Filtr Wykładniczo Przeciętny Dolnoprzepustowy

Zasadniczo mam tablicę wartości takich jak this. The powyżej tablicy jest uproszczony, I m zbieranie 1 wartość na milisekundy w moim rzeczywistym kodzie i trzeba przetworzyć wyjście na algorytm I napisał, aby znaleźć najbliższy szczyt przed punktem w czasie Moje logika nie powiedzie się, ponieważ w moim przykładzie powyżej, 0 36 jest prawdziwym szczytem, ​​ale mój algorytm patrzył wstecz i zobaczył ostatnią cyfrę 0 25 jako szczyt, ponieważ istnieje spadek do 0 24 przed nim. Celem jest podjęcie tych wartości i zastosować algorytm do nich, które będą wygładzić je trochę tak, że mam bardziej liniowe wartości tj. chciałbym moje wyniki być curvy, a nie jaggedy. I ve powiedziano, aby zastosować wykładniczy ruchomy filtr średnich do moich wartości Jak mogę zrobić to To naprawdę trudne dla mnie do czytania równań matematycznych, ja zajmują dużo lepiej z kodu. Jak mogę przetworzyć wartości w mojej tablicy, stosując wykładniczą średnią ruchomą obliczyć nawet je out. asked Feb 8 12 na 20 27.To obliczyć mnożona średnia ruchoma, musisz zachować stan wokół i potrzebujesz parametru strojenia To wymaga małej klasy przy założeniu, że używasz Java 5 lub późniejszej. Zauważ, że parametr zaniku, jaki chcesz wzbogacić, powinien wynosić od 0 do 1, a potem użyć średniej do filtrowania. Kiedy czytasz stronę na temat matematyki nawracanie, wszystko, co musisz wiedzieć, kiedy zmienia to w kodzie, to że matematycy lubią pisać indeksy w tablicach i sekwencjach z indeksami dolnymi. Oni też kilka innych notacji, co nie pomaga. Jednak EMA jest całkiem prosta, jak tylko potrzebujesz aby zapamiętać jedną starą wartość, nie wymaga skomplikowanych tablic stanu. odpowiedzi 8 lutego w 20 42. TKKocheran Całkiem niezłe, jeśli rzeczy mogą być proste Jeśli zaczynasz z nową sekwencją, pobierz nowy ułamek Uwaga: pierwsze kilka terminów w uśredniona sekwencja skoknie trochę z powodu efektów granicznych, ale otrzymasz te z innymi średnikami ruchomymi zbyt. Jednak dobrą zaletą jest to, że można zawrzeć średnią ruchliwą logikę do uśrednionego i eksperymentu bez zakłócania t reszta twojego programu zbyt wiele osób z Donal'a 9 lutego 12 w 0 06. Mam trudności ze zrozumieniem pytań, ale spróbuję odpowiedzieć mimo wszystko.1 Jeśli twój algorytm znalazł 0 25 zamiast 0 36, to jest źle Nieprawidłowe, ponieważ zakłada się monotoniczny wzrost lub spadek, który zawsze się zmienia lub zawsze ustępuje Jeśli nie prześlesz wszystkie dane, punkty danych --- w miarę ich prezentacji --- są nieliniowe Jeśli naprawdę chcesz znaleźć maksimum wartość pomiędzy dwoma punktami w czasie, a następnie rozciąć tablicę od tmin do tmax i znajdź maksimum tej podbudówki.2 Teraz koncepcja przenoszenia średnich jest bardzo prosta wyobraź sobie, że mam poniższą listę 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Mogę to wygładzić, biorąc średnio dwie liczby 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Zwróć uwagę, że pierwszy numer to średnia 1 5 i 1 4 sekundy, a pierwsza druga nowa lista jest średnia z 1 4 i 1 5 trzeciej i drugiej starej listy trzeciej nowej listy średnio 1 5 i 1 4 czwarte i trzecie, i tak dalej uczyniły to okresem trzy lub cztery lub n Zauważ, że dane są dużo gładsze Dobrym sposobem na wyświetlenie średnich ruchów w pracy jest przejście do Google Finance, wybierz czas, w którym próbują Tesla Motors dość niestabilne TSLA i kliknij Technicals na dole wykres Wybierz średnia ruchoma z danym okresem