Moving Media Filtro Applet

Io ho essenzialmente un array di valori come questo: La matrice di cui sopra è Semplificando al massimo, Im la raccolta di 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo. La mia logica non è riuscito perché nel mio esempio precedente, 0,36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero di 0,25 come il picco, come theres una diminuzione di 0,24 prima di esso. L'obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineare. (Vale a dire: Id come i miei risultati siano sinuosa, non jaggedy) Ive stato detto di applicare un filtro a media mobile esponenziale a miei valori. Come posso fare questo la sua davvero difficile per me leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con il codice. Come faccio a dei valori di processo nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a pareggiare fuori chiesto 8 febbraio 12 a 20:27 Per calcolare una media mobile esponenziale. è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia. Ciò richiede una (sei ipotizzando l'utilizzo di Java 5 o successivo) po 'di classe: un'istanza con il parametro di decadimento che si desidera (potrebbe richiedere sintonizzazione dovrebbe essere compreso tra 0 e 1) e quindi utilizzare media () per filtrare. Durante la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con gli indici. (Theyve alcune altre notazioni così, che non aiuta.) Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non complicati elementi di superfici sensibile richiesti. rispose 8 febbraio 12 a 20:42 TKKocheran: Più o meno. Isn39t è bello quando le cose possono essere semplici (oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager.) Si noti che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili pure. Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica di media mobile nel averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo. ndash Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0:06 sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere in ogni caso. 1) Se il vostro algoritmo trovato 0,25 invece di 0,36, allora è sbagliato. E 'sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona (che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre). A meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li presenti --- sono non lineari. Se davvero si vuole trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, poi tagliare la matrice da Tmin a Tmax e trovare il massimo di tale sottoarray. 2) Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice: immaginate che ho il seguente elenco: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Posso liscia fuori prendendo la media di due numeri: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Si noti che il primo numero è la media di 1.5 e 1.4 (secondo e primi numeri) il secondo (nuova lista) è la media di 1.4 e 1.5 (terzo e secondo elenco di età), terzo (nuovo elenco) la media di 1,5 e 1,4 (quarto e terzo), e così via. Avrei potuto reso periodo di tre o quattro, o n. Si noti come i dati sono molto più agevole. Un buon modo per vedere le medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino (provate Tesla Motors piuttosto volatile (TSLA)) e cliccare su fattori tecnici alla parte inferiore del grafico. Selezionare Media mobile con un determinato periodo, e media mobile esponenziale a confrontare le loro differenze. Media mobile esponenziale è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro. Si prega di leggere la voce di Wikipedia. Quindi, questo è più di un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per minuscola. In bocca al lupo. Se siete ad avere problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale. Quindi, l'uscita si ottiene sarebbe stato l'ultimo termine x diviso per x. pseudocodice testato: Si noti che è necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati dato che chiaramente non puoi fare la media dei ultimi 5 termini quando si è sul 2 ° punto di dati. Inoltre, ci sono modi più efficaci di calcolo di questa media mobile (somma somma - più antica più recente), ma questo è quello di ottenere il concetto di che cosa sta accadendo in tutto. rispose 8 febbraio 12 a 20: 41The scienziato e Guida Ingegneri di Digital Signal Processing di Steven W. Smith, Ph. D. Come suggerisce il nome, il filtro media mobile opera facendo la media di un numero di punti del segnale di ingresso per produrre ciascun punto nel segnale di uscita. Nella forma equazione, questo è scritto: Dove è il segnale di ingresso, è il segnale di uscita, ed M è il numero di punti nella media. Ad esempio, in un 5 punto movimento filtro a media, punto 80 del segnale di uscita è data da: In alternativa, il gruppo di punti dal segnale di ingresso può essere scelto simmetricamente attorno al punto di uscita: Ciò corrisponde a modificare la sommatoria dell'eq . 15-1 da: j 0 a M -1, a: j - (M -1) 2 (M -1) 2. Per esempio, in un punto 10 in movimento filtro a media, l'indice, j. può essere eseguito da 0 a 11 (media un lato) o -5 a 5 (media simmetrico). media simmetrica richiede che M sia un numero dispari. La programmazione è leggermente più facile con i punti su un solo lato tuttavia, questo produce uno spostamento relativo tra i segnali di ingresso e di uscita. Si dovrebbe riconoscere che il filtro media mobile è una convoluzione utilizza un kernel filtro molto semplice. Ad esempio, un filtro 5 punto ha il kernel filtro: 82300, 0, 15, 15, 15, 15, 15, 0, 08230. Cioè, il filtro media mobile è una convoluzione del segnale di ingresso con un impulso rettangolare avente un area di uno. Tabella 15-1 mostra un programma per l'attuazione del movimento filter. This media Applet Java è una dimostrazione di filtri digitali. Dovreste sentire una forma d'onda rumore quando l'applet si avvia. Se si riceve un messaggio bisogno di Java 2 per il suono, allora si dovrebbe ottenere il plug-in Java. L'applet avvia con un filtro passa-basso. Essa mostra la risposta in frequenza del filtro, lo spettro della forma d'onda filtrata riprodotto, la forma d'onda stessa, e la risposta impulsiva del filtro. Clicca sulla curva di risposta per cambiare la frequenza di taglio. Il grafico risposta freqency mostra la risposta del filtro (mostrato in verticale, in dB, con linee a intervalli di 10 dB) rispetto alla frequenza (indicati in orizzontale, con linee verticali che delimitano ottave). Il grafico mostra lo spettro spettro del suono emesso. Il menu a comparsa Input permette di selezionare una forma d'onda di ingresso. Le scelte sono: Rumore onda sinusoidale - selezionare la frequenza cliccando sullo spettro. Dente di sega onda triangolare onda quadra un'onda periodica Rumore - selezionare la frequenza cliccando sullo spettro. Sweep - un'onda sinusoidale che spazia su tutto lo spettro di frequenza ad un tasso variabile. Impulsi vari file mp3 (è possibile aggiungere il proprio scaricando l'applet e quindi modificando il file index. html) Il menu a comparsa Filtro consente di selezionare un filtro. Vedi il sito per i dettagli tecnici sui tipi di filtro. Le scelte sono: FIR passa-basso - filtra le alte frequenze (tutto al di sotto della frequenza di taglio, che è regolabile cliccando sul grafico di risposta con il mouse). High-Pass FIR - filtra le basse frequenze. Band-passaggio FIR - filtra tutto tranne una gamma di frequenze. Utilizzare la frequenza centrale e cursori banda passante Larghezza per regolare la gamma. FIR Band-stop - filtra una gamma di frequenze. Qui ci sono alcuni parametri regolabili che influenzano la qualità dei filtri FIR: il numero di punti, che è possibile regolare con il cursore Order (più punti è meglio) e la finestra, che si seleziona con la struttura in un'altra finestra. Un filtro FIR è definita dalla sua risposta all'impulso, che è possibile visualizzare nella parte inferiore della finestra. Per visualizzare la funzione di finestra, selezionare Low-pass FIR. impostare la frequenza di taglio vicino allo zero e guardare la risposta all'impulso. Personalizzato FIR - disegnare sul grafico risposta in frequenza di specificare il proprio filtro. La risposta attuale, mostrato in rosso, è influenzato dal cursore Ordine e un'altra finestra. Nessuno - passa-basso nessun filtro Butterworth - un filtro piatto che filtra le alte frequenze passa alto-Butterworth - un filtro piatto che filtra le basse frequenze Banda-pass Butterworth - un filtro piatto che filtra le frequenze al di fuori di una determinata fascia Butterworth Band - fermata - un filtro piatto che filtra le frequenze all'interno di una certa banda passante low-Chebyshev - un filtro passa-basso con una quantità regolabile di ripple in High-pass passabanda Chebyshev, band-pass, band-stop Inv Cheby low-pass - inversa Chebyshev (noto anche come Chebyshev tipo II), un filtro passa-basso con una banda passante piatta, ma una quantità regolabile di ondulazione nel stopband passa alto-Inv Cheby, band-pass, band-stop low-pass ellittico - ( noto anche come Cauer) un filtro passa-basso con una quantità regolabile di ripple in banda passante e stopband. Regolare la larghezza banda di transizione cambierà l'attenuazione stopband. Passa-alto ellittico, Band-pass, band-stop pettine () - questo filtro (utilizzato sul rumore) suona come qualcuno che soffia in un tubo. Pettine (-) - questo è un tubo con una estremità coperto. Delay - un filtro eco (lo stesso di un filtro a pettine, ma con ritardi più lunghi) a pizzico-stringa di filtro - quando la comparsa di ingresso è impostato su impulsi, questo suona come una stringa viene pizzicata. Inverse pettine Reson - risuona ad una frequenza di Reson w Zeros - un filtro reson con zeri aggiunti a 0 e metà della frequenza di campionamento Notch - filtra una ristretta gamma di frequenze media mobile - un semplice tentativo FIR ad un filtro passa-basso. Questo filtro (se usato su rumore) mi ricorda un triangolo 2600. passa tutto - passa tutte le frequenze allo stesso modo, ma con diverso ritardo di fase. Usare la voce fase di risposta nel menu Visualizza per visualizzare la risposta di fase. Per le basse frequenze, il filtro agisce come un ritardo frazionario (un ritardo inferiore a un campione). Gaussiana - la risposta all'impulso e la risposta in frequenza sono entrambi a forma gaussiana a caso su misura IIR - trascinare i poli e gli zeri in giro per cambiare il filtro. La frequenza di campionamento a comparsa consente di visualizzare o modificare la frequenza di campionamento. Non puoi cambiare la velocità se l'ingresso è un MP3. Il menu Visualizza consente di attivare o disattivare i vari punti di vista. L'articolo scala logaritmica di frequenza che mostra la risposta in frequenza utilizzando un grafico logaritmico anziché lineare. The Show oggetto intera forma d'onda sarà comprimere i segmenti di forme d'onda orizzontalmente in modo che ognuno si adatta nella finestra in questo modo, verranno visualizzati tutti della forma d'onda, ma la finestra di solito non sarà troppo piccolo per mostrare ogni campione separatamente. L'articolo Plot Ferris mostrerà una panoramica Trama della funzione di trasferimento. Quando si visualizza la risposta in frequenza, l'applet mostra solo la porzione dello spettro da 0 alla frequenza di Nyquist (pi). Il resto della risposta fino a 2pi è solo una immagine speculare di questo, e quindi la risposta si ripete ogni 2pi. Ad esempio, qui è una risposta in frequenza che vedi nell'immagine seguente applet (fino a pi): Ecco la risposta fino a 4Pi: buoni libri su filtri digitali: Steiglitz (grande intro di DSP ha informazioni sui filtri a pettine, resons, pizzicate corde ) Smith (scaricabile) Winder MitraPublishers descrizione AIRC per i siti web offre ai visitatori un calcolatore finanziario facile da usare, che calcola il tasso di interesse medio che pagano i loro debiti. Facilmente installabile sui siti web. 17 MoneyToys (tm) calcolatori finanziari per i siti web i webmaster un modo semplice per aggiungere valore a un sito web, fornendo i visitatori con calcolatori finanziari che sono facili da installare e configurare. Calcolatrice interesse Usa Markosofts di calcolare rapidamente quasi tutti i tipi di interesse tra importo del pagamento, la durata del prestito, interesse quotidiano, e l'interesse di risparmio. Il che può anche essere utilizzato per stampare o visualizzare dettagliata. programma di Payroll Calculator Miglior dipendente pianificatore fornisce wizard altamente interattivo user friendly l'interfaccia GUI che aiuta gli utenti di integrare facilmente con le funzioni del software e caratteristiche senza acquisire alcuna programmazione speciale. utility pianificatore dipendente fornisce i dati. UK Calculatore imposte Utilizzando i dati ufficiali del Regno Unito delle Entrate, che vi permetterà di vedere quanto l'imposta sul reddito e l'assicurazione nazionale è dovuta per un salario. L'applicazione supporta l'analisi di molteplici stipendi e pacchetti di benefici, il risparmio degli stipendi. Mortgage Calculator Rispetto a media Interest Rate Calculator per calcolare i rimborsi mutuo per la casa. Scoprire quanto si può realisticamente prendere in prestito, sulla base di considerazioni personali bilancio personale