Liukuva Keskiarvo Suodatin Koodi

Onko mahdollista siirtää liikkuvan keskiarvon C: ssä ilman näytteen ikkunaa. Olen huomannut, että voin optimoida hieman, valitsemalla ikkunan koon, jonka teho on kaksi, jotta voidaan vaihtaa bitin sijasta, mutta puskuri ei tarvitsisi olla mukava Onko olemassa keino ilmaista uutta liikkuvaa keskimääräistä tulosta vain vanhan tuloksen ja uuden mallin funktiona. Määritä esimerkki liikkuvasta keskiarvosta 4 näytteen ikkunan poikki. Lisää uusi näyte eA liikkuva keskiarvo voidaan toteuttaa rekursiivisesti, mutta tarkan laskennan liikkuva keskiarvo sinun täytyy muistaa vanhin tulon näytteen summa eli a oman esimerkin pituus N liikkuva keskiarvo lasketaan. where yn on lähtösignaali ja xn on tulosignaali Eq 1 voidaan kirjoittaa rekursiivisesti niin. Joten sinun täytyy aina muistaa näytteen x nN jotta voidaan laskea 2.As huomautti Conrad Turner, voit käyttää äärettömän pitkää eksponentiaalinen ikkuna sen sijaan, jonka avulla voit laskea Tuotos vain menneisyydestä ulos mutta tämä ei ole tavanomainen painottamaton liukuva keskiarvo vaan eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo, jossa näytteet aiemmin pienentävät painoa, mutta ainakin teoriassa et koskaan unohda mitä tahansa painoja vain pienemmiksi ja pienemmiksi näytteet kaukana aiemmin. Olen toteutettu liukuva keskiarvo ilman yksittäisiä elementti muisti GPS seuranta-ohjelma kirjoitin. Olen aloittaa 1 näyte ja jakaa 1 saadaksesi nykyisen avg. I sitten lisätä anothe näyte ja jakaa 2 nykyinen avg. This jatkuu, kunnes saan keskimääräisen pituuden. Jokainen aika myöhemmin, lisään uuteen näyte, saat keskimäärin ja poista keskimääräinen kokonaismäärästä. En ole matemaatikko, mutta tämä tuntui hyvältä tee se Ajattelin, että se kääntyisi todellisen matemaattisen kaverin vatsasta, mutta osoittautuu, että se on yksi hyväksytty tavoista tehdä se Ja se toimii hyvin Muista vain, että mitä korkeampi pituus on, sitä hitaammin se seuraa mitä haluat noudattaa Siitä ei ole väliä eniten aika, mutta kun seuraavat satelliitit, jos olet hidas, polku voi olla kaukana varsinaisesta sijainnista ja se näyttää huonolta. Sinulla voi olla aukko satun ja jälkipisteen välillä. Valitsin pituuden 15 päivitettyä 6 kertaa minuutissa. saada riittävän tasoituksen ja ei saa liian kaukana varsinaisesta sat-asemasta tasoitetun polun dots. answered Nov 16 16 at 23 03.initialize yhteensä 0, laskea 0 joka kerta kun näkee uuden arvon. On sitten yksi tulo scanf, yksi lisää yhteensä newValue, yksi lisäysluku, yksi jakaa keskimääräinen kokonaislaskenta. Tämä olisi liikkuva keskiarvo kaikkien tulojen suhteen. Laskettaessa keskimäärin vain viimeisten neljän tulon osalta, tarvitaan 4 tulomuuttujaa, jotka ehkä kopioivat jokaisen tulon vanhemmalle inputvariable-tilille ja lasketaan sitten uusi liikkuva Keskimäärin neljän syöttövirraryhmän summana jaettuna 4 oikealla siirtymällä 2 olisi hyvä, jos kaikki panokset olisivat positiivisia keskimääräisen laskennan tekemiseksi. Vastaus 3 15 helmikuu 4 06. Tämä todella