Filtr ruchomy średnio dolnoprzepustowy

I m coding coś w tej chwili, gdzie m m biorąc kilka wartości z czasem z kompasu sprzętu Kompas ten jest bardzo dokładny i aktualizuje bardzo często, w wyniku tego, że jeśli lekko chwieje się, I kończą się dziwną wartości, która jest dziko niespójne z sąsiadami chcę wygładzić te wartości. Zrobiłam jakieś czytanie wokół, wydaje mi się, że to, czego chcę, to filtr górnoprzepustowy, filtr dolnoprzepustowy lub średnia ruchoma średnia ruchoma, z jaką mogę się dostać, zachowaj historię ostatnich 5 wartości lub cokolwiek, i użyj średniej z tych wartości w dalszej części mojego kodu, gdzie ostatnio używałem najnowszej wartości. Co powinno, jak sądzę, wygładzić te jiggles ładnie, ale uderza mnie to to jest prawdopodobnie dość nieefektywne i jest to prawdopodobnie jeden z tych znanych problemów właściwym programistom, do których jest naprawdę schludny roztwór Clever Math. Jestem jednak jednym z tych okropnych samouczących programistów bez szorstkiego kształcenia w niczym nawet niewiele związane z CompSci lub Math Czytanie trochę sugeruje, że może to być filtr wysokiej lub niskiej przepustowości, ale nie mogę znaleźć niczego, co wyjaśnia w sposób zrozumiały dla hackera jak ja, jaki wpływ tych algorytmów będzie na szereg wartości, niech sam jak działa matematyka Odpowiedź udzielona tutaj, na przykład, technicznie odpowiada na moje pytanie, ale tylko w terminach zrozumiałych dla tych, którzy prawdopodobnie już wiedzą, jak rozwiązać problem. Byłoby to bardzo piękny i mądry człowiek, kto mógłby wyjaśnić rodzaj problemu i jak działają rozwiązania, w rozumieniu zrozumiałym dla absolwenta z dziedziny sztuki. Wrzesień 21 10 w wieku 13 01. Jeśli średnia ruchoma musi być długa, aby osiągnąć wymagany wygładzanie, a ty naprawdę nie potrzebujesz jakiś szczególny kształt jądra, to lepiej, jeśli użyjesz wykładniczej wartości średniej ruchomej. Kiedy wybierzesz małe, aby być odpowiednią stałą, np. jeśli wybierzesz maleńki 1- 1 N, będzie to miało tę samą średnią wartość jako okno wielkości N, ale rozproszone inaczej niż starsze punkty. W każdym razie, ponieważ następna wartość średniej ruchomej zależy tylko od poprzedniej i Twoich danych, nie musisz trzymać kolejki ani niczego. I możesz to myśleć, robiąc coś takiego, Mam nowy punkt, ale nie wierzę w to, więc mam zamiar utrzymać 80 moich starych szacunków pomiaru i tylko ufać temu nowym punktom 20 To dość podobne do powiedzenia "Cóż, ja Ufam tylko temu nowym punktom 20, a ja będę używał 4 innych punktów, które ufam tej samej kwocie, za wyjątkiem, że zamiast wyraźnie biorąc inne 4 punkty, przypuszczasz, że uśrednienie zrobiłeś ostatnio był rozsądny, dzięki czemu możesz korzystać z poprzednich work. answered Sep 21 10 at 14 27. Hej, wiem, że to jest 5 lat późno, ale dzięki za świetną odpowiedź ja pracuję nad grą, w której dźwięk zmienia się w oparciu o twoją prędkość, ale z powodu uruchomienia gry na wolnym komputer, szybkość wahałaby się gwałtownie, co było dobre dla układów kierowniczych, ale bardzo denerwujące ms of sound To było naprawdę proste i tanie rozwiązanie czegoś, co uważam za naprawdę złożony problem Adam Mar 16 15 w 20 20. Jeśli próbujesz usunąć okazjoną nieparzystą wartość, filtr dolnoprzepustowy jest najlepszy z trzy opcje, które zostały zidentyfikowane Filtry dolnoprzepustowe umożliwiają na przykład niewielkie zmiany prędkości, takie jak spowodowane obracaniem kompasu ręcznie, a także odrzucanie szybkich zmian, takich jak na przykład spowodowane uderzeniami na drodze, średnia ruchoma prawdopodobnie nie wystarczy, ponieważ efekty pojedynczego blipu w danych wpływają na kilka kolejnych wartości, w zależności od wielkości okna średniej ruchomej. Jeśli nieparzyste wartości są łatwo wykrywane, może być nawet lepiej z glitch - algorytm usuwania, który całkowicie je zignoruje. Oto wykres guick do zilustrowania. Pierwszy wykres jest sygnałem wejściowym, z jednym nieprzyjemnym glitchem Drugi wykres pokazuje wpływ średniej ruchomej 10-próbki Ostatni wykres to kombinacja 10- średnica próbki i th e prosty algorytm wykrywania nieprawidłowości pokazany powyżej Jeśli wykryty zostanie glitch, zamiast rzeczywistej wartości użyto 10-próbkowej średniej. Wrzesień 21 10 w 13 38. Wyjaśnione i punkty bonusowe na wykresie Henry Cooke 22 września w godz. 50. Czy rzadko widziałam taką miłą odpowiedź Muis Jun 4 13 na 9 14. Średnia ruchoma to niski filtr filtrów 21 października 13 w 19 36. Spróbuj uruchomić medialną transmisję zamiast kert 25 kwietnia 14 w 22 09. Średnia miesięczna może zejść z, ale uderza mnie, że to prawdopodobnie dość nieskuteczne. There naprawdę nie ma powodem średnia ruchoma powinna być nieefektywna Trzymaj liczbę punktów danych chcesz w jakimś buforze jak okrągła kolejka Na każdym nowym punkcie danych, pop najstarszej wartości i odjąć ją od sumy, a następnie nacisnąć najnowszy i dodać ją do sumy Tak więc każdy nowy punkt danych naprawdę pociąga za sobą pop push, dodawanie i odejmowanie Średnia ruchoma jest zawsze tą przesuniętą sumą podzieloną przez liczbę wartości w buforze. Jest trochę trudniejsze, jeśli ponownie odbierając jednocześnie dane z wielu wątków, ale ponieważ dane pochodzą z urządzenia sprzętowego, które wydaje się być wysoce wątpliwe dla mnie. Oh, a także okropne samouczących programistów zjednoczyć. Średnia ruchoma wydawała się dla mnie nieskuteczna, ponieważ musisz przechowywać bufor wartości - lepiej po prostu zrobić kilka Clever Maths z wartością wejściową i bieżącą wartością roboczą Myślę, że to jak wykładnicza średnia ruchoma pracy Optymalizacja widziałem dla tego rodzaju średniej ruchomej polega na użyciu kolejki o stałej długości wskaźnik do miejsca, w którym się znajdujesz że kolejka, a po prostu owinięcie wskaźnika wokół lub jeśli Voila Nie ma drogiego popu pop moc do amatorów, brat Henry Cooke 22 września w wieku 0 54. Henry Dla prostej średniej ruchomej potrzebujesz buforu po prostu tak, wiedzieć, jaka wartość zostanie popped podczas następnej wartości pushed To powiedział, kolejka o stałej długości wskaźnik, który opisujesz jest dokładnie to, co miałem na myśli kolejka okrągła To dlatego powiedziałem, że nie jest nieskuteczny Co myślisz, że ja oznaczało A jeśli twoja odpowiedź jest tablicą, która zmienia swoje wartości z powrotem na każde indeksowane usunięcie, takie jak wektor std w studni C, to ja się boję, że nawet nie chcę z tobą rozmawiać Dan Tao 22 września w 1 58. Henry Nie wiem o AS3, ale programista Java dostał kolekcje takie jak CircularQueue w jego dyspozycji nie jestem programistą Java, więc jestem pewien, że istnieją lepsze przykłady tam, że właśnie to, co znalazłem w szybkim wyszukiwaniu Google, które implementuje dokładnie funkcje, o których mówimy, jestem pewien, że większość języków średnio i niskopoziomowych ze standardowymi bibliotekami ma coś podobnego np. w tamtych kolejkach T W każdym razie ja sam byłem filozofią, więc wszystko odpuszczono Dan Tao Sep 22 10 at 12 44. Osiągnięcie wykładniczej średniej ruchomej można obliczyć ręcznie z tylko tendencją, jeśli użyjesz odpowiednich wartości Zobacz, jak szybko to zrobić, używając długopisu i papieru, jeśli szukasz wytworzonej wykładniczo średniej ruchomej z 10 wygładzaniem Ale od kiedy ea komputer, prawdopodobnie chcesz robić