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 um fosso entre o sat e os pontos de arremesso 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 fevereiro 3 15 em 13 53.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. I sabe que isso é alcançável com impulso como per. But eu realmente gostaria de evitar usar impulso eu tenho Googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legíveis. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir this. I Experimentou com o uso de 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 A média móvel 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 calcule isto. Você só precisa Para encontrar um valor de um Lpha 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 uma média móvel exponencial Eu não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média sobre os últimos 1000 números, sem underflow no cálculo do ponto flutuante Mas se você queria uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazer It. answered Jun 12 12 at 4 44. 1 em seu post A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável Assim isso 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 é mais Do que 1 segundo, você deixa o alfa ser 1 0 De outra maneira, você pode deixar o alfa ser usecs desde a última atualização 1000000 jxh 12 de junho 12 em 6 21.Basicamente eu quero seguir a média movente de um córrego em curso de um córrego de números do ponto flutuando usando Os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. E que o abaixo atualiza o total como elementos adicionados substituídos, evitando costosos 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 long s , Um int para char s, ou um dobro para flutuante total s. This é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned long long ou usar um extra bool dados membro para gravar quando o recipiente É primeiro preenchido enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz melhor então renomeado algo inócuo como pos. answered 12 de junho 12 em 5 19.um pressupõe que o operador vazio T amostra é, na verdade, operador vazio T amostra oPless Jun 8 14 em 11 52. oPless ahhh bem manchado Na verdade, eu quis dizer 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 em 14 27.Moving Filtro Médio Filtro MA. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR Finite Impulse Respons E filtro comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Ele toma M amostras de entrada de cada vez e pegue a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É um muito simples LPF Low Pass Filter estrutura que vem útil para Cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso não desejado 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 bruscas. Uma resposta de freqüência ruim. O filtro MA 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 computação envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro atua como um filtro de baixa passagem com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo boa. Matlab Code. Following código matlab simula o domínio de tempo Resposta de um filtro M-point Moving Average e também plots a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response. Input to MA filtro.3-point MA filtro output. Input to Moving médio filter. Response de 3 pontos Filtro média móvel. Saída de filtro de MA de 51 pontos. Saída de filtro de MA de 101 pontos. Resposta de filtro de média móvel de 51 pontos. Resposta de filtro de média de 101 pontos Filtro de filtro MA de 501 pontos. Resposta de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro Temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir a partir da figura que o O filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído. Nós aumentamos os toques do filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é mostrado na próxima figura. Filtros médios de vários comprimentos. Facilitar as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que, mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuados drasticamente observar a inclinação de cada lado do sinal e compará-los com a transição parede de tijolo ideal em nossa entrada Resposta de Frequência. A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é boa Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outro Como nós Sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em fraco desempenho no domínio da freqüência e vice-versa Em resumo, 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 da freqüência. Livros externos. Recomendado Books. Primary Sidebar.
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