स्थानांतरण - औसत एम्बेडेड

रनिंग औसत फिल्टर की आवृत्ति प्रतिक्रिया। एक एलटीआई प्रणाली की आवृत्ति प्रतिक्रिया आवेग प्रतिक्रिया के डीटीएफटी है। एल-नमूना चलती औसत का आवेग प्रतिक्रिया है। चूंकि चल औसत औसत फिल्टर एफआईआर है, आवृत्ति प्रतिक्रिया परिमित कम होती है हम बहुत ही उपयोगी पहचान का उपयोग कर सकते हैं। आवृत्ति प्रतिक्रिया के रूप में लिखने के लिए। जहां हमने एजे एन 0 और एमएल 1 दिया है, इस फ़ैक्टर के परिमाण में हम दिलचस्पी ले सकते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से आवृत्तियों को फिल्टर के जरिए नहीं मिलता और जो निहित हैं नीचे एल 4 लाल, 8 हरे, और 16 नीले रंग के लिए इस समारोह की परिमाण की एक साजिश है क्षैतिज अक्ष प्रति नमूना शून्य से रेडियन तक होती है। नोटिस कि सभी तीन मामलों में, आवृत्ति प्रतिक्रिया में एक निम्नपास विशेषता है इनपुट में निरंतर घटक शून्य आवृत्ति फिल्टर अप्राप्य से गुजरता है कुछ उच्च आवृत्तियों, जैसे कि 2, फिल्टर द्वारा पूरी तरह से समाप्त हो जाती हैं हालांकि, अगर इरादा एक लोपास फ़िल्टर डिज़ाइन करना था, तो हमारे पास n ओटी बहुत अच्छी तरह से किया गया उच्चतर आवृत्तियों में से कुछ केवल 16 अंक चलती औसत या 1 3 के लिए चार बिंदु चलती औसत के बारे में 1 10 के एक कारक से तनु बना रहे हैं हम उस से ज्यादा बेहतर कर सकते हैं। ऊपर की साजिश निम्नलिखित द्वारा बनाई गई थी Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i ओमेगा एच 8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i ओमेगा एच 16 1 16 1-exp - i omega 16 1-एफ़आईपी-ओ ओमेगा प्लॉट ओमेगा, पेट एच 4 एबीएच एच 8 एबीएच एच 16 अक्ष 0, पीई, 0, 1.कॉपीराइट 2000- - यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले.क्या खिड़की की आवश्यकता के बिना सी में चलती औसत को लागू करना संभव है नमूनों की.मैंने पाया है कि मैं एक विंडो का चयन करके एक बिट को अनुकूलित कर सकता हूँ, जो दो की शक्ति है, जो विभाजन के बजाय बिट-स्थानांतरण की अनुमति देता है, लेकिन बफ़र की ज़रूरत नहीं है अच्छा होगा क्या एक नई गति को व्यक्त करने का एक तरीका है औसत परिणाम केवल पुराने परिणाम और नए नमूने के कार्य के रूप में होते हैं। 4 नमूनों की खिड़की में औसत चलते हुए एक उदाहरण को परिभाषित करें.नए नमूना ईए चलती औसत जोड़ें पुनः कार्यान्वित किया जा सकता है rsively, लेकिन चलती औसत की एक सटीक गणना के लिए आपको योग में सबसे पुराना इनपुट नमूना याद रखना होगा जो आपके उदाहरण में है। एक लम्बाई N चलती औसत के लिए आप गणना करते हैं.यहाँ yn आउटपुट संकेत है और xn इनपुट सिग्नल Eq है 1 को बार-बार लिखा जा सकता है। इसलिए आपको कॉनराड टर्नर की ओर ध्यान देने के लिए हमेशा नमूना x एनएएन को याद रखना होगा। आप इसके बजाय एक अनन्त रूप से लंबी घातीय विंडो का उपयोग कर सकते हैं, जिससे आप केवल आउटपुट की गणना कर सकते हैं पिछले आउटपुट और वर्तमान इनपुट। लेकिन यह एक मानक उतार चढ़ाव चलती औसत नहीं है, लेकिन एक तेजी से भारित चलती औसत है, जहां अतीत में नमूनों का वजन कम हो जाता है, लेकिन कम से कम सिद्धांत में आप कभी भी कुछ भी नहीं भूलते हैं, केवल छोटे और छोटे होते हैं पिछले नमूनों के नमूनों के लिए। मैंने एक जीपीएस ट्रैकिंग कार्यक्रम के लिए व्यक्तिगत आइटम मेमोरी के बिना एक चलती औसत को लागू किया है। मैंने 1 नमूना से शुरुआत की और वर्तमान औसत प्राप्त करने के लिए 1 से विभाजित किया। I फिर एक नमूना जोड़ें और 2 टी ओ वर्तमान औसत. यह तब तक जारी रहता है जब तक मैं औसत की लंबाई तक नहीं पहुँचता। हर बार बाद में, मैं नए नमूने में जोड़ता हूं, औसतन औसतन और औसत से उस औसत को हटाता हूँ। मैं गणितज्ञ नहीं हूं, लेकिन यह एक ऐसा लग रहा था ऐसा करने का अच्छा तरीका मुझे लगा कि यह एक वास्तविक गणित के पेट की बारी होगी, लेकिन यह पता चला है कि यह करने के स्वीकृत तरीके हैं और यह अच्छी तरह से काम करता है बस याद रखिए कि आपकी लंबाई जितनी अधिक धीमी है, उतनी ही आप क्या कर रहे हैं का पालन करना चाहते हो सकता है कि ज्यादातर समय में कोई फर्क नहीं पड़ता, लेकिन जब उपग्रहों का अनुसरण करते हैं, यदि आप धीमे होते हैं, तो निशान वास्तविक स्थिति से बहुत दूर हो सकता है और यह बुरा दिखेगा आप बैठे और पीछे वाले बिन्दुओं के बीच अंतर हो सकता है I 15 की लम्बाई प्रति मिनट 6 बार प्रति मिनट के लिए पर्याप्त चौरसाई प्राप्त करने के लिए और धराशायी निशान डॉट्स के साथ वास्तविक बैठने की स्थिति से बहुत दूर नहीं हो। उत्तर 16 16 23 03 पर। कुल 0 शुरू करें, 0 प्रत्येक बार एक नया मान देखने के लिए गिनती करें। तब एक इनपुट scanf, एक नया कुल जोड़, एक वेतन वृद्धि गिनती, एक di औसतन कुल गिनती के साथ। यह सभी निविष्टियों पर एक औसत औसत होगा। केवल पिछले 4 आदानों पर औसतन गणना करने के लिए, 4 इन्टरव्यूवरीबल की आवश्यकता होगी, संभवत: प्रत्येक इनपुट को एक पुराने इनपुटविरेबल में कॉपी करना चाहिए, फिर नए चलने वाले औसत की गणना 4 इनपुट-व्हेरिएबल्स, 4 राइट बदलाव 2 से विभाजित, अच्छा होगा अगर सभी इनपुट औसत गणना करने के लिए सकारात्मक थे। 3 फरवरी को 4 4 बजे उत्तर दिया। यह वास्तव में कुल औसत की गणना करेगा और चलती औसत नहीं होगा क्योंकि गणना में बड़ा प्रभाव पड़ता है किसी भी नए इनपुट नमूने का विलुप्त हो जाना छोटा हो जाता है 3 फरवरी 15 13 पर 53। आपका उत्तर .2017 स्टैक एक्सचेंज, इंक। मुझे पता है कि इस रूप में बढ़ावा देने के साथ प्राप्त किया जा सकता है.लेकिन मैं वास्तव में बढ़ावा देने के उपयोग से बचने के लिए चाहूंगा, किसी भी उपयुक्त या पठनीय उदाहरण। मूल रूप से मैं डेटा नमूने के रूप में सबसे हाल ही में 1000 नंबरों का उपयोग करते हुए फ़्लोटिंग बिंदु संख्याओं की धारा की चल रही औसत को ट्रैक करना चाहता हूं। इसे प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका क्या है। मैंने इसके साथ प्रयोग किया एक परिपत्र सरणी, घातीय चलती औसत और एक अधिक सरल चलती औसत का उपयोग करना और पाया गया कि परिपत्र सरणी के परिणाम मेरी जरूरतों को उपयुक्त पसंद करते हैं। 12 जून को 4 4 9 को जरूर करें। यदि आपकी आवश्यकताएं सरल हैं, तो आप शायद एक घातीय स्थानांतरित करने का प्रयास कर सकते हैं औसत। बस, आप एक संचायक चर बनाते हैं, और जैसा कि आपका कोड प्रत्येक नमूना पर दिखता है, कोड संचयकर्ता को नए मान के साथ अद्यतन करता है आप एक निरंतर अल्फा चुनते हैं जो कि 0 और 1 के बीच है, और यह गणना करें। आपको बस खोजने की ज़रूरत है अल्फा का मूल्य जहां दिए गए नमूनों का प्रभाव लगभग 1000 नमूनों के लिए रहता है। एचएम, मैं वास्तव में यह नहीं जानता कि यह आपके लिए उपयुक्त है, अब जब मैंने इसे रख दिया है समस्या यह है कि 1000 एक सुंदर खिड़की है घातीय चलती औसत मुझे यकीन नहीं है कि एक अल्फा है जो औसत 1000 अंकों के औसत पर फैलेगा, बिना अस्थायी बिंदु गणना में, लेकिन यदि आप एक छोटे औसत चाहते हैं, जैसे 30 नंबर या ऐसा, यह बहुत आसान और तेज़ है इसे करने का तरीका। जून 12 12 उत्तर टी 4 44. 1 अपने पोस्ट पर एक्सपेंनेबल मूविंग एवर अल्फा को वैरिएबल होने की अनुमति दे सकते हैं। इस तरह से इसे समय आधार की औसत की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जैसे बाइट्स प्रति सेकेंड। यदि अंतिम संचायक अद्यतन 1 सेकंड से अधिक है, तो आप अल्फा 1 0 अन्यथा, आप अल्फा को अंतिम अद्यतन 1000000 jxh से 12 जून 12 को 6 21 के बाद से इस्तेमाल कर सकते हैं। मूल रूप से मैं हाल ही के 1000 नंबरों का उपयोग करते हुए फ्लोटिंग बिंदु संख्याओं की एक स्ट्रीम की चलती औसत को ट्रैक करना चाहता हूं एक आंकड़ा नमूना। नोट करें कि नीचे कुल जोड़ों के रूप में जोड़े गए तत्वों के रूप में अद्यतन किए गए हैं, औसत की आवश्यकता के लिए योग की राशि की गणना करने के लिए ट्रैवर्सल पर महंगा होने से बचने के लिए। थोड़े समय के उपयोग के लिए समर्थन से टी को अलग-अलग पैरामीटर बनाया जाता है। कुल 1000 स्लॉट्स, एआरएल के लिए एक इंट्री, या कुल फ्लोट के लिए डबल है। यह उस नमूने में थोड़ी त्रुटिपूर्ण है INTMAX पिछले जा सकता है - अगर आपको परवाह है कि आप एक अहस्ताक्षरित लंबे समय तक उपयोग कर सकते हैं या अतिरिक्त बूल डेटा सदस्य का उपयोग कर सकते हैं रिकॉर्ड करते समय कंटेनर को पहले भर दिया जाता है सरणी के चारों ओर साइज़िंग नंस्सैमल्स ने सबसे अच्छे रूप में नामित किया है, जैसे कुछ अयोग्यता का नाम दिया गया। 12 जून 12 को उत्तर दिया गया। 19. एक यह मानता है कि शून्य ऑपरेटर टी नमूना वास्तव में शून्य ऑपरेटर टी नमूना है, 8 जून, 11 14 जून 14। ओपलेस अहाह अच्छी तरह से देखा गया, यह शून्य ऑपरेटर टी नमूना होना है, लेकिन निश्चित रूप से आप जो भी नोटेशन पसंद करते हैं, उसे ठीक कर सकते हैं, धन्यवाद टोनी डी 8 जून 14 14 14 27