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 um novo 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 têm um peso menor, mas pelo menos em teoria você nunca esquece nada, os pesos só ficam cada vez 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 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 vazio 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.As outros já mencionaram, você deve considerar um IIR filtro de resposta infinita impulso em vez de O FIR finito i Mpulse filtro de resposta que você está usando agora Há mais a ele, mas à primeira vista filtros FIR são implementados como convolutions explícito e filtros IIR com equações. O filtro IIR especial Eu uso muito em microcontroladores é um filtro de passa-baixa de pólo único Este é o Equivalente digital de um filtro analógico RC simples Para a maioria das aplicações, estas terão melhores características do que o filtro de caixa que você está usando A maioria dos usos de um filtro de caixa que eu encontrei são o resultado de alguém não prestar atenção na classe de processamento de sinal digital, Como resultado da necessidade de suas características específicas Se você só quer atenuar as altas freqüências que você sabe que são ruído, um filtro de passa-baixo de pólo único é melhor A melhor maneira de implementar um digitalmente em um microcontrolador é normalmente. FILTRO FF NOVO - FILT. FILT é um pedaço de estado persistente Esta é a única variável persistente que você precisa para calcular este filtro NEW é o novo valor que o filtro está sendo atualizado com esta iteração FF é a fração de filtro que ajusta o peso do filtro Olhe para este algoritmo e veja que para FF 0 o filtro é infinitamente pesado desde que a saída nunca muda Para FF 1, não é realmente nenhum filtro desde que a saída segue apenas a entrada Valores úteis estão entre os pequenos sistemas que você escolhe FF para ser 1 2 N de modo que a multiplicação por FF pode ser realizada como um deslocamento para a direita por N bits Por exemplo, FF pode ser 1 16 ea multiplicação por FF, portanto, um deslocamento para a direita de 4 bits Caso contrário, este filtro precisa apenas de um subtrair e um adicionar, embora os números geralmente precisam ser mais amplo do que o valor de entrada mais precisão numérica em uma seção separada abaixo. Eu geralmente tomam leituras AD significativamente mais rápido do que eles são necessários e aplique dois dos Estes filtros em cascata Este é o equivalente digital de dois filtros RC em série e atenua por 12 dB oitava acima da frequência de rolloff No entanto, para leituras AD é normalmente mais relevante olhar para o filtro no domínio do tempo por consid A sua resposta passo Isto diz-lhe quão rápido o seu sistema verá uma mudança quando a coisa que você está medindo changes. To facilitar a concepção destes filtros que só significa escolher FF e decidir quantos deles para cascata, eu uso o meu programa FILTBITS Você especifica o Número de bits de deslocamento para cada FF na série de filtros em cascata, e calcula a resposta da etapa e outros valores Na verdade, eu costumo executar isso através do meu script wrapper PLOTFILT Isso executa FILTBITS, que faz um arquivo CSV, então traça o arquivo CSV Por exemplo , Aqui está o resultado de PLOTFILT 4 4. Os dois parâmetros para PLOTFILT significam que haverá dois filtros em cascata do tipo descrito acima Os valores de 4 indicam o número de bits de mudança para realizar a multiplicação por FF Os dois valores de FF são, portanto, 1 16, neste caso. O traço vermelho é a resposta da etapa unitária e é a principal coisa a ser observada. Por exemplo, isto indica que se a entrada muda instantaneamente, a saída do filtro combinado será estabelecida para 90 do novo Valor em 60 iterações Se você se preocupa com 95 settling tempo, então você tem que esperar cerca de 73 iterações, e para 50 settling tempo apenas iterations. The 26 verde mostra você a saída de um pico de amplitude completa única Isto dá-lhe alguma idéia do aleatório Supressão de ruído Parece que nenhuma amostra irá causar mais do que uma alteração de 2 5 na saída. O traço azul é dar uma sensação subjetiva do que este filtro faz com ruído branco Este não é um teste rigoroso, uma vez que não há garantia o que exatamente O conteúdo era dos números aleatórios escolhidos como a entrada de ruído branco para esta execução de PLOTFILT É só para dar-lhe uma sensação áspera de quanto ele será esmagado e quão suave é. PLOTFILT, FILTBITS talvez, e muitos outros úteis Coisas, especialmente para o desenvolvimento de firmware PIC está disponível na versão de software PIC Development Tools na minha página de downloads de Software. Adicionado sobre precisão numérica. I ver a partir dos comentários e agora uma nova resposta que há interesse em discutir t O número de bits necessários para implementar este filtro Note que o multiplicar por FF irá criar Log 2 FF novos bits abaixo do ponto binário Em sistemas pequenos, FF é geralmente escolhido para ser 1 2 N para que este multiplicar é realmente realizado por um deslocamento à direita Por exemplo, se você estiver filtrando leituras AD de 10 bits e N 4 FF 1 16, então você precisará de um número inteiro de pontos fixos. 