Ich weiß, das ist erreichbar mit Boost wie pro. But ich wirklich gerne vermeiden, Boost Ich habe gegoogelt und nicht gefunden, keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Basisch möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Streams von einem Strom von Gleitkommazahlen zu verfolgen Mit den neuesten 1000 Nummern als Datenbeispiel. Was ist der einfachste Weg, dies zu erreichen. Ich experimentierte mit der Verwendung eines kreisförmigen Arrays, exponentiell gleitenden Durchschnitt und ein einfacher gleitender Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array passte meine Bedürfnisse am besten Wenn Sie Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie nur versuchen, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Einfach nur, Sie machen eine Akkumulatorvariable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem Neuer Wert Du wählst eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen dies. Sie müssen nur einen Wert von Alpha finden, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, ich bin nicht wirklich sicher, dass dies ist Passend für dich, jetzt da ich es hier hingelegt Das Problem ist, dass 1000 ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt ist Ich bin mir nicht sicher, dass es ein Alpha gibt, das den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen verbreiten würde, ohne Unterströmung im Floating Punkt-Berechnung Aber wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, ist dies eine sehr einfache und schnelle Art und Weise zu tun it. answered Jun 12 12 bei 4 44. 1 auf Ihrem Beitrag Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha zu sein Variable So ermöglicht dies die Berechnung von Zeitbasis-Mittelwerten zB Bytes pro Sekunde Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, lassen Sie alpha 1 1 sein. Andernfalls können Sie alpha be usecs seit letztem Update 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21.Basically Ich möchte den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Streams von einem Strom von Gleitkommazahlen mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel verfolgen. Hinweis, dass die unten die Gesamtsumme als Elemente als hinzugefügt ersetzt ersetzt, vermeiden Kostspielig, um die Summe zu berechnen, die für den Durchschnitt benötigt wird - auf Nachfrage. Total ist ein anderer Parameter von T zu unterstützen, zB mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s, ein int für char s oder ein doppeltes zu total float s. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn Sie sich vorstellen können, dass Sie eine lange Zeit langer Zeit verwenden können oder ein zusätzliches bool Datenelement verwenden, um aufzuzeichnen, wann der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt und dann etwas Unschuldiges umbenannt hat Wie pos. answered 12. Juni 12 bei 5 19.on geht davon aus, dass void Operator T Probe tatsächlich void Operator T Probe oPless Jun 8 14 bei 11 52. oPless ahhh gut gesichtet tatsächlich ich bedeutete, dass es void Betreiber T Probe aber natürlich Sie könnten verwenden, was Notation Sie mochten, beheben, danke Tony D Jun 8 14 bei 14 27.Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Eine 10-tägige MA würde das ausgleichen Schlusskurse für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, behalten die MAs die aktuelle Preisaktion vor Sie basieren auf vergangenen Preisen, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge Der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen oben und unten Dieser gleitende Durchschnitt gilt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch wichtige Handelssignale auf eigene Faust oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Ein aufsteigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Aufwärts-Impuls wird mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über ein längerfristiges MA-Downward-Momentum mit einem bärigen Crossover bestätigt wird, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einen