चलती - औसत - ए - कम - पास - फिल्टर है

मैं इस समय कुछ ऐसे कोडिंग कर रहा हूं जहां मैं समय के साथ एक हार्डवेयर कम्पास से मूल्यों का एक गुच्छा लेता हूं यह कम्पास बहुत सटीक होता है और बहुत बार अद्यतन होता है, जिसके परिणामस्वरूप यह थोड़ा थोड़ा ऊपर जाता है, तो मैं अजीब मूल्य के साथ समाप्त होता हूं जो कि बेतहाशा है अपने पड़ोसियों के साथ असंगत मैं उन मूल्यों को चिकना करना चाहता हूं। कुछ पढ़े हुए हैं, यह दिखाई देगा कि मैं क्या चाहता हूं एक हाई-पास फिल्टर, कम-पास वाला फिल्टर या चलती औसत औसत चलती है जो मैं नीचे गिर सकता हूं, बस आखिरी 5 मूल्यों का इतिहास रखना या जो भी हो, और मेरे मूल्यों में उन मूल्यों के औसत का उपयोग करें जहां मैं एक बार सबसे हाल के मूल्य का उपयोग कर रहा था। मुझे लगता है कि ये अच्छा होगा, लेकिन यह मुझे अच्छी तरह से सुलझाएगा, लेकिन यह मुझे मारता है यह शायद काफी अक्षम है, और संभवत: उन प्रोग्रामरों को ज्ञात समस्याएं में से एक है, जहां पर वास्तव में साफ चालाक मठ समाधान होता है। हालांकि, मैं उन भयानक स्वयं-सिखाया प्रोग्रामरों में से एक भी बिना किसी भी औपचारिक शिक्षा के टुकड़े के बिना अस्पष्ट से संबंधित एक बिट के आसपास CompSci या Math Readings सुझाव देते हैं कि यह एक उच्च या निम्न पास फ़िल्टर हो सकता है, लेकिन मैं कुछ भी नहीं ढूँढ सकता जो किसी हद तक समझ में आता है जैसे कि इन एल्गोरिदम का असर मूल्यों की सरणी पर होगा। उदाहरण के लिए यहां दिए गए उत्तर तकनीकी रूप से मेरे प्रश्न का उत्तर देता है, लेकिन केवल उन लोगों के लिए समझ में आता है जो संभवतः पहले से ही समस्या को सुलझाने को जानते होंगे। यह वास्तव में एक बहुत ही प्यारा और चालाक व्यक्ति होगा जो वास्तव में समझा सकता है यह एक समस्या है, और समाधान कैसे काम करता है, एक कला स्नातक के लिए समझने में। सितंबर 21 10 13 13 को जरूर। यदि आपकी चलती औसत आवश्यक चिकनाई हासिल करने के लिए लंबे समय तक रहना है, और आपको वास्तव में जरूरत नहीं है किसी भी विशेष रूप से कर्नेल का आकार, यदि आप तेजी से क्षय करने वाली औसत औसत का उपयोग करते हैं, तो आप फिर से बेहतर हो जाते हैं। जहां आप एक उपयुक्त स्थिरांक बनने के लिए चुनते हैं, उदाहरण के लिए यदि आप छोटे 1- 1 एन का चयन करते हैं, तो इसकी समान मात्रा औसतन होनी चाहिए आकार एन के, लेकिन पुराने बिंदुओं पर अलग तरह से वितरित किया जाता है.वैसे भी, क्योंकि चलती औसत का अगला मान केवल पिछले एक और आपके डेटा पर निर्भर करता है, आपको कतार या कुछ भी नहीं रखना है और आप इस बारे में कुछ ऐसा करने के बारे में सोच सकते हैं, ठीक है, मुझे एक नया बिंदु मिल गया है, लेकिन मैं वास्तव में इस पर भरोसा नहीं कर रहा हूँ, इसलिए मैं माप के अपने पुराने अनुमानों का 80 रखने के लिए जा रहा हूं, और केवल इस नए डेटा बिंदु पर भरोसा कर रहा हूँ 20 यह कहकर बहुत ज्यादा है, ठीक है, मैं केवल इस नए बिंदु पर