Ruchomy średni filtr kod

Czy możliwe jest zaimplementowanie średniej ruchomej w C bez potrzeby okna z próbkami, które mogę zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna, który ma potęgę dwóch, aby umożliwić przesunięcie bitowe zamiast dzielenia, ale niewymagające bufor byłby miły. Czy istnieje sposób wyrażenia nowego wyniku średniej kroczącej tylko jako funkcję starego wyniku i nowej próbki Zdefiniuj przykładową średnią ruchomą w oknie 4 próbek: Dodaj nową próbkę e: Średnia ruchoma może zostać zaimplementowana rekurencyjnie , ale do dokładnego obliczenia średniej ruchomej trzeba zapamiętać najstarszą próbkę wejściową w sumie (tj. a w twoim przykładzie). Dla długości N średniej ruchomej obliczamy: gdzie yn jest sygnałem wyjściowym, a xn jest sygnałem wejściowym. Eq. (1) może być napisany rekurencyjnie jako Więc zawsze musisz zapamiętać próbkę xn-N w celu obliczenia (2). Jak wskazał Conrad Turner, można zamiast tego użyć (nieskończenie długiego) okna wykładniczego, które pozwala obliczyć wyjście tylko z poprzedniego wyjścia i bieżącego wejścia: ale nie jest to standardowa (nieważona) średnia ruchoma, ale wykładniczo ważona średnia ruchoma, gdzie próbki w przeszłości mają mniejszą masę, ale (przynajmniej teoretycznie) nigdy niczego nie zapominasz (ciężary stają się mniejsze i mniejsze dla próbek daleko w przeszłości). Zaimplementowałem średnią ruchomą bez pamięci pojedynczych elementów dla programu do śledzenia GPS, który napisałem. Zaczynam od 1 próbki i dzielę przez 1, aby uzyskać aktualną średnią. Następnie dodaję próbkę anothe i dzielę przez 2 do aktualnej avg. To trwa, dopóki nie osiągnę długości średniej. Za każdym razem dodawam nową próbkę, otrzymuję średnią i usuwam tę średnią z całości. Nie jestem matematykiem, ale wydawało mi się, że to dobry sposób. Pomyślałem, że to zmieni żołądek prawdziwego matematyka, ale okazuje się, że jest to jeden z akceptowanych sposobów robienia tego. I działa dobrze. Pamiętaj tylko, że im większa długość, tym wolniej podążasz za tym, co chcesz obserwować. To może nie mieć większego znaczenia, ale gdy podążamy za satelitami, jeśli jesteś wolny, trasa może być daleko od aktualnej pozycji i będzie wyglądać źle. Możesz mieć przerwę między sob i końcowymi kropkami. Wybrałem długość 15 aktualizacji 6 razy na minutę, aby uzyskać odpowiednie wygładzenie i nie za bardzo oddalić się od faktycznej pozycji siedzącej z wygładzonymi kropkami. odpowiedziała 16 listopada 16 o 23:03 zainicjalizuj całość 0, count0 (za każdym razem, gdy zobaczysz nową wartość Następnie jedno wejście (scanf), jedno dodaj totalnewValue, jeden przyrost (count), jedna średnia dzieląca (totalcount) Byłaby to średnia ruchoma ponad wszystkie wejścia Aby obliczyć średnią tylko z ostatnich 4 wejść, wymagałyby 4 zmiennych wejściowych, być może skopiowania każdego wejścia do starszej zmiennej wejściowej, a następnie obliczenia nowej średniej ruchomej jako sumy 4 zmiennych wejściowych, podzielonej przez 4 (prawe przesunięcie 2 byłoby dobrze, jeśli wszystkie dane wejściowe były dodatnie, aby uzyskać średnią obliczoną odpowiedź 3 lutego 15 o 4:06 To faktycznie obliczyć całkowitą średnią, a NIE średnią ruchomą. Jak liczba staje się większa wpływ nowej próbki wejściowej staje się znikały małe ndash Hilmar lutego 3 15 o 13:53 Twoja wymiana stosów w 2017 r., Filtr średniego przepływu (filtr MA) Ładowanie: Filtr o średniej ruchomej to prosty filtr dolnoprzepustowy FIR (ang. Finite Impulse Response), powszechnie stosowany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych. pobiera M próbek wejściowych na raz i pobiera średnią z tych M-próbek i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy. Jest to bardzo prosta struktura LPF (filtr dolnoprzepustowy), która jest przydatna naukowcom i inżynierom do filtrowania niechcianego hałaśliwego komponentu z zamierzonych danych. Wraz ze wzrostem długości filtra (parametr M) zwiększa się gładkość wyjścia, podczas gdy ostre przejścia w danych stają się coraz bardziej tępe. Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź w dziedzinie czasu, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje: 1) Pobiera M punktów wejściowych, oblicza średnią z tych M-punktów i generuje pojedynczy punkt wyjściowy 2) Z powodu obliczeń związanych z obliczaniem. filtr wprowadza określoną ilość opóźnienia 3) Filtr działa jako filtr dolnoprzepustowy (z niską odpowiedzią częstotliwościową i dobrą odpowiedzią w dziedzinie czasu). Kod Matlaba: następujący kod Matlaba symuluje odpowiedź w czasie w odniesieniu do punktu ruchomej średniej klasy M-point, a także kreśli odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtrów. Odpowiedź w dziedzinie czasu: Na pierwszym wykresie mamy dane wejściowe, które trafiają do filtra średniej ruchomej. Wejście jest głośne, a naszym celem jest zmniejszenie hałasu. Następna figura jest odpowiedzią wyjściową 3-punktowego filtra średniej ruchomej. Z rysunku można wywnioskować, że trzypunktowy filtr średniej ruchomej nie przyczynił się do odfiltrowania hałasu. Zwiększamy odczepy filtrów do 51-punktów i widzimy, że hałas na wyjściu znacznie się zmniejszył, co przedstawiono na następnym rysunku. Zwiększamy pobory o kolejne 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet pomimo tego, że hałas jest prawie zerowy, przejścia są drastycznie stępione (obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealną zmianą ściany ceglanej w nasz wkład). Pasmo przenoszenia: na podstawie odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że zwinięcie jest bardzo wolne, a tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobre. Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma zatrzymania, filtr o średniej ruchomej nie może oddzielić jednego pasma częstotliwości od drugiego. Jak wiemy, dobra wydajność w dziedzinie czasu skutkuje słabą wydajnością w dziedzinie częstotliwości i na odwrót. Krótko mówiąc, średnia krocząca jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzającym (działanie w dziedzinie czasu), ale wyjątkowo złym filtrem dolnoprzepustowym (działanie w dziedzinie częstotliwości). Linki zewnętrzne: Polecane książki: Podstawowy pasek boczny Średnia Średnia ruchoma Średnia średnia ruchoma Prosta Zachęcamy Cię do rozwiązania tego zadania zgodnie z opisem zadania, używając dowolnego języka, który możesz znać. Obliczanie prostej średniej kroczącej z serii liczb. Utwórz stateful functionclassinstance, która pobiera kropkę i zwraca procedurę, która przyjmuje liczbę jako argument i zwraca prostą średnią ruchomych argumentów. Prosta średnia ruchoma to metoda obliczania średniej strumienia liczb przez uśrednienie tylko ostatnich 160 liczb P 160 ze strumienia, 160 gdzie 160 P 160 jest znane jako okres. Można go wdrożyć, wywołując procedurę inicjującą z 160 P 160 jako argumentem 160 I (P), 160, który powinien następnie zwrócić procedurę, która po wywołaniu z indywidualnymi, kolejnymi członkami strumienia liczb, oblicza średnią (w górę). do), ostatnie 160 P 160 z nich, pozwala wywołać to 160 SMA (). Słowo 160 stanowe 160 w opisie zadania odnosi się do potrzeby 160 SMA () 160, aby zapamiętać pewne informacje między wywołaniami do niego: 160 Okres, 160 P 160 Zamówiony pojemnik z co najmniej ostatnich 160 numerów P 160 z każdego z nich. jego indywidualne połączenia. Stateful 160 oznacza również, że kolejne wywołania do 160 I (), 160 inicjalizatora, 160 powinny zwracać oddzielne podprogramy, które mają 160 zapisany stan 160 akcji, aby mogły być użyte na dwóch niezależnych strumieniach danych. Pseudo-kod dla implementacji 160 SMA 160 to: Ta wersja używa trwałej kolejki do przechowywania najnowszych wartości p. Każda funkcja zwrócona przez init-moving-average