Moving average filter c source code

É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de samples. I ve descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que sa potência de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas Não precisando de um buffer seria bom Existe uma maneira de expressar um novo média móvel resultado apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra. Define um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser. Add nova amostra eA A média móvel pode ser implementada recursivamente, mas para uma computação exata da média móvel você tem que lembrar a mais antiga amostra de entrada na soma, ou seja, o a no seu exemplo Para um comprimento N média móvel você computar. where yn é o sinal de saída e xn É o sinal de entrada Eq 1 pode ser escrito recursivamente as. So você sempre precisa lembrar a amostra x nN, a fim de calcular 2.As apontado por Conrad Turner, você pode usar uma infinitamente longa janela exponencial em vez disso, o que lhe permite calcular A saída apenas do passado para fora Mas não é uma média móvel não ponderada padrão, mas uma média móvel exponencialmente ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas pelo menos em teoria você nunca esquece nada, os pesos só ficam menores e menores para Amostras distantes no passado. Eu implementei uma média móvel sem a memória individual do artigo para um programa de seguimento de GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e divido por 1 para começ o avg. I atual. Eu adiciono então uma amostra e divido por 2 ao Atual avg. This continua até que eu chegar ao comprimento da média. Cada vez depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média do total. Não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de Faça-o eu figurei que giraria o estômago de um indivíduo real da matemática mas, gira para fora é uma das maneiras aceitados de fazê-lo E trabalha bem Apenas recorde que mais elevado seu comprimento mais lento está seguindo o que você quer seguir Isso pode não importar mais O tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e ficará ruim Você poderia ter uma lacuna entre o sat e os pontos de arrasto eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para Obter alisamento adequado e não ficar muito longe da posição real sentado com a trilha alisada dots. answered 16 de novembro de 16 às 23 03.initialize total 0, contagem de 0 cada vez vendo um novo valor. Then um scanf de entrada, um add newValue total, Uma contagem de incremento, uma contagem total média de divisão. Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas. Para calcular a média apenas sobre as últimas 4 entradas, exigiria 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova movimentação Média como a soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividido por 4 turno direito 2 seria bom se todas as entradas fossem positivas para fazer o cálculo médio. respondeu 3 de fevereiro 15 em 4 06. Isso vai realmente calcular a média total e NÃO a média móvel Como Contagem O impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se extremamente pequeno Hilmar Feb 3 15 at 13 53.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Mean filtro, ou média filter. Category Digital sinal e processamento de imagem DSP e DIP software development. Abstract O Artigo é um guia prático para filtro médio, ou entendimento e implementação de filtro média Artigo contém teoria, código-fonte C, instruções de programação e aplicação de amostra.1 Introdução ao filtro médio, ou filtro médio. Mean filtro ou filtro médio é filtro de janela de classe linear , Que suaviza a imagem de sinal O filtro funciona como low-pass um A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento da imagem de sinal tomar uma média em toda a sua vizinhança Para entender como isso é feito na prática, vamos começar com window idea.2 Filter Janela ou mask. Let imaginar, você deve ler uma carta eo que você vê no texto restrito pelo buraco em stencil especial como este. Fig 1 primeiro stencil. So, o resultado da leitura é som t Ok, deixe u S ler a letra novamente, mas com a ajuda de outro stencil. Fig 2 Segundo stencil. Now o resultado da leitura t é som Vamos fazer a terceira try. Fig 3 Terceiro stencil. Now você está lendo a letra t como sound. What acontece Aqui Para dizer que na linguagem matemática, você está fazendo uma operação de leitura sobre a letra do elemento t E o som do resultado depende das letras de vizinhança do elemento ao lado de t. And que o estêncil, que ajuda a pegar a vizinhança do elemento, é janela Sim, a janela é Apenas um stencil ou padrão, por meio do qual você está selecionando o elemento bairro um conjunto de elementos em torno do dado para ajudá-lo a tomar decisão Outro nome para a janela de filtro é a máscara 3 em 2D. In três dimensões Pense sobre a construção E agora sobre o quarto Naquele prédio A sala é como a janela 3D, que corta algum subespaço de todo o espaço do edifício Você pode encontrar janela 3D em volume de processamento de imagem voxel. Fig 6 Janela ou máscara de tamanho 3 3 3 em 3D.3 Compreender filtro médio Agora vamos ver, como Tomar uma média através do bairro elemento s A fórmula é simples resumir elementos e dividir a soma pelo número de elementos Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, ilustrado na figura 7.Fig 7 Tomando uma média. E isso é tudo Sim, nós apenas filtraram o sinal 1D pelo filtro médio Deixe-nos fazer o resumo e anotar instruções passo a passo para processar pelo filtro médio. Filtro médio, ou algoritmo médio do filtro. Colocar uma janela sobre o elemento. Fazer uma soma média acima dos elementos E dividir a soma pelo número de elementos. Agora, quando temos o algoritmo, é hora de escrever algum código vamos chegar a programação.4 1D média filtro de programação. Nesta seção, desenvolvemos 1D média filtro com janela de tamanho 5 Vamos ter 1D sinal de comprimento N como entrada O primeiro passo é janela colocação que fazemos que, alterando o índice do elemento leading. Pay atenção, que estamos começando com o terceiro elemento e terminando com o último, mas dois O problema é que nós Não pode começar com o primeiro elemento, Porque neste caso a parte esquerda da janela de filtro está vazia Vamos discutir abaixo, como resolver esse problema. A segunda etapa está tomando a média, ok. Now, vamos escrever o algoritmo como function. Type elemento poderia ser definido As.5 Tratando bordas. Para todos os filtros de janela há algum problema que é tratamento de borda Se você colocar a janela sobre o primeiro último elemento, a parte esquerda direita da janela estará vazia Para preencher a lacuna, o sinal deve ser estendido Para filtro médio lá É uma boa idéia para estender sinal ou imagem simetricamente, como este. Assim, antes de passar sinal para a nossa função de filtro média o sinal deve ser estendido Vamos escrever o invólucro, que faz todas as preparações. Como você pode ver, o nosso código leva em conta Algumas questões práticas Em primeiro lugar, verificar o nosso sinal de entrada de parâmetros não deve ser NULL, eo comprimento do sinal deve ser positivo. Segundo passo vamos verificar caso N 1 Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos Para o sinal De 1 elemento Comprimento o resultado é o próprio sinal Bem, preste atenção, o nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída é NULL. Now vamos alocar memória para o sinal extension. And verificar a alocação de memória. Eu sei que isso é alcançável com o impulso como por. Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulsionar Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legíveis. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números mais recentes 1000 como dados Sample. What é a maneira mais fácil de conseguir this. I experimentou com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades best. asked 12 de junho 12 em 4 38. Se as suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Put simplesmente, você faz uma variável de acumulador, e como o código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor Você escolhe uma constante alpha tha T é entre 0 e 1, e calcular isso. Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura cerca de 1000 samples. Hmm, eu não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que eu Ve colocá-lo aqui O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Eu não tenho certeza se há um alfa que iria espalhar a média sobre os últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo do ponto flutuante Mas se você queria um Menor média, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. 12 12 em 4 44. 1 em sua postagem A média móvel exponencial pode permitir que o alfa ser variável Isso permite que ele seja usado Para calcular médias de base de tempo, por exemplo, bytes por segundo Se o tempo desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, você deixa que o alfa seja 1 0 Caso contrário, você pode deixar o alfa ser usecs desde a última atualização 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21.Basicamente Quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de flutuação Números de ponto usando os números de 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Note que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado substituído, evitando costoso ON traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente A partir de T para apoiar, por exemplo, usando um longo longo quando totalizando 1000 longas s, um int para char s, ou um duplo para total flutuante s. This é um pouco falho em que numsamples poderia passar INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned Long long ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz melhor então renomeado algo inócuo como pos. answered 12 de junho 12 em 5 19.um pressupõe que o operador vazio T amostra é realmente void operador T sample oPless Jun 8 14 at 11 52. oPless ahhh bem vislumbrado realmente eu quis dizer para ele ser void operador T amostra, mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava Will fix, graças Tony D Jun 8 14 at 14 27.