भरोसा करें, और मैं 4 अन्य बिंदुओं का उपयोग करूँगा जो मुझे उसी राशि पर भरोसा है, सिवाय इसके कि स्पष्ट रूप से 4 अन्य बिंदुओं को लेने के बजाय, आप यह मानते हैं कि पिछली बार आपने जो औसतन किया था वह समझदार था ताकि आप अपने पिछले काम 21 सितंबर को 10 से 14 27. अरे, मुझे पता है कि यह 5 साल की देर है, लेकिन एक भयानक उत्तर के लिए धन्यवाद मैं एक गेम पर काम कर रहा हूं जहां ध्वनि आपके वेग पर आधारित बदलती है, लेकिन धीमी गति से गेम चलाने के कारण कंप्यूटर, गति तेजी से उतार चढ़ाव होगी, जो स्टीयरिंग के लिए ठीक था, लेकिन बहुत मुश्किल में परेशान थे ध्वनि का एमएस यह एक बहुत सरल और सस्ता समाधान था जिसका मैंने सोचा था कि वास्तव में एक जटिल समस्या एडम 15 मार्च को 15 20 होगी। यदि आप कभी-कभी अजीब मूल्य को हटाने की कोशिश कर रहे हैं, तो निम्न-पास फ़िल्टर सबसे अच्छा है कम-पास वाले फिल्टर की पहचान करने वाले तीन विकल्प, कम-गति में परिवर्तन की अनुमति देते हैं, जैसे कि कम्पास को हाथ से घूमते हुए, उच्च गति वाले परिवर्तनों को खारिज करते हुए जैसे कि सड़क पर बाधाओं के कारण, उदाहरण के लिए। एक चलती औसत संभवतया पर्याप्त नहीं होगा, क्योंकि आपके डेटा में एक ब्लिप का असर आपके चलती औसत खिड़की के आकार के आधार पर कई बाद के मूल्यों को प्रभावित करेगा। यदि अजीब मान आसानी से पहचाने जाते हैं, तो आप भी गड़बड़ी के साथ बेहतर हो सकते हैं- हटाने एल्गोरिथ्म जो पूरी तरह से उन्हें अनदेखा कर देते हैं। यहाँ एक उदाहरण के लिए एक गिट ग्राफ है। पहला ग्राफ इनपुट संकेत है, एक अप्रिय गड़बड़ के साथ दूसरा ग्राफ 10-नमूना चलती औसत का प्रभाव दिखाता है अंतिम ग्राफ 10- नमूना औसत और वें ई सरल गड़बड़ी का पता लगाने एल्गोरिथ्म ऊपर दिखाया गया है जब गड़बड़ी का पता चला है, 10-नमूना औसत का उपयोग वास्तविक मूल्य के बजाय किया जाता है। 21 सितंबर 21 को उत्तर दिया गया। अच्छी तरह समझाया गया, और ग्राफ के लिए बोनस अंक हेनरी कुक 22 सितंबर को 10 बजे 0 50.वैसे ही इस तरह का एक अच्छा जवाब म्यूस जून 4 13 9 9 में देखा गया था। चलती औसत एक कम पास फ़िल्टर नाम है, जो 21 अक्टूबर, 1 9 36 को होता है। बजाय 25 अप्रैल, नीचे उतर सकते हैं, लेकिन यह मुझे मारता है कि यह शायद काफी अक्षम है। वास्तव में कोई कारण नहीं है कि एक औसत चलती औसत अक्षम होना चाहिए आप एक बिंदु के रूप में कुछ बफर में रखना चाहते हैं, प्रत्येक परिपत्र कतार में प्रत्येक नए डेटा बिंदु पर, आप पॉप सबसे पुराना मूल्य और एक योग से घटाना, और नवीनतम को धक्का देना और इसे जोड़कर जोड़ दें। इसलिए हर नए डेटा बिंदु वास्तव में केवल एक पॉप पुश, एक अतिरिक्त और घटाव पर जोर देता है आपका चलती औसत हमेशा इस स्थानांतरण राशि की संख्या को विभाजित करता है आपके बफ़र में मूल्य। यदि आप फिर से हो डेटा को एकाधिक थ्रेड्स से एक साथ मिलाते हुए, लेकिन चूंकि आपका डेटा हार्डवेयर डिवाइस से आ रहा है जो मुझे बेहद संदिग्ध लगता है.