Moving Media Algoritmo Filtro

Ho in sostanza hanno una serie di valori come this. The serie di cui sopra è Semplificando al massimo, mi sto raccogliendo 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo mio la logica fallisce perché nel mio esempio di cui sopra, 0 36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero 0 25 come il picco, in quanto non vi SA riduce a 0 24 prima it. The obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineari cioè mi piacerebbe miei risultati siano curve, non jaggedy. I già stati detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale a miei valori Come posso fare questo E 'davvero difficile per me da leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con code. How faccio ad elaborare valori nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a addirittura out. asked 8 febbraio 12 a 20 27.To calcolo una media mobile esponenziale è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia Questo richiede un po 'di classe supponendo che si sta utilizzando Java 5 o later. Instantiate con il parametro di decadimento che si desidera può richiedere la sintonizzazione dovrebbe essere compreso tra 0 e 1 e quindi usare media per filter. When la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con gli indici Essi sono già alcune altre notazioni pure, che doesn t aiutare Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non elementi di superfici sensibile complicate required. answered 8 febbraio 12 a 20 42. TKKocheran praticamente Isn t è bello quando le cose possono essere semplici oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager nota che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili troppo Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica di media mobile nella averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0 06.I sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere anyway.1 Se l'algoritmo trovato 0 25 invece di 0 36, allora è sbagliato è sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- non sono lineari Se si vuole veramente per trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, quindi tagliare la matrice da Tmin a tmax e trovare il massimo di quel subarray.2 Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice immaginare che ho il seguente elenco 1 4, 1 5 , 1 4, 1 5, 1 5 posso liscia fuori prendendo la media di due numeri 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 si noti che il primo numero è la media di 1 5 e 1 4 secondo e primi numeri la seconda nuova lista è la media di 1 4 e 1 5, terzo e secondo elenco vecchia terzo nuovo elenco della media di 1 5 e 1 4 quarto e terzo, e così via ho potuto reso periodo di tre o quattro, o n Avviso come i dati è molto più agevole un buon modo di vedere medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino provare Tesla Motors piuttosto volatili TSLA e cliccare su fattori tecnici in fondo grafico Select media mobile con un determinato periodo, e media mobile esponenziale di confrontare la loro media mobile differences. Exponential è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro si prega di leggere la Wikipedia entry. So, questo è più un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per piccola buona luck. If si ri problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale Così l'uscita si ottiene sarebbe stata l'ultima x termini divisi da x pseudocode. Note testato che sarà necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati poiché si può chiaramente media T ultimi 5 termini quando si è sulla 2 ° dati dei punti Inoltre, ci sono modi più efficaci di calcolo di questa media mobile sum sum - più antica più recente, ma questo è quello di ottenere il concetto di ciò che sta accadendo across. answered 8 febbraio 12 a 20 41.Is è possibile implementare una media mobile in C senza la necessità di una finestra di samples. I ve scoperto che posso ottimizzare un po ', scegliendo una dimensione della finestra che sa potenza di due per consentire bit-shifting invece di dividere, ma che non hanno bisogno di un buffer sarebbe bello c'è un modo per esprimere un nuovo risultato media mobile solo in funzione di il vecchio e il nuovo risultato sample. Define un esempio media mobile, attraverso una finestra di 4 campioni per be. Add nuova eA campione media mobile può essere implementato in modo ricorsivo, ma per un calcolo esatto della media mobile si deve ricordare l'ingresso più antico campione nella somma cioè l'una nel tuo esempio per una lunghezza N media mobile si compute. where yn è il segnale di uscita e xn è il segnale di ingresso Eq 1 può essere scritto in modo ricorsivo as. So è sempre necessario ricordare il campione x nN in per calcolare 2.As sottolineato da Conrad Turner, è possibile utilizzare un infinitamente lungo finestra esponenziale, invece, che permette di calcolare l'uscita solo dall'uscita passato e l'attuale input. but questo non è un normale non ponderata media mobile, ma un esponenzialmente ponderata media mobile, in cui i campioni ulteriormente in passato ottenere un peso minore, ma almeno in teoria, non si scorda mai niente pesi solo diventano sempre più piccoli per i campioni lontano nel past. I