längerfristigen MA übergeht Haben Sie erwähnt, sollten Sie ein IIR unendlichen Impulsantwort-Filter anstatt der FIR endlichen Impulsantwort-Filter, die Sie jetzt verwenden Es gibt mehr zu, aber auf den ersten Blick FIR-Filter sind als explizite Windungen und IIR-Filter mit Gleichungen implementiert. Die besondere IIR Filter Ich benutze viel in Mikrocontroller ist ein einpoliger Tiefpassfilter Dies ist das digitale Äquivalent eines einfachen RC Analogfilters Für die meisten Anwendungen haben diese bessere Eigenschaften als der Kastenfilter, den Sie verwenden Die meisten Verwendungen eines Kastenfilters, den ich Sind begegnet sind ein Ergebnis von jemand nicht Aufmerksamkeit in der digitalen Signalverarbeitung Klasse, nicht als Ergebnis der Notwendigkeit ihrer besonderen Eigenschaften Wenn Sie nur wollen, um hohe Frequenzen, die Sie wissen, sind Lärm zu dämpfen, ist ein einpoliger Tiefpassfilter besser Der beste Weg Um ein digital in einem mikrocontroller zu implementieren ist in der Regel. FILT - FILT FF NEU - FILT. FILT ist ein Stück persistenten Zustand Dies ist die einzige persistente Variable, die Sie benötigen, um diesen Filter zu berechnen NEU ist der neue Wert, den der Filter aktualisiert wird Diese Iteration FF ist die Filterfraktion, die die Schwere des Filters anpasst. Betrachten Sie diesen Algorithmus und sehen Sie, dass für FF 0 der Filter unendlich schwer ist, da sich die Ausgabe niemals für FF 1 ändert. Es ist wirklich kein Filter, da der Ausgang gerade folgt Die Eingabe Nützliche Werte sind dazwischen Auf kleinen Systemen wählst du FF auf 1 2 N, so dass die Multiplikation mit FF als rechte Verschiebung durch N Bits erreicht werden kann. Beispielsweise könnte FF 1 16 sein und die Multiplikation mit FF also ein Recht Verschiebung von 4 Bits Andernfalls braucht dieser Filter nur einen Subtrakt und man fügt hinzu, obwohl die Zahlen in der Regel breiter sein müssen als der Eingabewert mehr auf numerische Präzision in einem separaten Abschnitt unten. Ich nehme normalerweise AD Messwerte deutlich schneller als sie benötigt werden und anwenden Zwei dieser Filter kaskadiert Dies ist das digitale Äquivalent von zwei RC-Filtern in Serie und dämpft um 12 dB Oktave über der Rolloff-Frequenz. Für AD-Messungen ist es jedoch meist wichtiger, den Filter im Zeitbereich zu betrachten, indem man seinen Schritt berücksichtigt Antwort Dies sagt Ihnen, wie schnell Ihr System eine Veränderung sehen wird, wenn das, was Sie Messungen ändern. Zu erleichtern die Gestaltung dieser Filter, die nur bedeutet Kommissionierung FF und entscheiden, wie viele von ihnen zu kaskaden, ich benutze mein Programm FILTBITS Sie geben die Anzahl der Verschiebung Bits für jede FF in der kaskadierten Serie von Filtern, und es berechnet die Sprungantwort und andere Werte Eigentlich habe ich in der Regel laufen diese über meine Wrapper-Skript PLOTFILT Dies läuft FILTBITS, die eine CSV-Datei macht, dann zeichnet die CSV-Datei Zum Beispiel ist hier Das Ergebnis von PLOTFILT 4 4.Die beiden Parameter zu PLOTFILT bedeuten, dass es zwei Filter gibt, die von der oben beschriebenen Art kaskadiert sind. Die Werte von 4 geben die Anzahl der Verschiebungsbits an, um die Multiplikation mit FF zu realisieren. Die beiden FF-Werte sind daher 1 16 Case. The rote Spur ist die Einheit Schritt Antwort, und ist die Hauptsache zu betrachten Zum Beispiel, dies sagt Ihnen, dass, wenn die Eingabe sofort ändert, wird die Ausgabe des kombinierten Filters auf 90 des neuen Wertes in 60 Iterationen Wenn Sie kümmern sich um 95 Siedlungszeit, dann müssen Sie auf 73 Iterationen warten, und für 50 Einschwingzeit nur 26 Iterationen. Die grüne Spur zeigt Ihnen die Ausgabe von einer einzigen Amplitude Spike Dies gibt Ihnen eine Vorstellung von der zufälligen Rauschunterdrückung Es sieht aus wie Keine einzelne Probe wird mehr als eine 2 5 Veränderung in der Ausgabe verursachen. Die blaue Spur ist, um ein subjektives Gefühl von