Glidande Medelvärde Algoritm Filter

Jag har i huvudsak en mängd värden som denna. Den ovanstående matrisen är översimplifierad, jag m samlar 1 värde per millisekund i min riktiga kod och jag måste bearbeta utmatningen på en algoritm som jag skrev för att hitta den närmaste toppen före en tidpunkt Logiken misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0 36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se det sista numret 0 25 som toppen eftersom det sänker till 0 24 före det. Målet är att ta dessa värden Och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite så att jag har mer linjära värden, dvs jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggedy. Jag har fått höra att använda ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag gör det här Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer. Jag hanterar mycket bättre med kod. Hur bearbetar jag värden i min array och tillämpar en exponentiell glidande genomsnittlig beräkning för att till och med utföra dem. Skal den 8 februari 12 på 20 27. För att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde behöver du hålla någon stat runt och du behöver en inställningsparameter Detta kräver en liten klass om du antar att du använder Java 5 eller senare. Inställning med sönderfallsparametern du vill kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1 och använd sedan genomsnittet för att filtrera. När du läser en sida på några matematiska Återkommande, allt du verkligen behöver veta när du gör det till kod är att matematiker gillar att skriva index i arrayer och sekvenser med prenumerationer. De har några andra noteringar också, vilket hjälper inte Emellertid är EMA ganska enkel eftersom du bara behöver att komma ihåg ett gammalt värde, inga komplicerade tillståndsuppställningar krävs. svarade den 8 februari 12 på 20 42. TKKocheran Ganska mycket Det är inte trevligt när saker kan vara enkla Om du börjar med en ny sekvens får du en ny medelvärde Observera att de första villkoren i Den genomsnittliga sekvensen hoppar runt lite på grund av gränseffekter, men du får de med andra glidande medelvärder. En bra fördel är dock att du kan linda den glidande genomsnittliga logiken in i medelvärdet och experimentera utan att störa t han vilar på ditt program för mycket Donal Fellows 9 februari 12 på 0 06. Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå.1 Om din algoritm hittat 0 25 istället för 0 36, då är det fel Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning som alltid går upp eller alltid går ner, Om du inte vill ha det maximala, om du inte är genomsnittlig ALLA dina data, är dina datapunkter --- som du presenterar dem --- olinjära. värdet mellan två punkter i tid, skära sedan din matris från tmin till tmax och hitta max av den subarray.2 Nu är konceptet för glidande medelvärden mycket enkelt. Föreställ dig att jag har följande lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jag kan släpa ut det genom att ta medeltalet av två nummer 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observera att det första numret är genomsnittet av 1 5 och 1 4 sekund och första siffrorna är den andra nya listan är genomsnittet av 1 4 och 1 5 tredje och andra gamla listan den tredje nya listan i genomsnitt 1 5 och 1 4 fjärde och tredje, och så vidare kunde jag har gjort det period tre eller fyra eller n Observera hur dataen är mycket jämnare Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finance, välj ett lager försök Tesla Motors ganska flyktiga TSLA och klicka på technicals längst ner på diagrammet Välj Flyttande medelvärde med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponentialt glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta men viktar de äldre data mindre än de nya data så är det ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt glidande medel istället för exponentiella Så utgången du får skulle vara de sista x-termerna dividerad med x Otestad pseudokod. Notera att du måste hantera start - och slutdelarna av data eftersom det tydligt är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du befinner dig på din andra datapunkt , den Re är effektivare sätt att beräkna denna rörliga genomsnittliga summan summan - äldsta nyaste, men det här är att få konceptet av vad som händer across. answered Feb 8 12 på 20 41. Är det möjligt att genomföra ett glidande medelvärde i C utan behovet För ett fönster av prover. Jag har funnit att jag kan optimera lite genom att välja en fönsterstorlek som är en kraft av två för att tillåta bitskiftning istället för att dela men behöver inte en buffert vara trevligt. Finns det ett sätt att uttrycka Ett nytt glidande medelresultat endast som en funktion av det gamla resultatet och det nya provet. Ange ett exempel på glidande medelvärde, över ett fönster med 4 prov att vara. Lägg till nytt prov eA glidande medelvärde kan implementeras rekursivt men för en exakt beräkning av Det glidande medelvärdet måste du komma ihåg det äldsta inmatningsexemplet i summan, dvs a i ditt exempel. För ett längd N glidande medelvärde beräknar du. Där yn är utsignalen och xn är ingångssignalen Eq 1 kan skrivas rekursivt som. So Du behöver alltid komma ihåg provet x nN i för att beräkna 2. Som påpekad av Conrad Turner kan du använda ett oändligt långt exponentialfönster istället, vilket gör det