Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Meu A lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores E aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para até mesmo out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajudar No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar t Ele resto de seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma simples média móvel em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido por x pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular esta soma média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a linha. Respondido Feb 8 12 at 20 41. É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade Para uma janela de samples. I ve descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que sa poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom Existe uma maneira de expressar Um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra. Define um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser. Add nova amostra eA média móvel pode ser implementada recursivamente, mas para um cálculo exato de A média móvel que você tem que lembrar a mais antiga amostra de entrada na soma ou seja, o a no seu exemplo Para um comprimento N média móvel que você compute. where yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada Eq 1 pode ser escrito recursivamente as. So Você sempre precisa se lembrar da amostra x nN em Para calcular 2. Como apontado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial infinitamente longa em vez disso, que permite que você calcule a saída somente da saída passada e da entrada atual. Mas esta não é uma média móvel padrão não ponderada, mas uma Exponencialmente ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas pelo menos na teoria você nunca esquecer nada os pesos apenas ficar menor e menor para amostras longe no passado. Eu implementado uma média móvel sem memória de item individual para um GPS que segue o programa que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e divido por 1 para começ o avg. I atual. Eu adiciono então uma amostra do anothe e divido por 2 ao avg. This atual continua até que eu comece ao comprimento da média. Cada tempo Depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo eu pensei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas ele Acontece que é um Das formas aceitas de fazê-lo E funciona bem Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento mais lento é seguir o que você quer seguir Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia ser Longe da posição atual e olhará mau Você poderia ter uma abertura entre o sat e os pontos de arrasto eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por o minuto para começar o alisamento adequado e não começar demasiado distante da posição real de sat com o alisado Trail dots. answered Nov 16 16 at 23 03.initialize total 0, contagem 0 cada vez vendo um novo valor. Then um scanf de entrada, um add newValue total, uma contagem de incremento, uma contagem total média de divisão. Esta seria uma média móvel Sobre todas as entradas. Para calcular a média apenas sobre as últimas 4 entradas, exigiria 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, então calculando a nova média móvel como soma das 4 variáveis de entrada, dividida por 4 a direita 2 seria Bom se Todos os insumos foram positivos para fazer a média de cálculo. respondeu 3 de fevereiro de 15 em 4 06. Isso vai realmente calcular a média total e não a média móvel Como contagem fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se muito pequeno Hilmar fevereiro 3 15 at O filtro de média móvel é um filtro simples de resposta de impulso finito de FIR de passagem baixa comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados. Toma M amostras de entrada em Um tempo e tomar a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É uma estrutura LPF Low Pass Filter simples que vem a calhar para cientistas e engenheiros para filtrar indesejados ruidoso componente a partir dos dados pretendidos. Como o comprimento do filtro aumenta a Parâmetro M a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições acentuadas nos dados são feitas cada vez mais sem corte Isso implica que este filtro tem resposta excelente domínio do tempo, mas uma frequência pobre res Ponse. O filtro MA faz três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de computação envolvidos o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro age Como um filtro de passagem baixa com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo bom. Código de matlab Code. Following simula a resposta de domínio de tempo de um filtro M-point Moving Average e também plots a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro..Input ao filtro do miliampère.3-ponto MA output. Input do filtro a Filtro médio de moving. Response do filtro médio de 3 pontos Filter.51-ponto saída do filtro de MA.101-ponto MA output. Response do filtro 51-point Filtro médio movente. Resposta do filtro de média de 101 pontos Filtro de filtro MA de 501 pontos. Resposta de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é barulhenta e nosso objetivo é Reduzir o ruído A figura a seguir é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído Nós aumentamos as torneiras do filtro para 51- Pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é descrito na próxima figura. Resposta de freqüência de Moving Average Filtros de vários lengths. We aumentar as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que mesmo embora O ruído é quase zero, as transições são atenuadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa resposta de input. Frequency. From a resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll - Off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outro Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resultados Em mau desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa Em resumo, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro de passa-baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio da freqüência..Primary Sidebar.
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