dem zu geben, was dieser Filter mit weißem Lärm tut. Dies ist kein strenger Test, da es keine Garantie gibt, was genau der Inhalt von der war Zufällige Zahlen, die als der weiße Rauschen Eingang für diesen Lauf von PLOTFILT ausgewählt werden Es ist nur, um Ihnen ein grobes Gefühl, wie viel es gequetscht wird und wie glatt es ist. FOTFILT, vielleicht FILTBITS, und viele andere nützliche Sachen, vor allem für PIC Firmware-Entwicklung ist in der PIC-Entwicklungstools Software-Version auf meiner Software-Downloads-Seite verfügbar. Zusätzlich über numerische Präzision. Ich sehe aus den Kommentaren und jetzt eine neue Antwort, dass es Interesse an der Diskussion über die Anzahl der Bits benötigt, um diesen Filter zu implementieren Multiplikation mit FF erzeugt Log 2 FF neue Bits unterhalb des Binärpunktes Auf kleinen Systemen wird FF gewöhnlich 1 2 N gewählt, so dass diese Multiplikation tatsächlich durch eine rechte Verschiebung von N Bits realisiert wird. FILT ist also meist ein Fixpunkt ganzzahlig Beachten Sie, dass dies keine der Mathematik aus der Sicht des Prozessors ändert. Wenn Sie z. B. 10-Bit-AD-Messwerte und N 4 FF 1 16 filtern, benötigen Sie 4 Bruchbits unterhalb der 10-Bit-Ganzzahl-AD-Messungen Prozessoren, Sie machen 16-Bit-Integer-Operationen aufgrund der 10-Bit-AD-Messungen In diesem Fall können Sie immer noch genau die gleichen 16-Bit-Integer-Opertionen, aber beginnen mit der AD-Lesungen links verschoben um 4 Bits Der Prozessor doesn t wissen, die Unterschied und muss nicht tun, die Mathematik auf ganze 16-Bit-Integer-Werke, ob Sie betrachten sie zu 12 4 festen Punkt oder wahre 16-Bit-Integer 16 0 festen Punkt. Im Allgemeinen müssen Sie N Bits jeden Filter-Pole hinzufügen, wenn Sie don Ich möchte Rauschen aufgrund der numerischen Darstellung hinzufügen Im obigen Beispiel müsste der zweite Filter von zwei 10 4 4 18 Bits haben, um keine Informationen zu verlieren In der Praxis auf einer 8-Bit-Maschine bedeutet das, dass Sie 24-Bit-Werte verwenden Technisch nur Der zweite Pol von zwei würde den breiteren Wert brauchen, aber für die Firmware-Einfachheit verwende ich gewöhnlich dieselbe Darstellung und damit denselben Code für alle Pole eines Filters. Normalerweise schreibe ich eine Subroutine oder ein Makro, um eine Filterpoleoperation auszuführen Wenden Sie das an jeden Pol an Ob eine Unterroutine oder ein Makro davon abhängt, ob Zyklen oder Programmspeicher in diesem bestimmten Projekt wichtiger sind. Irgendeine Weise verwende ich einen Kratzzustand, um NEU in das Subroutine-Makro zu übergeben, das FILT aktualisiert, aber auch das lädt Gleichen Kratzer Zustand NEU war in Dies macht es einfach, mehrere Pole anzuwenden, da die aktualisierte FILT von einem Pole ist die NEU der nächsten Wenn eine Subroutine, ist es sinnvoll, einen Zeiger Punkt auf FILT auf dem Weg in, die aktualisiert wird Um nur nach FILT auf dem Ausweg auf diese Weise die Subroutine automatisch auf aufeinanderfolgenden Filtern im Speicher, wenn mehrere Male mit einem Makro Sie don t brauchen einen Zeiger, da Sie in die Adresse, um auf jeder Iteration. Code Beispiele. Here ist ein Beispiel eines Makros wie oben für einen PIC 18 beschrieben. Und hier ist ein ähnliches Makro für ein PIC 24 oder dsPIC 30 oder 33.Bof diese Beispiele werden als Makros mit meinem PIC Assembler Preprozessor implementiert, die mehr fähig ist als eine der eingebauten, In Makroanlagen. Clabacchio Ein weiteres Problem, das ich erwähnt habe, ist die Firmware-Implementierung Sie können einmal ein einzelnes Pole-Tiefpass-Filter-Subroutine schreiben, dann wenden Sie es mehrmals an. In der Tat schreibe ich normalerweise eine solche Unterroutine, um einen Zeiger im Speicher auf den Filterzustand zu setzen Der Zeiger, so dass es nacheinander einfach aufgerufen werden kann, um mehrpolige Filter zu realisieren Olin Lathrop 20. April 12 um 15 03.1 Vielen Dank für Ihre Antworten - alle von ihnen habe ich beschlossen, diesen IIR Filter zu verwenden, aber dieser Filter wird nicht als verwendet Ein Standard-LowPass-Filter, da ich durchschnittliche Zählerwerte verwerten und sie vergleichen muss, um Änderungen in einer bestimmten Reichweite zu erkennen, da diese Werte von sehr unterschiedlichen Dimensionen abhängig von Hardware sind, wollte ich einen Durchschnitt nehmen, um auf diese Hardware reagieren zu können Spezifische Änderungen automatisch sensslen Mai 21 12 um 12 06.Wenn Sie mit der Beschränkung einer Macht von zwei Anzahl von Gegenständen zu durchschnittlich dh 2,4,8,16,32 etc leben können, dann kann die Kluft einfach und effizient auf einem getan werden Low-Performance-Mikro mit keiner dedizierten Divide, weil es als Bit-Shift getan werden kann Jeder Shift rechts ist eine Potenz von zwei zB. Die OP dachte, er hatte zwei Probleme, die Teilung in einem PIC16 und Speicher für seine Ring-Puffer Diese Antwort zeigt, dass die Teilung Ist nicht schwierig zugegebenermaßen adressiert es nicht das Speicherproblem, aber das SE-System erlaubt teilweise Antworten, und Benutzer können etwas von jeder Antwort für sich selbst nehmen oder sogar bearbeiten und kombinieren andere s Antworten Da einige der anderen Antworten eine Teilungsoperation erfordern, sie Sind ähnlich unvollständig, da sie nicht zeigen, wie man dies effizient auf einem PIC16 Martin Apr 20 12 um 13 01.Es gibt eine Antwort für eine echte gleitende durchschnittliche Filter aka Boxcar Filter mit weniger Speicherbedarf, wenn Sie don t mind downsampling It s Genannt ein kaskadierter Integrator-Kamm-Filter CIC Die Idee ist, dass Sie einen Integrator haben, den Sie Unterschiede über einen Zeitraum nehmen, und das Schlüssel speichersparendes Gerät ist, dass durch Downsampling, Sie don t müssen jeden Wert des Integrators speichern Kann mit dem folgenden Pseudocode implementiert werden. Ihre effektive gleitende durchschnittliche Länge ist decimationFactor stateize aber du musst nur um Zustandsmuster zu halten. Offensichtlich kannst du eine bessere Leistung erzielen, wenn dein Status und DecimationFactor Kräfte von 2 sind, so dass die Division und Restbetreiber ersetzt werden Durch verschiebungen und mask-ands. Postscript Ich bin mit Olin einverstanden, dass man immer einfache IIR-Filter vor einem gleitenden durchschnittlichen Filter betrachten sollte Wenn Sie nicht brauchen die Frequenz-Null von einem Boxcar-Filter, eine 1-polige oder 2-polige Low - Pass-Filter wird wahrscheinlich gut funktionieren. Auf der anderen Seite, wenn Sie filtern für die Zwecke der Dezimierung unter einem High-Sample-Rate-Input und Mittelung es für den Einsatz durch einen Low-Rate-Prozess dann ein CIC-Filter kann genau das, was Sie re Vor allem, wenn Sie stateize 1 verwenden können und vermeiden Sie den Ringbuffer insgesamt mit nur einem einzigen vorherigen Integrator Wert. Es gibt eine eingehende Analyse der Mathematik hinter mit dem ersten Auftrag IIR-Filter, die Olin Lathrop bereits über das digitale Signal beschrieben hat Die Verarbeitung von Stack-Austausch umfasst viele schöne Bilder Die Gleichung für diese IIR-Filter ist. Dies kann mit nur Integers implementiert werden und keine Teilung mit dem folgenden Code könnte einige Debugging, wie ich aus dem Speicher war. This Filter nähert sich ein gleitender Durchschnitt der letzten K-Samples durch Setzen des Wertes von alpha auf 1 K Führen Sie dies im vorhergehenden Code durch, indem Sie BITS auf LOG2 K definieren, dh für K 16 gesetzt BITS bis 4, für K 4 gesetzt BITS bis 2, etc. I ll überprüfen den Code aufgeführt Hier, sobald ich eine Änderung bekomme und diese Antwort editiere, wenn nötig. derwered Jun 23 12 am 4 04.Hier ein einpoliger Tiefpassfilter gleitender Durchschnitt, mit Cutoff-Frequenz CutoffFrequenz Sehr einfach, sehr schnell, funktioniert super und fast Kein Speicher overhead. Note Alle Variablen haben Umfang über die Filterfunktion hinaus, außer dass in newInput. Note passiert ist. Dies ist ein einstufiges Filter Mehrere Stufen können