É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de samples. I ve descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que sa potência 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 média móvel resultado 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 A média móvel pode ser implementada recursivamente, mas para uma computação exata 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 você computar. 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, o que lhe permite calcular A saída apenas do passado para fora Mas não é uma média móvel não ponderada padrão, mas uma média móvel exponencialmente ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas pelo menos em teoria você nunca esquece nada, os pesos só ficam menores e menores para Amostras distantes no passado. Eu implementei uma média móvel sem a memória individual do artigo para um programa de seguimento de GPS que 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 ao Atual avg. This 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. Não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de Faça-o eu figurei que giraria o estômago de um indivíduo real da matemática mas, gira para fora é uma das maneiras aceitados de fazê-lo E trabalha bem Apenas recorde que mais elevado seu comprimento mais lento está seguindo o que você quer seguir Isso pode não importar mais O 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 incremento, uma contagem total média de divisão. Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas. Para calcular a média apenas sobre as últimas 4 entradas, exigiria 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova movimentação Média como a soma das 4 variáveis de entrada, dividido por 4 turno direito 2 seria bom se todas as entradas fossem positivas para fazer o cálculo médio. respondeu 3 de fevereiro 15 em 4 06. Isso vai realmente calcular a média total e NÃO a média móvel Como Contagem S maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se extremamente pequeno Hilmar Feb 3 15 at 13 53.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Este exemplo mostra como usar filtros de média móvel e reamostragem para isolar o efeito de componentes periódicos do tempo Do dia em leituras de temperatura por hora, bem como remover o ruído de linha indesejável de uma medida de voltagem em malha aberta O exemplo também mostra como suavizar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano O exemplo também mostra como usar Um filtro de Hampel para remover grandes outliers. Smoothing é como descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando de fora as coisas que são sem importância, ou seja, ruído Nós usamos a filtragem para realizar este alisamento O objetivo de suavização é produzir lentas mudanças de valor para que seja mais fácil Para ver as tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examinar dados de entrada que você pode desejar para suavizar os dados, a fim de ver uma tendência no sinal No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius Tomadas todas as horas no Aeroporto Logan para todo o mês de janeiro de 2011. Note que podemos visualmente ver o efeito que a hora do dia tem sobre as leituras de temperatura Se você está interessado apenas na variação diária de temperatura ao longo do mês, as flutuações horárias Apenas contribuir o ruído, o que pode fazer as variações diárias difíceis de discernir Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar os nossos dados, usando uma média móvel filter. A Moving Average Filter. In sua forma mais simples, um movimento O filtro médio de comprimento N toma a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua 1 24 à média total Isso nos dá a temperatura média durante cada período de 24 horas. Delay. Note Filtro de que a saída filtrada é adiada por cerca de doze horas Isto é devido ao fato de que o nosso filtro de média móvel tem um delay. Any symm O filtro etric de comprimento N terá um atraso de N-1 2 amostras. Podemos explicar este atraso manualmente. Diferenças Diferenciais Extras. Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a Temperatura total Para fazer isso, primeiro, subtraia os dados suavizados das medições de temperatura por hora Então, segmente os dados diferenciados em dias e leve a média ao longo de todos os 31 dias no mês. Extraindo Peak Envelope. Sometimes também gostaríamos de ter um suavemente Variando a estimativa de como os altos e baixos de nosso sinal de temperatura mudam diariamente Para fazer isso, podemos usar a função de envelope para conectar altos e baixos extremos detectados em um subconjunto do período de 24 horas Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas Entre cada extrema alta e extrema baixa Também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo, tendo a média entre os dois extremos. Filtros Média Médio Ponderada. Outros tipos de média móvel Os filtros não pesam cada amostra igualmente. Outro filtro comum segue a expansão binomial de Este tipo de filtro aproxima uma curva normal para valores grandes de n É útil para filtrar o ruído de alta freqüência para pequenos n Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, Convoluir com si mesmo e, em seguida, convulsionar iterativamente a saída com um número prescrito de vezes Neste exemplo, use cinco iterações totais. Um outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão Gaussiana é o filtro de média móvel exponencial Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir E não requer um grande tamanho de janela. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um valor mais alto de alfa terá menos suavização. Inclua as leituras para um dia. Selecione seu país. Filter MA filter. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR Finite Impulse Response filtro comumente usado para suavizar uma matriz o F amostrados sinal de dados Toma M amostras de entrada de cada vez e tomar a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É um muito simples LPF Low Pass Filter estrutura que vem a calhar para cientistas e engenheiros para filtrar não desejado ruidoso componente A partir dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M, a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições bruscas nos dados são tornadas cada vez mais bruscas. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo, Executa três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de cálculo envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro funciona como um filtro passa-baixo Com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo bom. Código de Matlab. O código matlab subseqüente simula a resposta de domínio de tempo de um filtro M-ponto Moving Average e Também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response. Input to MA filtro.3-point MA filtro output. Input para Filtro médio em movimento. Response de 3 pontos Filtro médio em movimento. MA filtro output. Response de 51-point Filtro de média móvel. Response de 101-point Filtro de média móvel. 501-ponto saída de filtro MA. Response de 501 ponto Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando O 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 para fora do ruído Nós aumentamos as torneiras do filtro a 51 pontos e nós podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, que é descrito na figura seguinte. Resposta de freqüência da movimentação média Filtros de vários lengths. We aumentam as torneiras Mais para 101 e 501 e podemos Observe que mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa resposta input. Frequency. From a resposta de freqüência pode ser Afirmou que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outro Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em O desempenho pobre 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 low-pass excepcionalmente ruim a ação no domínio de freqüência. Barra Lateral Primária.
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