möjligt att beräkna utmatningen endast från tidigare utdata och nuvarande input. but detta är inte ett vanligt obestämt glidande medelvärde utan en Exponentiellt viktat glidande medelvärde, där prov i det förflutna får en mindre vikt, men åtminstone teoretiskt glömmer du aldrig någonting, vikterna blir bara mindre och mindre för prover långt ifrån. Jag genomförde ett glidande medelvärde utan individuellt objektminne för en GPS-spårningsprogram jag skrev. Jag börjar med 1 prov och dela med 1 för att få nuvarande avg. I lägger sedan anothe-provet och delas med 2 till den aktuella avg. This fortsätter tills jag kommer till längden av genomsnittet. Varje gång efteråt lägger jag till i det nya provet, får medelvärdet och tar bort det genomsnittet från summan. Jag är inte en matematiker men det verkade som ett bra sätt att göra det. Jag tänkte att det skulle vända på magen på en riktig matte kille men det Visar sig att det är en Av de accepterade sätten att göra det Och det fungerar bra Kom bara ihåg att ju högre längden desto långsammare följer du vad du vill följa Det kan inte ha betydelse mestadels men när du följer satelliter, kan du vara långsam om du är långsam Långt ifrån den faktiska positionen och det kommer att se dåligt ut Du kan ha ett mellanrum mellan mitten och de efterföljande punkterna jag valde en längd på 15 uppdaterad 6 gånger per minut för att få tillräcklig utjämning och inte komma för långt från den faktiska lätta positionen med den jämnda trail dots. answered 16 november 16 vid 23 03.initialisera totalt 0, räkna 0 varje gång vi ser ett nytt värde. Då en input scanf, lägger man till totalt nyttValue, ett inkrementstal, en dividerar genomsnittlig totalräkning. Detta skulle vara ett glidande medelvärde över alla inmatningar. För att beräkna genomsnittet över endast de fyra sista ingångarna, skulle det behöva 4 ingångsvariabler, kanske kopiering av varje ingång till en äldre ingångsvariabel och beräkning av det nya glidande medlet som summan av de fyra ingångsvariablerna, dividerat med 4 högerskift 2 skulle vara Bra om alla ingångar var positiva för att göra den genomsnittliga beräkningen. svarade den 3 februari 15 på 4 06. Det kommer faktiskt att beräkna det totala genomsnittet och INTE det rörliga genomsnittet. När räkningen blir större blir effekten av ett nytt ingångsprov försvinnande liten Hilmar 3 februari på 13 53. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Average Filter MA filter. Laddning Det rörliga genomsnittliga filtret är ett enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligtvis används för utjämning av en samling samplad datasignal. Det tar M prover av ingång på en tid och ta medlet av de M-proverna och producerar en enda utgångspunkt. Det är en mycket enkel LPF Low Pass Filter-struktur som är till nytta för forskare och ingenjörer att filtrera oönskade bullriga komponenter från de avsedda data. Om filterlängden ökar Parametern M ökar utjämnets jämnhet, medan de skarpa övergångarna i data görs alltmer stumma. Detta innebär att detta filter har utmärkt tidsdomänsvar men en dålig frekvensresurs MA-filtret utför tre viktiga funktioner.1 Det tar M-ingångspunkter, beräknar medelvärdet av de M-punkterna och producerar en enda utgångspunkt. 2 På grund av beräkningsberäkningarna som är inblandade introducerar filtret en bestämd mängd fördröjning 3 Filtret agerar som ett lågpassfilter med dåligt frekvensdomänsvar och ett bra tidsdomänsvar. Matlab-kod. Följande matlab-kod simulerar tidsdomänsvaret för ett M-punkts rörande medelfilter och avbildar också frekvenssvaret för olika filterlängder. Tid Domänrespons. Input till MA filter.3-punkts MA filter output. Input till Flyttande medelfilter. Response av 3 poäng Flytta genomsnittliga filter.51-punkts MA filter output.101-punkts MA filter output. Response 51-punkts Rörande medelfilter. Svar på 101-punkts Flyttande genomsnittligt filter.501-punkts MA-filterutmatning. Svar på 501 poäng Flyttande medelfilter. Vid det första diagrammet har vi ingången som går in i det glidande medelfiltret. Inmatningen är bullrig och vårt mål är att Minska bruset Nästa bild är utgångsvaret för ett 3-punkts rörligt medelfilter Det kan härledas från figuren att 3-punkts rörande medelfilter inte har gjort mycket för att filtrera ut bruset. Vi ökar filterkranarna till 51- punkter och vi kan se att bruset i utmatningen har minskat mycket, vilket avbildas i nästa figur. Frequency Response of Moving Average Filters av olika längder. Vi ökar kranarna vidare till 101 och 501 och vi kan observera att även om bullret är nästan noll, övergångarna är utslagna drastiskt observera lutningen på vardera sidan av signalen och jämföra dem med den ideala tegelväggsövergången i vårt input. Frequency Response. From frekvenssvaret kan det hävdas att rull - Off är mycket långsam och stoppbandet dämpning är inte bra Med tanke på detta stoppband dämpning, tydligt kan det rörliga genomsnittliga filtret inte separera ett frekvensband från en annan eftersom vi vet att en bra prestanda i tidsdomänen resulterar i dålig prestanda i frekvensdomänen och vice versa Kort sagt är det rörliga genomsnittet ett exceptionellt bra utjämningsfilter, åtgärden i tidsdomänen, men ett utomordentligt dåligt lågpassfilter är åtgärden i frekvensdomänen. Externa länkar. Rekommenderade böcker. Primary Sidebar.