zusammenkaskadiert werden, um die Schärfe des Filters zu erhöhen Wenn Sie mehr als eine Stufe verwenden, werden Sie ll Müssen DecayFactor anpassen, bezogen auf die Cutoff-Frequenz, um zu kompensieren. Und offensichtlich alles, was Sie brauchen, ist die beiden Linien platziert irgendwo, sie don t brauchen ihre eigene Funktion Dieser Filter hat eine Ramp-up-Zeit vor dem gleitenden Durchschnitt repräsentiert die der Eingangssignal Wenn Sie diese Rampenzeit umgehen müssen, können Sie MovingAverage einfach auf den ersten Wert von newInput anstelle von 0 initialisieren und hoffen, dass der erste newInput kein Ausreißer ist. CutoffFrequenz SampleRate hat einen Bereich zwischen 0 und 0 5 DecayFactor ist ein Wert zwischen 0 und 1, in der Regel in der Nähe von 1.Single-Präzision Schwimmer sind gut genug für die meisten Dinge, ich bevorzuge einfach doppelt Wenn Sie mit Integers bleiben müssen, können Sie Konvertieren DecayFactor und Amplitude Factor in gebrochene Ganzzahlen, in denen der Zähler als Ganzzahl gespeichert wird, und der Nenner ist eine ganzzahlige Potenz von 2, so dass Sie sich nach rechts als Nenner bitten können, anstatt sich während der Filterschleife zu teilen Beispiel, wenn DecayFactor 0 99, und du willst ganze Zahlen verwenden, kannst du DecayFactor setzen 0 99 65536 64881 Und dann, wenn du dich von DecayFactor in deiner Filterschleife vermehrst, verschiebe einfach das Ergebnis 16.Für weitere Informationen dazu ein exzellentes Buch S online, Kapitel 19 auf rekursive filter. PS Für das Moving Average Paradigma, ein anderer Ansatz zur Einstellung DecayFactor und AmplitudeFactor, die möglicherweise mehr relevant für Ihre Bedürfnisse, sagen wir, Sie wollen die vorherigen, etwa 6 Artikel gemittelt zusammen, tun es diskret , Du fügst 6 Gegenstände hinzu und teile mit 6, so dass du den AmplitudeFactor auf 1 6 setzen kannst und DecayFactor auf 1 0 - AmplitudeFactor. answered am 14. Mai 12 um 22 55. Jeder andere hat sich kommentiert über den Nutzen von IIR vs FIR, Und auf Power-of-Two-Division Ich möchte nur einige Implementierungsdetails geben Die unten funktioniert gut auf kleine Mikrocontroller ohne FPU Es gibt keine Multiplikation, und wenn Sie N eine Macht von zwei behalten, ist die ganze Teilung Single-Cycle-Bit - shifting. Basic FIR Ringpuffer halten einen laufenden Puffer der letzten N Werte und eine laufende SUM aller Werte im Puffer Jedes Mal, wenn ein neues Sample hereinkommt, subtrahiere den ältesten Wert im Puffer von SUM, ersetze ihn mit dem Neues Sample, fügt das neue Sample zu SUM hinzu und gibt SUM N aus. Modifizierter IIR Ringpuffer behält einen laufenden SUM der letzten N Werte Jedes Mal, wenn ein neues Sample kommt, SUM - SUM N, fügen Sie das neue Sample hinzu und geben Sie SUM aus N. answered Aug 28 13 at 13 45.Wenn ich dich richtig richtig lese, beschreibst du einen IIR-Filter erster Ordnung, den Wert, den du subtrahierst, ist nicht der älteste Wert, der herausfällt, sondern stattdessen der Durchschnitt der vorherigen Werte ist Erste-Ordnung-IIR-Filter können sicherlich nützlich sein, aber ich bin mir nicht sicher, was du meinst, wenn du vorschreibst, dass die Ausgabe für alle periodischen Signale gleich ist. Bei einer 10KHz-Abtastrate wird eine 100Hz-Rechteckwelle in einen 20-stufigen Boxfilter geleitet Ergibt ein Signal, das für 20 Abtastungen gleichmäßig ansteigt, für 30 sitzt, für 20 Proben gleichmäßig abfällt und für 30 A für den ersten A-IIR-Filter-Supercat am 28. August bei 15 31 niedrig sitzt. Es wird eine Welle ergeben, die scharf ansteigt und allmählich ansteigt Levels in der Nähe, aber nicht am Eingangsmaximum, dann fängt man scharf an und schreitet allmählich aus, aber nicht am Eingang Minimum Sehr unterschiedliches Verhalten supercat Aug 28 13 bei 15 32.Ein Problem ist, dass ein einfacher gleitender Durchschnitt kann oder nicht nützlich sein Mit einem IIR-Filter kannst du einen schönen Filter mit relativ wenigen Berechnungen bekommen. Die FIR, die du beschreibst, kann dir nur ein Rechteck geben - ein sinc in freq - und du kannst die Seitenlappen nicht verwalten. Es lohnt sich auch Werfen in ein paar Integer Multiplikationen, um es eine schöne symmetrische abstimmbare FIR, wenn Sie die Uhr ticks Scott Seidman Aug 29 13 bei 13 50. ScottSeidman Keine Notwendigkeit für Multiplikationen, wenn man einfach jede Stufe der FIR entweder die Ausgabe der Durchschnitt der Eingabe in diesem Stadium und seinen vorherigen gespeicherten Wert, und dann speichern Sie die Eingabe, wenn man den numerischen Bereich hat, könnte man die Summe anstelle von Durchschnitt verwenden Ob das besser als ein Kastenfilter hängt von der Anwendung die Schrittantwort eines Kastenfilters mit Eine Gesamtverzögerung von 1ms, zum Beispiel, wird eine böse d2 dt Spike haben, wenn die Eingabe ändern, und wieder 1ms später, aber haben die minimale d dt für einen Filter mit einer Gesamtmenge von 1ms Verzögerung supercat Aug 29 13 bei 15 25. Wie mikeselectricstuff sagte, wenn Sie wirklich brauchen, um Ihre Gedächtnisbedürfnisse zu reduzieren, und Sie don t mind Ihre Impulsantwort ein exponentieller statt eines rechteckigen Pulses, würde ich für einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter Ich benutze sie ausgiebig Mit dieser Art von Filter, Du brauchst keinen Puffer Du musst nicht n hintere Samples speichern Nur ein So, deine Speicheranforderungen werden durch einen Faktor von N abgeschnitten. Auch du brauchst keine Division für das Nur Multiplikationen Wenn du Zugriff auf Floating - Punkt-Arithmetik, verwenden Sie Gleitkomma-Multiplikationen Andernfalls tun Sie ganzzahlige Multiplikationen und Verschiebungen nach rechts Allerdings sind wir im Jahr 2012, und ich würde Ihnen empfehlen, Compiler und MCUs zu verwenden, die Ihnen erlauben, mit Gleitkommazahlen zu arbeiten. Besides ist mehr Speicher Effizient und schneller Sie don t haben, um Elemente in jedem kreisförmigen Puffer zu aktualisieren, würde ich sagen, es ist auch natürlicher, weil eine exponentielle Impulsantwort besser ist die Art und Weise die Natur verhält sich in den meisten Fällen. answered Apr 20 12 bei 9 59.Ein Problem mit Der IIR-Filter, der fast von Olin und Supercat berührt wird, aber anscheinend von anderen nicht beachtet wird, ist, dass die Abrundung eine Ungenauigkeit und eine potenzielle Bias-Trunkierung einnimmt, vorausgesetzt, dass N eine Potenz von zwei ist und nur eine ganzzahlige Arithmetik verwendet wird, das Verschiebungsrecht systematisch eliminiert LSBs der neuen Probe Das bedeutet, dass, wie lange die Serie jemals sein könnte, wird der Durchschnitt niemals diese berücksichtigen. Zum Beispiel nehmen wir eine langsam abnehmende Serie 8,8,8 8,7,7,7 7,6,6 an , Und nehmen Sie den Durchschnitt ist in der Tat 8 am Anfang Die Faust 7 Probe wird den Durchschnitt auf 7 bringen, was auch immer die Filterstärke Nur für eine Probe Gleiche Geschichte für 6, etc Jetzt denken, das Gegenteil der Serie geht nach oben Der Durchschnitt wird bleiben auf 7 für immer, bis die Probe groß genug ist, um es zu ändern. Natürlich können Sie für die Bias durch Hinzufügen von 1 2 N 2 korrigieren, aber das gewann t wirklich lösen das Präzisionsproblem in diesem Fall die abnehmende Serie wird für immer bei 8 bleiben Bis die Probe 8-1 2 N 2 ist Für N 4 zum Beispiel wird jede Probe über Null den Durchschnitt unverändert halten. Ich glaube, eine Lösung für das würde bedeuten, einen Akkumulator der verlorenen LSBs zu halten Aber ich habe es nicht weit genug gemacht Um Code bereit zu haben, und ich bin mir nicht sicher, dass es nicht schaden würde die IIR Macht in einigen anderen Fällen von Serien zum Beispiel, ob 7,9,7,9 würde durchschnittlich bis 8 dann. Olin, deine zweistufige Kaskade braucht auch eine Erklärung zu haben. Du meinst, dass du durchschnittlich durchschnittlich mit dem Ergebnis der ersten in die zweite in jeder Iteration gefüttert hast.
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