Liikkuva Keskiarvo Toteuttamiseen

Minulla on oleellisesti joukko arvoja, kuten tämä. Yllä oleva taulukko on yksinkertaistettu, minä kerää 1 arvoa millisekunnin ajan oikeassa koodissani ja minun täytyy käsitellä lähdön algoritmissa, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen ajanhetkeä. logiikka epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0 36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0 25 huippuna, sillä se laskee 0 24: een ennen sitä. Tavoitteena on ottaa nämä arvot ja soveltaa niitä algoritmia, joka tasoittaa heidät hieman niin, että minulla on enemmän lineaarisia arvoja eli haluan tulokseni olla curvy, ei jaggedy. Itäni on kerrottu soveltaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo suodatin arvojani Miten voin tee se Se on todella vaikeaa minun lukea matemaattisia yhtälöitä, olen käsitellä paljon paremmin koodilla. Miten käsitellä arvot minun array, soveltamalla eksponentiaalinen liukuva keskiarvo laskenta jopa niitä out. asked helmikuu 8 12 klo 20 27.Laskata eksponentiaalinen liukuva keskiarvo sinun täytyy pitää jonkin valtion ympäri ja tarvitset viritysparametrin Tämä vaatii hieman luokkaa, olettaen, että käytät uudestaan ​​Java 5: ta tai uudempaa. Vahvista haluttu hajoamisparametri, joten virityksen tulisi olla välillä 0 ja 1 ja sitten käyttää keskimäärin suodatinta. Kun luet sivua joissakin matemaattisissa toistuvuus, kaikki, mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä taulukkoihin ja sekvensseihin, joilla on indeksejä. He antavat myös muutamia muita merkintöjä, mikä ei t help. EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska tarvitset vain muistaa yksi vanha arvo ei ole monimutkaisia ​​tilarivityyppejä. vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 42. TKKocheran melko paljon ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia ​​Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon Huomaa, että ensimmäiset ehdot keskimääräinen sekvenssi hypyttää hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä t hän loput ohjelmasi liian paljon Donal Fellows 9. helmikuuta 12 klo 0 06. Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiesi, mutta yritän vastata joka tapauksessa.1 Jos algoritmi löysi 0 25 sijaan 0 36, niin se on väärä Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskutavan, joka aina nousee tai laskee aina, ellei keskitän KAIKKI TIEDOSI, TIETOJÄRJESTELMIÄ --- kuten esität ne - ovat epälineaarisia Jos haluat todella löytää maksimiarvon arvo välillä kaksi pistettä ajassa, sitten viipaloi taulukko tmin ja tmax ja löytää enintään että subarray.2 Nyt käsite liikkuvien keskiarvojen on hyvin yksinkertainen kuvitella, että minulla on seuraava luettelo 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Voin tasoittaa sen ottamalla keskimäärin kaksi numeroa 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1 5 ja 1 4 sekunnin ja ensimmäiset numerot toista uutta luetteloa on keskimäärin 1 4 ja 1 5 kolmas ja toinen vanha luetellaan kolmas uusi luettelo keskimäärin 1 5 ja 1 4 neljäs ja kolmas ja niin voisin on tehnyt sen ajan kolmesta tai neljästä, tai n Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpi Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance, valitse varastossa kokeilla Tesla Motors melko vaihtuva TSLA ja klikkaa teknisiä alareunassa taulukko Valitse Keskimäärän siirto tietyn ajanjakson ja Exponential liukuva keskiarvo vertailemalla niiden eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehittely, mutta painaa vanhempia tietoja pienempiä kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoitusta taaksepäin Ole hyvä ja lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pikku kommentti ruutuun oli vain pieni Hyvää onnea. Jos sinulla on vaikeuksia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liukuva keskiarvo eksponentiaalisen sijasta. saat tuotoksesi viimeiset x termit jaettuna x testatulla pseudokoodilla. Huomaa, että sinun on käsiteltävä tietojen alku - ja loppuosaa, koska