implementato una media mobile senza memoria singolo elemento per una programma di monitoraggio GPS che wrote. I iniziare con 1 campione e dividere per 1 per ottenere la corrente avg. I quindi aggiungere anothe campione e dividere per 2 ai i avg. This corrente continua fino a ottenere la lunghezza del tempo di average. Each poi, aggiungo nel nuovo campione, ottenere la media e rimuovere tale media dal total. I non sono un matematico, ma questo sembrava un buon modo per farlo ho pensato che sarebbe girare lo stomaco di un ragazzo vero e proprio per la matematica, ma, si scopre che è uno dei modi accettati di farlo e funziona bene Basta ricordare che maggiore è la lunghezza più lento che sta seguendo ciò che si vuole seguire che potrebbero non importa la maggior parte del tempo, ma quando dopo i satelliti, se lento , la pista potrebbe essere lontano dalla posizione attuale e sembrerà cattivo si potrebbe avere un divario tra la SAT e i punti di trascinamento ho scelto una lunghezza di 15 aggiornato 6 volte al minuto per ottenere un'adeguata lisciatura e non troppo lontano dal vero posizione con il sentiero spianato dots. answered 16 Novembre 16 seduti a 23 03.initialize totale 0, 0 contare ogni volta che vede un nuovo value. Then una scanf ingresso, uno aggiungere totale newValue, un conteggio incremento, si dividono in media count. This totale sarebbe una media mobile su tutta inputs. To calcolare la media solo gli ultimi 4 ingressi, richiederebbe 4 inputvariables, forse la copia di ogni ingresso a un vecchio inputvariable, quindi il calcolo della nuova media mobile come somma dei 4 inputvariables, diviso per 4 spostamento a destra 2 sarebbe bello se tutti gli ingressi sono stati positivi per fare la media calculation. answered 3 febbraio 15 alle 4 del 06.That effettivamente calcolare la media totale e non la media mobile come conte diventa più grande l'impatto di ogni campione di ingresso diventa nuovo irrisorio Hilmar 3 febbraio 15 a 13 53.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Filtro media MA filter. Loading Il filtro media mobile è un semplice passa-basso FIR Finite Impulse risposta del filtro comunemente utilizzato per la levigatura di una serie di segnali dati campionati Ci vuole M campioni di ingresso alla volta e prendere la media di questi M-campioni e produce un unico punto di uscita si tratta di una struttura molto semplice filtro LPF passa basso che viene a portata di mano per gli scienziati e gli ingegneri di filtrare componente rumoroso indesiderato dai dati previsto. Come la lunghezza del filtro aumenta il parametro M la scorrevolezza degli aumenti di uscita, mentre i forti transizioni nei dati sono fatte sempre più smussato Ciò implica che questo filtro ha una risposta eccellente dominio del tempo, ma un povero filtro mA risposta. L'elettrodo frequenza svolgere tre funzioni importanti .1 Ci vogliono punti di ingresso M, calcola la media di questi M-points e produce un unico punto 2 di uscita a causa dei calcoli di calcolo coinvolte il filtro introduce una quantità definita di ritardo di 3 gli atti del filtro passa basso come un filtro con scarsa dominio della frequenza risposta e un dominio buon momento response. Matlab Code. Following codice mATLAB simula la risposta nel dominio del tempo di un M-punto mobile del filtro media e anche trame la risposta in frequenza per vari filtro lengths. Time dominio Response. Input a MA filter.3-point MA filtro output. Input a Spostamento filter. Response media di 3 punti Moving media filter.51-point filtro MA output.101-point filtro MA output. Response di 51 punti Moving filter. Response media di 101 punti Moving filtro a media. 501-punto di filtro MA output. Response di 501 punti Moving filter. On media la prima trama, abbiamo l'ingresso che sta succedendo nel filtro media mobile l'ingresso è rumoroso e il nostro obiettivo è quello di ridurre il rumore la figura seguente è l'uscita risposta di un punto 3 Moving filtro medio Si può dedurre dalla figura che il 3 punti Moving filtro media non ha fatto molto a filtrare il rumore aumentiamo il filtro rubinetti a 51 punti e possiamo vedere che il rumore in l'uscita è ridotto di molto, che è raffigurato in prossima risposta figure. Frequency di Moving Filtri media di vario lengths. We aumentare ulteriormente i rubinetti a 101 e 501 e possiamo osservare che, anche, anche se il rumore è quasi pari a zero, le transizioni sono smussato fuori osservare drasticamente la pendenza sul lati del segnale e confrontarli con la transizione muro ideale nel nostro input. Frequency Response. From la risposta in frequenza si può affermare che il roll-off è molto lento e l'attenuazione banda arresto non è buona dato questa band attenuazione arresto, in modo chiaro, il filtro media mobile non può separare una banda di frequenze da un'altra Come sappiamo che una buona prestazione nei risultati dominio del tempo a scarso rendimento nel dominio della frequenza, e viceversa in breve, la media mobile è un eccezionale buon filtro smoothing l'azione nel dominio del tempo, ma un passa-basso eccezionalmente avverse filtrare l'azione della frequenza domain. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.