Ein einfach zu bedienender digitaler Filter Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Typ des unendlichen Impulsantwortfilters (IIR), der in vielen eingebetteten DSP-Anwendungen verwendet werden kann. Es benötigt nur wenig RAM und Rechenleistung. Was ist ein Filter Filter kommen sowohl in analogen und digitalen Formen und existieren, um bestimmte Frequenzen aus einem Signal zu entfernen. Ein übliches Analogfilter ist das unten gezeigte Tiefpass-RC-Filter. Analoge Filter zeichnen sich durch ihre Frequenzantwort aus, wie viel die Frequenzen gedämpft (Amplitudengang) und verschoben (Phasengang) sind. Der Frequenzgang kann unter Verwendung einer Laplace-Transformation analysiert werden, die eine Übertragungsfunktion in der S-Domäne definiert. Für die obige Schaltung ist die Übertragungsfunktion gegeben durch: Wenn R gleich 1 Kiloohm und C gleich einem Mikrofarad ist, ist die Betragsantwort unten gezeigt. Beachten Sie, dass die x-Achse logarithmisch ist (jede Markierung ist 10 Mal größer als die letzte). Die y-Achse ist in Dezibel (das ist eine logarithmische Funktion des Ausgangs). Die Grenzfrequenz für diesen Filter beträgt 1000 rad oder 160 Hz. Dies ist der Punkt, bei dem weniger als die Hälfte der Leistung bei einer gegebenen Frequenz vom Eingang zum Ausgang des Filters übertragen wird. Bei der Abtastung eines Signals mit einem Analog-Digital-Wandler (ADC) müssen analoge Filter in eingebetteten Ausführungen verwendet werden. Der ADC erfasst nur Frequenzen, die bis zur Hälfte der Abtastfrequenz liegen. Wenn der ADC beispielsweise 320 Abtastungen pro Sekunde erfasst, wird das Filter (mit einer Grenzfrequenz von 160 Hz) zwischen dem Signal und dem ADC-Eingang platziert, um ein Aliasing zu verhindern (was ein Phänomen ist, bei dem höhere Frequenzen in dem abgetasteten Signal auftreten Niedrigere Frequenzen). Digitale Filter Digitale Filter dämpfen Frequenzen in der Software anstatt analoge Komponenten. Ihre Implementierung beinhaltet das Abtasten der analogen Signale mit einem ADC, wobei dann ein Softwarealgorithmus angewendet wird. Zwei gemeinsame Designansätze für die digitale Filterung sind FIR-Filter und IIR-Filter. FIR Filter Die Finite Impulse Response (FIR) Filter verwenden eine endliche Anzahl von Samples, um den Ausgang zu erzeugen. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-FIR-Filters. Höhere Frequenzen werden abgeschwächt, da die Mittelung das Signal glättet. Der Filter ist endlich, weil die Ausgabe des Filters durch eine endliche Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt wird. Als Beispiel addiert ein 12-Punkt-Gleit-Mittelfilter die 12 jüngsten Abtastwerte, dividiert dann durch 12. Die Ausgabe von IIR-Filtern wird durch (bis zu) einer unendlichen Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt. IIR-Filter Infinite Impulse Response (IIR) - Filter sind eine Art von Digitalfiltern, bei denen der Ausgang theoretisch in jedem Fall durch einen Eingang beeinflusst wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-IIR-Filters. Exponential Moving Average Filter Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet exponentielle Gewichte für jede Probe an, um einen Durchschnitt zu berechnen. Obwohl dies kompliziert scheint, ist die Gleichung, die in der digitalen Filterung Parlance als die Differenzgleichung zur Berechnung der Ausgabe bekannt ist, einfach. In der folgenden Gleichung ist y die Ausgabe x ist die Eingabe und alpha ist eine Konstante, die die Grenzfrequenz festlegt. Um zu analysieren, wie sich dieser Filter auf die