laskee yhteenlasketun keskiarvon eikä liikkuvan keskiarvon laskeudu s suuremman vaikutuksen tahansa uuden tulonäytteen muuttuu ylenevän pieni Hilmar helmikuu 3 15 klo 13 53. sinun vastauksesi.2017 Stack Exchange, Inc. Tiedän, että tämä on saavutettavissa lisäämällä per perässä. Mutta en todellakaan halua välttää boost Olen googlessa eikä löytänyt mitään sopivia tai luettavia esimerkkejä. Oikeasti haluan seurata liikkuvan keskiarvon jatkuvan virtauksen virtaa kelluvia pisteitä käyttäen viimeisimpiä 1000 numeroita datanäytteeksi. Mikä on helpoin tapa saavuttaa tämä. I kokeillut käyttäen pyöreää ryhmää, eksponentiaalista liikkumavälinettä ja yksinkertaisempaa liikkuvaa keskiarvoa ja havaitsin, että pyöreän taulukon tulokset sopivat tarpeeseeni parhaiten. 12.12. 12.4. 38. Jos tarpeitasi ovat yksinkertaisia, voit vain yrittää käyttää Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Voit yksinkertaisesti tehdä akun muuttuja, ja kun koodisi tarkastelee jokaista näytettä, koodi päivittää akun uudella arvolla. Valitset jatkuvan alfa-arvon, joka on välillä 0 ja 1, ja lasketaan tämä. Sinun tarvitsee vain Löytää arvon a lpha, jossa tietyn näytteen vaikutus kestää vain noin 1000 näytettä. Hmm, en ole varma siitä, että tämä on sopiva sinulle, nyt kun olen pannut sen tänne Ongelmana on, että 1000 on melko pitkä ikkuna eksponentiaaliseen liukuvaan keskiarvoon En ole varma, että on olemassa alfaa, joka levisi keskimäärin viimeisten 1000 numeron aikana ilman alivirtausta liukulukulaskennassa. Mutta jos haluat pienemmän keskiarvon, kuten 30 numeroa, niin tämä on erittäin helppo ja nopea tapa tehdä Se vastasi 12.6. Klo 12.44. 1 postillasi Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo voi sallia alfan muuttuvan. Joten tämä mahdollistaa sen laskemisen ajan perusteella, esim. Bytes per second. Jos viimeisen akun päivityksen aika on enemmän kuin 1 sekunnin, anna alfa olla 1 0 Muutoin voit antaa alfa olla usecs viime päivityksen jälkeen 1000000 jxh 12 kesäkuu 12 at 6 21.Oikeastaan ​​haluan seurata liikkuvan keskiarvon jatkuvan virta virran kelluvia pisteitä käyttäen tuoreimmat 1000 numerot datanäytteeksi. Ei e, että alla päivitetään kokonaissumma lisättyinä lisättyinä elementteinä, välttäen kalliin ON-siirtymän summan laskemiseksi - tarvitaan keskimäärin - kysyntään. Yhteensä tehdään T: n eri parametri tukemaan esim. pitkiä aikoja, kun yhteensä 1000 pitkä s , Int on char s, tai double to total float s. Tämä on hieman virheellinen, että numsamples voisi mennä ohi INTMAX - jos välität voit käyttää allekirjoittamaton pitkä pitkä tai käyttää ylimääräistä bool tietojen jäsen tallentaa, kun kontti Ensin täytetään pyöräilemällä numsamples ympärillä array parasta sitten nimetty jotain harmittomia kuten pos. answered Jun 12 12 klo 5 19.one olettaa, että tyhjä operaattori T näyte on todellisuudessa tyhjä operaattori T näyte oPless kesäkuu 8 14 klo 11 52. oPless ahhh hyvin laikullinen itse asiassa tarkoitin, että se olisi tyhjä operaattorin T näyte, mutta tietysti voit