هو الانتقال بين متوسط واحد في المنخفضة لل تمرير مرشح

أنا ترميز شيء في هذه اللحظة حيث أنا أخذ مجموعة من القيم على مر الزمن من بوصلة الأجهزة هذه البوصلة دقيقة جدا والتحديثات في كثير من الأحيان، مع النتيجة أنه إذا كان يضحك قليلا، وأنا في نهاية المطاف مع قيمة غريبة أن ق لا تتفق مع جيرانها أريد أن تمهيد تلك القيم خارج. كما فعلت بعض القراءة حولها، ويبدو أن ما أريده هو مرشح تمريرة عالية، مرشح تمريرة منخفضة أو متوسط ​​متحرك المتوسط ​​المتحرك يمكن أن ننكب، فقط والحفاظ على تاريخ من القيم 5 الماضية أو أيا كان، واستخدام متوسط ​​تلك القيم المصب في بلدي التعليمات البرمجية حيث كنت مرة واحدة فقط باستخدام أحدث قيمة. وهذا ينبغي، على ما أعتقد، على نحو سلس من تلك الضحك لطيف، لكنه يضربني أن انها ربما غير فعالة تماما، وهذا ربما واحد من تلك المشاكل المعروفة لالمبرمجين السليم الذي هناك سا أنيق حقا حل ذكي الرياضيات. أنا، ومع ذلك، واحدة من تلك المبرمجين فظيع المدربين الذاتي دون تمزيق التعليم الرسمي في أي شيء حتى ترتبط غامضة ل كومبسي أو الرياضيات تشير القراءة في بعض الأحيان إلى أن هذا قد يكون مرشح تمريرة عالية أو منخفضة، ولكن لا أستطيع أن أجد أي شيء يفسر من حيث المفهوم إلى الإختراق مثلي ما تأثير هذه الخوارزميات سيكون على مجموعة من القيم، والسماح وحدها كيف يعمل الرياضيات الجواب هنا على سبيل المثال، من الناحية الفنية لا يجيب على سؤالي، ولكن فقط في شروط مفهومة لأولئك الذين ربما ربما يعرفون بالفعل كيفية حل المشكلة. أنه سيكون شخص جميل جدا وذكية في الواقع الذين يمكن أن يفسر نوع من المشكلة هذا هو، وكيف تعمل الحلول، من حيث مفهومة لفنون الدراسات العليا. اسكيد سيب 21 10 في 13 01.If لديك المتوسط ​​المتحرك يجب أن تكون طويلة من أجل تحقيق التمهيد المطلوبة، وكنت لا تحتاج حقا أي شكل معين من النواة، ثم كنت أفضل قبالة إذا كنت تستخدم المتوسط ​​المتحرك تتحلل أضعافا مضاعفة. حيث اخترت صغيرة لتكون ثابتة مناسبة على سبيل المثال إذا اخترت صغيرة 1- 1 N، وسوف يكون لها نفس المبلغ من المتوسط ​​كنافذة من الحجم N، ولكن توزيعها بشكل مختلف على النقاط القديمة. على أي حال، لأن القيمة التالية للمتوسط ​​المتحرك يعتمد فقط على البيانات السابقة والبيانات الخاصة بك، لا تحتاج إلى الحفاظ على طابور أو أي شيء ويمكنك التفكير في هذا كما تفعل شيئا مثل، حسنا، لقد حصلت على نقطة جديدة، ولكن أنا لا تثق حقا، لذلك أنا ذاهب للحفاظ على 80 من بلدي التقدير القديم للقياس، والثقة فقط هذه النقطة البيانات الجديدة 20 هذا s إلى حد كبير نفس القول، حسنا، أنا فقط الثقة هذه النقطة الجديدة 20، وسوف تستخدم 4 نقاط أخرى أن أثق بنفس المبلغ، إلا أنه بدلا من أخذ صراحة 4 نقاط أخرى، وكنت على افتراض أن المتوسط ​​الذي قمت به في المرة الأخيرة كان معقولا حتى تتمكن من استخدام السابق الخاص بك work. leases سبتمبر 21 10 في 14 27.Hey، وأنا أعلم هذا هو 5 سنوات في وقت متأخر، ولكن شكرا لإجابة رهيبة أنا العمل على لعبة حيث يتغير الصوت على أساس السرعة الخاصة بك، ولكن بسبب تشغيل اللعبة على بطء الكمبيوتر - ass، فإن سرعة تتقلب بعنف، الذي كان على ما يرام للتوجيه، ولكن سوبر مزعج في تر مس من الصوت كان هذا حقا بسيطة ورخيصة حل لشيء اعتقدت أن تكون مشكلة معقدة