Filtro passa baixa de média móvel exponencial

Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Meu A lógica falha porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e veria o último número 0 25 como o pico, pois há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores E aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais linear valores ou seja, eu d como meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores Como posso Fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como posso processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo de média móvel exponencial para até mesmo out. asked Feb 8 12 at 20 27.To computa Uma média móvel exponencial que você precisa para manter algum estado ao redor e Você precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando o Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical Recorrência, tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajudar No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Para lembrar um valor antigo sem arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Muito bonito Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Note que os primeiros termos no A seqüência média saltará em torno de um bit devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar t Ele resto do seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado porque ele assume um aumento ou diminuição monotônico que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente deseja encontrar o máximo Valor entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray.2 Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imagine que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista É a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira lista nova a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante eu poderia Ter feito período de três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecione um estoque tentar Tesla Motors bastante volátil TSLA e clique em technicals na parte inferior da O gráfico Selecionar Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de polarizar o alisamento em direção à parte traseira Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Então A saída que você obtém seria o último x termos dividido por x pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 , a São formas mais eficientes de calcular esta soma média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a linha. Respondido fevereiro 8 12 em 20 41.An Easy-to-Use Digital Filter. The exponencial média móvel EMA é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito IIR que pode ser usado em muitas aplicações DSP incorporadas requer apenas uma pequena quantidade de RAM e poder de computação. O que é um Filtro. Filters vêm em formas analógicas e digitais e existem para remover freqüências específicas A partir de um sinal Um filtro analógico comum é o filtro RC de passa baixa mostrado abaixo. Filtros analógicos são caracterizados pela sua resposta em frequência que é o quanto as frequências são resposta de magnitude atenuada e resposta de fase deslocada A resposta de frequência pode ser analisada usando uma transformada de Laplace que define Uma função de transferência no domínio S Para o circuito acima, a função de transferência é dada por. Para R igual a um quilo-ohm e C igual a um microfarad, a resposta de magnitude é mostrada abaixo. E que o eixo x é logarítmico cada marca é 10 vezes maior do que a última O eixo y é em decibéis que é uma função logarítmica da saída A frequência de corte para este filtro é 1000 rads ou 160 Hz Este é o Ponto onde menos da metade da potência em uma dada freqüência é transferida da entrada para a saída do filtro. Filtros analógicos devem ser usados ​​em projetos incorporados quando a amostragem de um sinal usando um conversor analógico para digital ADC O ADC só captura as freqüências que estão para cima Para a metade da frequência de amostragem Por exemplo, se o ADC adquire 320 amostras por segundo, o filtro acima com uma frequência de corte de 160Hz é colocado entre o sinal ea entrada ADC para evitar aliasing, que é um fenómeno onde as frequências mais altas aparecem na amostra Sinal como freqüências mais baixas. Os filtros digitais atenuam freqüências no software ao invés de usar componentes analógicos. Sua implementação inclui a amostragem dos sinais analógicos com um ADC, em seguida, aplicando um soft Ware algoritmo Duas abordagens de projeto comuns para a filtragem digital são filtros FIR e filtros IIR. FIR Filters. Finite Resposta Impulse FIR filtros usam um número finito de amostras para gerar a saída Uma média móvel simples é um exemplo de um filtro passa baixa FIR Mais altas freqüências são Atenuado porque a média afasta o sinal O filtro é finito porque a saída do filtro é determinada por um número finito de amostras de entrada Como um exemplo, um filtro de média móvel de 12 pontos adiciona as 12 amostras mais recentes e depois divide por 12 A saída De filtros IIR é determinada por até um número infinito de amostras de entrada. IIR Filters. Infinite Response Impulse IIR filtros são um tipo de filtro digital onde a saída é inifinely na teoria de qualquer forma influenciado por uma entrada A média móvel exponencial é um exemplo de um Baixa passagem IIR filter. Exponential Moving Average Filter. Uma média móvel exponencial EMA aplica pesos exponenciais para cada amostra, a fim de calcular uma média Thoug Na equação abaixo, y é a saída x é a entrada e alfa é uma constante que define a freqüência de corte. Para analisar como isso Filtro afeta a freqüência da saída, a função de transferência de domínio Z é usada. A resposta de magnitude é mostrada abaixo para alfa igual a 0 5. O eixo y é, novamente, mostrado em decibéis O eixo x é logarítmico de 0 001 a Pi A freqüência do mundo real mapeia para o eixo x com zero sendo a tensão DC e pi sendo igual a metade da freqüência de amostragem Qualquer frequência que seja maior que a metade da freqüência de amostragem será aliased Como mencionado, um filtro analógico pode garantir praticamente todos Freqüências no sinal digital estão abaixo da metade da frequência de amostragem. O filtro EMA é benéfico em projetos incorporados por dois motivos. Primeiro, é fácil ajustar a freqüência de corte. Diminuir o valor de alfa diminuirá a freqüência de corte Do filtro como ilustrado pela comparação da parcela alfa 0 5 acima para o gráfico abaixo, onde alpha 0 1.Second, o EMA é fácil de codificar e requer apenas uma pequena quantidade de poder de computação e memória A implementação de código do filtro usa a diferença Equação Existem duas operações de multiplicação e uma operação de adição para cada saída que ignora as operações necessárias para arredondar matemática de ponto fixo Somente a amostra mais recente deve ser armazenada na RAM Isso é substancialmente menor do que usar um filtro de média móvel simples com N pontos que requer N Operações de multiplicação e adição, bem como N amostras a serem armazenadas em RAM O código a seguir implementa o filtro EMA usando 32 bits ponto fixo matemática. O código abaixo é um exemplo de como usar a função acima. Filtros, tanto analógicos e digitais, São uma parte essencial de projetos incorporados Eles permitem que os desenvolvedores para se livrar de freqüências indesejadas ao analisar a entrada do sensor Para filtros digitais para ser útil, filtros analógicos devem remover todos freque Acima da metade da frequência de amostragem Os filtros digitais IIR podem ser ferramentas poderosas no design incorporado, onde os recursos são limitados A média móvel exponencial EMA é um exemplo de tal filtro que funciona bem em projetos incorporados devido à baixa demanda de energia de memória e computação. E método geral para preencher os dados em falta, se você tiver executa de dados completos, é usar Regressão linear Digamos que você tem 1000 execuções de 5 em uma linha com nenhuma falta Configurar o vetor 1000 x 1 y e 1000 x 4 matriz X. Regressão lhe dará 4 números abcd que dão um melhor match. for suas 1000 linhas de dados dados diferentes, abcd diferente Então você usa estes abcd para estimar prever, interpolar wt faltante 0 Para pesos humanos, eu esperaria abcd para ser em torno de 1 4. Há zilhões de livros e artigos sobre regressão, em todos os níveis Para a conexão com a interpolação, porém, eu não sei de uma boa introdução ninguém.