Seu interior está iterando toda a matriz de modo que é por isso que você sempre obter a mesma média de um para toda a matriz, você deve iterar de 0 para o número atual do exterior para em vez. Sua média móvel está sendo atualizado com base em j de Seu interior para isso significa que irá substituir os valores anteriores de cada novo loop, isso deve ser dentro do exterior para em vez do interior usando i como index. You estão dividindo soma j para calcular médias, cada novo loop interno j você vai dividir por 0 A primeira soma que eu acredito que você pretende usar j 1 em vez disso, o índice não é o mesmo que o comprimento atual. Dicas para solucionar problemas. Evitar usando variáveis para arrays de loop, você deve usar instead. For uma questão de reproduzir o problema que você poderia dar-nos o Problema isolado em vez de seu código atual ie. Imagine se o erro está em suas entradas, como poderíamos acreditar que você realmente usou them. answered Oct 4 13 at 20 54. Você está looping sobre todos os dados toda vez que você deve ter para int ji MédiaLongo i-médiaLongo 2 0 ji médiaL Ength 2 j numDataPoints j ou algo semelhante para a sua innermost average. Also, movingAverage i sum j deve ser modificado para lidar com o caso quando j é 0 Em particular, provavelmente deve ser movingAverage i soma averageLength e deve ser aplicado ao movingAverage i Slot fora da média loop. answered Oct 4 13 em 20 42.Próximo tempo, tome os comentários sobre a atribuição fora da questão antes de publicá-lo Mas, uma vez que você parece muito novo nisso, pense em como você iria passar os dados, E fazê-lo fazer Você deve tentar certificar-se de cada loop está parando no ponto correto, e lembre-se que se você parar quando não há mais números, como quando você está fazendo o loop interno e você só pode obter mais 3 números Em vez de 4 o programa tem de parar também Certifique-se de que o seu código está a verificar para this. answered Oct 4 13 at 20 56. Sem quaisquer detalhes adicionais, você provavelmente precisará de uma média móvel não ponderada Em qualquer ponto A i na matriz de entrada A de comprimento N com 0 i N, que s Simplesmente a média das entradas K anteriores da matriz, até e incluindo A i Se aren t K tais valores, então média os i 1 valores de A 0 a A i inclusive. Um pouco de pensamento irá mostrar-lhe que você Não precisa somar todos os valores de K cada vez Basta manter a soma e, ao mover para o próximo ponto esta é uma média móvel, subtrair o valor que está sendo substituído e adicionar o novo valor que irá substituí-lo Durante o primeiro K - 1 pontos, você simplesmente adicionar o novo valor para a soma e aumentar o seu contador por 1.At qualquer ponto neste processo, a média móvel é a soma atual dividido pelo valor atual count. answered Oct 4 13 at 21 05.In Uma média móvel, você precisa ter algum tipo de tamanho de janela. Seu tamanho de janela é averageLength, então ele será algo parecido com isto. O loop for começa nos dados atuais e volta pontos de dados averageLength e adiciona-os acima Você só terá Uma média móvel quando você tem você tem quando você tem pontos de dados suficientes ea média wi Ll ser a soma dividida pelo comprimento médio. Nota não testado apenas o código sudo, mas esta é a idéia. resposta Oct 4 13 at 21 05.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. I sabe que isso é possível com o impulso como por. Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de 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 mais recentes números 1000 como um exemplo de dados . Qual é a maneira mais fácil de conseguir this. I experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades best. asked 12 de junho 12 em 4 38.If Suas necessidades são simples, você pôde apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplesmente, você faz uma variável do acumulador, e como seu código olha em cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor que você escolhe uma alfa constante que esteja entre 0 e 1, e calcular este. Você j Ust necessidade de encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura 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 um bonito Long window para uma média móvel exponencial Eu não tenho certeza se existe um alfa que iria espalhar a média sobre os últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo de ponto flutuante Mas se você queria uma média menor, como 30 números ou assim, este é um Muito fácil e rápida maneira de fazê-lo. Respondido 12 de junho 12 em 4 44. 