حقا آدم مار 16 15 في 20 20. إذا كنت تحاول إزالة قيمة غريبة عرضية، مرشح تمرير منخفض هو أفضل من ثلاثة خيارات قمت بتحديدها مرشحات منخفضة تمرير تسمح التغييرات منخفضة السرعة مثل تلك الناجمة عن تدوير البوصلة باليد، في حين رفض التغييرات عالية السرعة مثل تلك الناجمة عن المطبات على الطريق، على سبيل المثال. المتوسط ​​المتحرك على الأرجح لن يكون كافيا، حيث أن تأثيرات اللمحة الواحدة في بياناتك ستؤثر على عدة قيم لاحقة، اعتمادا على حجم إطار المتوسط ​​المتحرك الخاص بك. إذا تم الكشف عن القيم الفردية بسهولة، قد تكون أفضل حالا مع وجود خلل - إزالة الخوارزمية التي تتجاهل تماما لهم. هنا هو الرسم البياني غويك لتوضيح. الرسم البياني الأول هو إشارة الدخل، مع واحد خلل غير سارة ويبين الرسم البياني الثاني تأثير المتوسط ​​المتحرك 10 عينة الرسم البياني النهائي هو مزيج من 10- متوسط ​​العينة والثالثة e خوارزمية الكشف عن خلل بسيط هو مبين أعلاه عندما يتم الكشف عن خلل، يتم استخدام متوسط ​​10 عينة بدلا من القيمة الفعلية. مسألة 21 سبتمبر 10 في 13 38.Nicely شرح، ونقاط المكافأة للرسم البياني هنري كوك سبتمبر 22 10 في 0 50.Wow سيلدوملي رأى مثل هذا الجواب لطيفة ميس يونيو 4 13 في 9 14.The المتوسط ​​المتحرك هو مرشح مرشح تمريرة منخفضة أكتوبر 21 13 في 19 36.Try تشغيل الجري متوسط ​​بدلا من كيرت أبريل 25 14 في 22 09. المتوسط ​​المتحرك الأول يمكن أن ينزل مع لكنه يضرب لي أنه ربما ربما غير فعالة. هناك s حقا لا يوجد سبب يجب أن يكون المتوسط ​​المتحرك غير فعالة يمكنك الاحتفاظ بعدد من نقاط البيانات التي تريدها في بعض المخزن المؤقت مثل طابور دائري على كل نقطة بيانات جديدة، كنت البوب وأقدم قيمة وطرحه من مبلغ، ودفع أحدث وإضافته إلى المجموع لذلك كل نقطة بيانات جديدة حقا يستتبع سوى دفع البوب، إضافة والطرح المتوسط ​​المتحرك الخاص بك هو دائما هذا المبلغ المتغير مقسوما على عدد من القيم في المخزن المؤقت الخاص بك. فإنه يحصل على أكثر صعوبة قليلا إذا كنت إعادة وتلقي البيانات في وقت واحد من المواضيع متعددة، ولكن منذ البيانات الخاصة بك قادمة من جهاز الأجهزة التي تبدو مشكوك فيها للغاية بالنسبة لي. أوه وأيضا فظيعة المبرمجين الذاتي المدربين توحيد. المتوسط ​​المتحرك بدا غير فعال بالنسبة لي لأن لديك لتخزين المخزن المؤقت القيم - أفضل أن تفعل فقط بعض الرياضيات ذكية مع قيمة المدخلات الخاصة بك وقيمة العمل الحالية وأعتقد أن s كيف يعمل المتوسط ​​المتحرك الأسي التحسين أنا في ينظر لهذا النوع من المتوسط ​​المتحرك ينطوي على استخدام طابور ثابت مؤشر إلى أين أنت في أن طابور، وفقط التفاف المؤشر حول مع أو إذا فويلا لا دفع مكلفة البوب ​​السلطة للهواة، شقيق هنري كوك سبتمبر 22 10 في 0 54. هنري للحصول على المتوسط ​​المتحرك على التوالي كنت بحاجة إلى المخزن المؤقت ببساطة حتى يتسنى لك تعرف ما هي قيمة يحصل على برزت عندما يتم دفع القيمة التالية وقال أن طابور ثابت طول المؤشر الذي تصفه هو بالضبط ما قصدته طابور دائري ذلك لماذا كنت أقول انها غير فعالة غير فعالة ما رأيكم أنا يعني وإذا كان ردكم هو صفيف الذي يحول قيمه مرة أخرى على كل إزالة مفهرسة مثل ناقلات الأمراض المنقولة جنسيا في C جيدا، ثم، أنا م حتى يصب أنا لا أريد حتى أن أتحدث إليكم بعد الآن دان تاو سبتمبر 22 10 في 1 58. هنري أنا لا أعرف عن AS3، ولكن حصلت على مبرمج جافا s مجموعات مثل سيركولاركيو في تصرفه أنا لست مطور جافا لذلك أنا متأكد من أن هناك أمثلة أفضل من أن هناك ما عثرت عليه من بحث جوجل سريعة، التي تنفذ على وجه التحديد وظيفة نتحدث عن أنا م واثقة إلى حد ما غالبية اللغات المتوسطة والمنخفضة المستوى مع المكتبات القياسية لديها شيء مماثل على سبيل المثال في هناك ق الطابور T على أي حال، كنت فلسفة نفسي، لذلك كل شيء يغفر دان تاو 22 سبتمبر 10 في 12 44. ويمكن حساب المتوسط ​​المتحرك المتحلل بشكل كبير باليد مع الاتجاه فقط إذا كنت تستخدم القيم المناسبة انظر للحصول على فكرة عن كيفية القيام بذلك بسرعة مع القلم والورقة إذا كنت تبحث عن المتوسط ​​المتحرك أملس أضعافا مع 10 تمهيد ولكن منذ كنت هاف إي الكمبيوتر، وربما كنت تريد أن تفعل التحول الثنائي بدلا من التحول العشري. هذه الطريقة، كل ما تحتاجه هو متغير لقيمتك الحالية واحد للمتوسط ​​ويمكن بعد ذلك حساب المتوسط ​​التالي من that. leases 21 سبتمبر 10 في 14 39. تقنية سا تسمى بوابة المدى التي تعمل بشكل جيد مع عينات زائفة منخفضة الحدوث على افتراض استخدام واحدة من تقنيات التصفية المذكورة أعلاه تتحرك المتوسط، الأسي، مرة واحدة لديك تاريخ كاف واحد الوقت ثابت يمكنك اختبار الجديد، واردة عينة البيانات للمعقولية، قبل إضافتها إلى الحساب. لعل من معرفة الحد الأقصى لمعدل معقول من التغيير للإشارة يتم مقارنة العينة الخام لأحدث قيمة ممهدة، وإذا كانت القيمة المطلقة لهذا الفرق هو أكبر من النطاق المسموح به، يتم طرح هذه العينة خارج أو استبدالها مع بعض الاستدلال، على سبيل المثال التنبؤ على أساس التفاضلية المنحدر أو قيمة التنبؤ الاتجاه من التجانس الأسي المزدوج. المساعدة 30 أبريل 16 في 6 56. موفينغ متوسط ​​الفلتر. موفينغافيراجفيلتر ينفذ تمرير منخفض تمرير المتوسط ​​المتحرك و موفينغايفيغفيلتر هو جزء من وحدات المعالجة المسبقة. على سبيل المثال إشارة موجة موجة ضجيج عشوائي تصفيتها باستخدام عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك الإشارة الحمراء هي الضوضاء إشارة الأصلي ، فإن الإشارة الخضراء هي الإشارة التي تمت تصفيتها باستخدام مرشح متوسط ​​متحرك مع حجم نافذة 5، والإشارة الزرقاء هي الإشارة التي تمت تصفيتها باستخدام فلتر متوسط ​​متحرك مع حجم نافذة 20.The موفينغافيراجفيلتر جيد لإزالة كمية صغيرة من ضوضاء عالية التردد من إشارة N الأبعاد. العيب الرئيسي ل موفينغايفيغفيلتر هو أنه من أجل تصفية الضوضاء عالية التردد بشكل كبير، وحجم نافذة مرشح يجب أن تكون كبيرة المشكلة مع وجود نافذة مرشح كبير هو أن هذا سوف تحفز وكامون كبير في أي إشارة تمر من خلال التصفية، والتي قد لا تكون مفيدة للتطبيقات في الوقت الحقيقي إذا وجدت أن كنت في حاجة الى نافذة مرشح كبيرة ل f إلتر من الضوضاء عالية التردد والكمون الناجم عن هذا الحجم نافذة ليست مناسبة للتطبيق في الوقت الحقيقي الخاص بك، ثم قد ترغب في محاولة إما مزدوجة نقل المتوسط ​​مرشح أو مرشح تمرير منخفض بدلا من ذلك. غرت موفينغافيراج فيلتر مثال يوضح هذا المثال كيفية إنشاء واستخدام غرت موفينغايفيغفيلتر بريبوسيسينغ Module. The موفينغايفيراجفيلتر ينفذ تمرير منخفض تمرير المتوسط ​​المتحرك. في هذا المثال إنشاء مثيل موفينغافيراجفيلتر واستخدام هذا لتصفية بعض البيانات وهمية، ولدت من جيب الموجة العشوائية الموجية ثم يتم حفظ إشارة الاختبار والإشارات المصفاة إلى ملف حتى تتمكن من رسم النتائج في ماتلاب، إكسل، الخ إذا لزم الأمر. هذا المثال يوضح لك كيفية - إنشاء مثيل موفينغايفيغفيلتر جديد مع حجم نافذة محددة ل 1 ؛ - قم بتصفية بعض البيانات باستخدام موفينغايفيغفيلتر - حفظ إعدادات موفينغايفيراجفيلتر إلى ملف - تحميل إعدادات موفينغايراجيفيلتر من ملف. وتشمل غرت h باستخدام مساحة الاسم GRT. int الرئيسية إنت أرجك كونست شار أرجف إنشاء مثيل جديد للمرشح المتوسط ​​المتحرك مع حجم نافذة 5 للإشارة 1 الأبعاد موفينغافيراجفلتر فيلتر 5 1. إنشاء وفتح ملف لحفظ ملف فاستريم البيانات ملف فتح فاستريم خارج. توليد بعض البيانات ضجيج موجة جيبية وتصفية أنه مزدوج x 0 كونست إينت M 1000 عشوائي عشوائي ل إينت i 0 ط M أنا ضعف إشارة الخطيئة x جيتراندومنومبونيفورم عشوائي - 0 2 0 2.double فيلتردفالو تصفية مرشح إشارة. file t فيلتردفالو endl. x توبي مزدوج M 10. إغلاق ملف الملف وثيقة. حفظ إعدادات عامل التصفية إلى فيل فيلتر سافيستينغستوفيل. يمكننا بعد ذلك تحميل الإعدادات في وقت لاحق إذا لزم الأمر فيلتر loadSettingsFromFile. return EXEXUCCESS. The موفينغايفيغفيلتر يعمل أيضا مع أي إشارة N الأبعاد. إنشاء مثيل جديد من موفينغايفيغفيلتر مع حجم نافذة من 10 للإشارة 3 الأبعاد موفينغافيراج فيلتر فلتر 10 3. القيمة التي تريد تصفية ناقلات بيانات مزدوجة 3 البيانات 0 0 الحصول على قيمة من بيانات الاستشعار 1 0 الحصول على قيمة من بيانات الاستشعار 2 0 الحصول على قيمة من أجهزة الاستشعار. تصفية متجه الإشارة مرشح مزدوج تصفية بيانات مرشح الفلتر. موارد الكود. استجابة التردد للمرشح المعدل الجري. استجابة التردد لنظام لتي هي دتفت للاستجابة النبضية. استجابة النبضة للمتوسط ​​المتحرك L - sample هي. منذ يتحرك متوسط ​​المرشح هو فير، استجابة التردد يقلل إلى مبلغ محدد. يمكننا استخدام هوية مفيدة جدا. لكتابة استجابة التردد as. where لدينا السماح أيج n 0، و مل 1 ونحن قد تكون مهتمة في حجم هذا من أجل تحديد الترددات التي يتم الحصول عليها من خلال المرشح غير الموهوب والتي هي موهنة وفيما يلي مؤامرة من حجم هذه الوظيفة ل L 4 الأحمر، 8 الأخضر، و 16 الأزرق يتراوح المحور الأفقي من صفر إلى راديان لكل عينة. لاحظ أن في جميع الحالات الثلاث، فإن استجابة التردد لها خاصية لوباس A تردد ثابت للمكون صفر في الدخل يمر عبر المرشح غير الموهوب يتم حذف بعض الترددات الأعلى، مثل 2، تماما بواسطة المرشح ومع ذلك، إذا كان القصد من ذلك هو تصميم مرشح لوباس، فإننا لم نفعل بشكل جيد للغاية بعض التوترات أعلى موهونة فقط بعامل حوالي 1 10 للمتوسط ​​المتحرك 16 نقطة أو 1 3 للنقطة الأربعة تتحرك متوسط ​​يمكننا أن نفعل أفضل بكثير من ذلك. وقد تم إنشاء المؤامرة المذكورة أعلاه من قبل ماتلاب code. omega 0 بي 400 بي H4 1 4 1-إكس - i أوميغا 4 1-إكس - i أوميغا H8 1 8 1-إكس - i أوميغا 8 1-إكس - i أوميغا H16 1 16 1-إكس - i أوميغا 16 1-إكس - i أوميغا مؤامرة أوميغا، عبس H4 عبس H8 عبس H16 محور 0، بي، 0، 1.Copyright 2000- - ونيفرزيتي أوف كاليفورنيا، بيركلي .