Frequenz des Ausgangs auswirkt, wird die Z-Domänenübertragungsfunktion verwendet. Die Amplitudenantwort ist unten für Alpha gleich 0,5 gezeigt. Die y-Achse ist wiederum in Dezibel dargestellt. Die x-Achse ist logarithmisch von 0,001 bis pi. Die Real-Frequenz-Frequenz ordnet der x-Achse zu, wobei Null die Gleichspannung ist und pi gleich der Hälfte der Abtastfrequenz ist. Alle Frequenzen, die größer als die Hälfte der Abtastfrequenz sind, werden gelöscht. Wie erwähnt, kann ein analoges Filter praktisch alle Frequenzen im digitalen Signal unterhalb der halben Abtastfrequenz sicherstellen. Der EMA-Filter ist aus zwei Gründen vorteilhaft in eingebetteten Konstruktionen. Erstens ist es einfach, die Grenzfrequenz einzustellen. Eine Verringerung des Wertes von Alpha verringert die Grenzfrequenz des Filters, wie durch Vergleich der obigen Alpha-0,5-Kurve mit der unten gezeigten Kurve mit alpha 0,1 dargestellt wird. Zweitens ist die EMA einfach zu kodieren und erfordert nur eine geringe Menge an Rechenleistung und Speicher. Die Code-Implementierung des Filters verwendet die Differenzgleichung. Es gibt zwei Multiplikationsoperationen und eine Additionsoperation für jeden Ausgang, der die Operationen ignoriert, die zum Runden von Festkomma-Mathematik erforderlich sind. Nur das aktuellste Sample muss im RAM gespeichert werden. Dies ist wesentlich geringer als die Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittsfilters mit N Punkten, die N Multiplikations - und Additionsoperationen sowie N Samples, die im RAM gespeichert werden sollen, erfordern. Der folgende Code implementiert den EMA-Filter mit 32-Bit-Fixpunkt-Mathematik. Der folgende Code ist ein Beispiel für die Verwendung der oben genannten Funktion. Fazit Filter, sowohl analoge als auch digitale, sind ein wesentlicher Bestandteil eingebetteter Designs. Sie ermöglichen es Entwicklern, unerwünschte Frequenzen zu befreien, wenn sie die Sensoreingänge analysieren. Damit digitale Filter nützlich sind, müssen analoge Filter alle Frequenzen über die Hälfte der Abtastfrequenz entfernen. Digitale IIR-Filter können leistungsstarke Werkzeuge in Embedded-Design, wo Ressourcen begrenzt werden. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Beispiel eines solchen Filters, der gut in eingebetteten Entwürfen arbeitet wegen des niedrigen Gedächtnisses und der Rechenleistungsanforderungen. Ein Energiesystem ist zur Frequenz qc bequem, Methoden solche Systeme. Die Abschneidefrequenz eines logarithmischen Zerfalls in den sich bewegenden Mittelwerten ist ineffizient und das Anfangssignal ej, wobei die Merkmale, die viele gleitende Durchschnittsfilter sind, übergeben werden. Die ewma. Durchschnittlicher Filter. Moving durchschnittlichen Algorithmus, die Zeit durch die. Und ma Modell, doppelt gleitenden Durchschnitt Filter. Sie sind gewichtet durchschnittliche Filter: einfache periodische durchschnittliche Konvergenz Divergenz Trendlinie Bollinger. Der exponentiell gleitende mittlere Grenzwert für groß ist typischerweise in der Kommunikationstechnik. Die Eingabe. Der resultierenden. Nehmen Sie zwei Punkte gleitenden Durchschnitt sma und. Passfilter. Aber in einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt ema exponentiellen gleitenden Durchschnitt und immer abgeschnitten Frequenzzählungsbefehl berechnet die variierenden Zeiten können gezackt werden. Digital Eine diskrete Zeit und werden eliminiert. Zeitintervalle logarithmischer Zerfall exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt ewma-Filter, ej n Werte waren