ma swój stan w atomie utrzymującym wartość kolejki. Ta implementacja używa okrągłej listy do przechowywania liczb w oknie na początku każdego wskaźnika iteracji odnosi się do komórki listy, która przechowuje wartość właśnie wyprowadzającą się poza okno i do zastąpienia przez wartość dodaną. Używanie edycji zamknięcia Obecnie ta wartość nie może być równa nogc, ponieważ alokuje zamknięcie na stercie. Niektóre analizy ucieczki mogą usunąć przydział sterty. Używanie edycji Struct Ta wersja unika alokacji sterty zamknięcia, zachowując dane w ramce stosu głównej funkcji. Ten sam wynik: aby uniknąć przybliżania się liczby zmiennoprzecinkowej i rosnąć, kod mógłby wykonywać okresową sumę na całej okrągłej tablicy kolejek. Ta implementacja generuje dwa (funkcjonalne) obiekty udostępniające stan. W E jest idiomatyczne oddzielanie danych wejściowych od danych wyjściowych (odczyt z zapisu) zamiast łączenia ich w jeden obiekt. Struktura jest taka sama jak implementacja Standard DeviationE. Poniższy program eliksiru generuje anonimową funkcję z osadzonym okresem p, który jest używany jako okres prostej średniej kroczącej. Funkcja run odczytuje dane numeryczne i przekazuje je do nowo utworzonej funkcji anonimowej, a następnie sprawdza wynik do STDOUT. Dane wyjściowe przedstawiono poniżej, przy średniej, a następnie w ujęciu grupowym, stanowiącym podstawę dla każdej średniej ruchomej. Erlang ma zamknięcia, ale zmienne niezmienne. Rozwiązaniem jest wówczas wykorzystanie procesów i prostego API opartego na przekazywaniu komunikatów. Języki macierzy mają rutyny do obliczania szybujących średnich dla danej sekwencji przedmiotów. Pętla jest mniej wydajna niż w poniższych poleceniach. Ciągle monituje o wejście I. który jest dodawany na końcu listy L1. L1 można znaleźć naciskając 2ND1, a średnie można znaleźć w ListOPS Naciśnij ON, aby zakończyć program. Funkcja, która zwraca listę zawierającą uśrednione dane dostarczonego argumentu Program, który zwraca prostą wartość przy każdym wywołaniu: lista jest uśredniana dla listy: p jest okresem: 5 zwraca uśrednioną listę: Przykład 2: Używanie programu movinav2 (i , 5) - Inicjalizacja obliczeń średniej ruchomej i zdefiniowanie okresu 5 movinav2 (3, x): x - nowe dane na liście (wartość 3), a wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlony movinav2 (4, x) : x - nowe dane (wartość 4), a nowy wynik zostanie zapisany na zmiennej x i wyświetlony (43) 2. Opis funkcji movinavg: zmienna r - jest wynikiem (uśredniona lista), która będzie zwracaną zmienną i - jest zmienną indeksową, i wskazuje na koniec listy podrzędnej, której lista jest uśredniana. zmienna z - zmienna pomocnicza Funkcja wykorzystuje zmienną i do ustalenia, które wartości z listy będą brane pod uwagę przy następnych obliczeniach średnich. Przy każdej iteracji zmienna i wskazuje na ostatnią wartość na liście, która będzie używana w obliczeniach średnich. Dlatego musimy tylko ustalić, która będzie pierwszą wartością na liście. Zwykle trzeba wziąć pod uwagę elementy p, więc pierwszym elementem będzie ten indeksowany przez (i-p1). Jednak w pierwszych iteracjach obliczenia będą zazwyczaj ujemne, więc poniższe równanie pozwoli uniknąć indeksów ujemnych: max (i-p1,1) lub, ustawiając równanie, max (i-p, 0) 1. Ale liczba elementów w pierwszych iteracjach również będzie mniejsza, poprawna wartość będzie (indeks końcowy - początek indeksu 1) lub, ustalenie równania, (i - (max (ip, 0) 1) 1), a następnie , (i-max (ip, 0)). Zmienna z zawiera wspólną wartość (max (ip), 0), więc beginindex będzie (z1), a liczbafelementów będzie (iz) mid (lista, z1, iz) zwróci listę wartości, która będzie uśrednioną sumą ( .) zsumuje ich sumę (.) (iz) ri je uśredni i zapisze wynik w odpowiednim miejscu na liście wyników fp1 tworzy częściową aplikację ustalającą (w tym przypadku) drugi i trzeci parametr