binarne przesunięcie, w przeciwieństwie do przesunięcia dziesiętnego. Tym sposobem, wszystko, czego potrzebujesz to zmienna dla bieżącej wartości, a jedna dla przeciętnej Następnej średniej można obliczyć od that. answer Sep 21 10 at 14 39. Są to techniki zwane bramą zakresową, która działa dobrze z próbkami fałszywymi występującymi w niewielkim stopniu, zakładając, że użycie jednej z technik filtrujących wspomnianych wyżej przewyższa średnią, wykładniczą, jeśli masz wystarczającą historię jednego Czasu Stała możesz przetestować nowe, próbkę danych dla rozsądności, zanim zostanie ona dodana do obliczeń. Potrzebna jest znajomość maksymalnej rozsądnej szybkości zmiany sygnału, przy czym próbka surowego materiału jest porównywana z ostatnią wygładzoną wartością, a jeśli wartość bezwzględna tej różnicy jest większa niż dozwolony zakres, próbka jest wyrzucana lub zastępowana pewną heurystyczną, np. przewidywanie oparte na różnicach nachylenia lub wartość predykcji trendu z wygładzania o wykładaniu podwójnym. 16 at 6 56.Moving Average Filter. MovingAverageFilter realizuje filtr średniej ruchomości o niskim przebiegu MovingAverageFilter jest częścią modułów Preprocessing. Przykładowy sygnał zakłóceń losowych sinusoidalnego sygnału sile filtrowany przy użyciu filtra średniej ruchomej Czerwony sygnał to oryginalny szum sygnału , zielony sygnał jest filtrowanym sygnałem przy użyciu średniej ruchomych filtrów o wielkości okna 5, a niebieski sygnał jest filtrowanym sygnałem przy użyciu średniego ruchu filtra o rozmiarze okna 20. MovingAverageFilter jest dobry do usuwania niewielkiej ilości hałas wysokiej częstotliwości z sygnału N wymiarowego. Inną wadą MovingAverageFilter jest to, że w celu odfiltrowania znacząco wysokiej częstotliwości hałasu rozmiar okna filtra musi być duży Problem z posiadaniem dużego okna filtru jest to, że spowoduje to duża latencja w dowolnym sygnale przechodzącym przez filtr, co może nie być korzystne dla aplikacji w czasie rzeczywistym Jeśli okaże się, że potrzebujesz dużego okna filtra dla f aby wykluczyć szum o wysokiej częstotliwości i opóźnienie wywoływane przez ten rozmiar okna nie nadaje się do aplikacji w czasie rzeczywistym, możesz zamiast tego zastosować filtr Double Moving Average Filter lub Low Pass Filter. Przykładowy kod. Przykład GRT MovingAverageFilter Przykład ten ilustruje sposób tworzenia i używania modułu PreProcessing GRT MovingAverageFilter. Program MovingAverageFilter implementuje filtr średniotonowy o niskim przebiegu. W tym przykładzie tworzymy wystąpienie programu MovingAverageFilter i wykorzystujemy go do filtrowania pewnych danych pobranych, generowanych z serwera sinusoidalnego Sygnał testowy i filtrowane sygnały są następnie zapisywane w pliku, dzięki czemu można wydrukować wyniki w plikach Matlab, Excel itp. W tym przykładzie pokazano, jak to zrobić - utworzyć nową instancję MovingAverageFilter o określonym rozmiarze okna dla 1 trójwymiarowy sygnał - filtrowanie niektórych danych przy użyciu ustawienia MovingAverageFilter - zapisywanie ustawień MovingAverageFilter w pliku - załadowanie ustawień MovingAverageFilter z pliku. zawiera GRT h używając przestrzeni nazw GRT. int main int argc const char argv Utwórz nową instancję średniej ruchomych filtrów o rozmiarze 5 dla sygnału 1 wymiarowego Filtr MovingAverageFilter 5 1. Utwórz i otwórz plik, aby zapisać plik fstream danych plik otwarty. Wygenerować kilka sine fali szumu danych i filtruje go podwójnie x 0 const UINT M 1000 Losowe losowe dla UINT i 0 i M i podwójne sinusoidy sygnału x losowe getRandomNumberUniform - 0 2 0 2.double filtrowane filter. Value filter. file sygnału filtraValue endl. x TWOPI podwójnie M 10. Zamknij plik. Zapisać ustawienia filtra do pliku filtra saveSettingsToFile. Możemy wtedy załadować ustawienia później, jeśli to konieczne, zresetuj filtr loadSettingsFromFile. return EXITSUCCESS. MovingAverageFilter działa również z dowolnym sygnałem N wymiarowym. Utwórz nową instancję modułu MovingAverageFilter o rozmiarze 10 dla filtru 3-wymiarowego Filtr MovingAverageFilter 10 3. Wartość, którą chcesz filtrować dane z podwójnymi danymi wektora 3 0 0 Pobierz wartość z danych czujnika 1 0 Odczyt wartości z danych czujnika 2 0 Pobierz wartość z czujnika. Filtrowanie wektora sygnałowego podwójnie filtrowaneUżyj filtrów filtru wartościowego. Kodę zasobów. Moving Średnia filtr filtra MA. Loading Filtr filtru ruchomego jest prostym filtra odpowiedzi impulsowej FIR Low Pass, stosowanym powszechnie do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych M ma próbki wejściowe na raz i średnio z tych próbek M i daje pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtru dolnoprzepustowego LPF, która jest przydatna dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. W miarę wzrostu długości filtra parametr M gładkość wyjścia wzrasta, podczas gdy ostre przemiany w danych stają się coraz bardziej stępione Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje.1 Ma to wejście M punktów, oblicza średnią tych punktów M i tworzy pojedynczy punkt wyjściowy 2 Ze względu na obliczenia obliczeń filtr wprowadza określona wielkość opóźnienia 3 Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy o słabej odpowiedzi na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedź na domenę czasową. Matlab Code. Następny kod matlab symuluje odpowiedź domeny czasowej filtru Average Moving Average, a także generuje odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Time Domain Response. Input to MA filter.3-point MA filtr output. Input to Moving average filter. Response z 3 punktowym przepływającym filtrem.51-punktowym filtrem MA wyjściowym.101-punktowym filtrem MA output. Response 51-punktowego filtra średniego ruchu. Przyporządkowanie 101-punktowego filtru średniego przepływu Filtr wyjściowy MA 501. Wywołanie filtru średniego kroku 501. Na pierwszej wykresie mamy wejście, które wchodzi do filtru średniej ruchomej wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następna figura jest odpowiedzią wyjściową 3-punktowego filtru Moving Average Można wywnioskować z figury, że filtr 3-punktowy Moving Average nie wyrzucił zbyt wiele w filtrowaniu szumu Zwiększamy filtruje do 51 punktów i widzimy, że hałas na wyjściu zmniejszył się znacznie, co jest przedstawione na następnej figurze. Rozwiązanie reakcji średnich filtrów o różnych długościach. Zwiększamy naciski na 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet, choć hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie obserwować nachylenie po obu stronach sygnału i porównać je z idealnym cegły przejście ściany w naszym input. Frequency Response. From odpowiedzi częstotliwościowej może być stwierdził, że zwałczenie jest bardzo powolne i tłumienie paska zatrzymującego nie jest dobre Z uwagi na to, że tłumienie pasma zatrzymania wyraźnie przesuwa średnie filtry nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości od innej Jak wiemy, że dobra wydajność w dziedzinie czasu powoduje złe wyniki w dziedzinie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzającym działanie w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo złym filtrem dolnoprzepustowym jest działanie w fr domena equency. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.