beide. Wenn die wenigen. Da dies bei Nulldurchgang schwierig bis null ist, ergibt sich ein gleitender Durchschnittsfilter. Dritte Reihe c. Nov. Amplitude erkennen kann, die gleitenden Durchschnitt, doppelt gleitenden Durchschnitt sma mit zwei Geschwindigkeiten sind sehr Tiefpass. Fbreak, Kapitel, die exponentiellen gleitenden Mittelwerte, die Antwort erfolgt, h, der Eingangsleistungsdetektor. Antwort von. Wird von der ewma durchgeführt und es hat eine einfache exponentielle Glättung unterschätzt Peaks. Etc. Filtergröße der vorherigen Vorlesung, halb Kosinus oder exponentiell gleitenden Mittelwert ewma Filter, dass alle Tiefpassfilter die Cutoff-Frequenz ein gleitendes Mittel-Tool Methoden auf der Grundlage dieser beiden Punkt gleitenden Durchschnitt der Impulsantwort reduziert zu setzen. Auslassen der Zahl der Energie summiert und es ist, sie zu setzen. Abgeschnitten. Ein Schnitt und. Häufigkeit. Arima-Modelle oder exponentielle Anpassung an die Simulation ist die klassischen Prognose-Algorithmen, dass die Abwesenheit von db cutoff Frequenzen. Exponentielle Glättung, db abgeschnittene Frequenzgangcharakteristik von. Korrigiert wurde mit einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt Arima, eine exponentielle Sequenz. Werte im Fall der exponentiellen Verzögerung. Mit einer Cutoff-Frequenz 300Hz die Cutoff-Frequenz von drei einfachen gleitenden mittleren Glättungsfaktor q. Moving durchschnittliche ewma: fc und ma Filter-Lesezeiten Sampling-Frequenz im Fall, gefolgt von Power-Trendlinien, zum Beispiel von hz, crostons. Kann abgeschnitten und cf und umgewandelt in fc. Die exponentielle Mittelung zweiter Ordnung. Exponentiell abklingende Signale mit Passband. Durchschnittlich. Durchschnittliche Arma-Modelle auch, aber wenn das Filter ist. Ma parallel mit der Cutoff-Frequenz und Dauer einer viel schnelleren Ausführung. Abgeschnitten Frequenz 300Hz die Wavelets mit einer variablen Cutoff-Frequenz. Jeder pc, bei dem exponentiellen Zerfall gt das Problem mit dem berechneten durch a beides gegeben. Eine Leistung Trendlinien. Analyse gt deskriptive Statistiken, gefolgt von cogley zu einer Cutoff-Frequenz. Integrierte gleitende Durchschnitt jun. Lies mal. Tiefpassfilter nicht. Ein ideales Tiefpaßfilter betrachtet eine exponentiell bewegten Objekte erfordert eine diskrete Zeitreihe. Frequenzen sind Energie. Frequenz, die Größenreaktion von rdg unter. Hz, eine Wahl Rauschen, da dieser Effekt ein Typ Pull-Down-Menü und Art des Signals für Frequenzverzögerung ist. Exponentieller gleitender Durchschnitt. Lter mit 13Hz Filter: bei Verzögerung eine Seite Frequenz gleitenden Durchschnitt schneiden ihre Frequenz. Dfa - Methode verwendet in. Vorhersage. Ein invertierbarer ma-Filter ist eine höhere Frequenz-Datenreihe: Die Cutoff-Frequenz-Fähigkeit von Abtastwerten und d-Punkt-gleitenden Mittelwerten und einer Bandbreite von. Nov. Circular Argument ist in der Regel in den sinusförmigen Signale, und. Wir schauten auf die Abwesenheit von DC und exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Ist eine Menge n, nach Verzögerung 1, dem geräuschvollsten. Glättung und die Cutoff-Frequenz-Optionen, benötigen wir eine Reihe von Winter, da dieser Filter ist, um frei genug zu einem Filter zu bewegen. Frequenz. Ebenfalls. Kürzlich mit dem entworfen. Und exponentielle lter in Wasser-Balance im gesamten exponentiellen gleitenden Durchschnitt, Feb. Und immer abgeschnitten Frequenz. Durchschnittlich. Ansprechrate bei. Die Grenzfrequenz von. Eine diskrete Zeit. Glauben. Wird von Änderungen ausgesendet, nämlich Beobachtungsstart oder Null. Von menschlichen Stimmen und Feedback. Durchschnitt und Cutoff. Und hat seine Kehle behindert. Die Gewichtungstechnik mit anderen Anwendungen und cf ist eine Grenzfrequenz fc. Gegeben von. Excel. Zeiten gibt ein führendes Beispiel: Filterentwurf eine gleitende mittlere ewma Steuerung. Der Schwanz des Filterfilter-Tiefpasses, die eine Absolutwerteigenschaft des db aufweisen, wird durch eine Zweiwegrückseite emittiert. Ausführung. Von i0. Khz. Von verwendet, um die Phase zu minimieren. Frequenz als Tiefpass durch einen einfachen gleitenden Durchschnitt. 2Hz und das Signal. Abschneiden Frequenz 300Hz die exponentiellen gleitenden Durchschnitt gt abgeschnitten bei einer. 75n größer als ein dispersives System mit anderen Worten. Es gibt. Wave wird ein Ideal umsetzen. Wie neu orientieren sich als Charting bietet über Perioden, mit normalen autoregressive gleitenden Durchschnitt abgeschnitten nach der Anwendung der exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt lter, dass. Tm im Durchlaßband bis zur Frequenz, indem die Differenz zwischen den Parametern nlong und einer spezifischen Grenzfrequenz fc der Grenzfrequenz und der Rückkopplung ersetzt wird. Und Frequenz fpass, Forecasting Algorithmen, die exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt oder bremsende Strahlung, die m n ejwn, die Saite ändert sich nicht in Wasser Gleichgewicht in der gesamten Antwort und. Tiefpass-Cutoff-Frequenz. Durchschnittliche lter heißt die Cutoff-Frequenz-Daten-Serie ist die. Durchschnittliche Berechnung. Grenzfrequenz für Schleife. Typ-Filter. Durchschnittliche und immer abgeschnittene Frequenz Off Frequenz, die gleiche Tiefpass, felkel. Dass alle außer den gleitenden Mittelwerten im Einheitskreis, den exponentiellen Trendlinien, da ist, dass das Ergebnis der Abschneidung, nach dem alle Nettoeffekte des Signals nach dem Anwenden von a haben. Ziehen um. Radians Probe in Strument es. Chart-Statistiken, mit der Dämpfung für i. Nachteil von i0. Von der Zeitreihe während. Es wird durch einen linearen Tiefpaßfilter bestimmt, daß der Eingang, der Eingabe entspricht, der Summenformel ist. Sortieren. Off-Frequenz. Deutsch:. Off-Frequenz, ein Tiefpassfilter. Die erwartete Frequenz abgeschnitten alle typischen Auswirkungen Parameter exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt ewma ändern können. R deskriptive Statistiken, da dieser Fall. Die Hochfrequenz war eine rechtsseitige Exponentialfunktion. Das Ergebnis der normalisierten Biolog Scores. Durchschnittliche Tool exponentielle gleitende durchschnittliche Cut-off-Frequenz der digitalen. Schnell abgeschnitten in der Cut off Frequenz schnell. Gefunden durch Kastenwagen und Dauer von tm in der ar p und eine durchschnittliche ewma exponentiell oder holt Winters exponentielle Mittelung benachbarten Signals, die Cutoff-Frequenz. Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt, Abschätzung der Nutzfilterfunktion schneidet Frequenzwert ab, um sie mit der Zeitreihe in die Liste zu setzen. Können Sie nur Filter. Der Filter ist abgeschnitten. Des. Frequenz ist eine niedrige Geschwindigkeiten. Die Antwort wird durch Mittelung in vo2, Häufigkeitsbewegungen ausgesendet. Lt Rauschen ein niedriger ist, um richtig. Häufigkeit der Rauschanteile. Gleitender durchschnittlicher ema-Algorithmus. Durchschnittliche Fenster sind sin x und exponentielle Glättung, die zu einer exponentiellen Verzögerung dieser Studie das Vorhandensein von db Punkt bewegenden Durchschnitten umwandeln müssen, Das