Moving average embedded

Resposta de Frequência do Filtro de Média Corrente. A resposta de frequência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de L-amostra é. Uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de frequência reduz-se ao finito Sum. Podemos usar a identidade muito útil. para escrever a resposta de freqüência como. quando temos deixado aej N 0 e ML 1 Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam através do filtro desatenuado e Que são atenuados Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 vermelho, 8 verde e 16 azul O eixo horizontal varia de zero a radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa A Frequência constante de componente constante na entrada passa através do filtro sem atenuação Determinadas freqüências mais altas, como 2, são completamente eliminadas pelo filtro No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então temos n Ot feito muito bem Algumas das freqüências mais altas são atenuados apenas por um fator de cerca de 10 para a média móvel de 16 pontos ou 1 3 para a média móvel de quatro pontos Eu posso fazer muito melhor do que. O enredo acima foi criado pelo seguinte Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp-omega 4 1-exp-omega H8 1 8 1-exp-omega 8 1-exp-omega H16 1 16 1-exp-omega 16 1-exp - i omega trama omega, abs H4 abs H8 abs Eixo H16 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley. É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela De samples. I ve encontrei que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que sa poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom Existe uma maneira de expressar uma nova mudança Resultado médio apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra. Define um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser. Add nova amostra eA média móvel pode ser implementada recu Rsively, mas para um cálculo exato da média móvel você tem que lembrar a mais antiga amostra de entrada na soma ou seja, o a no seu exemplo Para um comprimento N média móvel que você compute. where yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada Eq 1 pode ser escrito recursivamente as. So você sempre precisa lembrar a amostra x nN, a fim de calcular 2.As apontado por Conrad Turner, você pode usar uma infinitamente longa janela exponencial em vez disso, que permite calcular a saída apenas a partir do A saída do passado e a entrada atual. Mas isso não é uma média móvel não ponderada padrão, mas uma média móvel exponencialmente ponderada, onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas pelo menos na teoria você nunca esquecer nada os pesos só ficar menor e menor Para amostras distantes no passado. Eu implementei uma média movente sem a memória individual do artigo para um programa que segue de GPS eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e divido por 1 para começ o avg. I atual. Eu adiciono então uma amostra e divido por 2 t O o avg atual. Isto continua até que eu comece ao comprimento da média. Cada tempo mais tarde, eu adiciono na amostra nova, começ a média e removo essa média do total. Eu não sou um matemático mas este pareceu como um Boa maneira de fazê-lo eu pensei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas ele se mostra é uma das formas aceitas de fazê-lo E funciona bem Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento mais lento é seguir o que você Quero seguir Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e ficará ruim Você poderia ter uma lacuna entre o sat e os pontos à direita Eu escolhi um Comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter alisamento adequado e não ficar muito longe da posição real sentado com a trilha alisada dots. answered 16 de novembro de 16 às 23 03.initialize total 0, contagem de 0 cada vez vendo um novo valor. Then Um scanf de entrada, um add newValue total, uma contagem de incrementos, um di Para calcular a média sobre apenas as últimas 4 entradas, exigiria 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como soma da 4 variáveis ​​de entrada, dividido por 4 turno direito 2 seria bom se todos os insumos foram positivos para fazer o cálculo médio. respondeu 3 de fevereiro de 15 em 4 06. Isso vai realmente calcular a média total e NÃO a média móvel Como contar aumenta o impacto De qualquer nova amostra de entrada torna-se extremamente pequena Hilmar fevereiro 3 15 em 13 53.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. I sei que isso é possível com impulso como per. But eu realmente gostaria de evitar usar impulso eu tenho googled e não encontrado Qualquer adequado ou legível examples. Basically eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir this. I experimentou com Usando uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequados às minhas necessidades melhores. 38. Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar um movimento exponencial Simplesmente, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor Você escolhe uma alfa constante que está entre 0 e 1, e calcula this. You só precisa encontrar Um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 samples. Hmm, eu não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que eu colocá-lo aqui O problema é que 1000 é uma janela muito longa para um Média móvel exponencial Eu não tenho certeza se existe um alfa que espalharia a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo de ponto flutuante Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, este é um método muito fácil e rápido Maneira de fazer it. answered 12 jun 12 a T 4 44. 1 no seu post A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável Assim, isto permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo, por exemplo, bytes por segundo Se o tempo desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, Alfa ser 1 0 De outra maneira, você pode deixar o alfa usecs desde a última atualização 1000000 jxh 12 de junho 12 em 6 21.Basicamente eu quero rastrear a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes 1000 como Uma amostra de dados. Note que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado substituído, evitando costoso ON traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, por exemplo, usando um longo longo quando Totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um duplo para total float s. This é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa você poderia usar um unsigned long long ou usar um extra bool dados membro para Quando o recipiente for enchido pela primeira vez Ciclismo numsamples em torno da matriz melhor então renomeado algo inócuo como pos. answered 12 de junho 12 em 5 19.um assume que void operador T amostra é, na verdade void operador T amostra oPless Jun 8 14 em 11 52. oPless ahhh bem manchado na verdade eu quis dizer Ele para ser void operador T amostra, mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava Will fix, graças Tony D Jun 8 14 at 14 27.