Flytte Gjennomsnittet Filter Dsp Kode

Er det mulig å implementere et bevegelige gjennomsnitt i C uten behov for et vindu med prøver. Jeg har funnet ut at jeg kan optimalisere litt, ved å velge en vindusstørrelse som er en kraft på to for å tillate bitforskyvning i stedet for å dele, men ikke trenger en buffer ville være hyggelig Er det en måte å uttrykke et nytt glidende gjennomsnittsresultat bare som en funksjon av det gamle resultatet og den nye prøven. Finn et eksempel som beveger gjennomsnittet, over et vindu på 4 prøver å være. Legg til ny prøve eA glidende gjennomsnitt kan implementeres rekursivt, men for en nøyaktig beregning av det bevegelige gjennomsnittet må du huske den eldste innsatsprøven i summen, dvs. a i ditt eksempel. For et lengde N glidende gjennomsnitt beregner du hvor yn er utgangssignalet og xn er inngangssignalet Eq 1 kan skrives rekursivt som. Så du må alltid huske prøven x nN for å beregne 2. Som påpekt av Conrad Turner, kan du bruke et uendelig langt eksponensielt vindu i stedet, noe som gjør det mulig å beregne utgangen bare fra fortiden ut sette og nåværende input. but dette er ikke et standard uvevet glidende gjennomsnitt, men et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt, hvor prøver tidligere i det siste får en mindre vekt, men i det minste i teorien glemmer du aldri noe vekter blir bare mindre og mindre for prøver langt i det siste. Jeg implementerte et glidende gjennomsnitt uten individuell gjenstandshukommelse for et GPS-sporingsprogram jeg skrev. Jeg begynner med 1 prøve og deler med 1 for å få gjeldende avg. I så legger jeg til prøve og deler med 2 til de Nåværende avg. This fortsetter til jeg kommer til lengden av gjennomsnittet. Hver gang etterpå legger jeg til den nye prøven, får gjennomsnittet og fjerner det gjennomsnittet fra totalen. Jeg er ikke en matematiker, men dette virket som en god måte å gjør det jeg skjønte det ville slå magen til en ekte matte fyr, men det viser seg at det er en av de aksepterte måtene å gjøre det Og det fungerer bra Bare husk at jo lengre lengre jo lengre følger det du vil følge Det kan ikke hende det meste av tiden, men når du følger satellitter, hvis du er langsom, kan stien være langt fra den faktiske posisjonen, og det vil se dårlig. Du kan ha et mellomrom mellom lørdager og de etterfølgende punktene jeg valgte en lengde på 15, oppdatert 6 ganger i minuttet til få tilstrekkelig utjevning og ikke komme for langt fra den faktiske lette posisjonen med den glatte stien dots. answered 16 november 16 kl 23 03.initialiser totalt 0, teller 0 hver gang du ser en ny verdi. Deretter legger du inn en ny scanf, en legger til total newValue, en økningstall, en deling av gjennomsnittlig total telling. Dette ville være et bevegelige gjennomsnitt over alle innganger. For å beregne gjennomsnittet over bare de siste 4 inngangene, ville det kreve 4 inputvariables, kanskje kopiering av hvert inngang til en eldre inputvariable og deretter beregning av den nye bevegelsen gjennomsnittlig som summen av de 4 inputvariablene divideres med 4 høyre skift 2 ville være bra dersom alle inngangene var positive for å gjøre gjennomsnittlig beregning. ansvaret 3. februar klokken 4 06. Det vil faktisk beregne det totale gjennomsnittet og IKKE det glidende gjennomsnittet Som teller få s større virkningen av en ny inngangsprøve blir forsinkende liten Hilmar 3. februar kl 13.5. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Dette eksempelet viser hvordan du bruker bevegelige gjennomsnittlige filtre og resampling for å isolere effekten av periodiske komponenter av tiden av dagen på timelimetemperaturavlesning, samt fjern uønsket linjestøy fra en åpen spenningsmåling. Eksemplet viser også hvordan du kan glatte nivåene av et klokkesignal mens du beholder kantene ved å bruke et medianfilter. Eksemplet viser også hvordan du bruker et Hampel filter for å fjerne store outliers. Smoothing er hvordan vi oppdager viktige mønstre i våre data mens du slipper ut ting som er uviktig, dvs. støy Vi bruker filtrering for å utføre denne glatting. Målet med utjevning er å produsere sakte verdiendringer slik at det blir lettere for å se trender i våre data. Noen ganger når du undersøker inngangsdata, kan du ønske å glatte dataene for å se en trend i signalet. I vårt eksempel har vi et sett med temperaturavlesninger i Celsius tatt hver time på Logan flyplass for hele januar måned 2011. Merk at vi visuelt kan se effekten som tiden på dagen har på temperaturmålingene. Hvis du bare er interessert i den daglige temperaturvariasjonen i løpet av måneden, varierer de timesvingene bare bidra med støy, noe som kan gjøre det vanskelig for de daglige variasjonene å skille. For å fjerne effekten av tiden på dagen, vil vi nå glatte våre data ved å bruke et glidende gjennomsnittsfilter. Flytende gjennomsnittsfilter. I sin enkleste form, en bevegelse gjennomsnittlig filter med lengde N tar gjennomsnittet av hver N sammenhengende prøver av bølgeformen. For å bruke et glidende gjennomsnittsfilter til hvert datapunkt, konstruerer vi våre koeffisienter for filteret vårt slik at hvert punkt er likevektet og bidrar til 1 24 til det totale gjennomsnittet Dette gir oss gjennomsnittstemperaturen over hver 24-timers periode. Filterforsinkelse. Merk at filtrert utgang er forsinket med om lag tolv timer. Dette skyldes det faktum at vårt bevegelige gjennomsnittlige filter har en forsinkelse. Enhver symm etrisk filter med lengde N vil ha en forsinkelse på N-1 2-prøver. Vi kan forklare denne forsinkelsen manuelt. Ekstraksjon Gjennomsnittlige forskjeller. Alternativt kan vi også bruke det bevegelige gjennomsnittlige filteret for å få et bedre estimat av hvordan tidspunktet på dagen påvirker total temperatur For å gjøre dette, må du først trekke ut glattede data fra timetemperaturmålingene. Derefter segmentere de forskjellige dataene i dager og ta gjennomsnittet over alle 31 dager i måneden. Ekstraksjon av Peak Envelope. Sometimes vil vi også gjerne ha det jevnt varierende estimat av hvordan høyde og nedturer av temperatursignalet endres daglig. For å gjøre dette kan vi bruke konvoluttfunksjonen til å koble til ekstreme høyder og nedturer oppdaget over en delmengde av 24-timersperioden. I dette eksemplet sikrer vi at det er minst 16 timer mellom hver ekstrem høy og ekstrem lav Vi kan også få en følelse av hvordan høyder og nedturer er trending ved å ta gjennomsnittet mellom de to ytterpunktene. Vektet Flytende Gjennomsnittlig Filtre. Andre typer glidende gjennomsnitt filtre veier ikke hver prøve like. Et annet vanlig filter følger binomial ekspansjonen. Denne typen filter tilnærmer en normal kurve for store verdier på n. Det er nyttig for å filtrere ut høyfrekvent støy for små. n For å finne koeffisientene for binomialfilteret, convolve med seg selv og deretter iterativt convolve utgangen med foreskrevet antall ganger I dette eksemplet bruker du fem totale iterasjoner. Et annet filter som ligner på det gaussiske ekspansjonsfilteret er det eksponentielle glidende gjennomsnittsfilteret. Denne type vektet glidende gjennomsnittsfilter er lett å konstruere og krever ikke et stort vindu størrelse. Du justerer et eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig filter med en alfaparameter mellom null og en. En høyere verdi av alpha vil ha mindre utjevning. Zoom inn på avlesningene for en dag. Velg ditt land. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Filter MA filter. Lading Det bevegelige gjennomsnittlige filteret er et enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligvis brukes til å utjevne en matrise o f samplet datasignal Det tar M prøver av inngang av gangen og tar gjennomsnittet av disse M-prøvene og produserer et enkelt utgangspunkt. Det er en veldig enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer til nytte for forskere og ingeniører å filtrere uønsket støyende komponent fra de tilsiktede dataene. Hvis filterlengden øker parameteren M, øker smidigheten av utgangen, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har utmerket tidsdomene respons, men en dårlig frekvensrespons. MA-filteret utfør tre viktige funksjoner.1 Det tar M-inngangspunkter, beregner gjennomsnittet av disse M-punktene og produserer et enkelt utgangspunkt 2 På grunn av beregnede beregningsberegninger innfører filteret en bestemt mengde forsinkelse 3 Filteret fungerer som et lavpassfilter med dårlig frekvens domene respons og en god tid domene response. Matlab Code. Following matlab kode simulerer tid domene respons av et M-punkt Moving Average filter og tar også opp frekvensresponsen for ulike filterlengder. Tid Domain Response. Input til MA filter.3-punkts MA filter output. Input til Moving gjennomsnittlig filter. Response av 3 poeng Moving gjennomsnittlig filter.51-punkts MA filter output.101-point MA filter output. Response av 51-punkts Moving gjennomsnittlig filter. Response av 101-punkts Moving gjennomsnittlig filter.501-punkts MA filter output. Response på 501 poeng Moving gjennomsnittlig filter. On den første plottet, har vi inngangen som går inn det bevegelige gjennomsnittsfilter Inngangen er støyende og målet vårt er å redusere støyen. Den neste figuren er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average-filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts Moving Average-filteret ikke har gjort mye ved å filtrere ut støyen Vi øker filterkranene til 51 poeng, og vi kan se at støyen i utgangen har redusert mye, som er avbildet i neste figur. Frekvensresponsen for Flytte gjennomsnittlige filtre av forskjellige lengder. Vi øker kranene videre til 101 og 501 og vi kan observere at selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk observere skråningen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i vårt input. Frequency Response. From frekvensresponset kan det være hevdet at avrullingen er veldig treg og stoppbånddempingen ikke er god. Gitt denne stoppbånddempingen, klart, det bevegelige gjennomsnittlige filteret kan ikke skille ett bånd av frekvenser fra en annen. Som vi vet at en god ytelse i tidsdomene resulterer i dårlig ytelse i frekvensdomene, og omvendt Kort sagt, det bevegelige gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter, handlingen i tidsdomene, men et uvanlig dårlig lavpassfilter er handlingen i frekvensdomenet. Eksterne lenker. Anbefalte bøker. Primær sidebjelke.