Glidande Medelvärde Filter Dsp Kod

Är det möjligt att implementera ett glidande medelvärde i C utan att det behövs ett fönster i prov. Jag har funnit att jag kan optimera lite genom att välja en fönsterstorlek som motsvarar två för att tillåta bitskiftning istället för att dela men behöver inte en buffert vara trevligt Finns det ett sätt att uttrycka ett nytt glidande medelresultat endast som en funktion av det gamla resultatet och det nya provet. Ange ett exempel rörande medelvärde, över ett fönster på 4 prover att vara. Lägg till nytt prov eA Glidande medelvärde kan implementeras rekursivt men för en exakt beräkning av glidande medelvärde måste du komma ihåg det äldsta inmatningsprovet i summan, dvs a i ditt exempel. För ett längd N glidande medelvärde beräknar du. Där yn är utsignalen och xn Är ingångssignalen Eq 1 kan skrivas rekursivt som. Så du behöver alltid komma ihåg provet x nN för att beräkna 2. Som påpekad av Conrad Turner kan du använda ett oändligt långt exponentialfönster istället, vilket gör att du kan beräkna utsignalen endast från det förflutna ut Put och nuvarande input. but detta är inte ett vanligt obetydligt glidande medelvärde, men ett exponentiellt vägat glidande medelvärde, där prov i det förflutna får en mindre vikt, men åtminstone teoretiskt glömmer du aldrig någonting, vikterna blir bara mindre och mindre för prover långt ifrån. Jag genomförde ett glidande medelvärde utan individuellt objektminne för ett GPS-spårningsprogram som jag skrev. Jag börjar med 1 prov och dela med 1 för att få nuvarande avg. I lägger sedan till ett exempel och delas med 2 till Nuvarande avg. This fortsätter tills jag når längden på genomsnittet. Varje gång efteråt lägger jag till i det nya provet, får medelvärdet och tar bort det genomsnittet från summan. Jag är inte matematiker men det verkade som ett bra sätt att Gör det jag trodde det skulle vända på en riktig matte kille, men det visar sig att det är ett av de accepterade sätten att göra det Och det fungerar bra Kom bara ihåg att ju högre längden desto långsammare följer det du vill följa Det kan inte ha betydelse för det mesta av tiden men när du följer satelliter, om du är långsam kan spåret vara långt ifrån den verkliga positionen och det kommer att se dåligt ut. Du kan ha ett mellanrum mellan mitten och de efterföljande punkterna jag valde en längd på 15 uppdaterad 6 gånger per minut för att Få tillräcklig utjämning och inte komma för långt från den faktiska lätta positionen med de släta spårpunkterna. Svarade 16 november 16 vid 23 03.initialisera totalt 0, räkna 0 varje gång vi ser ett nytt värde. Då en inmatningsscannf, lägger man till totalt nyttValue, Ett inkrementstal, en dela upp genomsnittlig totalräkning. Detta skulle vara ett glidande medelvärde för alla inmatningar. För att beräkna medelvärdet över endast de senaste 4 ingångarna, skulle det behöva 4 ingångsvariabler, kanske kopiering av varje ingång till en äldre ingångsvariabel och sedan beräkning av den nya rörelsen medelvärde som summa av de 4 ingångsvariablerna dividerat med 4 högerskift 2 skulle vara bra om alla ingångar var positiva för att göra den genomsnittliga beräkningen. svarade den 3 februari kl 04 06. Det kommer faktiskt att beräkna det totala genomsnittet och INTE det glidande medlet som räkna få S större påverkan av något nytt insamlingsprov blir försvinnande liten Hilmar 3 feb 15 på 13 53. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Detta exempel visar hur man använder rörliga genomsnittsfilter och resampling för att isolera effekten av periodiska komponenter av tiden Av dag vid timme temperaturavläsningar samt avlägsna oönskat linjeljud från en spänningsmätning med öppen slinga. Exemplet visar också hur man släpper nivån på en klocksignal medan du håller kanterna genom att använda ett medianfilter. Exemplet visar också hur man använder Ett Hampel filter för att avlägsna stora outliers. Smoothing är hur vi upptäcker viktiga mönster i våra data samtidigt som vi lämnar ut saker som är oväsentliga, dvs brus Vi använder filtrering för att utföra denna utjämning. Målet med utjämning är att producera långsamma värdeförändringar så att det blir enklare för att se trender i våra data. Ibland när du granskar inmatningsdata kan du önska att jämna data för att se en trend i signalen. I vårt exempel har vi en uppsättning temperaturvärden i Celsius Tas varje timme på Logan flygplats för hela januari månad 2011. Notera att vi visuellt kan se vilken effekt dagtid har på temperaturmätningarna Om du bara är intresserad av den dagliga temperaturvariationen under månaden, Bara bidra med buller, vilket kan göra det svårt att skilja de dagliga variationerna. För att ta bort effekten av tiden på dagen, skulle vi nu vilja släta våra data genom att använda ett glidande medelfilter. A Moving Average Filter. I sin enklaste form, en rörelse Medelfiltret med längd N tar medeltalet av varje N på varandra följande prover av vågformen. För att tillämpa ett glidande medelfilter till varje datapunkt konstruerar vi våra koefficienter i vårt filter så att varje