Moving Average Filter Code

É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não necessitando Um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um menor peso, mas (pelo menos em teoria) você nunca se esqueça nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e dividir por 1 para obter o avg atual. Eu adiciono então uma outra amostra e divido por 2 à corrente avg. Isso continua até que eu chegar ao comprimento da média. Cada vez depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo. Eu imaginei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas, verifica-se que 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 deseja 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 vai ficar mal. Você poderia ter uma lacuna entre o sat e os pontos de arrasto. 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 os pontos de trilha suavizada. Respondida Nov 16 16 at 23:03 initialize total 0, count0 (cada vez vendo um novo valor Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (totalcount) Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida por 4 Bom se todos os insumos foram positivos para fazer o cálculo médio respondido Feb 3 15 at 4:06 Isso vai realmente calcular a média total e não a média móvel. Como a contagem fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se ndash nitidamente pequena Hilmar fevereiro O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR filtro (Finite Impulse Response) comumente usado para suavizar uma matriz de datasign sampleado. Toma M amostras de entrada por vez e toma a média dessas M-samples e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que vem à mão para cientistas e engenheiros para filtrar componentes indesejados ruidosos dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M) a lisura da saída aumenta, enquanto que as transições nítidas nos dados são tornadas cada vez mais sem corte. Isto implica que este filtro tem uma excelente resposta no domínio do tempo mas uma resposta de frequência pobre. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Toma M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos computacionais envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro age como um Filtro de Passagem Baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma boa resposta de domínio de tempo). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response: No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é ruidosa e nosso objetivo é reduzir o ruído. A figura seguinte é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não fez muito na filtragem do ruído. Nós aumentamos as torneiras de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é descrito na próxima figura. Nós aumentamos as derivações para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído seja quase zero, as transições são drasticamente apagadas (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-as com a transição ideal da parede de tijolo em Nossa entrada). Resposta de Freqüência: A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da banda de parada não é boa. Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outra. Como sabemos, um bom desempenho no domínio do tempo resulta em fraco desempenho no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: Livros recomendados: Barra lateral primária Média móvel média média média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer linguagem que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Crie um functioncloisstance stateful que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de uma corrente de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir da corrente 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, permite chamar este 160 SMA (). A palavra 160 stateful 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar certas informações entre as chamadas para ela: 160 O período, 160 P 160 Um contêiner ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que contém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente esta sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um único objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages de deslizamento para uma dada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND1, ea média pode ser encontrada em ListOPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será usado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação irá evitar índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - começar o índice 1) ou, arranjando a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z contém o valor comum (max (ip), 0), então o beginindex será (z1) eo numberofelements será (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) (Iz) ri irá média deles e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados fp1 cria uma aplicação parcial fixando o (neste caso) o segundo e terceiro parâmetros