Eksponentiaalinen Liikkuvan Keskiarvon Low Pass Suodattimen

Minulla on oleellisesti joukko arvoja, kuten tämä. Yllä oleva taulukko on yksinkertaistettu, minä kerää 1 arvoa millisekunnilta todellisessa koodissani ja minun täytyy käsitellä lähdettä algoritmilla, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen ajanhetkeä. Logiikka epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0 36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0 25 huippuna, sillä se pienenee arvoon 0 24 ennen sitä. Tavoitteena on ottaa nämä arvot Ja soveltaa niitä algoritmia, joka tasoittaa heidät hieman niin, että minulla on enemmän lineaarisia arvoja, joten haluan, että tulokseni ovat kireät, ei jaggedy. Itäni on kerrottu soveltaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo suodatin arvoihini Miten voin Tee se Se on todella vaikeaa minun lukea matemaattisia yhtälöitä, käsitellä paljon paremmin koodilla. Koska käsittelen arvoja minun array, soveltamalla eksponentiaalinen liukuva keskiarvo laskenta jopa niitä ulos. asked helmikuu 8 12 klo 20 27.Laskata Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo sinun täytyy pitää jonkin valtion ympärillä ja Tarvitset viritysparametrin Tämä vaatii hieman luokkaa, olettaen, että käytät uudestaan ​​Java 5: tä tai uudempaa. Vahvista haluttu hajoamisparametri, joten virityksen tulisi olla välillä 0 ja 1 ja sitten keskimäärin suodattaa. Kun luet sivua joissakin matemaattisissa Toistuvuus, kaikki mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä taulukkoihin ja sekvensseihin, joilla on alaindeksit. He antavat myös muutamia muita merkintöjä, mikä ei t help. EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska tarvitset vain Muistaa yksi vanha arvo ei ole monimutkaisia ​​tilarivityyppejä. Vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 42. TKKocheran melko paljon ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia ​​Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon Huomaa, että ensimmäiset ehdot Keskimääräinen sekvenssi hypyttää hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä t Hän loput ohjelmasi liian paljon Donal Fellows 9. helmikuuta 12 klo 0 06. Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiesi, mutta yritän vastata joka tapauksessa.1 Jos algoritmi löysi 0 25 sijaan 0 36, niin se on väärä Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskutavan, joka aina nousee tai laskee aina, ellei keskitän KAIKKI TIEDOT, datapisteet --- esittämäsi ne --- ovat epälineaarisia Jos haluat todella löytää maksimiarvon Arvo kahden pisteen välillä, sitten piirrä taulukko tmin: sta tmax: iin ja etsi enimmäismäärä kyseisestä alaryhmästä.2 Nyt liikkuvien keskiarvojen käsite on hyvin yksinkertainen kuvitella, että minulla on seuraava lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Voin tasoittaa sitä ottamalla keskimäärin kaksi numeroa 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1 5 ja 1 4 sekunnin ja ensimmäiset numerot toista uutta luetteloa On keskimäärin 1 4 ja 1 5 kolmas ja toinen vanha luettelo kolmannesta uudesta luettelosta keskimäärin 1 5 ja 1 4 neljäs ja kolmas ja niin voisin On tehnyt sen ajan kolmesta tai neljästä tai n Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpi Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance, valitse varastossa kokeilla Tesla Motors melko vaihtuva TSLA ja klikkaa teknisiä alareunassa Kaavio Valitse Keskimäärän siirto tietyn ajanjakson