Moving Average Filter Koeffizienten

GIT repositórios Página de índice de todos os repositórios GIT que são clonáveis ​​deste servidor via HTTPS. Bersichtsseite aller GIT-Repositories, die von diesem Servidor aus ber git clone (HTTPS) erreichbar sind. Um monte de scripts de serviço para converter, analisar e gerar dados. Ein paar Serviços zum Konvertieren, Analysieren und Generieren von Daten. SwLib (php) Eine PHP-Bibiothek mit: Wrapperklassen fr Dateisystemfunktionen, Tracing, Sessions, Ausgabepufferung lokalisierbare Fehlermeldungen, implizite Umwandlung von Fehlern em Excepções Kommandozeilen-Ausfrhung und Abfangen de STDOUT, STDERR mit Callbacks. Kalender und Datumsfunktionalitt elaborierter FFmpeg Wrapper (Metadaten und Konvertierung von Audio Video) OpenSSH Key-Generierung und - Verwaltung automatische Erstellung von Podcast-Feeds, RSS Feed Renderer Renderer fr LaTeX-Formeln. Uma pequena biblioteca PHP contendo: classes de wrapper para funções de sistema de arquivos, rastreamento, sessões, buffer de saída mensagens de erro localizáveis, conversão implícita de erros para exceções Execução do programa CLI com STDOUT STDERR (opcionalmente com retorno de chamada) funcionalidade de data e calendário (UTC, local, GM) elaborado wrapper FFMPEG (Leia e converta metadataformat de áudio) Gerador de par de chaves OpenSSH e gerador de alimentação de podcast automático, renderizador de fórmulas LaTeX renderer RSS2. Interface web da oitava GNU Uma interface web para o GNU Octave, que permite executar cálculos científicos de netbooks, tabelas ou smartphones. A interface fornece um gerador de formulário web para parâmetros de script Octave com pré-validação, geração automática de listas de scripts, bem como apresentação de texto, figuras e arquivos de saída em uma página HTML de saída. Ein Webinterface fr GNU-Octave, mit dem wissenschaftliche Berechnungen von Netbooks, Tablets ou Smartphones aus durchgefhrt werden knnen. Die Schnittstelle beinhaltet einen Formulargenerator fr Octave-Scriptparameter, mit Einheiten und Einfabevalidierung. Textausgabe, Abbildungen und generierte Dateien werden abgefangen und in einer HTML-Seite dem Nutzer als Ergebnis zur Verfgung gestellt. Filtro digital em C fr Embedded-Anwendungen Filtros digitais em C para uso em aplicações incorporadas Exemplo de passagem baixa IIR Aqui você vê uma primeira passagem de ordem inicial. É um comportamento muito semelhante a um passe baixo RC analógico (resistor e capacitor). É calculado muito rapidamente e é bom para aplicativos onde você deseja remover o ruído do seu sinal de entrada. Ele precisa de dois valores de configuração, onde a soma de ambos deve ser 1. O coeficiente mais alto, mais ruído é removido, mas quanto mais lento é a reação da saída filtrada. O coeficiente mais alto é o mais rápido, mas o ruído pode passar. O exemplo de implementação usa números de ponto flutuante, em um microcontrolador, muitas vezes é recomendável substituí-los por números inteiros. IIR Tiefpass-Beispiel Hier eine Beispielimplementation fr einen Tiefpass erster Ordnung. Er verhlt sich (com Ausnahme dass er digital ist) e análogo RC-Tiefpass (aus Widerstand und Kondensator). Es ist sehr schnell berechnet und gut wenn hochfrequente Strungen aus einem Eingabesignal entfernt werden sollen. Zwei Parameter werden bentigt, deren Summe aber 1 ergeben muss. É o coeficiente 1. Desto strker werden Strungen entfernt, desto langsamer ndert sich aber auch die Ausgabe des Filters. Meus coeficientes0. Desto schneller reagiert die Ausgabe, aber es kommt auch mehr Rauschen durch. Die Beispiel-Implementação nutzt Fliekommazahlen, fr Microcontrolador sollten stattdessen Integer-Variablen benutzt werden. Média em movimento Um filtro de média móvel (ou filtro de janela deslizante) é um filtro FIR especial que