Moving Average Filter Code

Mungkinkah menerapkan rata-rata bergerak di C tanpa memerlukan jendela sampel, saya telah menemukan bahwa saya dapat mengoptimalkan sedikit, dengan memilih ukuran jendela, itulah kekuatan dua untuk memungkinkan perpindahan bit daripada membagi, tapi tidak memerlukannya. Penyangga akan menyenangkan Apakah ada cara untuk mengungkapkan hasil rata-rata bergerak baru hanya sebagai fungsi dari hasil lama dan sampel baru Tentukan contoh rata-rata bergerak, di atas jendela 4 sampel menjadi: Tambahkan sampel baru e: Rata-rata bergerak dapat diimplementasikan secara rekursif. , Tapi untuk kalkulasi rata-rata bergerak yang tepat, Anda harus mengingat sampel masukan tertua dalam jumlah (contohnya dalam contoh Anda). Untuk panjang N rata-rata bergerak yang Anda hitung: di mana yn adalah sinyal output dan xn adalah sinyal input. Pers. (1) dapat ditulis secara rekursif. Jadi Anda harus selalu mengingat sampel xn-N untuk menghitung (2). Seperti yang ditunjukkan oleh Conrad Turner, Anda dapat menggunakan jendela eksponensial (jauh lebih panjang) sebagai gantinya, yang memungkinkan Anda menghitung keluaran hanya dari keluaran lalu dan masukan saat ini: namun ini bukan rata-rata bergerak standar (tanpa bobot) namun secara eksponensial. Rata bergerak tertimbang, di mana sampel lebih jauh di masa lalu mendapatkan bobot yang lebih kecil, tapi (setidaknya secara teori) Anda tidak akan pernah melupakan apapun (bobotnya semakin kecil dan kecil untuk sampel jauh di masa lalu). Saya menerapkan rata-rata bergerak tanpa memori item individual untuk program pelacakan GPS yang saya tulis. Saya mulai dengan 1 sampel dan bagi 1 untuk mendapatkan nilai rata-rata saat ini. Saya kemudian menambahkan sampel anothe dan membagi dengan 2 ke avg saat ini. Ini berlanjut sampai saya mencapai panjang rata-rata. Setiap saat setelah itu, saya menambahkan sampel baru, mendapatkan rata-rata dan menghapus rata-rata dari total. Saya bukan seorang matematikawan tapi ini sepertinya cara yang bagus untuk melakukannya. Kupikir itu akan mengubah perut orang matematika sejati tapi, ternyata itu adalah salah satu cara yang bisa diterima untuk melakukannya. Dan itu bekerja dengan baik. Ingatlah bahwa semakin tinggi panjang Anda semakin lambat, mengikuti apa yang ingin Anda ikuti. Itu mungkin tidak masalah sebagian besar waktu tapi ketika mengikuti satelit, jika Anda lamban, jejaknya bisa jauh dari posisi sebenarnya dan akan terlihat buruk. Anda bisa memiliki celah antara duduk dan titik-titik trailing. Saya memilih panjang 15 update 6 kali per menit untuk mendapatkan smoothing yang memadai dan tidak terlalu jauh dari posisi duduk sebenarnya dengan titik jepret yang merapikan. Jawab 16 16 pada 23:03 menginisialisasi total 0, count0 (setiap kali melihat nilai baru Kemudian satu masukan (scanf), satu menambahkan totalnewValue, satu kenaikan (hitungan), satu rata-rata pembagian (jumlah total) Ini akan menjadi rata-rata bergerak di atas Semua input Untuk menghitung rata-rata hanya di atas 4 masukan terakhir, akan memerlukan 4 variabel input, mungkin menyalin setiap masukan ke inputvariable yang lebih tua, kemudian menghitung rata-rata pergerakan baru. Sebagai jumlah dari 4 variabel input, dibagi 4 (pergeseran kanan 2 akan menjadi Baik jika semua input positif membuat perhitungan rata-rata dijawab 3 Feb 15 at 4:06 Itu benar-benar akan menghitung rata-rata total dan TIDAK rata-rata bergerak. Seiring bertambahnya dampak, setiap sampel masukan baru menjadi sangat kecil ndash Hilmar Feb Filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR (Finite Impulse Response) sederhana yang biasa digunakan untuk merapikan rangkaian datafile sampel. Ini adalah filter sederhana yang diberi nilai Low Pass FIR (Finite Impulse Response). Mengambil sampel M input sekaligus dan mengambil rata-rata sampel M tersebut dan menghasilkan satu titik keluaran. Ini adalah struktur LPF (Low Pass Filter) yang sangat sederhana yang berguna bagi ilmuwan dan insinyur untuk menyaring komponen bising yang tidak diinginkan dari data yang dimaksud. Seiring bertambahnya panjang filter (parameter M) kelancaran output meningkat, sedangkan transisi tajam pada data menjadi semakin tumpul. Ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respons domain waktu yang sangat baik namun respons frekuensinya buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting: 1) Mengambil titik masukan M, menghitung rata-rata titik M tersebut dan menghasilkan titik keluaran tunggal 2) Karena perhitungan perhitungan yang dilakukan. Filter memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3) Filter bertindak sebagai Low Pass Filter (dengan respons domain frekuensi yang buruk dan respons domain waktu yang baik). Matlab Code: Kode matlab berikut mensimulasikan respon domain waktu dari M-point Moving Average filter dan juga merencanakan respons frekuensi untuk berbagai panjang filter. Time Domain Response: Pada plot pertama, kita memiliki input yang masuk ke moving average filter. Masukannya berisik dan tujuan kami adalah mengurangi kebisingan. Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3-point. Dapat disimpulkan dari gambar bahwa filter Moving Average 3-point tidak banyak membantu dalam menyaring noise. Kami meningkatkan keran filter menjadi 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada gambar berikutnya. Kami meningkatkan keran lebih jauh ke 101 dan 501 dan kita dapat mengamati bahkan - meski suaranya hampir nol, transisinya menjadi tumpul secara drastis (mengamati lereng di kedua sisi sinyal dan membandingkannya dengan transisi dinding bata yang ideal di Masukan kami). Respon Frekuensi: Dari respons frekuensi dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman pita stop tidak baik. Mengingat redaman band stop ini, jelas, filter rata-rata bergerak tidak bisa memisahkan satu pita frekuensi dari yang lain. Seperti kita ketahui bahwa kinerja yang baik dalam domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya. Singkatnya, rata-rata bergerak adalah filter pemulusan yang sangat baik (tindakan dalam domain waktu), namun filter low-pass yang sangat buruk (tindakan di domain frekuensi) Tautan Eksternal: Buku yang Disarankan: Sidebar Primer Rata-rata Rata-rata bergerak rata-rata Rata-rata bergerak rata Anda dianjurkan untuk menyelesaikan tugas ini sesuai uraian tugas, menggunakan bahasa apa pun yang mungkin Anda kenal. Komputasi rata-rata bergerak sederhana dari serangkaian angka. Buat functionclassinstance fungsi stateful yang mengambil sebuah periode dan mengembalikan sebuah rutinitas yang membutuhkan sebuah angka sebagai argumen dan mengembalikan rata-rata pergerakan sederhana dari argumennya sejauh ini. Rata-rata pergerakan sederhana adalah metode untuk menghitung rata-rata arus angka dengan hanya rata-rata menghasilkan 160 P 160 angka terakhir dari arus, 160 di mana 160 P 160 dikenal sebagai periode. Hal ini dapat diimplementasikan dengan memanggil rutin awal dengan 160 P 160 sebagai argumennya, 160 I (P), 160 yang kemudian harus mengembalikan sebuah rutinitas yang jika dipanggil dengan anggota individual, anggota berturut-turut dari sejumlah angka, menghitung mean (up Ke), 160 P 160 terakhir dari mereka, mari kita panggil SMA 160 ini (). Kata 160 dalam deskripsi tugas mengacu pada kebutuhan 160 SMA (160) untuk mengingat informasi tertentu antara panggilan ke sana: 160 Periode, 160 P 160 Sebuah wadah pesanan yang terdiri dari 160 nomor 160 P 160 terakhir dari masing-masing Panggilan individualnya. Stateful 160 juga berarti bahwa panggilan berturut-turut ke 160 I (), 160 penginisialisasi, 160 harus mengembalikan rutinitas terpisah yang tidak 160 berbagi keadaan tersimpan sehingga bisa digunakan pada dua aliran data independen. Pseudo-code untuk implementasi 160 SMA 160 adalah: Versi ini menggunakan antrian yang terus-menerus untuk memegang nilai p terbaru. Setiap fungsi yang dikembalikan dari init-moving-average memiliki keadaan di atom yang memegang nilai antrian. Implementasi ini menggunakan daftar melingkar untuk menyimpan angka di dalam jendela pada awal setiap pointer iterasi mengacu pada daftar sel yang menyimpan nilainya saat keluar dari jendela dan diganti dengan nilai tambah saja. Menggunakan edit Penutupan Saat ini, sma ini tidak boleh nogc karena mengalokasikan penutupan di heap. Beberapa analisis pelarian bisa menghilangkan alokasi tumpukan. Menggunakan Struct edit Versi ini menghindari alokasi heap dari closure menjaga data dalam stack frame dari fungsi utama. Output yang sama: Untuk menghindari perkiraan floating point terus menumpuk dan berkembang, kode tersebut dapat melakukan jumlah periodik pada keseluruhan antrian antrian melingkar. Implementasi ini menghasilkan dua (fungsi) objek sharing state. Adalah idiomatik dalam E untuk memisahkan input dari output (baca dari tulis) daripada menggabungkannya menjadi satu objek. Strukturnya sama dengan implementasi Standard DeviationE. Program elixir di bawah ini menghasilkan fungsi anonim dengan periode tertanam, yang digunakan sebagai periode rata-rata bergerak sederhana. Fungsi run membaca input numerik dan meneruskannya ke fungsi anonim yang baru dibuat, dan kemudian memeriksa hasilnya ke STDOUT. Outputnya ditunjukkan di bawah ini, dengan rata-rata, diikuti oleh input yang dikelompokkan, membentuk dasar setiap rata-rata bergerak. Erlang memiliki penutupan, namun variabel tidak berubah. Sebuah solusi kemudian adalah dengan menggunakan proses dan pesan sederhana lewat API berbasis. Bahasa matriks memiliki rutinitas untuk menghitung avarages gliding untuk urutan item tertentu. Hal ini kurang efisien untuk loop seperti pada perintah berikut. Terus meminta masukan untuk saya. Yang ditambahkan ke akhir daftar L1. L1 dapat ditemukan dengan menekan 2ND1, dan mean dapat ditemukan di ListOPS Press ON untuk mengakhiri program. Fungsi yang mengembalikan daftar berisi data rata-rata dari argumen yang disediakan Program yang mengembalikan nilai sederhana pada setiap pemanggilan: daftar adalah daftar yang dirata-ratakan: p adalah periode: 5 mengembalikan daftar rata-rata: Contoh 2: Menggunakan program movinav2 (i , 5) - Menginisialisasi perhitungan rata-rata bergerak, dan menentukan periode 5 movinav2 (3, x): x - data baru dalam daftar (nilai 3), dan hasilnya akan disimpan pada variabel x, dan ditampilkan movinav2 (4, x) : X - data baru (nilai 4), dan hasil baru akan disimpan pada variabel x, dan ditampilkan (43) 2. Deskripsi fungsi movinavg: variable r - adalah hasilnya (daftar rata-rata) yang akan dikembalikan variabel i - adalah variabel indeks, dan menunjuk ke akhir daftar sub-daftar yang dirata-ratakan. Variabel z - variabel pembantu Fungsi menggunakan variabel i untuk menentukan nilai daftar mana yang akan dipertimbangkan dalam penghitungan rata-rata berikutnya. Pada setiap iterasi, variabel i menunjuk ke nilai terakhir dalam daftar yang akan digunakan dalam perhitungan rata-rata. Jadi kita hanya perlu mencari tahu mana yang akan menjadi nilai pertama dalam daftar. Biasanya harus mempertimbangkan elemen p, jadi elemen pertama adalah yang diindeks oleh (i-p1). Namun pada iterasi pertama perhitungan itu biasanya akan negatif, jadi persamaan berikut akan menghindari indeks negatif: max (i-p1,1) atau, atur persamaan, maks (i-p, 0) 1. Tapi jumlah elemen pada iterasi pertama juga akan lebih kecil, nilai yang benar akan (indeks akhir - mulai indeks 1) atau, atur persamaannya, (i - (max (ip, 0) 1) 1), dan kemudian , (I-max (ip, 0)). Variabel z memegang nilai umum (maks (ip), 0) sehingga beginindex akan menjadi (z1) dan jumlah bidangnya akan (iz) pertengahan (daftar, z1, iz) akan mengembalikan daftar nilai yang akan menjadi jumlah rata-rata ( .) Akan jumlah mereka jumlah (.) (Iz) ri akan rata-rata mereka dan menyimpan hasilnya di tempat yang sesuai dalam daftar hasil fp1 membuat aplikasi parsial memperbaiki parameter (dalam kasus ini) parameter kedua dan ketiga