i Średnia ruchoma wykładnicza w celu porównania ich różnic. Średnia ruchoma jest równa kolejnym opracowywaniu tego faktu, ale ważenie starszych danych niższych niż nowe dane jest sposobem na przesuwanie wygładzania w kierunku tyłu Proszę przeczytać wpis Wikipedii. Więc to jest więcej komentarza niż odpowiedź, ale małe pole komentarza było tylko drobne. Powodzenia. Jeśli masz kłopoty z matematyką, możesz przejść prostą średnią ruchową zamiast wykładniczej otrzymasz wynik będzie ostatnia x wyrażona przez x niepotwierdzona pseudokodka. Zauważ, że będziesz musiał obsługiwać początek i koniec części danych, ponieważ wyraźnie możesz średnio 5 ostatnich warunków, gdy jesteś w Twoim drugim punkcie danych , re są bardziej wydajnymi sposobami obliczania tej średniej sumy ruchomej - najstarszej najnowszej, ale ma to na celu uzyskanie koncepcji tego, co się dzieje. 12 lutego w 20 41. łatwy w obsłudze filtr cyfrowy. na wykładnicza średnia ruchoma EMA jest rodzajem nieskończonego filtru IIR odpowiedzi impulsowej, który może być używany w wielu osadzonych aplikacjach DSP Wymaga tylko niewielkiej ilości pamięci RAM i mocy obliczeniowej. Co to jest filtr. Filtry mają formę analogową i cyfrową i istnieją w celu usunięcia określonych częstotliwości z sygnału Wspólnym filtrem analogowym jest filtr dolnoprzepustowy przedstawiony poniżej. Filtry analogowe charakteryzują się odpowiedzią na częstotliwość, która jest taka, jaka częstotliwość jest tłumiona reakcją na wielkość i przesunięta reakcja fazowa Odpowiedź częstotliwościowa może być analizowana przy użyciu transformaty Laplace'a, która definiuje funkcja transferu w domenie S Dla powyższego obwody, funkcja transferu jest podana przez. Dla R równa się jednemu kilowi ​​ohmowi, a C równa się jednemu mikroparadowi, odpowiedź wielkości jest pokazana poniżej. e oś osi x jest logarytmiczna, każdy znak kreski jest 10 razy większy od ostatniej osi Y jest w decybelach logarytmicznych funkcji wyjścia Częstotliwość odcięcia dla tego filtra wynosi 1000 rad lub 160 Hz Jest to gdzie mniej niż połowa mocy przy danej częstotliwości jest przenoszona z wejścia na wyjście filtru. Filtry analogowe muszą być użyte w osadzonych konstrukcjach przy próbkowaniu sygnału przy użyciu przetwornika analogowo-cyfrowego ADC ADC rejestruje tylko częstotliwości, które są w górę do połowy częstotliwości pobierania próbek Na przykład, jeśli ADC uzyskuje 320 próbek na sekundę, filtr ten z częstotliwością odcięcia 160 Hz jest umieszczony pomiędzy sygnałem a wejściem ADC, aby zapobiec aliasingowi, które jest zjawiskiem, w którym wyższe częstotliwości pojawiają się w próbce sygnał jako niższe częstotliwości. Digital Filters. Disage filtry łagodzą częstotliwości w oprogramowaniu, a nie za pomocą elementów analogowych Ich wdrożenie obejmuje pobieranie próbek sygnałów analogowych z ADC, a następnie stosowanie miękkich ware Dwa popularne podejście projektowe do filtrowania cyfrowego to filtry FIR i filtry IIR. Filtry FAIR. Fine Impulse Response Filtry FIR wykorzystują skończoną liczbę próbek, aby wygenerować wyjście. Proste średnie kroczące są przykładem filtru FIR o niskim przebiegu. Wyższe częstotliwości są tłumione, ponieważ uśrednienie wygładza sygnał Filtr jest skończony, ponieważ wyjście filtru jest określone przez skończoną liczbę próbek wejściowych Przykładowo 12-punktowy średnioroczny filtr zwiększa 12 ostatnich próbek, a następnie dzieli się na 12 filtrów IIR jest określany przez nieskończoną