ja Exponential liukuvan keskiarvon vertailla niiden eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehityksen, mutta painaa vanhempia tietoja vähemmän kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoitusta taaksepäin Ole hyvä ja lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pieni kommenttikenttä oli vain pieni Hyvää onnea. Jos sinulla on ongelmia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liukuva keskiarvo eksponentiaalisen sijasta. Tuotos saat viimeiset x termit jaettuna x testattu pseudokoodi. Huomaa, että sinun on käsiteltävä alku - ja loppuosat tiedoista, koska selvästi et voi keskiarvoa viimeisten 5 ehdon ollessasi 2. datapisteessäsi Myös , Ovat tehokkaampia laskentatapoja tämän liukuvan keskimääräisen summan summasta - vanhin uusin, mutta tämä on saada käsitys siitä, mitä s tapahtuu läpi. vastattu helmikuu 8 12 klo 20 41. Helppo käyttää digitaalista suodatinta. Exponential liukuva keskiarvo EMA on tyyppiä ääretön impulssivaste IIR - suodatin, jota voidaan käyttää monissa upotetuissa DSP-sovelluksissa. Se vaatii vain pienen määrän RAM - ja laskentatehoa. Mikä on Suodatin. Suodattimet tulevat sekä analogisiin että digitaalisiin muotoihin, ja ne ovat olemassa tiettyjen taajuuksien poistamiseksi Signaalista Yleinen analoginen suodatin on alla esitetty alipäästösuodatin. Alordiosuodattimille on tunnusomaista niiden taajuusvaste, joka on kuinka paljon taajuudet ovat vaimentuneet suuruusvaste ja siirretty vaihevaste Taajuusvaste voidaan analysoida käyttämällä Laplace-muunnosta, joka määrittää Siirtofunktio S-domeenissa Edellä mainitun piirin osalta siirtofunktio annetaan. Kun R on yhtä kiloosaa ja C on yhtä mikrofaraalia, magnitudivaste on esitetty alla. Ei E, että x-akseli on logaritminen, jokainen rastimerkki on 10 kertaa suurempi kuin viimeinen. Y-akseli on desibeleissä, joka on ulostulon logaritminen funktio. Tämän suodattimen rajataajuus on 1000 rad s tai 160 Hz. Tämä on Piste, jossa vähemmän kuin puolet tehosta tietyllä taajuudella siirretään tulosta suodattimen lähtöön. Analog suodattimia on käytettävä upotetuissa malleissa signaalin näytteenottona analogia-digitaalimuuntimen ADC avulla ADC ottaa vain taajuudet, jotka ovat ylöspäin Esimerkiksi jos ADC hankkii 320 näytettä sekunnissa, suodattimen yläpuolella 160 Hz: n rajataajuus asetetaan signaalin ja ADC-tulon väliin aliaksen estämiseksi, joka on ilmiö, jossa korkeammat taajuudet näkyvät näytteessä Signaali pienemmillä taajuuksilla. Digitaaliset suodattimet. Digitaaliset suodattimet heikentävät ohjelmien taajuuksia analogisten komponenttien sijasta. Niiden toteutus sisältää analogisten signaalien näytteenoton ADC: llä ja sitten soveltamalla pehmeää Ware algoritmi Kaksi yhteistä lähestymistapaa digitaaliseen suodatukseen ovat FIR-suodattimet ja IIR-suodattimet. FIR-suodattimet. Finite Impulse Response FIR-suodattimet käyttävät äärellistä määrää näytteitä tuottamaan lähtöä. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on esimerkki alipäästösuodattimen FIR-suodattimesta. Heikentynyt, koska keskiarvotus tasoittaa signaalin Suodatin on äärellinen, koska suodattimen ulostulo määräytyy rajallisen määrän panosnäytteitä Esimerkiksi 12 pisteen liukuvan keskiarvosuodin lisää 12 viimeisintä näytettä ja sitten jakaa 12: IIR-suodattimia määritetään jopa ääretön määrä panos näytteitä. IIR suodattimet. Infinite Impulse Response IIR suodattimet ovat tyyppi digitaalinen suodatin, jossa tuotos on periaatteessa teoriassa kuitenkin vaikutti tulo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on esimerkki Alipäästösuodatin IIR-suodatin. Exponential Moving Average Filter. An eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA soveltaa eksponentiaalipainot jokaiseen näytean, jotta voidaan laskea keskimääräinen Thoug H Tämä näyttää monimutkaiselta, digitaalisessa suodatuskierroksessa tunnettu erotusyhtälö eroavaisuuden yhtälön laskemiseksi lähtö on yksinkertainen Alla olevassa yhtälössä y on lähtö x on tulo ja alfa on vakio, joka asettaa rajafrekvenssin. Suodatin vaikuttaa impulssin lähtötaajuuteen, käytetään Z-domain-siirtofunktiota. Suuruusvaste on esitetty alla, kun alfa on yhtä suuri kuin 0 5. Y-akseli on jälleen osoitettu desibeleissä x-akseli on logaritminen 0 001: stä Pi Todennäköiset taajuuskartat x-akseliin, jossa nolla on DC-jännite ja pi on puolet näytteenottotaajuudesta. Kaikki taajuudet, jotka ovat suurempia kuin puolet näytteenottotaajuudesta, aliakset Kuten mainittiin, analoginen suodatin voi taata lähes kaikki Taajuudet digitaalisessa signaalissa ovat alle puolet näytteenottotaajuudesta. EMA-suodatin on hyödyllinen sulautetuissa malleissa kahdesta syystä Ensinnäkin rajataajuuden säätö on helppoa Alfa-arvon alentaminen pienentää katkaisutaajuutta Suodattimesta, kuten havainnollistetaan vertailemalla yllä olevaa alfa 0 - viitettä alla olevaan tonttiin, jossa alfa 0 1. Toiseksi EMA on helppo koodata ja vaatii vain pienen määrän laskentatehoa ja muistia Suodattimen koodin toteutus käyttää erotusta Yhtälö Jokaista lähtöä varten on kaksi kertointa ja yksi lisätoiminto, tämä ei huomioi kiinteän pistemateetin pyöristämiseen tarvittavia toimenpiteitä. Vain viimeisin näyte on tallennettava RAM: iin. Tämä on huomattavasti pienempi kuin yksinkertaisen liikkuvan keskimääräisen suodattimen käyttäminen N-pisteillä, joka vaatii N Kertaus - ja lisäystoiminnot sekä N näytteet, jotka tallennetaan RAM-muistissa Seuraavassa koodissa pannaan täytäntöön EMA-suodatin käyttäen 32-bittistä kiinteäpistemaa. Alla oleva koodi on esimerkki siitä, kuinka edellä mainittua toimintoa käytetään. Suodattimet, sekä analogiset että digitaaliset, Ovat olennainen osa sulautettuja malleja. Ne mahdollistavat kehittäjien pääsevän eroon epätoivottavista taajuuksista analysoitaessa anturipäätä. Digitaalisten suodattimien on oltava hyödyllisiä, analogisten suodattimien on poistettava kaikki freque Jotka ovat yli puolet näytteenottotaajuudesta Digitaaliset IIR-suodattimet voivat olla tehokkaita työkaluja sulautetussa suunnittelussa, jossa resurssit ovat rajalliset Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA on esimerkki sellaisesta suodattimesta, joka toimii hyvin sulautetuissa malleissa alhaisen muistin ja laskentatehon vaatimusten takia. Ja yleinen menetelmä puuttuvien tietojen täyttämiseksi, jos sinulla on täydelliset tiedot, on Linear-regressio. Sano, että sinulla on 1000 ruutua viidessä rivissä, joissa ei ole yhtään. Määritä 1000 x 1 vektori y ja 1000 x 4 matriisi X. Regressio antaa sinulle 4 numeroa abcd, jotka antavat parhaan tuloksen. Teidän 1000 riviä tietoja erilaisia ​​tietoja, eri abcd sitten käytät näitä abcd arvioida ennakoida, interpoloida puuttuu wt 0 ihmisen painot, i d odottaa abcd on noin 1 4. Kirjoja ja papereita on zillions regressiota kaikilla tasoilla Interpolaation yhteydessä kuitenkin en tiedä hyvää käyttöönottoa kenellekään.