ओह और भी भयानक स्वयं सिखाया प्रोग्रामर एकजुट हो गए हैं। चलती औसत मेरे लिए अक्षम लग रहा था क्योंकि आपको मूल्यों के बफर को स्टोर करना पड़ता है - अपने इनपुट वैल्यू और चालू वर्किंग वैल्यू के साथ कुछ चालाक गणित को बेहतर करना बेहतर है मुझे लगता है कि कितना घातीय चलती औसत काम करता है मैंने इस प्रकार की चलती औसत के लिए एक अनुकूलन देखा है जिसमें एक निश्चित लंबाई की कतार का उपयोग करने का संकेत मिलता है कि कतार, और बस के साथ या एक के साथ सूचक लपेटकर अगर वॉइला कोई महंगा धक्का पॉप शौकीनों के लिए बिजली, भाई हेनरी कुक सितम्बर 22 10 0 54. हेनरी एक सीधे अप चलती औसत के लिए आपको बस इतना बफर की जरूरत है ताकि आप पता है कि मूल्य क्या हो जाता है जब अगले मान को धक्का दिया जाता है, यह कहा गया है कि तय-लंबाई की कतार एक सूचक जो आप वर्णन कर रहे हैं वही है जिसका अर्थ मैं परिपत्र कतार से ही कह रहा हूं, यही कारण है कि मैं कह रहा था कि यह अक्षम नहीं है आपको क्या लगता है मतलब है और यदि आपकी प्रतिक्रिया एक सरणी है जो अपने मूल्यों को वापस सी इंडेक्स की तरह की सीड वेक्टर जैसे सी वेल में बदलती है, तो, मुझे इतनी चोट लगी है कि मैं अब भी आप से बात नहीं करना चाहता हूँ 9 22 सितंबर को 1 9 58। हेनरी मुझे एएस 3 के बारे में पता नहीं है, लेकिन एक जावा प्रोग्रामर को उनके पास अपने निपटान पर सर्कुलर क्यूयूयूयू जैसे संग्रह मिल गया है, मैं जावा डेवलपर नहीं हूं इसलिए मुझे यकीन है कि वहाँ बेहतर उदाहरण हैं कि एक त्वरित Google खोज से जो कुछ मैंने पाया है, जो लागू करता है ठीक इसी तरह की कार्यक्षमता, जिसकी हम बात कर रहे हैं, मैं काफी आत्मविश्वास हूं कि मानक पुस्तकालयों के साथ मध्यम और निम्न स्तर की भाषाओं के बहुमत में कुछ समान है जैसे कि क्यूई टी में वैसे भी, मैं खुद दर्शन था, इसलिए सभी को दान ताओ को 22 सितंबर को माफ किया जाता है 12 44. यदि आप उचित मूल्यों का उपयोग करते हैं, तो तेजी से बढ़ते हुए औसत को केवल हाथ से गणना की जा सकती है यदि आप उचित मूल्यों का उपयोग करते हैं तो आपको कलम और काग़ज़ के साथ जल्दी से यह कैसे करना है पर विचार करें यदि आप 10 स्किटरिंग लेकिन जब से तुम हवलदार हो ईए कंप्यूटर, आप शायद दशमलव स्थानांतरण के विरोध में द्विआधारी स्थानांतरण करना चाहते हैं.इस तरह, आपको सभी की ज़रूरत है आपके वर्तमान मूल्य के लिए एक वैरिएबल और एक औसत के लिए अगले औसत उस से गणना की जा सकती है। उत्तर 21 सितंबर को 14 3 9। एक तकनीक जो एक श्रेणी गेट कहा जाता है जो कम-घटना वाले नकली नमूनों के साथ अच्छी तरह से काम करता है, जो कि औसत, घातीय, ऊपर चलने वाली फ़िल्टर तकनीकों का उपयोग मानते हुए एक बार आपके पास पर्याप्त इतिहास है, एक बार निरंतर आप नए, आवक तर्कसंगतता के लिए डेटा नमूना, इससे पहले कि संकेत के अधिकतम उचित दर के परिवर्तन के कम्प्यूटेशन। कुछ ज्ञान में जोड़ा जा रहा है, कच्चे नमूने की तुलना सबसे हाल ही में चिकनी मूल्य की तुलना में की जाती है, और अगर उस अंतर का पूर्ण मूल्य स्वीकार्य सीमा से अधिक, यह नमूना कुछ अन्वेषक के साथ निकाल दिया जाता है या बदला जाता है, उदाहरण के लिए ढलान अंतर पर आधारित पूर्वानुमान या प्रवृत्ति भविष्यवाणी मूल्य दोहरे घातीय चौरसाई से होता है। उत्तर अप्रैल 30 16 पर 6 56.