Moving Media Digitale Filtro

So che questo è realizzabile con boost come per. But mi piacerebbe davvero evitare l'uso di spinta Googled e non trovato alcuna idonea o leggibile examples. Basically voglio monitorare la media mobile di un flusso continuo di un flusso di numeri in virgola mobile utilizzando i più recenti numeri 1000 come un sample. What dati è il modo più semplice per raggiungere this. I sperimentato con l'utilizzo di un array circolare, media mobile esponenziale e una più semplice media mobile e ha scoperto che i risultati dalla matrice circolare adatta alle mie esigenze migliori. asked 12 giugno 12 alle 4 del 38.If vostre esigenze sono semplici, si potrebbe anche provare a utilizzare un mobile esponenziale average. Put semplicemente, ti fanno una variabile di accumulatori, e come il codice sia in ogni campione, il codice aggiorna l'accumulatore con il nuovo valore si sceglie un alpha costante che è compreso tra 0 e 1, e calcolare this. You solo bisogno di trovare un valore di alfa in cui l'effetto di un determinato campione dura solo per circa 1000 samples. Hmm, io non sono sicuro che questo è in realtà adatto per voi, ora che io ho messo qui il problema è che 1000 è un piuttosto lunga finestra per una media mobile esponenziale io non sono sicuro che ci sia un alfa che avrebbe diffuso la media degli ultimi 1000 numeri, senza underflow nel galleggiante calcolo del punto, ma se si voleva una media più piccolo, come 30 numeri o giù di lì, questo è un modo molto semplice e veloce da fare it. answered 12 giugno 12 alle 4 del 44. 1 sul tuo post la media mobile esponenziale può permettere l'alfa di essere variabile Quindi questo permette di essere utilizzato per calcolare le medie base dei tempi per esempio byte per secondo Se il tempo dall'ultimo aggiornamento accumulatore è più di 1 secondo, si lascia alfa essere 1 0 In caso contrario, si può lasciare alfa essere usecs dall'ultimo aggiornamento 1000000 JXH giugno 12 12 a 6 21.Basically voglio monitorare la media mobile di un flusso continuo di un flusso di numeri in virgola utilizzando i più recenti numeri 1000 come un sample. Note dati che il sotto aggiorna il totale come elementi, come aggiunto sostituito galleggiante, evitando costosa oN attraversamento per calcolare la somma - necessario per la media - sulla demand. Total è fatto un parametro diverso da T a sostenere ad esempio con un lungo lungo quando per un totale di 1000 s lunga, un int per char s, o una doppia al totale galleggiante s. Questo è un po 'viziata in quel numsamples potrebbe andare oltre INTMAX - se vi interessa si potrebbe usare un lungo unsigned long o utilizzare un membro di dati bool in più per registrare quando il contenitore viene prima riempita mentre numsamples ciclabili intorno la matrice miglior poi rinominato qualcosa di innocuo come pos. answered 12 giugno 12 alle 5 19.one presuppone che campione operatore T vuoto è in realtà vuoto oPless campione T operatore 8 14 giugno alle ore 11 52. oPless ahhh bene notato in realtà volevo dire per essere campione vuoto operatore T ma naturalmente si potrebbe usare qualsiasi notazione ti è piaciuto risolverà, grazie Tony D 8 giugno 14 al 14 27.Account Deactivated. Email verifica Required. Almost Done. Thank È per Registering. Create Nuovo Password. Create Nuova Password. Sign per completare unione account. Rispedisci verifica Email. Verification Email potenza Sent. Email Verified. Change Password. Password Changed. Create Nuovo Password. Create Nuova password. The di movimento-media volte filters. Many digitali, gli utenti ADC impiegano una media di algoritmi con loro controllore o un processore sull'uscita di diversi campioni dal convertitore È possibile attenuare un segnale convertito utilizzando questa tecnica figura 1, così come migliorare la risoluzione effettiva del sistema riducendo sistema noise. You attuare l'effetto levigante sui dati convertiti acquisendo segnali multipli ad un campione costante tasso, in media un gruppo predeterminato o numero di campioni, e poi continuare questo processo con diversi gruppi nel tempo Come mostra la figura 1, la somma dei risultati medi produce un segnale livellato questa tecnica averaging fornisce essenzialmente un filtro passa-basso in dati di uscita del convertitore È in grado di controllare l'efficacia della filtrazione selezionando il numero appropriato di campioni per i gruppi medi Se si utilizza più campioni in ogni gruppo, si vedrà un più alto grado di lisciatura Questo processo di media elimina picchi nei dati grezzi così come riduce la larghezza di banda del signal. Another finale sottoprodotto di questa tecnica è che media la risoluzione conversione o precisione dei dati aumenta Idealmente, una media di quattro campioni 4 1 di un segnale dc aumenterà risoluzione effettiva del convertitore s da uno a 6 dB aumento del rapporto SNR segnale-rumore una media di 16 campioni 4 2 aumenta la risoluzione per due e il SNR di 12 dB Teoricamente, una dimensione gruppo di 4 N aumenterà il numero di bit efficaci dal conversione N, ma ci sono limiti reali a questo theory. It è possibile aumentare il numero di bit efficaci con il ADC, finché si mantiene obiettivi realistici e considerare condizioni non ideali per esempio, migliorando di conseguenza convertito 12-bit a 16 bit richiede 4 4 campioni per una media di quattro al quarto è equivalente a 256 la prima domanda che si dovrebbe chiedere è, ho tempo per implementare l'algoritmo richiesto nel mio controller o processore, se si sta cercando di ottenere una risoluzione superiore a 16, il campione richiesto dimensione aumenta molto rapidamente dal modo in cui, i bit inferiori del convertitore a 12 bit in questa discussione dovrebbe essere rumoroso in modo che la media è efficace questo rumore dovrebbe essere condizioni Gaussian. Nonideal che possono influenzare la dimensione del vostro gruppo media includono deriva del ingresso nel corso del tempo, le variazioni di potenza di alimentazione, variazioni di tensione di riferimento, e gli effetti della temperatura sul sistema qualsiasi di queste condizioni non ideali possono cambiare il valore di uscita della vostra conversione la dimensione del campione per un sistema non ideale può cambiare dal 2000 di un sistema di Driftless ideale per diverse centinaia di campioni se si aumenta la dimensione del campione sopra a poche centinaia di campioni per questo sistema non ideale, i risultati cominciano a ottenere più rumoroso di nuovo Tuttavia, è possibile utilizzare metodi di varianza di Allan per calcolare il numero ottimale delle medie per i set di dati, infine, esaminare il vostro input il segnale e garantire che non si sta cercando di convertire un segnale analogico che ha un errore di assestamento-time o di un segnale periodico di interferenza, come ad esempio l'alimentazione frequency. There sono il risparmio di tempo modalità di attuazione algoritmi delle medie che vanno oltre il semplice, bruta forza tecnica di raccogliere tutti i dati e quindi eseguire una media per esempio, si potrebbe implementare un FIFO aggiungendo un nuovo punto di dati e sottraendo il primo punto dati accumulati nel gruppo Inoltre, è possibile selezionare la dimensione dei gruppi per consentire la uso di uno spostamento a destra per la divisione del totale, ad esempio valori di gruppo di 4, 8, 16, e così filtri on. Signal Digital Processing Filters. Digital sono da sistemi essenza campionata I segnali di ingresso e di uscita sono rappresentati da campioni = filtri tempo distance. Finite Implulse risposta FIR sono caratterizzati da un tempo di risposta dipende solo un dato numero di ultimi campioni del segnale di ingresso In altri termini una volta che il segnale di ingresso è sceso a zero, l'uscita del filtro farà lo stesso dopo un determinato numero di campionamento periods. The yk uscita è data da una combinazione lineare dei coefficienti I. The campioni ultimo ingresso xk Bi dare il peso per la combinazione Essi corrispondono anche ai coefficienti del numeratore della z-dominio di trasferimento del filtro function. The figura seguente mostra un filtro FIR di N 1.For filtri a fase lineare ordine, i valori dei coefficienti sono simmetriche attorno quello centrale e la linea di ritardo può essere ripiegato intorno a questo punto centrale in modo da ridurre il numero di funzione di trasferimento di multiplications. The FIR filtra solo pocesses numeratore Ciò corrisponde a un tutti zero filtri filter. FIR tipicamente richiedono alte ordini, nella grandezza di varie centinaia Così la scelta di questo tipo di filtri avrà bisogno di una grande quantità di hardware o CPU Nonostante questo, uno motivo per scegliere una implementazione filtro FIR è la capacità di ottenere una risposta di fase lineare, che può essere un requisito in alcuni casi nondimeno, il progettista fiter ha la possibilità di scegliere filtri IIR con una buona linearità di fase in banda passante, come filtri di Bessel o per la progettazione di un filtro passa tutto per correggere la risposta in fase di uno standard IIR filter. Moving media filtri modelli MA Edit. Moving media MA sono modelli di processo nei processi form. MA è una rappresentazione alternativa del FIR filters. Average filtri filtro Edit. A calcolando la media degli ultimi N campioni di signal. It è la forma più semplice di un filtro FIR, con tutti i coefficienti essendo equal. The funzione di trasferimento di un filtro a media è data by. The funzione di trasferimento di un filtro medio ha N equidistanti zeri lungo l'asse della frequenza Tuttavia, lo zero in DC viene mascherato polo del filtro di conseguenza, vi è un lobo più grande una CC che rappresenta il filtro integratore passband. Cascaded-pettine CIC filtri filtro Edit. A cascata integratore-pettine CIC è una tecnica speciale per implementare filtri medi disposti in serie il posizionamento serie di filtri medi migliora il primo lobo a DC rispetto a tutti gli altri filtri lobes. A CIC implementa la funzione di trasferimento dei filtri medi N, ogni calcolando la media dei campioni RM suoi funzione di trasferimento è quindi dato filtri by. CIC sono utilizzati per decimare il numero di campioni di un segnale di un fattore di R o, in altri termini, ricampionare un segnale ad una frequenza inferiore, gettando via R 1 campioni su R il fattore M indica quanto del primo lobo utilizzato dal segnale il numero di stadi medi filtranti, N indica quanto altre bande di frequenza sono smorzate, a scapito di una funzione di trasferimento meno piatta intorno struttura DC. The CIC permette di attuare l'intero sistema con solo sommatori e registri, non utilizzando alcun moltiplicatori che sono greedy in termini di hardware. Downsampling di un fattore R permette di aumentare la risoluzione del segnale dal log 2 RR bits. Canonical filtri filtri Edit. Canonical implementare una funzione di trasferimento del filtro con un numero di elementi di ritardo pari al ordine del filtro, un moltiplicatore per coefficiente numeratore, un moltiplicatore per coefficiente denominatore e una serie di sommatori Analogamente ai filtri attivi strutture canoniche, questo tipo di circuiti è dimostrato essere molto sensibile all'elemento valori un piccolo cambiamento in un coefficienti ha avuto un grande effetto sul trasferimento function. Here troppo, la progettazione di filtri attivi si è spostata dai filtri canoniche ad altre strutture come catene di sezioni del secondo ordine o cavallina filters. Chain del secondo ordine sezioni Edit. A sezione secondo ordine spesso definito come biquad implementa una seconda funzione di trasferimento ordine la funzione di trasferimento di un filtro può essere suddiviso in un prodotto di funzioni di trasferimento associati ciascuno ad una coppia di poli e possibilmente un paio di zeri Se l'ordine della funzione di trasferimento s è dispari, allora un primo tratto ordine deve essere aggiunto alla catena Questa sezione è associato al polo reale e al reale zero se c'è one. direct forma 1.direct-form 2.direct-form 1 transposed. direct-modulo 2 transposed. The diretta modulo 2 trasposizione della figura seguente è particolarmente interessante dal punto di vista hardware necessario così come segnale e coefficiente di filtri quantization. Digital Leapfrog Edit. Filter Struttura Edit. Digital filtri Leapfrog di base sulla simulazione di Leapfrog attiva analogico filtra l'incentivo per questa scelta è ereditare dalle eccellenti proprietà di sensibilità banda passante del circuit. The scala originale dopo 4 ° ordine di tutti i poli cavallina passa-basso filter. can essere implementato come un circuito digitale, sostituendo gli integratori analogici con accumulators. Replacing gli integratori analogici con accumulatori corrisponde a semplificare Z-trasformata di z 1 s T che sono i due primi termini della serie di Taylor zexps T Questa approssimazione è abbastanza buono per filtri in cui la frequenza di campionamento è molto più alta della rappresentazione del segnale bandwidth. Transfer Function Edit. The spazio degli stati di il filtre preceeding può essere scritto as. From questo insieme equazione, si può scrivere la a, B, C, D matrici as. From questa rappresentazione, strumenti di elaborazione del segnale come Octave o Matlab permettono di tracciare la risposta in frequenza del filtro s o per esaminare suoi zeri e poles. In filtro cavallina digitale, i valori relativi dei coefficienti impostare la forma della funzione di trasferimento Butterworth Chebyshev, mentre le loro ampiezze impostare la frequenza di taglio di divisione tutti i coefficienti di un fattore due turni la frequenza di taglio verso il basso di un'ottava anche un fattore di caso speciale two. A è il filtro fine 3 ° Buterworth che ha costanti di tempo con valori relativi di 1, 1 2 e 1 a causa di ciò, questo filtro può essere implementato in hardware senza alcun moltiplicatore, ma utilizzando turni invece. Autoregressive filtri modelli AR Edit. Autoregressive AR sono modelli di processo nel form. Where ONU è l'uscita del modello, xn è l'ingresso del modello, e le Nazioni Unite - m sono campioni precedenti del valore di uscita del modello Questi filtri sono chiamati autoregressivo perché valori di uscita sono calcolati sulla base di regressioni dell'uscita precedente valori AR processi possono essere rappresentati da un all-poli filter. ARMA filtri filtri Edit. Autoregressive media mobile ARMA sono combinazioni di AR e MA filtra l'uscita del filtro è dato come combinazione lineare sia dell'ingresso pesata e uscita processi samples. ARMA ponderati può essere considerato come un filtro IIR digitale, con entrambi i poli e filtri zeros. AR sono preferiti in molti casi perché possono essere analizzati utilizzando il Yule-Walker equazioni MA e ARMA processi, d'altro canto, possono essere analizzati da equazioni non lineari complessi che sono difficili da studiare e model. If abbiamo un processo AR con rubinetto peso coefficienti aa vettoriale di un - 1 un ingresso di xn e una potenza di yn possiamo usare le equazioni di Yule-Walker diciamo che x 2 è la varianza del segnale di ingresso trattiamo il segnale dati in ingresso come un segnale casuale, anche se si tratta di un segnale deterministico, perché non sappiamo quale sia il valore sarà fino lo riceviamo noi può esprimere la Yule-Walker equazioni as. Where R è la matrice di cross-correlazione del processo output. And R è la matrice di autocorrelazione del processo output. Variance Edit. We può mostrare that. we può esprimere l'ingresso segnale di varianza as. Or, espandendo e sostituendo a r 0 si può riguardare la varianza uscita del processo per la varianza di ingresso.