4 bits de fração abaixo das leituras de AD de inteiro de 10 bits A maioria dos processadores, você estará fazendo operações inteiras de 16 bits devido às leituras de AD de 10 bits Neste caso, você ainda pode fazer exatamente as mesmas operações de 16 bits inteiros, mas comece com o AD Leituras esquerda deslocado por 4 bits O processador doesn t sabe a diferença e doesn t necessidade de fazer a matemática inteira inteiros de 16 bits funciona se você considerá-los a ser 12 4 ponto fixo ou verdadeiro 16 bits inteiros 16 0 ponto fixo. Em geral, Você precisa adicionar N bits cada pólo de filtro se você Não quero adicionar ruído devido à representação numérica No exemplo acima, o segundo filtro de dois teria que ter 10 4 4 18 bits para não perder informações Na prática em uma máquina de 8 bits que significa que você d usar valores de 24 bits Tecnicamente Apenas o segundo pólo de dois precisaria do valor mais amplo, mas para a simplicidade do firmware Eu costumo usar a mesma representação, e, portanto, o mesmo código, para todos os pólos de um filtro. Normalmente eu escrevo uma sub-rotina ou macro para realizar uma operação de pólo de filtro, Em seguida, aplicá-lo a cada pólo Se uma subrotina ou macro depende se os ciclos ou a memória de programa são mais importantes nesse projeto específico De qualquer maneira, eu uso algum estado zero para passar NOVO na macro de sub-rotina, que atualiza FILT, mas também carrega isso em O mesmo estado de zero NOVA estava em Isto torna mais fácil para aplicar vários pólos desde o FILT atualizado de um pólo é o NOVO do próximo Quando uma sub-rotina, é útil ter um ponto apontador para FILT no caminho, que é Atualizada A apenas depois de FILT no caminho para fora Que maneira a sub-rotina opera automaticamente em consecutivos filtros na memória se chamado várias vezes Com uma macro você don t precisa de um ponteiro desde que você passa no endereço para operar em cada iteração. Exemplos de código. Aqui está um Exemplo de uma macro como descrito acima para um PIC 18. E aqui está uma macro semelhante para um PIC 24 ou dsPIC 30 ou 33. Esses exemplos são implementados como macros usando o meu pré-processador assembler PIC que é mais capaz do que qualquer um dos built - Em macro instalações. Clabacchio Outra questão que eu deveria ter mencionado é a implementação de firmware Você pode escrever uma única subpasta de filtro de passagem de pólo único uma vez, em seguida, aplicá-lo várias vezes Na verdade eu costumo escrever uma sub-rotina para levar um ponteiro na memória para o estado de filtro, O ponteiro para que possa ser chamado em sucessão facilmente para realizar filtros multi-polo Olin Lathrop Apr 20 12 at 15 03.1 muito obrigado por suas respostas - todos eles Eu decidi usar este filtro IIR, mas este filtro não é usado como Um Standard LowPass Filter, uma vez que eu preciso para a média de valores de contador e compará-los para detectar alterações em um determinado intervalo uma vez que estes valores van ser de dimensões muito diferentes, dependendo do hardware que eu queria tomar uma média, a fim de ser capaz de reagir a estes Hardware Mudanças específicas automaticamente sensslen maio 21 12 em 12 06.If você pode viver com a restrição de um poder de dois número de itens para média, ou seja, 2,4,8,16,32 etc, então a divisão pode ser feita de forma fácil e eficiente em um Baixo desempenho micro sem divisão dedicada porque pode ser feito como um deslocamento de bit Cada turno direito é uma potência de dois eg. O OP pensou que ele tinha dois problemas, dividindo em um PIC16 e memória para seu buffer anel Esta resposta mostra que a divisão Não é difícil Reconhecidamente não aborda o problema de memória, mas o sistema SE permite respostas parciais, e os usuários podem tirar algo de cada resposta por si mesmos, ou mesmo editar e combinar outras respostas s Como algumas das outras respostas exigem uma operação de divisão, eles São igualmente incompletos, uma vez que eles não mostram como efetivamente conseguir isso em um PIC16 Martin Apr 20 12 at 13 01.There é uma resposta para um verdadeiro filtro de média móvel aka boxcar filtro com menos requisitos de memória, se você não mente downsampling It s Chamado de cascata integrador-comb filtro CIC A idéia é que você tem um integrador que você tomar as diferenças de um período de tempo, ea chave