1 em sua postagem A média móvel exponencial pode permitir que o alfa ser variável Assim, isso permite que ele ser usado para calcular médias base de tempo por exemplo, bytes por segundo Se o tempo Desde que a última atualização do acumulador é mais de 1 segundo, você deixa o alfa ser 1 0 Caso contrário, você pode deixar o alfa 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 fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes 1000 Números como uma amostra de dados. Note que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado substituído, evitando costoso ON traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para apoiar, por exemplo, usando um longo Longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. This é um pouco defeituoso em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa você poderia usar um unsigned long long ou usar um extra bool dados Membro para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples ao redor 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 at 11 52. oPless ahhh bem vislumbrado realmente eu quis dizer para que seja vazio 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.As outros já mencionaram, você deve considerar um IIR Filtro de resposta de impulso infinito Em vez do filtro de resposta de impulso finito FIR que você está usando agora Há mais, mas à primeira vista os filtros FIR são implementados como convoluções explícitas e filtros IIR com equações. O filtro IIR especial que eu uso muito em microcontroladores é um único pólo baixo Pass filtro 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 em digital Se você só quer atenuar as altas freqüências que você sabe que são ruído, um filtro de passa-baixo de um único pólo é melhor A melhor maneira de implementar um digitalmente em um microcontrolador é normalmente. FILT - - FILT FF NEW - 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 a saída nunca muda Para FF 1, é realmente nenhum filtro em todos desde que a saída Apenas segue a entrada Os valores úteis estão no meio Em sistemas pequenos você escolhe FF para ser 1 2 N de modo que a multiplicação por FF pode ser conseguida 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 uma subtração 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 aplicar dois destes filtros em cascata Este é o equivalente digital de dois filtros RC em série e atenua por 12 dB oitava acima da frequência rolloff No entanto, para leituras AD é geralmente mais relevante para olhar para o filtro No domínio do tempo, considerando a sua resposta passo Isto diz-lhe quão rápido o seu sistema vai ver uma mudança quando a coisa que você está medindo changes. To facilitar a concepção destes filtros que significa apenas 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 de etapa e outros valores Na verdade, eu costumo executar este através do meu script wrapper PLOTFILT Isso executa FILTBITS, que faz um arquivo CSV, 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 Os valores 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 informa que se a entrada muda instantaneamente, a saída do filtro combinado Irá resolver a 90 do novo valor em 60 iterações Se você se preocupa com 95 tempo de resolução, então você tem que esperar cerca de 73 iterações, e para 50 settling tempo apenas 26 iterações. O traço verde mostra-lhe a saída de um único pico de amplitude total Isto Dá-lhe alguma idéia da supressão aleatória de ruído Parece que nenhuma amostra única causará mais do que uma mudança 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 foi dos números aleatórios escolhidos como o ruído branco entrada para esta corrida de PLOTFILT É só para dar-lhe uma sensação áspera de quanto ele será esmagado e como é suave it. PLOTFILT, talvez FILTBITS, e muitas outras coisas úteis, especialmente para o desenvolvimento de firmware PIC está disponível no PIC Development Tools software release na minha página de downloads de software. Added sobre a precisão numérica. Eu vejo a partir dos comentários e agora uma nova resposta que ther E é interesse em discutir 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 Percebido por um deslocamento à direita de N bits. FILT é, portanto, geralmente um ponto fixo inteiro Note que isso não muda qualquer uma das matemáticas do ponto de vista do processador s Por exemplo, se você estiver filtrando leituras de AD de 10 bits e N 4 FF 1 16, então você precisa de 4 bits de fração abaixo do valor inteiro de 10 bits AD leituras Um processadores mais, você d estar 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 as leituras AD esquerda deslocado por 4 bits O processador doesn t sabe a diferença e doesn t necessidade de fazer a matemática inteira sobre inteiros de 16 bits funciona se você considerá-los a ser 12 4 ponto fixo ou verdadeiro 16 bits inteiros 16 0 fixo Em geral, você precisa adicionar N Bits cada pólo de filtro, se você don t quer 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. Por geral, eu escrevo uma sub-rotina ou macro para Execute uma operação de pólo de filtro e, em seguida, aplique isso a cada pólo Se uma subrotina ou macro depende se ciclos ou memória de programa são mais importantes nesse projeto específico De qualquer maneira, eu uso algum estado de zero para passar NOVO para a macro de subrotina, , Mas também carrega isso para o mesmo estado de arranhão NOVO 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 ponteiro apontar para FILT em O caminho, que é atualizado para logo após 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. Code Exemples. Here é 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.Both estes exemplos são implementados como macros usando o meu pré-processador PIC assembler que é mais Capaz de qualquer uma das macro instalações incorporadas. 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 Freqüência de corte 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 in 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 Assim, 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.
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