liczbę próbek wejściowych. IIR Filters. Infinite Impulse Response Filtry IIR są typem filtra cyfrowego, w którym dane wyjściowe są nieefektywnie teoretycznie pod wpływem danych wejściowych. Średnia wykładnicza jest przykładem filtr dolnoprzepustowy IIR. Exponential Moving Average Filter. Na wykładniczą średnią ruchliwą EMA stosuje wagi wykładnicze do każdej próbki w celu obliczenia średniej Thoug h wydaje się to skomplikowane, równanie znane w tekście filtracji cyfrowej jako równanie różniczkowe do obliczania wyjścia jest proste W równaniu poniżej y jest wyjściem x jest wejściem a alfa jest stałą, która ustawia częstotliwość odcięcia. Aby przeanalizować, jak to filtr wpływa na częstotliwość wyjścia, wykorzystuje się funkcję transferu domeny Z. Odpowiedź wielkości jest przedstawiona poniżej dla alfa równej 0. 5. Oś y jest ponownie wyświetlana w decybelach Oś x jest logarytmiczna od 0 001 do pi Mapa częstotliwości rzeczywistych na osi x z zerem będącym napięciem stałym i pi równym połowie częstotliwości próbkowania Każda częstotliwość większa niż połowa częstotliwości próbkowania będzie aliased Jak wspomniano, filtr analogowy może zapewnić praktycznie wszystkie częstotliwości w sygnale cyfrowym są poniżej połowy częstotliwości próbkowania. Filtr EMA jest korzystny w konstrukcjach osadzonych z dwóch powodów Pierwszy, łatwo jest wyregulować częstotliwość odcięcia Zmniejszenie wartości alfa obniży częstotliwość odcięcia filtru, co ilustruje porównanie powyższego wykresu alfa-0 do poniższego wykresu, w którym alfa 0 1. sekunda, EMA jest łatwa do kody i wymaga jedynie niewielkiej ilości mocy obliczeniowej i pamięci Implementacja kodu filtra wykorzystuje różnicę równanie Istnieją dwie operacje mnożące i jedna operacja dodawania dla każdego wyjścia ignoruje operacje wymagane do zaokrąglania punktu stałego matematyki Tylko ostatnia próbka musi być zapisana w pamięci RAM Jest to znacznie mniej niż przy użyciu prostego filtra średniej ruchomej z punktami N, które wymagają N mnożenia i operacji dodawania oraz N próbek, które mają być przechowywane w pamięci RAM Następujący kod implementuje filtr EMA przy użyciu 32-bitowej matematy stałej. Poniższy kod jest przykładem użycia powyższej funkcji. Filtry zarówno analogowe jak i cyfrowe, są istotną częścią osadzonych projektów Pozwalają programistom na pozbycie się niepożądanych częstotliwości podczas analizowania wejścia czujnika Dla filtrów cyfrowych przydatne, filtry analogowe muszą usunąć wszystkie freque ncies ponad połowa częstotliwości próbkowania Cyfrowe filtry IIR mogą być potężnymi narzędziami w osadzonych konstrukcjach, w których zasoby są ograniczone Średnia wykładnicza EMA średniej ruchomej jest przykładem takiego filtra, który działa dobrze w projektach wbudowanych ze względu na małą pamięć i wymagania dotyczące zasilania komputerowego. a ogólna metoda wypełniania brakujących danych, jeśli masz pełne dane, jest użycie regresji liniowej Powiedzmy, że masz 1000 przebiegów z rzędu 5 z rzędu, a brakujących braków Utwórz 1000 x 1 wektora y i 1000 x 4 macierz X. Regresja daje cztery liczby abcd, które dają najlepsze match. for 1000 wierszy danych różne dane, różne abcd Następnie można użyć tych abcd do przewidywania przewidywania, interpolacji brakujących wt 0 Dla wag ludzi, I d spodziewać abcd być około 1 4. Są miliardy książek i artykułów dotyczących regresji, na wszystkich poziomach. W związku z interpolacją, nie znam nikogo dobrego wprowadzenia.