मॉविंग एवरेज फिल्टर। MovingAverageFilter एक कम पास चलती औसत फिल्टर लागू करता है MovingAverageFilter Preprocessing मॉड्यूल का हिस्सा है.एक सिग्नल साइन लहर रैंडम शोर का एक उदाहरण एक चल औसत फिल्टर का उपयोग कर फ़िल्टर्ड लाल सिग्नल मूल सिग्नल शोर है , ग्रीन सिग्नल 5 मिनट की खिड़की के आकार के साथ चलती औसत फिल्टर का उपयोग करके फ़िल्टर्ड सिग्नल होता है, और नीले सिग्नल 20 मिनट की खिड़की के आकार के साथ चलती औसत फिल्टर का उपयोग करके फ़िल्टर्ड सिग्नल होता है। MovingAverageFilter छोटी मात्रा को हटाने के लिए अच्छा है एक एन आयामी सिग्नल से उच्च आवृत्ति शोर। स्थानांतरण एवरीफ़िल्टर का मुख्य नुकसान यह है कि काफी उच्च आवृत्ति शोर को फ़िल्टर करने के लिए, फिल्टर के विंडो का आकार बड़ा होना चाहिए बड़ी फ़िल्टर विंडो वाले समस्या यह है कि यह प्रेरित करेगा फिल्टर के माध्यम से गुजरने वाले किसी भी संकेत में एक बड़ी विलंबता, जो वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए लाभप्रद नहीं हो सकता है यदि आपको लगता है कि आपको एक बड़े फिल्टर विंडो की आवश्यकता होती है उच्च आवृत्ति शोर और इस खिड़की के आकार से प्रेरित विलंबता आपके वास्तविक समय के आवेदन के लिए उपयुक्त नहीं है, तो आप इसके बजाय एक डबल मूविंग औसत फिल्टर या कम दर्रा फ़िल्टर की कोशिश करना चाह सकते हैं। उदाहरण कोड जीआरटी मूविंग एवरीफिल्टर उदाहरण यह उदाहरण दर्शाता है कि कैसे जीआरटी मूविंग एवरेजफिल्टर प्रीप्रोसेसिंग मॉड्यूल का निर्माण और उपयोग करना है। MovingAverageFilter कम पास चलती औसत फिल्टर लागू करता है। इस उदाहरण में हम एक MovingAverageFilter का एक उदाहरण बनाते हैं और इसका उपयोग किसी डमी डेटा को फ़िल्टर करने के लिए करते हैं, तरंग रैंडम शोर टेस्ट सिग्नल और फ़िल्टर्ड सिग्नल तो एक फाइल में सहेजे जाते हैं ताकि आप Matlab, Excel, आदि में परिणामों को प्लॉट कर सकें, यदि आवश्यक हो। यह उदाहरण आपको दिखाता है कि कैसे - 1 के लिए एक विशिष्ट विंडो साइज के साथ एक नया मूविंग एवरीफ़िल्टर इंस्टालेशन बनाएं आयामी सिग्नल - मूविंगएवरफिल्टर का उपयोग करके कुछ डेटा को फ़िल्टर करें - किसी फ़ाइल में मूविंगएव्हरेजफिल्टर सेटिंग्स को सहेजें - फ़ाइल से स्थानांतरण एवरीफ़िल्टर सेटिंग लोड करें जीआरटी एच नाम स्थान का उपयोग कर GRT. int main int argc const char argv एक 1 आयामी सिग्नल के लिए विंडो के आकार के साथ चलती औसत फिल्टर का एक नया इंस्टेंस बनाएँ MovingAverageFilter filter 5 1. डेटा को बचाने के लिए फ़ाइल को खोलें और खोलें खुली फाइल को खोलें कुछ डेटा साइन तरंग शोर जेनरेट करें और इसे डबल एक्स 0 कॉन्स्ट यूआईएनटी एम 1000 को फ़िल्टर करें यूआईएनटी आई 0 एम एम के लिए यादृच्छिक यादृच्छिक सिग्नल सिग्नल सी एक्स रेन्ड्रैक एनएंडयूयूएनआईफ़ॉर्म - 0 2 0 2. डबल डबल फिल्टर किए गए वेल्यू फिल्टर फिल्टर सिग्नल. फ़ाइल सिग्नल टिल्टर्ड वैल्यू एंडल. एक्स TWOPI डबल एम 10. फ़ाइल फ़ाइल को बंद करें। फ़िल्टर सेटिंग को एक फ़ाइल फ़िल्टर सहेजें सेवटिंगटोफ़ाइल सहेजें। इसके बाद हम बाद में सेटिंग्स को लोड कर सकते हैं यदि आवश्यक फ़िल्टर लोड सेटिंग्स फ़ार्मफ़ाइल. उपकरण EXITSUCCESS। स्थानांतरण एवरी फ़िल्टर भी किसी भी एन आयामी सिग्नल के साथ काम करता है। MovingAverageFilter का एक नया उदाहरण 3 आयामी सिग्नल के लिए विंडो आकार के साथ चल रहा है MovingAverageFilter filter 10 3. मूल्य जिसे आप वेक्टर डबल डेटा फ़िल्टर करना चाहते हैं 3 डेटा 0 0 सेंसर डेटा से मूल्य प्राप्त करें 0 0 सेंसर डेटा से मूल्य प्राप्त करें 2 0 संवेदक से मूल्य प्राप्त करें सिग्नल वेक्टर डबल फ़िल्टर किए गए वेल्यू फिल्टर फ़िल्टर डेटा को फ़िल्टर करें। कोड्स संसाधन। रनिंग औसत फ़िल्टर का फ़्रीक्वेंसी रिवर्स। एलटीआई प्रणाली की आवृत्ति प्रतिक्रिया आवेग प्रतिक्रिया के डीटीएफटी है। एल-नमूना चलती औसत का आवेग प्रतिक्रिया है। चूंकि चलती औसत फिल्टर एफआईआर है, आवृत्ति प्रतिक्रिया परिमित राशि को कम करती है। हम बहुत ही उपयोगी पहचान का उपयोग कर सकते हैं। आवृत्ति प्रतिक्रिया के रूप में लिखिए। जहां हमने एजे एन 0 और एमएल 1 दिया है, हम इसकी परिमाण में दिलचस्पी ले सकते हैं फ़ंक्शन को यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से आवृत्तियों को फिल्टर के बीच नहीं मिलते हैं और जो निहित हैं नीचे एल 4 लाल, 8 हरे, और 16 नीले रंग के लिए इस फ़ंक्शन के परिमाण की एक भूखंड है क्षैतिज अक्ष प्रति नमूना शून्य से रेडियंस तक होती है। नोटिस सभी तीन मामलों में, आवृत्ति प्रतिक्रिया में एक निम्नपास विशेषता होती है एक निरंतर घटक शून्य आवृत्ति इनपुट इनपुट के माध्यम से पास नहीं हो जाता है कुछ उच्च आवृत्तियों, जैसे 2, पूरी तरह से समाप्त हो जाती हैं फिल्टर हालांकि, अगर इरादा एक लोपास फ़िल्टर डिजाइन करना था, तो हमने बहुत अच्छा नहीं किया है उच्चतर आवृत्तियों में से कुछ केवल 1 अंक के 16 अंकों की औसत औसत या 1 3 के चार बिंदुओं के लिए गति के द्वारा 1 औसत हम उस की तुलना में बेहतर कर सकते हैं। ऊपर की साजिश निम्नलिखित मेटलैब कोड द्वारा बनाई गई थी। 0 0 pi 400 pi h4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega h8 1 8 1-exp - i omega 8 1-एपीआई -1 ओमेगा एच 16 1 16 एपीआई -1 ओमेगा 16 1-एपीआई ओमेगा प्लॉट ओमेगा, एबीएस एच 4 एबीएच एच 8 एबीएच एच 16 अक्ष 0, पीई, 0, 1.कॉपीराइट 2000- - कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले ।