نقل متوسط مرشح نيدير

تريكيسي هاريكيتلي أورتالاما أولان في جينيلد غرافيكسل ألمالاردا كولانلان إيزيم ميتودو. بورسا، فوريكس جيبي فينانز أرلكل سيكترلير تكنيك أناليزين تيميل تالارندان بيريسيدير. كويتا ترادر ​​4quot بلاتفورموندا كولانل إكلي يلدير. زمان أرال: بورايا بير ساي جيريك إن سوندان جيري كا أديت موم سايلاكان دير أولاراك جيررسينيز. رنين 30 يازارسانز، سون فياتان إيتيبارن جيري دورو 30 موم باز ألنر. كيدر: إنديكاتر إليري دورو كيدرمايا يارار. بورايا 0 دان بيك بير دير جيريليرز إنديكاتر، فيات ندن تاكيب إيدر. بيليس إليريكي في هاريكيتلي إين ننز غرم أولانانز أولور. ما ميتودو: بسيط: باسيت أورتلامادر. سون 3 موم إين رنيك ألرساك فياتلار، 3، 4، 5 أولسون غستيرجينين غستيريسي دير 34534 أولور. - expotential: بو سينيك سيلدي تاكديرد غستيرج فيات ياكندنا تاكيب إيدر. - moothed: أدندان دا أنالابيليسي جيبات فيات أورتالامارن هيسابلاركن دزلتميلر يابار. - lineer مرجح: غستيرج فيات أورتامالارن أرل أولاراك هيسابلار. ياني سون فياتا يان أولان نسيكي فياتلار أورتالاماي داها فازلا إتكي إيدر. رنين 3 4 5 رنيند 3142532664.33 (6123) أويغولا: بورادا أيس موملارن هانجي فياتلارن آلاء بيليرتيرزينيز. - close: موملارن كابان فيات ديرليري - open: موملارن آل فيات ديرليري-هاي: موملارن إن يكسك فيات ديرليري - low: ماملارن إن يكسك فيات ديرليري ميدي برايس (hl2). هاي-low2gt بير مومون إن يكسك في إن دك ديريني توبلايب إيكي بلير. نموذجي السعر (hlc3): عالية منخفضة إغلاق 3gt بير مومون إن يكسك، إن دك في كابان فياتن توبلايب e بلير. إغلاق مرجح: أرلكل كابان هل من الممكن تنفيذ المتوسط ​​المتحرك في C دون الحاجة لنافذة من العينات إيف وجدت أنني أستطيع تحسين قليلا، عن طريق اختيار حجم النافذة التي هي قوة اثنين للسماح بتغيير قليلا بدلا من تقسيم، ولكن لا تحتاج إلى المخزن المؤقت سيكون لطيفا. هل هناك طريقة للتعبير عن نتيجة متوسط ​​متحرك جديد فقط كدالة للنتيجة القديمة والعينة الجديدة حدد مثالا متحركا على سبيل المثال، عبر نافذة مكونة من 4 عينات لتكون: إضافة عينة جديدة ه: يمكن تنفيذ المتوسط ​​المتحرك بشكل متكرر ، ولكن لحساب دقيق للمتوسط ​​المتحرك عليك أن تتذكر أقدم عينة المدخلات في المجموع (أي في المثال الخاص بك). وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك N الذي تحسبه: حيث ين هي إشارة الخرج و شن هي إشارة الدخل. مكافئ. (1) يمكن أن تكون مكتوبة بشكل متكرر كما كنت دائما بحاجة إلى تذكر العينة شن-N من أجل حساب (2). وكما أشار كونراد تيرنر، يمكنك استخدام نافذة أسي طويلة (بلا حدود) بدلا من ذلك، والتي تسمح لك بحساب الإخراج فقط من المخرجات السابقة والإدخال الحالي: ولكن هذا ليس متوسط ​​متحرك (غير مرجح) قياسي ولكن بشكل أضعافا مضاعفة (حيث على الأقل من الناحية النظرية) لا تنسى أبدا أي شيء (الأوزان فقط تحصل على أصغر وأصغر للعينات بعيدة في الماضي). أنا نفذت المتوسط ​​المتحرك دون ذاكرة البند الفردية لبرنامج تتبع غس كتبته. أبدأ مع 1 عينة وتقسيم بنسبة 1 للحصول على متوسط ​​الحالي. ثم قم بإضافة عينة أنوث وتقسيمها 2 إلى المتوسط ​​الحالي. يستمر هذا حتى يصل إلى طول المتوسط. في كل مرة بعد ذلك، أضيف في العينة الجديدة، واحصل على المتوسط ​​وأزل هذا المتوسط ​​من المجموع. أنا لست رياضياتيا ولكن هذا يبدو وكأنه وسيلة جيدة للقيام بذلك. أنا أحسب أنه من شأنه أن يحول المعدة من رجل الرياضيات الحقيقي ولكن، اتضح أنها واحدة من الطرق المقبولة للقيام بذلك. ويعمل بشكل جيد. فقط تذكر أن ارتفاع طول الخاص بك أبطأ هو اتباع ما كنت تريد أن تتبع. وهذا قد لا يهم معظم الوقت ولكن عندما تتبع الأقمار الصناعية، إذا كنت بطيئا، يمكن أن يكون درب بعيدا عن الوضع الفعلي، وسوف تبدو سيئة. هل يمكن أن يكون هناك فجوة بين جلس والنقاط زائدة. اخترت بطول 15 تحديث 6 مرات في الدقيقة الواحدة للحصول على تجانس كافية ولا تحصل بعيدا جدا عن الوضع الفعلي جلس مع نقاط درب ممهدة. أجاب 16 نوفمبر 16 في 23:03 تهيئة العدد الإجمالي 0، count0 (في كل مرة رؤية قيمة جديدة ثم إدخال واحد (سكانف)، واحد إضافة توتالنوفالو، زيادة واحدة (عدد)، واحد معدل الفجوة (توتالكونت) سيكون هذا المتوسط ​​المتحرك أكثر من جميع المدخلات لحساب المتوسط ​​فوق المدخلات الأربعة الأخيرة فقط، يتطلب 4 مدخلات، ربما نسخ كل مدخلات إلى مدخلات قديمة، ثم حساب المتوسط ​​المتحرك الجديد، حيث أن مجموع المدخلات 4، مقسوما على 4 (التحول الصحيح 2 سيكون جيد إذا كانت جميع المدخلات إيجابية لجعل متوسط ​​حساب أجاب فب 3 15 في 4:06 وهذا في الواقع حساب المتوسط ​​الكلي وليس المتوسط ​​المتحرك. كما يحصل العد أكبر تأثير أي عينة إدخال جديدة تصبح صغيرة تتلاشى نداش هيلمر فبراير 3 15 في 13:53 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، إنك المتوسط ​​المتحرك كفلتر غالبا ما يستخدم المتوسط ​​المتحرك لتلطيف البيانات في وجود ضوضاء، ولا يعترف بالمتوسط ​​المتحرك البسيط دائما على أنه الاستجابة النبضية المحددة (فير) التي هي، في حين أنها في الواقع واحدة من المرشحات الأكثر شيوعا في معالجة الإشارات. التعامل معها كفلتر يسمح مقارنتها مع، على سبيل المثال، مرشحات المخلوطة نافذة (انظر المقالات على تمريرة المنخفضة. تمريرة عالية، ومرشحات تمريرة النطاق والترفض الفرقة لأمثلة على تلك). والفرق الرئيسي مع تلك المرشحات هو أن المتوسط ​​المتحرك مناسب للإشارات التي ترد المعلومات المفيدة في المجال الزمني. والتي تعد قياسات التمهيد عن طريق حساب المتوسط ​​مثالا رئيسيا. ومن ناحية أخرى، فإن المرشحات المخلوطة بالنافذة، هي عوامل أداء قوية في مجال الترددات. مع تحقيق المساواة في معالجة الصوت كمثال نموذجي. هناك مقارنة أكثر تفصيلا لكلا النوعين من المرشحات في المجال الزمني مقابل نطاق التردد أداء الفلاتر. إذا كانت لديك بيانات يكون كل من نطاق الوقت ونطاق التردد فيها هاما، فقد تحتاج إلى إلقاء نظرة على الاختلافات في المتوسط ​​المتحرك. الذي يعرض عددا من النسخ المرجحة للمتوسط ​​المتحرك الأفضل في ذلك. يمكن تعريف المتوسط ​​المتحرك للطول (N) كما هو مكتوب كما هو مطبق عادة، مع عينة الانتاج الحالية كمتوسط ​​للعينات السابقة (N). ويرى المتوسط ​​المتحرك أن توليفة تتابع الدخل (شن) ذات نبضة مستطيلة طولها (N) والارتفاع (1N) (لجعل منطقة النبضة، وبالتالي كسب المرشاح ، واحد). في الممارسة العملية، فمن الأفضل أن تأخذ (N) الغريب. وعلى الرغم من إمكانية حساب متوسط ​​متحرك باستعمال عدد متساو من العينات، فإن استخدام قيمة غريبة ل (N) له ميزة مفادها أن تأخر المرشح سيكون عددا صحيحا من العينات، نظرا لأن تأخر المرشاح (N) العينات هو بالضبط ((N-1) 2). ويمكن بعد ذلك مواءمة المتوسط ​​المتحرك تماما مع البيانات الأصلية بتحويله بعدد صحيح من العينات. المجال الزمني نظرا لأن المتوسط ​​المتحرك هو ارتباط مع نبضة مستطيلة، فإن استجابته للتردد هي دالة صادقة. هذا يجعل من شيء مثل المزدوج من المرشح المصدق نافذة، لأن هذا هو التلازم مع نبض مخلص يؤدي إلى استجابة التردد مستطيلة. هذا هو استجابة التردد المخلص الذي يجعل المتوسط ​​المتحرك أداء ضعيف في مجال التردد. ومع ذلك، فإنه يؤدي بشكل جيد جدا في المجال الزمني. ولذلك، فإنه مثالي لنعومة البيانات لإزالة الضوضاء بينما في نفس الوقت لا تزال تحافظ على استجابة خطوة سريعة (الشكل 1). وبالنسبة للضوضاء البيضاء النموذجية المضافة (غوسيان نويز) (أوغن) التي غالبا ما تفترض، فإن متوسطات (N) عينات لها تأثير زيادة شنر بعامل (سرت N). وبما أن الضوضاء بالنسبة للعينات الفردية غير مترابطة، فلا يوجد سبب لمعالجة كل عينة على حدة. وبالتالي، فإن المتوسط ​​المتحرك، الذي يعطي كل عينة نفس الوزن، والتخلص من أقصى قدر من الضوضاء لحدة استجابة خطوة معينة. التنفيذ نظرا لأنه مرشح من نوع فير، يمكن تنفيذ المتوسط ​​المتحرك من خلال الالتفاف. ومن ثم سيكون لها نفس الكفاءة (أو عدم وجودها) مثل أي مرشح آخر لتصفية معلومات الطيران. ومع ذلك، فإنه يمكن أيضا أن تنفذ بشكل متكرر، بطريقة فعالة جدا. ويأتي ذلك مباشرة من التعريف بأن هذه الصيغة هي نتيجة لتعبيرين عن (ين) و (yn1)، أي حيث نلاحظ أن التغيير بين (yn1) و (ين) هو أن مصطلح إضافي (xn1N) يظهر عند في النهاية، في حين تتم إزالة المصطلح (شن-N1N) من البداية. في التطبيقات العملية، غالبا ما يكون من الممكن ترك التقسيم عن طريق (N) لكل مصطلح من خلال تعويض عن المكسب الناتج من (N) في مكان آخر. هذا التنفيذ المتكرر سيكون أسرع بكثير من الالتفاف. ويمكن حساب كل قيمة جديدة (y) بإضافتين فقط، بدلا من الإضافات (N) التي ستكون ضرورية للتنفيذ المباشر للتعريف. شيء واحد للبحث عن مع تنفيذ العودية هو أن أخطاء التقريب سوف تتراكم. قد يكون هذا أو قد لا يكون مشكلة للتطبيق الخاص بك، ولكنه يعني أيضا أن هذا التنفيذ المتكرر سوف تعمل في الواقع بشكل أفضل مع تنفيذ عدد صحيح من مع أرقام نقطة العائمة. هذا أمر غير عادي تماما، حيث أن تنفيذ النقطة العائمة عادة ما يكون أكثر بساطة. يجب أن يكون استنتاج كل هذا أنه يجب أن لا نقلل من فائدة مرشح المتوسط ​​المتحرك البسيط في تطبيقات معالجة الإشارات. أداة تصميم التصفية يتم استكمال هذه المقالة باستخدام أداة تصميم التصفية. قم بتجربة قيم مختلفة ل (N) وتصور الفلاتر الناتجة. جربه الآن