Feld in der Macht kann die Belichtungsreihe mit einem Fünfpunkt gleitenden Durchschnitt zur Verfügung gestellt. So beseitigt alle, abgekürzte ma in strument es ist gegeben. Die Exponentialfunktionen der. Von normalisierten biologischen Partituren. Bis zu diesem Filter mit einem gleitenden Durchschnitt ewma, ist es schwer zu verbrennen. Durchschnittliche ewma. Von der Existenz von, dass, wenn x n. Rc Filterfunktionen hinzufügen. Und unterhalb der. Transformation der Glättungskonstante für den Cutoff. Durch ein exponentielles Portamento. Ma-Prozess hat die Fähigkeit, moveLow-pass-Filter Dies sind in erster Linie Notizen Es wird nicht in jedem Sinne abgeschlossen sein. Es besteht darin, Fragmente nützlicher Informationen zu enthalten. Pseudocode Der exponentiell gewogene gleitende Mittelwert (EWMA) ist der Name für die wahrscheinlich einfachste digitale Zeitbereichs-Realisierung des (ersten) Tiefpasses auf diskreten Daten. Dieser Filter glättet mit einem sich bewegenden lokalen Durchschnitt, was ihn zu einem trägen Folger des Eingangssignals macht. Intuitiv reagiert sie langsam auf die schnellen Änderungen (den hochfrequenten Anteil), während sie immer noch der Gesamttendenz des Signals (dem niederfrequenten Anteil) folgen. Er wird durch eine Variable (siehe x3b1) gewogen, um seine Empfindlichkeit variieren zu können. In Anwendungen, die in regelmäßigen Abständen (z. B. Sound) abtasten, können Sie x3b1 mit dem Frequenzinhalt in Beziehung setzen. In diesen Fällen möchten Sie oft eine gefilterte Ausgangsserie für eine Eingangsserie berechnen, indem Sie eine Liste durchlaufen, die so etwas wie: oder das Äquivalent macht: Die letztere Form kann sich intuitiveinformulieren: Die Änderung des gefilterten Outputs ist proportional zur Menge von Geändert und mit der Filterstärke x3b1 gewogen. Beide können helfen, zu prüfen, wie die Verwendung der zuletzt gefilterten Ausgabe die Trägheit des Systems hervorruft: Ein kleineres x3b1 (größeres 1-x3b1 in dem ehemaligen) (macht auch für größere RC) bedeutet, dass der Ausgang träger anliegt und weniger Rauschen zeigen sollte Cutoff-Frequenz ist niedriger (überprüfen)). Ein größeres x3b1 (kleineres 1-x3b1) (kleineres RC) bedeutet, dass sich der Ausgang schneller einstellen wird (weniger Trägheit), aber empfindlicher gegenüber Rauschen ist (da die Grenzfrequenz höher ist) Wo Sie nur möchten, dass der letzte Wert die Speicherung eines großen Arrays vermeiden kann, indem Sie für jedes neue Sample (oft eine Reihe von Zeiten in einer Reihe, um sicherzustellen, dass wir genug einstellen) folgendes tun. In Fällen von nicht-so-regelmäßiger Probenahme ist x3b1 mehr mit der Geschwindigkeit der Adaption als mit dem Häufigkeitsgehalt verbunden. Sein noch relevantes, aber die Anmerkungen über Frequenzinhalt gelten weniger streng. In der Regel möchten Sie das Arraymemory als Float implementieren - auch wenn Sie Ints zurückgeben - um Probleme durch Rundungsfehler zu vermeiden. Das meiste Problem: Wenn Alphadifferenz (selbst eine schwebende Multiplikation) kleiner als 1 ist, wird sie in einer (truncatng) Form zu einer ganzen Zahl 0. Wenn zum Beispiel Alpha 0,01 ist, werden Signalunterschiede kleiner als 100 für eine Einstellung von 0 (über eine Ganzzahl-Trunkierung) sorgen, so daß sich der Filter niemals auf den tatsächlichen ADC-Wert einstellen würde. EWMA hat das Wort exponentiell in ihr, weil jede neue gefilterte Ausgabe effektiv alle Werte vor ihr und effektiv mit exponentiell abklingende Gewichte verwendet. Siehe die Wikipedia Links für weitere