для тестирования сложного интегратора как фильтра я написал отдельный Объект Max / MSP. Вместо времени затухания пользовательского параметра я вернулся к более прямой радиус параметра опять же, потому что некоторые отношения между радиусом и выходной амплитудой должны быть исследованным.

В качестве комплексного тестового сигнала я подаю генерируемый компьютером косинус и синусоидальной волны на соответствующих входах сложного резонатора.Потому что (сложная) синусоида имеет больше энергии, чем одиночный импульс выборки, она может Можно предположить, что резонатор будет производить повышенный выходной уровень. Амплитуду выходного сигнала можно легко вычислить, выполнив Пифагор на реальный и мнимый выход.

В первом тесте я установил радиус 0,9 и позволил входной частоте совпадать. центральная частота фильтра на 200 Гц:

Ой, на выходе амплитуда почти 10, а амплитуда 1 равна единице прирост.Я счастлив, что я еще не включил это в свои колонки. Увеличение радиуса приводит к дальнейшему росту производительности. амплитуда. Вот некоторые значения:

радиус 0,9 амплитуда 10
радиус 0,99 амплитуда 100
радиус 0,999 амплитуда 1000
радиус 0,9999 амплитуда 10000

Входная амплитуда кажется увеличенной на:

Позвольте мне сначала сделать что-нибудь с этими сумасшедшими амплитудами.Если я нормализовать вход, применяя инверсию наблюдаемого усиления фактор, я ожидаю, что результат будет в пределах предел единичного усиления:

Это действительно работает. Значения входной выборки умножаются на коэффициент 1-радиус. В приведенном выше примере это 10, а для большего радиусы это может означать существенное ослабление входного сигнала. Тем не менее выход растет до стабильной амплитуды около 1 каждый раз. Это замечательный явление.Для простоты использования я включил эту нормализацию в объект.

Теперь, когда вход комплексного интегратора нормализован, отфильтруйте характеристики можно проверить. Чтобы визуализировать эффекты фильтра, я кормлю комплексный шум и построить комплексный спектр выходного сигнала. я использую линейные шкалы для амплитуды и частоты, а также пример с довольно Центральная частота фильтра высоких частот:

Комплекс интегратор — полосовой фильтр.Увеличение радиус, например до 0,999, сделает полосу уже:

В большом радиусе настройки, интеграция может сделать очень узкие полосовые фильтры. Но есть нижняя сторона. Мы видели, как входной сигнал должен быть ослаблен в соответствии с настройка радиуса; коэффициент нормализации в приведенном выше примере равен 0,001. Если ввод так сильно сокращен, это также должно быть так, что в интегратору требуется некоторое время, чтобы выйти на полный выходной уровень.Даже если входящий звук имеет быструю атаку, фильтр не сможет следите за этим. Ниже приведен пример радиуса 0,999. Вход сигнала и выход одной фазы показаны:

При входном затухании с 1 радиусом время нарастания того же порядка в качестве времени затухания в приведенном выше примере около 25 миллисекунд. Это лучше всего наблюдаемый с прямоугольным входом, который эквивалентен входу постоянного тока в рамке:

В медленное время нарастания в узких резонирующих фильтрах надоедает.Любой пост атака не пройдет фильтр. Было бы неплохо, если бы мы могли сделать этот фильтр работает немного быстрее. Что ж? На самом деле это можно сделать.

Ниже я использую три сложных фильтра вместо одного. Это означает, что для каждый момент выборки выполняется три комплексных умножения вместо один. Это способ передискретизации. Эффект фильтра радиуса 0,999 равен теперь делается с радиусом 0,99 для каждого фильтра.

Проверка времени нарастания входной частоты в центре фильтра частота, действительно, показывает гораздо более быстрый рост для каскада:

положительные и отрицательные частоты

Я не сказал, как усложняю шум, прежде чем скармливать его compole ~. Если честно, мне еще предстоит узнать, как сделать сложный сигнал. А пока я использую гильберта Max / MSP ~ объект, который выполняет необходимое «преобразование Гильберта». Он имеет наборы allpass фильтры с фазовым отклонением среди них, 90 градусов для большинства частоты, кроме самых низких частот и самой высокой октавы.Я думаю, что преобразование Гильберта должно давать положительные частоты исключительно. Ниже вы можете видеть, что hilbert ~ производит отрицательные частоты. Этот смущал меня много раз. В любом случае, положительные частоты могут быть производится путем изменения знака мнимой выходной фазы.

Поскольку преобразование Гильберта может создавать сложные сигналы с положительным или исключительно отрицательные частоты, также можно сделать и то, и другое, но с разным содержанием и смешайте их в один сложный сигнал.я сделали это в примере ниже, чтобы произвести странную демонстрацию спектр, где частоты выше Найквиста не являются псевдонимами тех ниже Найквиста. Радиус фильтра равен 0, чтобы показать полный вывод:

Комплексный интегратор может отличить положительное от отрицательного частот, поэтому теперь можно подавить положительные частоты для Например, и пусть проходит полоса отрицательных частот:

На данный момент у меня нет особого назначения для такой односторонней фильтрация.Но мне это так здорово, что я просто хотел сделать иллюстрации.

Кстати, подать реальный сигнал в комплексе не проблема. интегратор и отфильтруйте это:

Когда мы хотим услышать выходной сигнал фильтра, мы должны выбрать один из фильтровать выходные фазы, так как мы не можем слушать сложный сигнал. Когда в фильтре был подан реальный сигнал, вроде есть разница в спектры выходов.Я установил низкое значение радиуса, чтобы его можно было лучше воспринимается. В первом случае берется реальный выпуск:

Когда берется мнимый выход, низкие частоты более произносится:

Это явление напоминает фильтр переменной состояния, где он используется для получения высоких, низких и полосовых частот с одного процесс фильтрации.При сложном интеграторе эффект не может быть полностью эксплуатируется. Если реальный сигнал отправляется в сложном интеграторе каскад, спектральная разница между реальным и мнимым выходом при последний фильтр пропал. Почему? Интеграторы стремятся сделать настоящую сигнальный комплекс. А для сложных сигналов комплексный интегратор является простой полосовой фильтр на обоих выходах.

Если сложный интегратор стремится сделать реальный сигнал сложным, может ли он не может использоваться для преобразования Гильберта? Это то, на что я надеялся.К сожалению, это хорошо работает только с настройками большого радиуса, которые означает узкие полосы фильтра. Вот пример. Круг на x-y осциллограф демонстрирует ортогональность фаз:

На высоких центральных частотах значение радиуса может быть меньше, и все равно выходит точный сложный сигнал:

Можно даже преобразовать сигнал 15 кГц из реального в сложный, это то, чего не может сделать объект hilbert ~.

Это открывает одну интересную перспективу. Если вам нужно сделать постоянный банк фильтров Q по любой причине, у вас могут быть сложные выходы за небольшую дополнительную плату. Но что, если вам нужен сложный сигнал без эффект фильтра? Я так много написал о сложных сигналах, я действительно чувствую необходимость выяснить, как можно выполнить преобразование Гильберта, и сделать солидная иллюстрированная документация по этому поводу.

Низковольтные комплексные фильтры, использующие операционные усилители с обратной связью по току

В данной статье представлена ​​новая сложная топология фильтров, реализованная с использованием операционных усилителей с обратной связью по току в качестве активных элементов. Предлагаемые преимущества — это возможность работы при низком напряжении и требование использования только заземленных пассивных элементов. Приведены два примера применения, в которых частотные характеристики производных фильтров соответствуют стандартам ZigBee и Bluetooth соответственно.Оценка их производительности была проведена на основе результатов моделирования на уровне постлейки с использованием моделей МОП-транзисторов, предоставленных процессом AMS C35B4 CMOS.

1. Введение

Архитектура приемопередатчиков с низкой ПЧ страдает от присутствия сигналов изображения, вызванного операцией преобразования с понижением частоты, реализуемой сложным микшированием. К сожалению, из-за их симметричного отклика относительно постоянного тока обычные реальные фильтры не способны удалять сигналы изображения. Чтобы преодолеть эту проблему, в литературе был представлен новый класс фильтров, обозначаемых сложными фильтрами.Сложные фильтры строятся из двухканальных сетей, где на их входы подается пара сигналов с равными амплитудами и квадратурными фазами (и каналы). Концепция комплексной обработки сигналов формально описана в [1–3].

В литературе уже проводились значительные исследования по разработке сложных фильтров, подходящих для приемников с низкой ПЧ. Топологии с дискретным временем в [4, 5] были получены с использованием методов коммутируемого конденсатора и коммутируемого тока соответственно.Непрерывные фильтры были введены в [6–21]. Топологии [6, 7] представляют собой фильтры компандирования, реализованные с использованием биполярных транзисторов. Концепция традиционной линейной непрерывной фильтрации и МОП-транзисторов использовалась в [8–21]. Топологии, описанные в [8–14], предлагают возможность реализации без резисторов, и это произошло из-за использования операционных усилителей крутизны (OTA) [8–12] или токовых зеркал (CM) [13, 14] в качестве активных элементов. Конвейеры тока второго поколения (CCII) в одинарной форме [15, 16] или полностью дифференциальной форме [17] использовались для реализации сложных фильтров токового режима.CCII, сконфигурированные как повторители тока (CF) и повторители напряжения (VF), использовались в [18], в то время как CCII как VF использовались в [19]. В топологии [20] в качестве активных элементов использовались операционные усилители (операционные усилители), а в [21] был представлен ряд реализаций в режиме напряжения и тока, основанных на крутизне, трансмиссионном сопротивлении и усилителях тока и оценен. Операционные усилители с обратной связью по току (CFOA) использовались для реализации сложных функций фильтра в [22, 23].Топология в [22] представляет собой схему смешанного режима, и, следовательно, требуются дополнительные входные интерфейсы, чтобы работать в режиме напряжения или тока. Недостатком схемы [23] является необходимость использования плавающих конденсаторов и резисторов.

Разработка сложных фильтров в режиме напряжения с заземленными пассивными элементами и CFOA возможна с использованием строительных блоков, представленных в этой статье. Дополнительной привлекательной характеристикой является их способность работать при низком напряжении благодаря использованию соответствующей топологии CFOA.Работа организована следующим образом: сложные интеграторы представлены в Разделе 2, а пример конструкции фильтра 12-го порядка приведен в Разделе 3. Результаты моделирования пост-макета с использованием Аналоговой среды проектирования Cadence также представлены в Разделе 3, где он проверено, что предложенный фильтр соответствует требованиям стандартов ZigBee и Bluetooth.

2. Сложные интеграторы, использующие CFOA

Передаточную функцию комплексного интегратора можно легко получить, выполнив сдвиг частоты (обозначенный) передаточной функции соответствующего действительного интегратора в соответствии с транспонированием [24, 25].Таким образом, функциональная блок-схема (FBD) комплексного интегратора с потерями представлена ​​на рисунке 1, где переменная описывает комплексное напряжение в соответствии с определением:.