dispositivo de economia de memória é que por downsampling, você don t tem que armazenar eve Ry valor do integrador Ele pode ser implementado usando o seguinte pseudocódigo. Seu comprimento médio móvel eficaz é decimationFactor statesize, mas você só precisa manter em torno de amostras statesize Obviamente, você pode obter melhor desempenho se o seu statesize e decimationFactor são poderes de 2, Divisão e restante operadores são substituídos por mudanças e máscara-ands. Postscript eu concordo com Olin que você deve sempre considerar filtros IIR simples antes de um filtro de média móvel Se você don t necessidade a freqüência-nulos de um filtro de vagão, um pólo Ou filtro passa-baixo de 2 pólos provavelmente funcionará bem. Por outro lado, se você estiver filtrando para fins de decimação, tendo uma entrada de alta taxa de amostragem e calculando a sua média para uso por um processo de baixa taxa, em seguida, um filtro CIC Pode ser apenas o que você está procurando, especialmente se você pode usar statesize 1 e evitar o ringbuffer completamente com apenas um valor único integrador anterior. Há alguma análise em profundidade da matemática por trás usando o primeiro ord Er IIR filtro que Olin Lathrop já descreveu mais sobre a Digital Signal Processing pilha intercâmbio inclui lotes de belas imagens A equação para este IIR filtro is. This pode ser implementado usando apenas inteiros e nenhuma divisão usando o código a seguir pode precisar de depuração como eu Estava a escrever a partir da memória. Este filtro aproxima uma média móvel das últimas amostras K, definindo o valor de alfa para 1 K Faça isso no código anterior, definindo BITS para LOG2 K, ou seja, para K 16 set BITS para 4, para K 4 set BITS para 2, etc Vou verificar o código listado aqui, logo que eu recebo uma alteração e editar esta resposta, se needed. answered Jun 23 12 at 4 04.Here sa um filtro polar de passo único média móvel, com Cutoff frequency CutoffFrequency Muito simples, muito rápido, funciona muito bem, e quase nenhuma memória overhead. Note Todas as variáveis têm escopo além da função de filtro, exceto o passado em newInput. Note Este é um filtro de estágio único Vários estágios podem ser cascata juntos para aumentar a Nitidez de O filtro Se você usar mais de uma fase, você terá que ajustar DecayFactor como se relaciona com o Cutoff-Frequency para compensar. E, obviamente, tudo o que você precisa é que as duas linhas colocadas em qualquer lugar, eles don t precisa de sua própria função Este filtro tem um Tempo de rampa antes que a média móvel represente a do sinal de entrada Se você precisar ignorar esse tempo de aceleração, basta inicializar MovingAverage para o primeiro valor de newInput em vez de 0 e esperar que o primeiro newInput não seja um outlier. CutoffFrequency SampleRate tem um intervalo entre 0 e 0 5 DecayFactor é um valor entre 0 e 1, geralmente perto de 1. Flutuadores de precisão simples são bons o suficiente para a maioria das coisas, eu só prefiro dobros Se você precisa ficar com números inteiros, você pode Converter DecayFactor e Amplitude Factor em inteiros fracionários, em que o numerador é armazenado como o inteiro, eo denominador é uma potência de 2 inteiros para que você possa bit-shift para a direita como o denominador, em vez de ter que dividir durante o loop de filtro para Exemplo, se DecayFactor 0 99, e você quiser usar números inteiros, você pode definir DecayFactor 0 99 65536 64881 E então, sempre que você multiplicar por DecayFactor em seu loop de filtro, basta deslocar o resultado 16.Para obter mais informações sobre este, um excelente livro que Para o paradigma Mudando Média, uma abordagem diferente para definir DecayFactor e AmplitudeFactor que podem ser mais relevantes para as suas necessidades, vamos dizer que você quer o anterior, cerca de 6 itens média tog Você pode adicionar 6 itens e dividir por 6, então você pode definir o AmplitudeFactor para 1 6, e DecayFactor para 1 0 - AmplitudeFactor. answered 14 de maio 12 em 22 55.Everyone mais tem comentado completamente sobre o utilitário De IIR vs FIR, e na potência de dois divisão I d apenas gostaria de dar alguns detalhes de implementação O abaixo funciona bem em pequenos microcontroladores sem FPU Não há multiplicação, e se você manter N um poder de dois, toda a divisão É single-cycle bit-shifting. Botor FIR ring buffer manter um buffer de execução dos últimos N valores, e uma soma corrente de todos os valores no buffer Cada vez que uma nova amostra vem, subtrair o mais antigo valor no buffer de SUM , Substitua-a pela nova amostra, adicione a nova amostra à SUM e a saída SUM. O buffer de anel IIR modificado mantém uma Soma corrente dos últimos N valores Cada vez que uma nova amostra entra, SUM - SUM N, adicione a nova amostra Amostra e saída SOMA N. resposta agosto 28 13 em 13 45.Se eu estou lendo-o direito, você está descrevendo uma primeira ordem IIR filtro o valor que você está subtraindo isn t o valor mais antigo que está caindo, mas é, em vez disso, a média dos valores anteriores Filtros de primeira ordem IIR pode certamente ser útil, mas não tenho certeza o que você quer dizer quando você sugere que a saída É a mesma para todos os sinais periódicos A uma taxa de amostragem de 10KHz, alimentar uma onda quadrada de 100Hz em um filtro de caixa de 20 estágios produzirá um sinal que sobe uniformemente para 20 amostras, senta alto para 30, cai uniformemente para 20 amostras e fica baixo Para 30 Um filtro de IIR de primeira ordem supercat Aug 28 13 at 15 31. produzirá uma onda que começa bruscamente a subir e gradualmente nivela próximo mas não ao máximo de entrada, então começa bruscamente a cair e gradualmente nivela próximo mas não na entrada Mínimo Um comportamento muito diferente supercat Aug 28 13 at 15 32.One questão é que uma média móvel simples pode ou não ser útil Com um filtro IIR, você pode obter um bom filtro com relativamente poucos calcs O FIR que você descreve só pode dar-lhe um Retângulo no tempo - a sinc in Freq - e você não pode gerenciar os lóbulos laterais Pode ser bem vale a pena jogar em alguns inteiros multiplica para torná-lo uma simpática simétrica sintonizável FIR se você pode poupar o relógio carrapatos Scott Seidman agosto 29 13 em 13 50. ScottSeidman Não Necessidade de multiplicações se um simplesmente tem cada estágio da FIR ou saída a média da entrada para essa fase e seu valor armazenado anterior e, em seguida, armazenar a entrada se um tiver o intervalo numérico, pode-se usar a soma em vez de média Se isso S melhor do que um filtro de caixa depende da aplicação a resposta de passo de um filtro de caixa com um atraso total de 1ms, por exemplo, terá um pico d2 dt desagradável quando a mudança de entrada, e novamente 1ms mais tarde, mas terá o mínimo possível D dt para um filtro com um atraso total de 1ms supercat Aug 29 13 at 15 25.As mikeselectricstuff disse, se você realmente precisa reduzir suas necessidades de memória, e você don t mente sua resposta ao impulso sendo um exponencial em vez de um pulso retangular, eu Iria para uma ave movendo exponencial Rage filter Eu uso-os extensivamente Com esse tipo de filtro, você não precisa de nenhum buffer Você não precisa armazenar N amostras passadas Apenas um Então, seus requisitos de memória são cortados por um fator de N. Também, você não precisa de qualquer Divisão para isso Somente multiplicações Se você tiver acesso a aritmética de ponto flutuante, use multiplicações de ponto flutuante Caso contrário, faça multiplicações inteiras e muda para a direita No entanto, estamos em 2012, e eu recomendo que você use compiladores e MCUs que permitem Para trabalhar com números de ponto flutuante. Além de ser mais memória eficiente e mais rápido você não tem que atualizar itens em qualquer buffer circular, eu diria que é também mais natural porque uma resposta de impulso exponencial corresponde melhor a maneira como a natureza se comporta, na maioria dos casos. Uma questão com o filtro IIR como quase tocado por olin e supercat mas aparentemente desconsiderado por outros é que o arredondamento para baixo introduz alguma imprecisão e potencialmente bias truncamento supondo que N i Uma potência de dois, e somente a aritmética inteira é usada, a direita do turno sistematicamente elimina os LSBs da nova amostra. Isso significa que quanto tempo a série poderia ser, a média nunca levará isso em consideração. Diminuindo a série 8,8,8 8,7,7,7 7,6,6 e suponha que a média é de fato 8 no início A amostra do punho 7 trará a média para 7, independentemente da intensidade do filtro Apenas para uma amostra Same História para 6, etc. Agora pense no oposto que a série vai acima A média permanecerá em 7 para sempre, até que a amostra seja grande bastante para fazê-la mudar. Naturalmente, você pode corrigir o viés adicionando 1 2 N 2, mas Que não vai realmente resolver o problema de precisão nesse caso a série decrescente permanecerá para sempre em 8 até que a amostra seja 8-1 2 N 2 Para N 4, por exemplo, qualquer amostra acima de zero manterá a média inalterada. Que implicaria para segurar um acumulador dos LSBs perdidos Mas eu didn t torná-lo longe o suficiente para ter código pronto, E eu não tenho certeza que não iria prejudicar o poder IIR em alguns outros casos de séries, por exemplo, se 7,9,7,9 seria média para 8 então. Olin, sua cascata de dois estágios também precisaria de alguma explicação Você quer dizer segurando dois valores médios com o resultado do primeiro alimentado para o segundo em cada iteração Qual é o benefício deste.
No comments:
Post a Comment