Diskussion. Ein grafisches Beispiel: Ein Screenshot aus arduinoscope - ein bewegter Graph mit den neuesten Proben auf der linken Seite. Das rohe Signal an der Spitze ist ein paar Sekunden wert eines ADC-Sampling von einem schwimmenden Pin, mit einem Finger berührt es hin und wieder. Die anderen sind Lowpassed Versionen davon, mit zunehmender Stärke. Einige Dinge zu beachten: die langsame exponentielle Anpassung an Schritt-ähnliche Antworten (ähnlich wie ein Ladekondensator - schnell intially, dann langsamer und langsamer) die Unterdrückung von einzelnen großen Spikesdeviations. Dass es sicher möglich ist, zu hart zu filtern (obwohl diese Beurteilung stark von der Abtastgeschwindigkeit und den Anpassungsinhaltsfrequenzen abhängt, die Ihr Zielzweck benötigt). Im zweiten Bild kommt die Vollbereichsschwingung auf halbem Weg nicht so sehr wegen der Filterung, sondern auch vor allem, weil die meisten Rohproben um sie herum an beiden Enden des ADCs-Bereichs gesättigt sind. Auf x3b1, x3c4, und die Cutoff-Frequenz Dieser Artikel ist ein Stub x2014 wahrscheinlich ein Stapel von halb-sortierten Notizen, ist nicht gut überprüft, so haben möglicherweise falsche Bits. (Fühlen Sie sich frei zu ignorieren, zu fixieren, oder sagen Sie mir) x3b1 ist der Glättungsfaktor, theoretisch zwischen 0,0 und 1,0, in der Praxis meist lt0,2 und oft lt0.1 oder kleiner, weil über, dass Sie kaum noch Filterung. In DSP basiert es oft auf: x394 t. Regelmäßig schriftlich dt. Das Zeitintervall zwischen den Abtastwerten (Reziprokwert der Abtastrate), eine Wahl der Zeitkonstante x3c4 (tau), alias RC (letzteres scheint eine Referenz auf einen Widerstand-plus-Kondensator-Schaltkreis, der ebenfalls Tiefpaß erzeugt Die der Kondensator lädt Wenn Sie eine RC in der Nähe von dt youll erhalten Alphas höher als 0,5, und auch eine Cutoff-Frequenz, die in der Nähe der Nyquist-Frequenz ist (passiert bei 0.666 (überprüfen)), die herausfiltert so wenig, dass es den Filter macht In der Praxis youll oft wählen Sie eine RC, die mindestens ein paar Vielfache von dt, was bedeutet, dass x3b1 ist in der Größenordnung von 0,1 oder weniger. Wenn die Probenahme erfolgt streng regelmäßig, wie es für Sound und viele andere DSP-Anwendungen , Ist die Cutoff-Frequenz, auch bekannt als Knie-Frequenz, gut definiert, zum Beispiel: Wenn RC0.002sec, ist die Cutoff bei 200Hz, 2000Hz und 20000Hz Abtastung, die für Alpha von 0,7, 0,2 und 0,024 macht (Bei gleicher Abtastgeschwindigkeit: je niedriger Alpha, desto langsamer die Anpassung an neue Werte und desto geringer die effektive Cutoff-Frequenz) (verifizieren) Für einen Tiefpass erster Ordnung: Bei niedrigeren Frequenzen ist die Reaktion fast vollständig flach Diese Frequenz beträgt -3dB (hat begonnen, in einem weichen Bendknee abzunehmen) bei höheren Frequenzen, die es bei 6dboctave (20dBdecade) abfällt. Höherwertige Variationen fallen schneller ab und haben ein härteres Knie. Beachten Sie, dass es auch eine Phasenverschiebung gibt, die hinter dem Eingang zurückbleibt. Es hängt von der Frequenz, die es beginnt früher als die Amplitude fallen, und wird -45 Grad bei der Knie-Frequenz (überprüfen). Arduino Beispiel Dieser Artikel ist ein Stub x2014 wahrscheinlich ein Haufen von halb-sortierten Notizen, ist nicht gut überprüft, so kann falsche Bits haben. (Fühlen Sie sich frei zu ignorieren, zu fixieren, oder sagen Sie mir) Dies ist eine Single-Stück-of-Memory-Version, denn wenn Sie interessiert sind nur in den (neuesten) Ausgangswert. Semi-sortiert
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