käyttää mitä tahansa merkitsemistä pidit Will korjata, kiitos Tony D 8 kesäkuu 14 klo 14 27.Moving Keski suodatin MA filter. Loading Liikkuva keskimääräinen suodatin on yksinkertainen Low Pass FIR Finite Impulse Respons e-suodatin, jota käytetään yleisesti näytteenottosignaalin joukon tasoittamiseen. Se ottaa M-näytteet kerrallaan ja ottaa näiden M-näytteiden keskiarvon ja tuottaa yhden lähtöpontin. Se on hyvin yksinkertainen LPF-alipäästösuodatinrakenne, joka on kätevä tutkijat ja insinöörit suodattavat ei-toivottua meluisaa komponenttia aiotuista tiedoista. Koska suodattimen pituus kasvattaa parametria M, ulostulon tasaisuus kasvaa, kun taas datan terävät siirtymät ovat yhä tylsiä Tämä merkitsee, että tämän suodattimen erinomainen aika-alueen vastaus, huono taajuusvaste. MA-suodatin suorittaa kolme tärkeää toimintoa.1 Se kestää M-syöttöpisteet, laskee näiden M-pisteiden keskiarvon ja tuottaa yhden lähtöpisteen 2. Laskentalaskelmien vuoksi suodatin tuo määrätyn viiveen 3 Suodatin toimii Low Pass - suodattimena, jolla on huono taajuusalueen vastaus ja hyvä aika-alueen vastaus. Matlab-koodi. Matlab-koodin jäljitteleminen Vaste M-pisteen liikkuvaa keskisuodatinta ja myös piirtää taajuusvasteen erilaisille suodattimen pituuksille. Time Domain Response. Input MA - suodattimeen.3-pisteen MA-suodattimen lähtö. Input keskimääräisen suodattimen siirtämiseen. 3 pisteen määrä Siirrettävä keskimääräinen suodatin. 51-pisteen MA-suodatinlähtö. 101-pisteen MA-suodattimen lähtö. 51-pisteen siirtyminen Keskimääräinen keskimääräinen suodatin. 101-pisteen reitti Siirtyvän keskimääräinen suodatin. 501-pisteen MA-suodattimen lähtö. 501 pisteen summa. Keskimääräisen suodattimen siirtäminen. juoni, meillä on panos, joka menee liikkuvaan keskisuodattimeen Tulo on meluisa ja tavoitteenamme on melun vähentäminen Seuraava luku on 3-pisteen liikkuvaa keskisuurta suodattimen tuotosvastaus. Kuvasta voidaan päätellä, että 3-pisteen liikkuva Keski suodatin ei ole tehnyt paljon suodattamalla melua Lisäämme suodattimen hanat 51 pisteen ja voimme nähdä, että melun tuotos on vähentänyt paljon, mikä kuvataan seuraavassa kuvassa. Keskimääräiset suodattimet eri pituuksilla Helpottavat hanat edelleen 101 ja 501: een, ja voimme huomata, että vaikka melua on melkein nolla, siirtymät on poistettu huomattavasti tarkkailemaan signaalin kummallekin puolelle kulkevaa kaltevuutta ja verrataan niitä ihanteelliseen tiiliseinämuutokseen panoksessamme . Taajuusvaste. Taajuusvasteesta voidaan todeta, että rullaus on hyvin hidasta ja pysähtymisvaimennusvaimennus ei ole hyvä. Tämän pysähtymisvaimennusvaimennuksen vuoksi selkeästi liikkuvan keskiarvosuodatin ei voi erottaa yhtä taajuuskaistaa toisesta tietävät, että aika-alueen hyvä suorituskyky johtaa taajuusalueen heikkoon suorituskykyyn ja päinvastoin Lyhyesti sanottuna liikkuva keskiarvo on poikkeuksellisen hyvä tasoitustoiminto aikataulussa, mutta poikkeuksellisen huono alipäästösuodatin taajuusalueella. Ulkoiset linkit. Suositeltavat kirjat.