selvästi et voi keskiarvoa viimeisten viiden ehdon ollessasi 2. datapisteessäsi. Myös , ovat tehokkaampia laskentatapoja tämän liukuvan keskimääräisen summäärän laskemiseen - vanhin uusin, mutta tämä on saada käsitys siitä, mitä tapahtuu eri puolilla. vastattu 8.2.2011 klo 20 41. Liikkuva keskiarvo suodattimena. Liikkuvaa keskiarvoa käytetään usein tasoittaa dataa melun läsnä ollessa Yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa ei tunnisteta aina Finite Impulse Response FIR - suodattimeksi, vaikka se on itse asiassa yksi yleisimmistä signaalinkäsittelysuodattimista. Suorittimen käsitteleminen mahdollistaa sen vertaamisen, Esimerkiksi ikkuna-sinc-suodattimet tarkastelevat artikkeleita alipäästösuodattimista ja kaistanpäästösuodattimista ja kaistanrajoitussuodattimista esimerkkeihin näistä. Suuri ero näihin suodattimiin on se, että liikkuva keskiarvo soveltuu signaaleille, joille hyödylliset tiedot on sisällöltään aika-alue, jonka tasoitusmittaukset keskiarvoinnilla on erinomainen esimerkki. Windowed-sinc - suodattimet ovat toisaalta voimakkaita esiintyjiä taajuusalueella, kun äänentoisto on tasoitettu tyypillisenä l esimerkki Molemmista suodatintyypeistä on yksityiskohtaisempi vertailu aikaväli - ja taajuusalueiden suodattimien suorituskyvyn välillä Jos sinulla on tietoja, joilla sekä aika että taajuusalue ovat tärkeitä, kannattaa ehkä katsoa muunnelmia Liikkuva keskiarvo, joka esittää useita painotettuja liikkuvaa keskiarvoa, jotka ovat parempia siinä. Pituuden N liikkuva keskiarvo voidaan määritellä kirjoitettuna, koska se tyypillisesti toteutetaan, ja nykyinen otosnäyte edellisten N näytteiden keskiarvona Suodattimena katsottuna liikkuva keskiarvo suorittaa tulojakson xn konvoluutiota suorakulmaisella pulssilla, jonka pituus on N ja korkeus 1 N pulssin alueeksi ja näin ollen suodattimen vahvistamiseksi. Käytännössä se on parasta ottaa N odd Vaikka liikkuvan keskiarvon voidaan myös laskea käyttämällä parempaa näytemäärää käyttämällä N: n parittomalla arvolla on se etu, että suodattimen viive on näytteiden kokonaisluku, koska suodattimen viive wi n N näytteet ovat täsmälleen N-1 2 Liikkuva keskiarvo voidaan sitten kohdistaa täsmälleen alkuperäisen datan kanssa siirtämällä se kokonaislukumäärällä näytteitä. Time Domain. Koska liikkuva keskiarvo on suorakaiteen muotoinen pulssi, sen taajuusvaste on sinc-toiminto Tämä tekee siitä jotain ikkunan-sinc-suodattimen kaksoisnäytöstä, koska se on konvoluutio sinc-pulssilla, joka johtaa suorakulmainen taajuusvaste. Tämä sync-taajuusvaste tekee liikkuvasta keskiarvosta huono performer taajuusalueen Se toimii kuitenkin hyvin hyvin aikatasossa Siksi se on täydellinen sujuvaa dataa melun poistamiseksi samalla säilyttäen edelleen nopean askelvasteen Kuva 1. Kuvio 1 Tasoittaminen liikkuvan keskiarvosuodattimen kanssa. Tyypilliselle lisäaineelle Valkoinen Gaussin melu AWGN, joka oletetaan usein olevan keskimäärin N-näytteillä, lisää SNR-arvoa neliön kertoimella N Koska yksittäisten näytteiden kohina ei ole riippuvainen, ei ole syytä käsitellä e ach näyte eri tavalla Näin ollen liikkuvan keskiarvon, joka antaa jokaiselle näytteelle saman painon, päästää melun enimmäismäärän tietylle askeleen vasteen terävyydelle. Koska se on FIR-suodatin, liikkuva keskiarvo voidaan toteuttaa konvoluutiolla. sitten sillä on sama tehokkuus tai puute kuin mikä tahansa muu FIR-suodatin. Se voidaan kuitenkin toteuttaa myös rekursiivisesti, erittäin tehokkaasti. Se seuraa suoraan määritelmää. Tämä kaava on yn: n ja yn: n 1, i e. where huomaamme, että yn 1: n ja yn: n välillä tapahtuva muutos on, että lopussa on ylimääräinen termi xn 1 N, kun taas termi x nN 1 N poistetaan alusta Käytännön sovelluksissa on usein mahdollista jättää pois jakautuminen N: llä jokaiselle termille korvaamalla tulokseksi saatu N: n voitto toisessa paikassa Tämä rekursiivinen toteutus on paljon nopeampi kuin konvoluutiolla. Jokainen y: n uusi arvo voidaan laskea vain kahdella lisäyksellä N: n lisäysten sijaan. jotka