Flytte Gjennomsnittet Digital Filter

Jeg vet at dette er mulig med boost som per. Men jeg virkelig vil unngå å bruke boost jeg har googled og ikke funnet noen egnede eller lesbare eksempler. Basalt vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre bruker de nyeste 1000 tallene som en dataprøve. Hva er den enkleste måten å oppnå dette på. Jeg eksperimenterte med å bruke et sirkulært array, eksponentielt glidende gjennomsnitt og et enklere glidende gjennomsnitt og fant ut at resultatene fra den sirkulære gruppen som passer meg, trenger best. asked 12. juni 12 på 4 38. Hvis dine behov er enkle, kan du bare prøve å bruke et eksponentielt bevegelige gjennomsnitt. Du gjør bare en akkumulatorvariabel, og når koden ser på hver prøve, oppdaterer koden akkumulatoren med ny verdi Du velger en konstant alfa som er mellom 0 og 1, og beregner dette. Du trenger bare å finne en verdi av alfa hvor effekten av en gitt prøve bare varer i ca 1000 prøver. Hmm, jeg er ikke sikker på at dette er egnet for deg, nå t hatten jeg har satt den her Problemet er at 1000 er et ganske langt vindu for et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Jeg er ikke sikker på at det er en alfa som vil spre gjennomsnittet over de siste 1000 tallene, uten understrøm i flytpunktsberegningen. Men hvis du ønsket et mindre gjennomsnitt, som 30 tall eller så, dette er en veldig enkel og rask måte å gjøre det på. Ansatte Jun 12 12 på 4 44. 1 på ditt innlegg Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan tillate at alfaet er variabelt Så dette tillater det brukes til å beregne tidsbasert gjennomsnitt, f. eks. bytes per sekund Hvis tiden siden den siste akkumulatoroppdateringen er mer enn 1 sekund, lar du alpha være 1 0 Ellers kan du la alfa være usecs siden sist oppdatert 1000000 jxh Jun 12 12 ved 6 21.Basisk vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre ved å bruke de siste 1000 tallene som en dataprøve. Merk at under oppdateringer summen som elementene som lagt til erstattet, slik at kostbare ON-traverser ikke kan beregnes summen som trengs for th e gjennomsnittlig - på forespørsel. Totalt er det laget en annen parameter fra T for å støtte f. eks. ved å bruke lang lang når det er totalt 1000 lange s, en int for char s eller en dobbel til total float s. Dette er litt feil i at numsamples kunne gå forbi INTMAX - hvis du bryr deg om at du kan bruke en usignert lang lang eller bruke et ekstra bool data medlem til å registrere når beholderen er først fylt mens sykkel numempler rundt arrayet best deretter omdøpt noe uskyldig som pos. answered 12 juni 12 på 5 19.En antar at tomromoperatøren T-prøven faktisk er ugyldig operatør T-prøve, uansett 8. juni kl. 14 på 11 52. oPless ahhh godt oppdaget egentlig, jeg mente det skulle være tomt operatør T-prøve, men selvfølgelig kunne du bruke hvilken som helst notasjon du likte Vil rette, takk Tony D Jun 8 14 på 14 27.Account Deaktivert. Email Verification Required. Almost Done. Thank You for Registering. Create New Password. Create nytt passord. Sign inn for å fullføre konto Merge. Resend Verification Email. Verification Email Sent. Email Verified . Endre passord. Pass Word Changed. Create New Password. Create Nytt Password. The kraften til å flytte-gjennomsnittlige digitale filtre. Mange ganger bruker ADC-brukere gjennomsnittlige algoritmer med deres kontroller eller prosessor på utgangen av flere prøver fra omformeren. Du kan glatte et konvertert signal ved hjelp av dette teknikk Figur 1, samt forbedre effektiv oppløsning av systemet ved å redusere systemstøy. Du implementerer utjevningseffekten på dine konverterte data ved å anskaffe flere signaler med en konstant samplingsfrekvens, gjennomsnittlig en forhåndsbestemt gruppe eller antall prøver, og fortsetter deretter denne prosessen med flere grupper over tid Som vist i figur 1, gir aggregatet av gjennomsnittsresultatene et jevnt signal. Denne gjennomsnittsteknikken gir i hovedsak et lavpassfilter på omformerens utdata. Du kan kontrollere effektiviteten av filtreringen ved å velge riktig antall prøver for de gjennomsnittlige gruppene Hvis du bruker flere prøver i hver gruppe, vil du se en høyere grad av utjevning Dette gjennomsnittsprosessen eliminerer pigger i de raske dataene samt reduserer båndbredden til det endelige signalet. Et annet biprodukt av denne gjennomsnittsteknikken er at konverteringsoppløsningen eller presisjonen av dataene øker. Ideelt sett er et gjennomsnitt på fire prøver 4 1 av en DC signalet øker omformerens effektive oppløsning med en 6-dB økning i SNR signal-til-støy-forholdet Et gjennomsnitt på 16 prøver 4 2 vil øke oppløsningen med to og SNR med 12 dB Teoretisk sett har en gruppestørrelse på 4 N vil øke antall effektive biter fra konvertering av N, men det er virkelige begrensninger for denne teorien. Det er mulig å øke antall effektive biter med ADC, så lenge du opprettholder realistiske mål og vurderer ikke-gunstige forhold For eksempel, å forbedre et 12-biters konvertert resultat til 16 bits krever 4 4 prøver for gjennomsnitt. Fire til fjerde tilsvarer 256 Det første spørsmålet du bør spørre er, Har jeg tid til å implementere den nødvendige algoritmen i Min kontroller eller prosessor Hvis du forsøker å oppnå en høyere oppløsning enn 16, øker den nødvendige prøvestørrelsen veldig raskt. For øvrig bør de nedre bitene av 12-bit-omformeren i denne diskusjonen være støyende, slik at gjennomsnittsverdien er effektiv. Denne støyen bør være gaussisk. Norske forhold som kan påvirke størrelsen på gjennomsnittlig gruppe inkluderer drift av inngangen over tid, strømforsyningsvariasjoner, spenningsreferanseendringer og temperatureffekter på systemet. En hvilken som helst av disse nonideal forholdene kan endre utgangsverdien av din konvertering Prøvestørrelsen for et nonideal system kan endres fra 2000 med et ideelt driftfritt system til flere hundre prøver. Hvis du øker prøvestørrelsen over noen få hundre prøver for dette nonideal systemet, begynner resultatene å bli støyende igjen. Du kan imidlertid bruke Allan varians metoder for å beregne det optimale antall gjennomsnitt for datasettet Endelig, undersøk ditt inngangssignal og sørg for at du ikke prøver å konvertere en analog s ignal som har en settling-time-feil eller et interfererende periodisk signal, for eksempel nettfrekvensen. Det er tidsbesparende måter å implementere gjennomsnittlige algoritmer som går utover den enkle, brute-force-teknikken for å samle alle dataene og deretter utføre en gjennomsnitt For eksempel kan du implementere en FIFO ved å legge til et nytt datapunkt og subtrahere det første datapunktet som er akkumulert i gruppen. I tillegg kan du velge størrelsen på gruppene for å muliggjøre bruk av et skift rett for delingen av totalen, for eksempel gruppeværdier på 4, 8, 16 og så videre. Signalbehandling av digitale filtre. Digitale filtre er essensielt samplede systemer Inngangs - og utgangssignalene er representert ved prøver med like tidsavstand. Finite Implulse Response FIR-filtre er preget av en tidsrespons avhengig bare av et gitt nummer av de siste prøvene på inngangssignalet. I andre tilfeller når inngangssignalet har falt til null, vil filterutgangen gjøre det samme etter et gitt antall prøvetaking periodene. Utdata yk er gitt ved en lineær kombinasjon av de siste inngangsprøver xk i. Koeffisientene bi gir vekten for kombinasjonen De svarer også til koeffisientene til telleren i z-domene-filteroverføringsfunksjonen. Følgende figur viser et FIR-filter i rekkefølge N 1.For lineære fasefiltre, er koeffisientverdiene symmetriske rundt midten og forsinkelseslinjen kan foldes tilbake rundt dette midtpunktet for å redusere antall multiplikasjoner. Overføringsfunksjonen til FIR-filtre bare pocesses en teller Dette tilsvarer et all-zero filter. FIR-filtre krever vanligvis høye ordrer i størrelsen på flere hundre. Dermed vil valget av denne typen filtre trenge mye maskinvare eller CPU. Til tross for dette er en grunn til å velge En FIR-filterimplementering er evnen til å oppnå en lineær faserespons, noe som kan være et krav i noen tilfeller. Uansett har fiter-designeren muligheten til å velge IIR-filtre med en god fase linearitet i passbåndet, for eksempel Bessel filtre eller å designe et all-pass filter for å korrigere fase respons av et standard IIR filter. Moving Average Filters MA Edit. Moving Gjennomsnittlig MA modeller er prosessmodeller i form. MA prosesser er en alternativ representasjon av FIR-filtre. Brukte filtre Edit. A filter beregner gjennomsnittet av de N siste prøvene av et signal. Det er den enkleste formen av et FIR-filter, med alle koeffisientene like. Overføringsfunksjonen til et gjennomsnittlig filter er gitt av. Overføringsfunksjonen til et gjennomsnittlig filter har N like fordelte nuller langs frekvensaksen. Imidlertid er nullen ved DC maskert av polen av polen. Derfor er det en større lap en likestrøm som utgjør filterpassbåndet. Cascade Integrator-Comb CIC Filters Edit. A Cascaded integrator-comb filter CIC er en spesiell teknikk for implementering av gjennomsnittlige filtre i serie Serieplasseringen av de gjennomsnittlige filtre øker den første loben i DC sammenlignet med alle andre lobes. A. CIC filter implementerer overføringsfunksjonen til N gjennomsnittlige filtre, hver beregner gjennomsnittet av RM-prøver. Dermed er overføringsfunksjonen gitt. CIC-filtre brukes til å dekimere antall prøver av et signal med en faktor R eller, i andre termer, å resamplere et signal med lavere frekvens, kaste bort R 1 prøver ut av R Faktoren M indikerer hvor mye av den første loben som brukes av signalet. Antallet av gjennomsnittlige filterstrinn, N indikerer hvor godt andre frekvensbånd er dempet ved bekostning av en mindre flat overføringsfunksjon rundt DC. CIC-strukturen tillater å implementere hele systemet med bare adders og register, ikke bruk noen multiplikatorer som er grådige når det gjelder hardware. Downsampling med en faktor R tillater å øke signaloppløsningen ved log 2 RR bits. Canonical filters Edit. Canonical filtre implementerer en filteroverføringsfunksjon med et antall forsinkelseselementer som tilsvarer filterordren, en multiplikator per teller koeffisient, en multiplikator per denom inator koeffisient og en rekke adders På samme måte som aktive filtre kanoniske strukturer, viste denne typen kretser seg å være svært følsomme overfor elementverdier. En liten endring i koeffisienter hadde stor effekt på overføringsfunksjonen. Også her har utformingen av aktive filtre skiftet fra kanoniske filtre til andre strukturer som kjeder av andre ordens seksjoner eller hoppfiltre. Kjerne av andre ordens seksjoner Rediger. En annen rekkefølge som ofte refereres til som biquad, implementerer en andre ordreoverføringsfunksjon. Overføringsfunksjonen til et filter kan deles inn i en produkt av overføringsfunksjoner