pode ser calculado rapidamente. Você constrói simplesmente a média nos últimos N valores de entrada. Este filtro tem um melhor tempo de reação, já que o nível baixo do IIR é mostrado anteriormente, e ele cancela o ruído bastante moderadamente. Desvantagem: você precisa de mais memória. Usamos um buffer de anel para armazenar o histórico de valores e uma variável onde armazenamos a soma desses valores. Quando obtemos um novo valor, simplesmente subtraimos o valor mais antigo do histórico, adicionamos o novo valor e substituímos o valor mais antigo pelo novo. Tendo a soma, só precisamos dividir pelo número de valores que temos - e existe a nossa saída filtrada. Primeiro, a variante de ponto flutuante: Mudança média do filtro médio da janela Ein (ou Filtro de janela deslizante) Bildet den Mittelwert ber die letzten N Eingabewerte. Wie der IIR Filtro oben ist er schnell berechnet, reagiert aber schneller bei moderater Rauschunterdrckung. Nachteil: Er braucht Speicher, foi o Mikrocontrolern ein Problem sein knnte. Der Algorithmus berechnet einfach die Summe der Vergangenheitswerte geteilt durch die Anzahl an Vergangenheitswerten (Mittelwert eben). Mit einem kleinen Trick rechnen wir das nicht immer wieder aus, stattdessen speichern wir die Summe in einer Variável. Wenn ein neuer Eingabewert kommt, então subtrahieren wir den ltesten Wert und addieren den neuen. Danach mssen wir diese Summe noch durch die Anzahl an Elementen teilen und haben das neue Eergebnis. Erstmal die Floating Point Variante: agora o mesmo com variáveis ​​inteiras. Se não temos uma unidade de ponto flutuante, podemos economizar algum tempo e dividir por potências de dois deslocamentos certos de alguns bits. Mas então você precisa se preocupar que seu buffer de anel tenha valores 2BITS. Nun das Selbe mit Integern. Vor allem wenn keine Floating Point Einheit im Controller ist spart das viel Zeit. Beim Dividieren kann ebenfalls eingespart werden, indem man statt 2 zu rechnen jeweils ein mal die Bits der Zahl nach rechts schiebt. Das lsst sich também fr alle Puffergren von 2BITS machen. Der Ringbuffer im Beispiel hat 8 Werte, und mit summe gtgt 3 haben wir die Summe durch 8 geteilt. Filtro FIR comum FIR Filtro Die folgenden Quelltexte sind Implementação eines zyklisch aufgerufenen Filtros FIR. Wie beim Filtro médio móvel (der ein FIR-Filter ist) mssen auch hier die Vergangenheitswerte gespeichert werden. Zudem gibt es einen Speicherbereich mit Koeffizienten, der genau so gro ist wie der Wertepuffer. Alles foi der Filteralgorithmus tun muss, ist jeden gespeicherten Vergangenheitswert mit dem dazugehrigen Koeffizienten zu multiplizieren und all diese Produkte zum Endergebnis aufzuaddieren. Die Anzahl und Werte der Koeffizienten bestimmen dabei, foi der Filtro tut. Er kann Tiefpass, Hochpass, Bandpass, Bandsperre und vieles mehr sein. FIR Filtro sind ein derart scharfes Messer im Schrank der Signalverarbeitung, dass Prozessoren darauf ausgelegt werden sie schnell berechnen zu knnen. Vor allem em DSPs sieht man daher MAC-Operationen (Multiply and Accumulate), d. h. Em einem Schritt multiplizieren sie zwei Zahlen und addieren das Ergebnis zu einer Summe hinzu. Abhngig von den Características eines Controladores sollte dann auch besser von C auf Assembléia ausgewichen werden (z. B. gibt es auch Prozessoren, morra morrer MAC-Operação recarregar e imobilizar Scherttstrasse Wert-Koeffizient-Paar anvisieren, usw. usw.). Besser lesbar ist jedoch dieses Beispiel em C. Die Koeffizienten habe ich tão gewhlt, dass Dieser FIR identisch mit dem Moving Average Filter ist. Es ist auch ein leicht nachvollziehbares Beispiel: Statt zum Schluss Summe N zu rechnen wird hier jeder Vergangenheitswert mal 1N gerechnet. Da Kommt das Selbe raus. Fr andere Filterkoeffizienten lohnt sich ein Blick in die Signal Toolbox von GNU Octave. (Die Software ist kostenlos). Erstmal mit Fliekommazahlen: Der Algorithmus ist recht selbsterklrend, zwei Sachen seien aber noch angemerkt: Wir fllen den Ringpuffer rckwrts, denn dann sind die Vergangenheitswerte zum Rechnen bereits richtig geordnet. D. h. Der vorherige Wert ist eins nach vorn, der davor zwei nach vorn usw. Wir rechnen in zwei Schleifen, damit wir uns die Abfrage, ob wir am Ende des Ringpuffer-Speichers angekommen sind, in der Schleife erspart bleibt. Es kommt richtig raus wenn wir erst bis zum Ende des Puffers arbeiten, dann die Pufferposition rcksetzen und bis zum Ende der Koeffizienten rechnen. Und hieras de gancho nochmals mit Festkomma-Arithmetik. Wir verwenden im Filtro Zahlen zwischen -1 und 1. Diese stellen wir als vorzeichenbehaftete 16 Bit Zahlen dar und denken uns das Komma direkt nach dem Vorzeichenbit, também beim fnfzehnten - genannt Q15-Zahl. Morra Integerwerte gehen von -35768 bis 35767, d. h. Der Integerwert 0x0001 entspricht dann 135768. Die 8 Koeffizienten geben wir também nicht mit 1.08 an, sondern mit 357688 oder (1ltlt15) 8. Weiterhin mssen Wir beachten, Dass Beim Multiplizador sich das Komma an das 30te bit heftet (gem ein Kilometer mal ein Kilometer sind nicht 1000 Quadratmeter, sondern 1000000). Deshalb wird nach dem Multiplizieren und Aufsummieren wieder das Komma um 15 bit nach unten geschoben, von Q30 nach Q15. Die dritte Sache: Wir mssen beim Multiply-And-Accumulate auf berlauf Prfen, das passiert im MAC Makro. Vierte Sache: Wir wollen runden. Daher laden wir 0.5 in die Summenvariable (den Akkumulator) und zwar em Q30. Das entspricht 1ltlt14. Der Rest ist wie bei der Festkomma-Rechnung. Programa principal para os exemplos Em combinação com o Makefile, os exemplos acima foram compilados em executáveis ​​separados. Este é o programa principal para todos eles. Hauptprogramm fr diese Beispiele In Kombination mit dem Makefile werden alle oben beschriebenen Beispiel-Quelltexte em separado Ausfhrbare Program kompiliert. Dabei enthlt diese Datei die main () Funktion, welche sich um Eingabe und Ausgabe kmmert. Sie ruft die jeweiligen filterinit () e filter () Funktionen auf. Moving Average Filter Você pode usar o módulo Moving Average Filter para calcular uma série de médias unilaterais ou de dois lados em um conjunto de dados, usando um comprimento de janela que você especifica. Depois de ter definido um filtro que atende às suas necessidades, você pode aplicá-lo às colunas selecionadas em um conjunto de dados, conectando-o ao módulo Apply Filter. O módulo faz todos os cálculos e substitui valores em colunas numéricas com médias móveis correspondentes. Você pode usar a média móvel resultante para plotar e visualizar, como uma nova linha de base lisa para modelagem, para calcular variações contra cálculos para períodos semelhantes e assim por diante. Este tipo de média ajuda você a revelar e prover padrões temporais úteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de média móvel começa em alguma amostra da série e usa a média dessa posição mais as posições n anteriores em vez do valor real. (Você pode definir n como quiser). Quanto mais longo o período n em que a média é calculada, menor será a variação entre os valores. Além disso, à medida que aumenta o número de valores utilizados, menor será o efeito de qualquer valor na média resultante. Uma média móvel pode ser de um lado ou de dois lados. Em uma média unilateral, apenas os valores anteriores ao valor do índice são usados. Em uma média de dois lados, os valores passados ​​e futuros são usados. Para cenários em que você está lendo dados de transmissão, as médias móveis cumulativas e ponderadas são particularmente úteis. Uma média móvel cumulativa leva em consideração os pontos anteriores ao período atual. Você pode pesar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a média, ou você pode garantir que os valores mais próximos do ponto de dados atual sejam mais ponderados. Em média móvel ponderada. Todos os pesos devem somar para 1. Em uma média móvel exponencial. As médias consistem em uma cabeça e uma cauda. Que pode ser ponderado. Uma cauda levemente ponderada significa que a cauda segue a cabeça bastante perto, então a média se comporta como uma média móvel em um curto período de ponderação. Quando os pesos da cauda são mais pesados, a média se comporta mais como uma média móvel mais longa e simples. Adicione o módulo de filtro de média móvel à sua experiência. Para comprimento. Digite um valor de número inteiro positivo que define o tamanho total da janela em que o filtro é aplicado. Isso também é chamado de máscara de filtro. Para uma média móvel, o comprimento do filtro determina quantos valores são calculados a média na janela deslizante. Os filtros mais longos também são chamados de filtros de ordem superior e fornecem uma janela de cálculo maior e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Os filtros de ordem mais baixa ou inferior usam uma janela de cálculo menor e se assemelham mais aos dados originais. Para Tipo. Escolha o tipo de média móvel a ser aplicada. O Azure Machine Learning Studio suporta os seguintes tipos de cálculos de média móvel: uma média móvel simples (SMA) é calculada como uma média de rolamento não ponderada. As médias móveis triangulares (TMA) são médias duas vezes para uma linha de tendência mais suave. A palavra triangular é derivada da forma dos pesos que são aplicados aos dados, o que enfatiza os valores centrais. Uma média móvel exponencial (EMA) dá mais peso aos dados mais recentes. A ponderação diminui exponencialmente. Uma média móvel exponencial modificada calcula uma média móvel em execução, onde o cálculo da média móvel em qualquer ponto considera a média móvel previamente calculada em todos os pontos anteriores. Este método produz uma linha de tendência mais suave. Dado um único ponto e uma média móvel atual, a média móvel acumulada (CMA) calcula a média móvel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados com os valores para os quais deseja calcular uma média móvel e adicione o módulo Aplicar filtro. Conecte o Filtro Médico Mover à entrada esquerda do filtro Aplicar. E conecte o conjunto de dados à entrada à direita. No módulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar em quais colunas o filtro deve ser aplicado. Por padrão, o filtro que você criará será aplicado a todas as colunas numéricas, por isso certifique-se de excluir as colunas que não possuem dados apropriados. Execute o experimento. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definidos pelo parâmetro do comprimento do filtro, o valor atual (ou índice) é substituído pelo valor médio móvel. Média móvel como um filtro A média móvel é freqüentemente usada para suavizar os dados na presença de barulho. A média móvel simples nem sempre é reconhecida como o filtro de Resposta de Impulso Finito (FIR) que é, enquanto na verdade é um dos filtros mais comuns no processamento de sinal. Tratá-lo como um filtro, permitindo compará-lo com, por exemplo, filtros com janelas-sinc (veja os artigos sobre os filtros passa-baixa, passagem alta e banda passada e banda-rejeição para exemplos desses). A principal diferença com esses filtros é que a média móvel é adequada para sinais para os quais a informação útil está contida no domínio do tempo. Dos quais suavizar medições por meio da média é um excelente exemplo. Os filtros Windowed-sinc, por outro lado, são performantes no domínio da frequência. Com equalização no processamento de áudio como um exemplo típico. Existe uma comparação mais detalhada de