Moving Average Filter Code

Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Samples zu implementieren. Ich habe festgestellt, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem ich eine Fenstergröße, die eine Kraft von zwei, um Bit-Verschiebung statt zu teilen, aber Nicht brauchen einen Puffer wäre nett Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes durchschnittliches Ergebnis nur als eine Funktion des alten Ergebnisses und der neuen Probe auszudrücken. Define ein Beispiel gleitenden Durchschnitt, über ein Fenster von 4 Samples zu sein. Add neue Probe eA Gleitender Durchschnitt kann rekursiv umgesetzt werden, aber für eine genaue Berechnung des gleitenden Mittelpunktes musst du dich an den ältesten Input-Sample in der Summe erinnern, dh der a in deinem Beispiel Für eine Länge N gleitenden Durchschnitt berechnen Sie, wo yn das Ausgangssignal und xn ist Ist das Eingangssignal Eq 1 kann rekursiv geschrieben werden. So müssen Sie sich immer an die Probe x nN erinnern, um zu berechnen 2.As, die von Conrad Turner angezeigt werden, können Sie ein unendlich langes exponentielles Fenster verwenden, das Ihnen erlaubt, zu berechnen Die Ausgabe nur aus der Vergangenheit heraus Setzen und die aktuelle input. but dies ist nicht ein Standard ungewichtet gleitenden Durchschnitt, sondern ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt, wo Proben weiter in der Vergangenheit bekommen ein kleineres Gewicht, aber zumindest in der Theorie Sie nie vergessen, was die Gewichte nur kleiner und kleiner für Samples weit in der Vergangenheit. Ich habe einen gleitenden Durchschnitt ohne Einzelposten-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm, das ich schrieb. Ich beginne mit 1 Probe und teilen durch 1, um die aktuelle avg. I dann fügen Sie anothe Probe und teilen durch 2 an die Dieses Spiel geht weiter, bis ich die Länge des Durchschnittes bekomme. Jede Zeit danach, füge ich in die neue Probe, bekomm den Durchschnitt und entferne diesen Durchschnitt von der total. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien wie ein guter Weg zu Tu es dachte ich, dass es den Magen eines echten Mathe-Kerls drehen würde, aber es stellt sich heraus, dass es eine der akzeptierten Weisen ist, es zu tun Und es funktioniert gut Denken Sie daran, dass je höher Ihre Länge, je langsamer es folgt, was Sie folgen wollen Das ist vielleicht egal Die Zeit, aber wenn Sie Satelliten folgen, wenn Sie langsam sind, könnte der Weg weit von der tatsächlichen Position entfernt sein und es wird schlecht aussehen Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den hinteren Punkten haben, wählte ich eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute zu Erhalten Sie genügend Glättung und nicht zu weit von der tatsächlichen Sat-Position mit dem geglätteten Pfad dots. answered 16. November 16 um 23 03.initialize total 0, zählen 0 jedes Mal sehen einen neuen value. Then eine Eingabe scanf, eine addieren total newValue, Eine Inkrementzählung, eine Divide Durchschnittliche Gesamtzählung. Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über alle Eingänge. Um den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge zu berechnen, würde es 4 Eingabevariablen erfordern, vielleicht kopiert jeder Eingang in einen älteren Eingang variabel und berechnet dann die neue Bewegung Durchschnittlich als Summe der 4 Eingangsvariablen, geteilt durch 4 rechte Verschiebung 2 wäre gut, wenn alle Eingänge positiv waren, um die durchschnittliche Berechnung zu machen. Vielen Dank am 3. Februar 15 um 4 06.Das wird tatsächlich den Gesamtdurchschnitt und NICHT den gleitenden Durchschnitt berechnen Count erhalten S größer die Auswirkungen einer neuen Eingabe Probe wird verschwindend klein Hilmar 3. Februar 15 um 13 53. Ihre Antwort.2017 Stack Exchange, Inc. Ich weiß, dies ist erreichbar mit Boost wie pro. But ich möchte wirklich vermeiden, Boost ich habe Gegoogelt und fand keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Basisch möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms von einem Strom von Gleitkommazahlen mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel verfolgen. Was ist der einfachste Weg, dies zu erreichen. Ich Experimentierte mit der Verwendung eines kreisförmigen Arrays, exponentieller gleitender Durchschnitt und ein einfacher gleitender Durchschnitt und fand heraus, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meinen Bedürfnissen am besten gefasst wurden. 12 12 bei 4 38.Wenn Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie einfach nur versuchen, eine Exponentieller gleitender Durchschnitt. Sie ​​einfach machen Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie diese. Sie brauchen nur Einen Wert von a finden Lpha wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, ich bin nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass ich es hier aussage Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Ich bin mir nicht sicher, dass es ein Alpha gibt, das den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen verbreiten würde, ohne Unterlauf in der Gleitkomma-Berechnung. Aber wenn man einen kleineren Durchschnitt wünscht, wie 30 Zahlen oder so, ist dies eine sehr einfache und schnelle Art zu tun It. answered Jun 12 12 bei 4 44. 1 auf deinem Post Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So kann es verwendet werden, um Zeitbasiswerte zu berechnen zB Bytes pro Sekunde Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator Update mehr ist Als 1 Sekunde, lassen Sie alpha be 1 0 Andernfalls können Sie alpha be usecs seit letztem Update 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21.Basically Ich möchte den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Streams von einem Strom von Gleitkommazahlen mit zu verfolgen Die letzten 1000 Nummern als Datenbeispiel. Nichts E, dass die unten die Gesamtsumme als Elemente als addiert ersetzt, vermeiden kostspielige ON-Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für den Durchschnitt - on demand. Total ist ein anderer Parameter von T zu unterstützen, zB mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s , Ein int für char s oder ein doppeltes bis total float am. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn es dir egal ist, dass du eine langjährige langjährige Benutzung verwenden kannst oder ein extra bool Datenelement verwenden kannst, um zu erfassen, wann der Container ist Wird zuerst gefüllt, während das Radfahren numsamples um das Array am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie pos. answered Jun 12 12 bei 5 19.on geht davon aus, dass void Operator T Probe ist eigentlich void Operator T Probe oPless Jun 8 14 bei 11 52. oPless ahhh gut gesichtet Eigentlich habe ich damit gedacht, dass es nicht leer ist, um die Probe zu testen, aber natürlich könntest du auch immer Notizen verwenden, die du mochst. Fix Tony D Jun 8 14 bei 14 27.Moving Average Filter MA filter. Loading Der gleitende durchschnittliche Filter ist ein einfacher Low Pass FIR Finite Impulse Respons E-Filter, der üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird Es dauert M Abtastwerte der Eingabe zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Samples und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF-Tiefpass-Filterstruktur, die praktisch ist Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf sind. Dies bedeutet, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort hat Eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen durch.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2 Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3 Der Filter fungiert als Low-Pass-Filter mit schlechter Frequenzbereich Antwort und eine gute Zeit Domain Antwort. Matlab Code. Following Matlab Code simuliert den Zeitbereich Antwort eines M-Punkt-Moving Average-Filters und zeichnet auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response. Input zu MA Filter.3-Punkt MA Filterausgang. Input zu Moving Average Filter. Response von 3 Punkt Moving Average Filter. 51-Punkt-MA-Filterausgang.101-Punkt-MA-Filterausgang. Warnung von 51-Punkt Bewegender Durchschnittsfilter. Warnung von 101-Punkt Bewegender Durchschnittsfilter.501-Punkt-MA-Filterausgang. Response von 501 Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter. On der erste Handlung, wir haben die Eingabe, die in den gleitenden Mittelwertfilter geht Der Eingang ist verrauscht und unser Ziel ist es, das Rauschen zu reduzieren Die nächste Figur ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass die 3-Punkt Moving Average Filter hat nicht viel bei der Ausfilterung des Rauschens getan Wir erhöhen die Filter-Taps auf 51-Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe hat viel reduziert, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Frequenz-Response of Moving Durchschnittliche Filter von verschiedenen Längen. We incr Erleichtern die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass - obwohl das Rauschen fast null ist, die Übergänge abgestumpft werden, drastisch die Steigung auf beiden Seiten des Signals beobachten und sie mit dem idealen Ziegelwandübergang in unserem Eingang vergleichen. Frequenz-Response. From der Frequenzantwort kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopp-Band-Dämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stop-Band-Dämpfung, klar, kann die gleitende durchschnittliche Filter nicht ein Band von Frequenzen von anderen Wie wir Dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter der Aktion Im Frequenzbereich. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.