hver knyttet til et par poler og muligens et par nuller Hvis overføringsfunksjonens rekkefølge er merkelig, må en første rekkefølge legges til kjeden Denne delen er knyttet til den virkelige polen og til den virkelige null hvis det er one. direct-form 1.direct-form 2.direct-form 1 transposed. direct-form 2 transposed. The direkte form 2 transponert av følgende figur er spesielt interesse ing i form av nødvendig maskinvare samt signal og koeffisient kvantisering. Digitale Leapfrog-filtre Edit. Filter Structure Edit. Digital Leapfrog-filtre base på simuleringen av analoge aktive Leapfrog-filtre. Incitamentet til dette valget er å arve fra de gode passeboksfølsomhetsegenskapene til den opprinnelige stigenkretsen. Følgende 4. rekkefølge allpolet lowpass-hoppefilter. kan implementeres som en digital krets ved å erstatte analoge integratorer med akkumulatorer. Plassering av analoge integratorer med akkumulatorer tilsvarer forenkling av Z-transformasjonen til z 1 s T som er de to første betingelsene i Taylor-serien av zexps T Denne tilnærmingen er god nok for filtre hvor samplingsfrekvensen er mye høyere enn signalbåndbredden. Transferanse Funksjon Redigere. Statens romrepresentasjon av den foregående filtre kan skrives som. From denne ligningssett kan man skrive A-, B-, C-, D-matrisene as. From denne representasjonen kan signalbehandlingsverktøy som okt ave eller matlab tillater å plotte filterets frekvensrespons eller å undersøke dens nuller og poler. I det digitale sprangfiltret setter de relative verdiene for koeffisientene formen på overføringsfunksjonen Butterworth Chebyshev, mens deres amplituder angir cutofffrekvensen Dividing all koeffisientene med en faktor på to skifter cutofffrekvensen ned med en oktav også en faktor på to. Et spesielt tilfelle er Buterworth 3: e ordrefilteret som har tidskonstanter med relative verdier på 1, 1 2 og 1 På grunn av dette er dette filteret kan implementeres i maskinvare uten noen multiplikator, men bruker skift instead. Autoregressive Filters AR Edit. Autoregressive AR-modeller er prosessmodeller i skjemaet. Hvor un er utdataene fra modellen, xn er inngangen til modellen og un - m er tidligere eksempler på modellens utgangsverdi Disse filtrene kalles autoregressive fordi utdaterværdier beregnes basert på regressjoner av tidligere utgangsvurderinger AR-prosesser kan representeres av en allpolig filter. ARMA-filtre Edit. Autoregressive Moving-Average ARMA-filtre er kombinasjoner av AR - og MA-filtre. Utgangen av filteret er gitt som en lineær kombinasjon av både vektet inngang og vektet utgangsprover. ARMA-prosesser kan betraktes som et digitalt IIR-filter , med både poler og nuller. AR-filtre er foretrukket i mange tilfeller fordi de kan analyseres ved hjelp av Yule-Walker-ligningene MA og ARMA-prosesser, derimot, kan analyseres ved kompliserte, ikke-lineære ligninger som er vanskelige å studere og modellere. Hvis vi har en AR-prosess med trykkvektskoeffisienter aa vektor av an, an - 1 en inngang på xn og en utgang fra yn kan vi bruke yule-walker-ligningene. Vi sier at x 2 er variansen av inngangssignalet vi behandler inngangsdata-signalet som et tilfeldig signal, selv om det er et deterministisk signal fordi vi ikke vet hva verdien vil være før vi mottar det. Vi kan uttrykke Yule-Walker-ligningene som. Hvor R er krysskorrelasjonsmatrisen av prosedyren ss output. And r er autocorrelation matrisen av prosessen output. Variance Edit. We kan vise det. Vi kan uttrykke inngangssignal variansen as. Or, utvide og erstatte for r 0 kan vi relatere utgang variansen av prosessen til inngangsvarianen.