ambos os tipos de filtros no Time Domain vs. Frequency Domain Performance of Filters. Se você tem dados para os quais tanto o tempo como o domínio de freqüência são importantes, então você pode querer dar uma olhada em Variações na Média Móvel. Que apresenta uma série de versões ponderadas da média móvel que são melhores nisso. A média móvel do comprimento (N) pode ser definida como escrita como normalmente é implementada, com a amostra de saída atual como a média das amostras anteriores (N). Visto como um filtro, a média móvel realiza uma convolução da sequência de entrada (xn) com um impulso retangular de comprimento (N) e altura (1N) (para tornar a área do pulso e, portanto, o ganho do filtro , 1 ). Na prática, é melhor tomar (N) ímpar. Embora uma média móvel também possa ser calculada usando um número par de amostras, usando um valor ímpar para (N) tem a vantagem de que o atraso do filtro será um número inteiro de amostras, uma vez que o atraso de um filtro com (N) As amostras são exatamente ((N-1) 2). A média móvel pode então ser alinhada exatamente com os dados originais, deslocando-a por um número inteiro de amostras. Domínio do tempo Uma vez que a média móvel é uma convolução com um pulso retangular, sua resposta de freqüência é uma função sinc. Isso torna algo parecido com o dual do filtro windowed-sinc, uma vez que é uma convolução com um pulso sinc que resulta em uma resposta de freqüência retangular. Essa é essa resposta de freqüência de voz que torna a média móvel um desempenho pobre no domínio da freqüência. No entanto, ele funciona muito bem no domínio do tempo. Portanto, é perfeito suavizar os dados para remover o ruído e, ao mesmo tempo, manter uma resposta de passo rápido (Figura 1). Para o típico Black Gaussian Noise (AWGN) que é frequentemente assumido, as amostras de média (N) têm o efeito de aumentar o SNR por um fator de (sqrt N). Uma vez que o ruído para as amostras individuais não está correlacionado, não há motivo para tratar cada amostra de forma diferente. Assim, a média móvel, que dá a cada amostra o mesmo peso, eliminará a quantidade máxima de ruído para uma nitidez de resposta de passo dada. Implementação Por ser um filtro FIR, a média móvel pode ser implementada através da convolução. Em seguida, terá a mesma eficiência (ou falta dela) como qualquer outro filtro FIR. No entanto, também pode ser implementado de forma recursiva, de uma maneira muito eficiente. Ele segue diretamente da definição de que esta fórmula é o resultado das expressões para (yn) e (yn1), ou seja, onde percebemos que a mudança entre (yn1) e (yn) é que um termo extra (xn1N) aparece em O fim, enquanto o termo (xn-N1N) é removido desde o início. Em aplicações práticas, muitas vezes é possível excluir a divisão por (N) para cada termo, compensando o ganho resultante de (N) em outro local. Esta implementação recursiva será muito mais rápida do que a convolução. Cada novo valor de (y) pode ser calculado com apenas duas adições, em vez das adições (N) que seriam necessárias para uma implementação direta da definição. Uma coisa a procurar com uma implementação recursiva é que os erros de arredondamento se acumulam. Isso pode ou não ser um problema para a sua aplicação, mas também implica que esta implementação recursiva funcionará melhor com uma implementação inteira do que com números de ponto flutuante. Isso é bastante incomum, uma vez que uma implementação em ponto flutuante geralmente é mais simples. A conclusão de tudo isso deve ser que você nunca deve subestimar a utilidade do filtro de média móvel simples em aplicações de processamento de sinal. Ferramenta de design de filtro Este artigo é complementado com uma ferramenta de design de filtro. Experimente valores diferentes para (N) e visualize os filtros resultantes. Tente agora