Moving Average Filter Code

Czy jest możliwe do wdrożenia średniej ruchomej w C bez potrzeby okna próbek. Znalazłem, że mogę zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna, który jest siłą dwóch, aby umożliwić przesunięcie bitów zamiast dzieląc, ale nie potrzebujesz buforu byłoby miło Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego wyniku średniej ruchomej tylko w wyniku starego wyniku i nowej próbki. Zdefiniuj przykład średniej ruchomej, w oknie z 4 próbkami, które mają zostać dodane nowe próbki eA średnia ruchoma może być realizowana rekurencyjnie, ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie tj. a w swoim przykładzie Dla długości N średniej ruchomej obliczysz. gdzie yn jest sygnałem wyjściowym i xn to sygnał wejściowy Eq 1 może być zapisany rekurencyjnie. Dlatego zawsze musisz zapamiętać próbkę xnN w celu obliczenia 2. Jak wskazał Conrad Turner, można zamiast tego użyć nieskończenie długiego okna wykładniczego, co pozwala obliczyć wyjście tylko z przeszłości put i current input. but nie jest to standardowa nieważona średnia ruchoma, ale średnia geometryczna ważona średnią ruchoma, gdzie próbki w przeszłości uzyskują mniejszą wagę, ale przynajmniej teoretycznie nigdy nie zapomnisz o gramaturze mniejszej i mniejszej próbki daleko w przeszłości. I zaimplementowane średniej ruchomej bez pojedynczej pamięci pozycji dla programu śledzenia GPS I napisał. Zacznij od 1 próbki i podziel się przez 1, aby uzyskać aktualne avg. I następnie dodać anothe próbki i podziel się przez 2 do bieżącej średniej. To trwa, aż dojdę do średniej. Każdego czasu później dodam nową próbkę, przeciętnie i usuń tą średnią z sumy. Nie jestem matematykiem, ale to wydawało się dobrym sposobem na że to zwróci żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest jednym z dozwolonych sposobów na to i działa dobrze Pamiętaj tylko, że im większa długość tym wolniej jest to, co chcesz podążać To nie ma znaczenia czas, ale po śledzeniu satelitów, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od aktualnej pozycji i będzie wyglądał źle Możesz mieć przerwę między siadami a końcowymi kropkami Wybrałem długość 15 aktualizowanych 6 razy na minutę do uzyskać odpowiednią wygładzanie i nie za daleko od rzeczywistej pozycji sutowej z wygładzonym szlakiem dots. doc 16 listopada 16 w 23 03.initialize całkowity 0, licznik 0 za każdym razem widać nową wartość. Ten jeden scanf wejściowy, jeden dodać całkowity newValue, jedna liczba przyrostów, jedna dzielna średnia liczba. Jest to średnia ruchoma na wszystkich wejściach. Aby obliczyć średnią z ostatnich ostatnich 4 wejść, wymagałoby 4 zmiennych wejściowych, być może kopiowanie każdego wejścia do starszych zmiennych wejściowych, a następnie obliczenie nowego ruchu średnia jako suma 4 zmiennych wejściowych, podzielona przez 4 przesunięcie w prawo2 byłaby dobra, gdyby wszystkie wejścia były pozytywne, aby obliczyć średnie obliczenia. przy odpowiedzi 3 lutego 15 w 4 06.To faktycznie obliczy całkowitą średnią, a nie średnią ruchoma liczyć się s większy wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikoma mała Hilmar 03 lutego 15 w 13 53. Twoja odpowiedź.2017 Stack Exchange, Inc. I wiedzieć, że to jest osiągalne z pobudzenia jak per. But naprawdę chciałbym uniknąć używania boost mam googled i nie znaleziono żadnych odpowiednich lub czytelnych przykładów. Chcę śledzić ruchomą średnią ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych przy użyciu najnowszych 1000 liczb jako próbki danych. Jest to najprostszy sposób to osiągnąć. I eksperymentował z użyciem okrągłej tablicy, wykładniczej średniej ruchomej i bardziej prostej średniej ruchomej i stwierdził, że wyniki okrągłej tablicy odpowiadały moim potrzebom najlepiej. pozostała 12 czerwca 12 na 4 38. Jeśli Twoje potrzeby są proste, możesz po prostu spróbować użyć wykładnicza średnia ruchoma. Wystarczy, że zmienisz akumulator, a Twój kod wygląda na każdą próbkę, kod aktualizuje akumulator o nową wartość. Wybierasz stałą wartość alfa, która wynosi od 0 do 1, i oblicz ją. Wystarczy, że potrzebujesz znaleźć wartość a lpha, gdzie działanie danej próbki trwa tylko około 1000 próbek. Hmm, nie jestem pewien, czy jest to dla ciebie odpowiednie, teraz, gdy już to postawiłem tutaj Problem polega na tym, że 1000 to dość długie okno dla wykładniczej średniej ruchomej Nie wiem, czy istnieje alfa, który rozprzestrzeniałby średnią w ciągu ostatnich 1000 numerów, bez underflow w obliczeń zmiennoprzecinkowych Ale jeśli chcesz mniejsze średnie, jak 30 numerów lub tak, jest to bardzo łatwy i szybki sposób na it. answered Jun 12 12 at 4 44. 1 na swoim punkcie Wykładnicza średnia ruchoma może pozwolić na zmienną alfa Więc pozwala to na obliczanie średnich baz czasowych np. bajtów na sekundę Jeśli czas od ostatniej aktualizacji akumulatora jest większy niż 1 sekundę, możesz pozwolić alpha być 1 0 W przeciwnym razie możesz pozwolić, aby usługa alfa była usecami od ostatniej aktualizacji 1000000 jxh 12 czerwca 12 w 6 21. Zazwyczaj chcę śledzić średnią ruchową ciągłego strumienia strumienia liczb zmiennoprzecinkowych używając ostatnie 1000 numerów jako próbki danych. Nie e poniższe aktualizacje zmieniają się w miarę zastępowania elementów, unikając kosztownych przejazdów ON w celu obliczenia sumy potrzebnej do przeciętnego - na żądanie. Całkowita wartość różni się parametrem od T do wsparcia np. długotrwałą długością przy łącznej długości 1000 d , int dla char s lub double do total float s. To jest nieco wadliwe, że numsamples mogłyby przebiegać przez INTMAX - jeśli zależy Ci na długie długie unsigned lub użyj dodatkowego członka danych bool do rejestrowania, gdy kontener jest najpierw wypełniany, podczas gdy cykliczne numsamples wokół tablicy najlepiej zamieniono na coś nieszkodliwego jak pos. answered Jun 12 12 at 5 19.one zakłada, że ​​próbka pustego operatora T jest faktycznie pustym operatorem T próbka oPless 8 czerwca 14 w 11 52. oPless ahhh dobrze spotted faktycznie miałem na to być nieważne operatora T próbki, ale oczywiście można użyć dowolnej notacji lubisz Naprawę, dzięki Tony D Jun 8 14 w 14 27.Moving Średnia Filtr MA filtra. Loading Ruch średnia filtr jest prosta Low Pass FIR Efekt końcowy Impulse Odpowiedz e Filtr powszechnie używany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych Pobiera M próbek wejściowych na raz i przyjmuje średnią z tych próbek M i daje pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtru dolnoprzepustowego LPF, która jest przydatna w przypadku naukowców i inżynierów w celu filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Ponieważ długość filtra zwiększa parametr M, gładkość sygnału wyjściowego wzrasta, podczas gdy ostre przejścia w danych są coraz wyraźniejsze. Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabej odpowiedzi na częstotliwość. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje.1 Zajmuje M punktów wejściowych, oblicza średnią tych punktów M i tworzy pojedynczy punkt wyjściowy 2 Ze względu na obliczenia obliczeń obliczeniowych oblicza się pewną ilość opóźnienia 3 Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy o słabej odpowiedzi na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedź na domenę czasową. Matlab Code. Following kod matlab symuluje domenę czasu odpowiedź filtra średniego przenoszenia punktu M, a także wyznacza odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Time Domain Response. Input to MA filter.3-point MA filter output. Input to Moving average filter. Response 3-punktowego średniego filtra. 51-punktowe wyjście filtru MA.11-punktowe wyjście filtru MA. Response 51-punktowego filtra średniego ruchu. Response 101-punktowego filtru średniego przepływu.501-punktowego filtru MA. Response 501 punktu Filtr średnia przemieszczenia. Na pierwszym plot, mamy wejście, które wchodzi do średniej ruchomych filtr Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następna figura jest odpowiedź wyjściowa 3-punktowy filtr Moving Average Można wywnioskować z rysunku, że 3-punktowy filtr Moving Average nie wyrzucił zbyt dużo w filtrowaniu szumu Zwiększyliśmy klapki filtru do 51 punktów i możemy zauważyć, że szum na wyjściu zmniejszył się znacznie, co jest przedstawione na następnej figurze. Rozwiązanie odpowiedzi Moving Average Średnie filtry o różnych długościach z łatwością wyeliminować stany 101 i 501, a nawet zauważyć, że nawet - chociaż hałas jest prawie zerowy, przejścia są ścierane drastycznie obserwują nachylenie po obu stronach sygnału i porównują je z idealnym przejściem na ceglany mur na naszym wejściu Reakcja częstotliwościowa. Z częstotliwością odpowiedzi można stwierdzić, że zwijanie jest bardzo powolne i tłumienie pasma zatrzymującego nie jest dobre. Zważywszy na to tłumienie pasma, wyraźnie, średni ruchometr nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości od innego że dobra wydajność w dziedzinie czasu powoduje słabe wyniki w dziedzinie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzania działania w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo zły filtr dolnoprzepustowy działania w domenie częstotliwości. Rejestracja zewnętrzna. Narządana książka. Najbardziej pasek boczny.