punkt är lika vägt och bidrar med 1 24 till det totala genomsnittet Detta ger oss den genomsnittliga temperaturen över varje 24-timmarsperiod. Filter Delay. Not att filtrerad utgång är försenad med cirka tolv timmar Detta beror på det faktum att vårt glidande medelfilter har en fördröjning. En ny symm Etriskt filter med längd N kommer att ha en fördröjning av N-1 2-prover. Vi kan redovisa denna fördröjning manuellt. Utdragande medelskillnader. Vidare kan vi också använda det glidande medelfiltret för att få en bättre uppskattning av hur dags tid påverkar övergripande temperatur För att göra detta först, dra av de jämnda data från timmars temperaturmätningar Därefter segmentera de olika uppgifterna i dagar och ta medeltalet över alla 31 dagar i månaden. Utdragning av toppkuvert. Ibland skulle vi också vilja ha ett smidigt Varierande uppskattning av hur höga och låga av vår temperatursignal ändras dagligen För att göra detta kan vi använda kuvertfunktionen för att ansluta extrema höga och låga detekterade över en delmängd av 24-timmarsperioden. I det här exemplet ser vi till att det finns minst 16 timmar mellan varje extremt hög och extrem låg. Vi kan också få en känsla av hur höga och låga trender är genom att ta medeltalet mellan de två ytterligheterna. Vägt rörande medelfilter. Övriga typer av glidande medelvärden filter viktar inte varje prov lika. Ett annat vanligt filter följer binomial expansion. Denna typ av filter approximerar en normal kurva för stora värden på n. Det är användbart för att filtrera ut högfrekventa ljud för små. n För att hitta koefficienterna för binomialfiltret, convolve med sig själv och sedan iterativt convolve utmatningen med ett föreskrivet antal gånger I det här exemplet använder du fem totala iterationer. Ett annat filter som liknar det gaussiska expansionsfiltret är det exponentiella glidande medelfiltret. Denna typ av vägd glidande medelfilter är lätt att konstruera och kräver inte ett stort fönsterstorlek. Du justerar ett exponentiellt vägt glidande medelfilter med en alfaparameter mellan noll och en. Ett högre värde på alfabetet kommer att ha mindre utjämning. Zooma in på avläsningarna för en dag. Välj ditt land. Filtrera MA filter. Laddning Det glidande medelfiltret är ett enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligtvis används för utjämning av en array o F samplad datasignal Det tar M prover av ingång åt gången och tar medeltalet av de M-proverna och producerar en enda utgångspunkt. Det är en mycket enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer till nytta för forskare och ingenjörer att filtrera oönskade bullriga komponenter Från den avsedda dataen. När filterlängden ökar parametern M ökar utjämnets jämnhet, medan de skarpa övergångarna i data görs alltmer stumma. Detta innebär att detta filter har utmärkt tidsdomänsvar men ett dåligt frekvenssvar. MA-filtret Utföra tre viktiga funktioner.1 Det tar M-ingångspunkter, beräknar medelvärdet av de M-punkterna och producerar en enda utgångspunkt 2 På grund av beräkningsberäkningarna som är inblandade introducerar filtret en bestämd mängd fördröjning 3 Filtret fungerar som ett lågpassfilter med dåligt frekvensdomänsvar och ett bra tidsdomänsvar. Matlab-kod. Följande matlab-kod simulerar tidsdomänsvaret för ett M-punkts rörande medelfilter och Plottar också frekvensresponsen för olika filterlängder. Tid Domänrespons. Inmatning till MA-filter.3-punkts MA-filterutgång. Inmatning till Flyttande medelfilter. Response av 3 poäng Flyttande medelfilter.51-punkts MA-filterutgång.101-punkt MA filter output. Response av 51-punkts Flyttande medelfilter. Response av 101-punkts Flyttande medelfilter.501-punkts MA filter output. Response of 501 point Flyttande medelfilter. On den första tomten har vi ingången som går in Det glidande medelfiltret Inmatningen är bullrigt och vårt mål är att minska bruset Nästa bild är utgångsvaret för ett 3-punkts rörligt medelfilter Det kan härledas från figuren att 3-punkts rörande medelfilter inte har gjort mycket I filtrering av ljudet Vi ökar filterkranarna till 51-punkter och vi kan se att bruset i utmatningen har minskat mycket, vilket avbildas i nästa bild. Frequency Response of Moving Average Filters av olika längder. Vi ökar kranarna vidare till 101 och 501 och vi kan observera att även om bullret är nästan noll, övergår övergångarna drastiskt observera lutningen på vardera sidan av signalen och jämföra dem med den ideala tegelväggsövergången i vårt input. Frequency Response. From frekvensresponset kan det vara hävdade att avrullningen är väldigt långsam och stoppbanddämpningen inte är bra. Med tanke på detta stoppbanddämpning kan det glidande medelfiltret tydligt inte separera ett frekvensband från en annan. Eftersom vi vet att en bra prestanda i tidsdomänen resulterar i Dålig prestanda i frekvensdomänen och vice versa Kort sagt är det rörliga genomsnittet ett exceptionellt bra utjämningsfilter, åtgärden i tidsdomänen, men ett exceptionellt dåligt lågpassfilter är åtgärden i frekvensdomänen. Externa länkar. Rekommendationer. Primär sidofält.