ovat välttämättömiä määritelmän suoraviivaiselle toteuttamiselle Yksi tapa tarkistaa rekursiivinen toteutus on, että pyöristysvirheet kerääntyvät. Tämä voi olla tai ei välttämättä ole ongelma hakemuksestasi, mutta se merkitsee myös sitä, että tämä rekursiivinen toteutus todella toimii paremmin kokonaislukujen toteutus kuin kelluvilla numeroilla Tämä on varsin epätavallista, koska kelluvan pisteen toteutus on yleensä yksinkertaisempaa. Kaiken tämän johtopäätöksenä on oltava, että et saa koskaan aliarvioida yksinkertaisen liikkuvan keskimääräisen suodattimen hyödyllisyyttä signaalinkäsittelysovelluksissa. Työkalua. Tämä artikkeli täydentää suodattimen suunnittelu työkalu Koe eri arvoja N ja visualisoida tuloksena olevat suodattimet Kokeile nyt. On mahdollista toteuttaa liikkuvan keskiarvon C ilman näytteen ikkunan tarvetta. Olen huomannut, että minä voi optimoida hieman, valitsemalla ikkunan koon, jonka teho on kaksi, jotta bit-shifting sijaan jakaminen, mutta ei needin Ga-puskuri olisi mukava Onko olemassa keino ilmaista uutta liikkuvaa keskimääräistä tulosta vain vanhan tuloksen ja uuden mallin funktiona. Määritä esimerkki liikkuvasta keskiarvosta 4 näytteen ikkunan poikki. Lisää uusi näyte eA liukuva keskiarvo voidaan suorittaa rekursiivisesti, mutta tarkan laskennan liikkuva keskiarvo sinun täytyy muistaa vanhin tulon näytteen summa eli a oman esimerkin pituus N liukuva keskiarvo lasketaan. where yn on lähtösignaali ja xn on tulosignaali Eq 1 voidaan kirjoittaa rekursiivisesti niin. Joten sinun täytyy aina muistaa näytteen x nN, jotta voidaan laskea Conan Turnerin osoittamat 2.As, voit käyttää äärettömän pitkää eksponentiaalisen ikkunan, jonka avulla voit laskea tuotoksen vain aiemmasta lähdöstä ja nykyisestä syötteestä. mutta tämä ei ole tavanomainen painottamaton liukuva keskiarvo vaan eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo, jossa näytteet aiemmin saavat pienemmän painon, mutta ainakin teoriassa et koskaan unohda mitään weig hts vain saada pienempiä ja pienempiä näytteitä paljon aiemmin. Olen toteutettu liukuva keskiarvo ilman yksittäisiä elementti muisti GPS seuranta-ohjelma kirjoitin. Olen aloittaa 1 näyte ja jakaa 1 saadaksesi nykyisen avg. I sitten lisätä anothe näyte ja jakaa 2 nykyiseen avg. This jatkuu, kunnes saan keskimääräisen pituuden. Joka kerta myöhemmin, lisään uuteen näyte, saada keskiarvo ja poista keskimääräinen kokonaismäärä. En ole matemaatikko, mutta tämä tuntui hyvä tapa tehdä se Ajattelin, että se muuttuisi todellisen matemaattisen kaverin vatsasta, mutta osoittautuu, että se on yksi hyväksytty tavoista tehdä se Ja se toimii hyvin Muista vain, että mitä korkeampi pituus on, sitä hitaampi seuraa mitä haluat seurata Tämä ei ole väliä suurimman osan ajasta, mutta kun seuraavat satelliitit, jos olet hidas, polku voi olla kaukana todellisesta sijainnista ja se näyttää huonolta Sinulla voi olla ero sat ja takana pistettä valitsin pituus 15 päivitetty 6 kertaa minuutissa saada riittävän tasoituksen ja ei saa liian kaukana varsinaisesta sat-asemasta tasoitetun polun dots. answered Nov 16 16 at 23 03.initialize yhteensä 0, laskea 0 joka kerta kun näkee uuden arvon. On sitten yksi tulo scanf, yksi lisää yhteensä newValue, yksi kasvatuslaskenta, yksi jakaa keskimääräinen kokonaislaskenta. Tämä olisi liikkuva keskiarvo kaikkien tulojen suhteen. Laskettaessa keskimäärin vain viimeisten neljän tulon osalta, tarvitaan 4 tulomuuttujaa, jotka ehkä kopioivat jokaisen tulon vanhemmalle inputvariable-tilille ja lasketaan sitten uusi liikkuva Keskimäärin neljän syöttövirraryhmän summana jaettuna 4 oikealla siirtymällä 2 olisi hyvä, jos kaikki panokset olisivat positiivisia keskimääräisen laskennan tekemiseksi. Vastaus 3 15 helmikuu 4 06. Tämä todella laskee yhteenlasketun keskiarvon eikä liikkuvan keskiarvon laskenta lisääntyy, minkä tahansa uuden tulonäytteen vaikutukset muuttuvat äkillisesti pieniksi Hilmar 3. helmikuuta klo 13 53. Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc.