Moving Average Filter Cpp

Estou codificando algo no momento em que eu estou tomando um monte de valores ao longo do tempo de uma bússola de hardware. Esta bússola é muito precisa e atualiza com muita freqüência, com o resultado de que se ele jiggles ligeiramente, eu acabar com o valor estranho que é descontroladamente inconsistente com seus vizinhos. Quero suavizar esses valores. Tendo feito alguma leitura ao redor, parece que o que eu quero é um filtro passa-alta, um filtro passa-baixa ou uma média móvel. Movendo a média que eu posso começar para baixo com, basta manter um histórico dos últimos 5 valores ou o que quer que, e usar a média desses valores a jusante no meu código onde eu estava uma vez apenas usando o valor mais recente. Isso deve, eu acho, suavizar esses jiggles muito bem, mas parece-me que o seu provavelmente bastante ineficiente, e este é provavelmente um daqueles Problemas Conhecidos aos Programadores Adequados para que theres uma solução de Matemática Inteligente realmente limpa. Eu sou, entretanto, um daqueles programadores self-taught terríveis sem um shred da instrução formal em qualquer coisa vagamente relacionado a CompSci ou à matemática. Ler em torno de um pouco sugere que este pode ser um filtro de alta ou baixa passagem, mas eu não consigo encontrar nada que explique em termos compreensíveis para um hack como eu o que o efeito desses algoritmos seria sobre uma matriz de valores, muito menos como a matemática Funciona. A resposta dada aqui. Por exemplo, tecnicamente responde à minha pergunta, mas apenas em termos compreensíveis para aqueles que provavelmente já sabem como resolver o problema. Seria uma pessoa muito linda e inteligente quem poderia explicar o tipo de problema que isso é, e como as soluções funcionam, em termos compreensíveis para um graduado em Artes. Se a sua média móvel tem que ser longa, a fim de alcançar o alisamento necessário, e você realmente não precisa de qualquer forma especial de kernel, então você está melhor se você usar uma média móvel exponencial decadência: onde você Escolha minúscula para ser uma constante apropriada (por exemplo, se você escolher minúsculo 1- 1 / N, ele terá a mesma quantidade de média como uma janela de tamanho N, mas distribuídos de forma diferente sobre pontos mais antigos). Enfim, uma vez que o próximo valor da média móvel depende apenas do anterior e seus dados, você não tem que manter uma fila ou qualquer coisa. E você pode pensar nisso como fazendo algo como, Bem, eu tenho um novo ponto, mas eu realmente não confio, então eu vou manter 80 da minha antiga estimativa da medição, e só confiar neste novo ponto de dados 20. Isso é Praticamente o mesmo que dizer, Bem, eu só confio neste novo ponto 20, e eu uso 4 outros pontos que eu confio na mesma quantidade, exceto que em vez de tomar explicitamente os 4 outros pontos, você está supondo que a média que você fez na última vez Era sensato para que você possa usar seu trabalho anterior. Resposta Eu sei que isso é 5 anos de atraso, mas obrigado por uma resposta incrível. I39m trabalhando em um jogo onde o som muda com base na sua velocidade, mas devido à execução do jogo em um computador lento ass, a velocidade flutuaria descontroladamente, o que era bom para a direção, mas super irritante em termos de som. Esta foi uma solução realmente simples e barata para algo que eu pensei que seria um problema realmente complexo. Ndash Adam Mar 16 15 at 20:20 Se você estiver tentando remover o valor estranho ocasional, um filtro passa-baixa é a melhor das três opções que você identificou. Os filtros de passagem baixa permitem mudanças de baixa velocidade, como as causadas pela rotação de uma bússola à mão, ao mesmo tempo em que rejeitam mudanças de alta velocidade, como as causadas por solavancos na estrada, por exemplo. Uma média móvel provavelmente não será suficiente, uma vez que os efeitos de um único blip em seus dados afetarão vários valores subseqüentes, dependendo do tamanho de sua janela de média móvel. Se os valores ímpares forem facilmente detectados, você pode até estar melhor com um algoritmo de remoção de glitch que ignora completamente eles: Aqui está um gráfico guick para ilustrar: O primeiro gráfico é o sinal de entrada, com uma falha desagradável. O segundo gráfico mostra o efeito de uma média móvel de 10 amostras. O gráfico final é uma combinação da média de 10 amostras e do algoritmo de detecção de falhas simples mostrado acima. Quando a falha é detectada, a média de 10 amostras é usada em vez do valor real. Respondeu Sep 21 10 at 13:38 Bem explicado, e pontos de bônus para o gráfico) ndash Henry Cooke Sep 22 10 at 0:50 Uau. Seldomly viu uma resposta tão agradável ndash Muis Jun 4 13 at 9:14 A média móvel é um filtro passa-baixa. Ndash nomen Oct 21 13 at 19:36 Experimente uma mediana de execução / streaming em vez disso. Ndash kert Apr 25 14 at 22:09 Movendo média, eu posso descer com. Mas parece-me que o seu provavelmente bastante ineficaz. Não há realmente nenhuma razão uma média móvel deve ser ineficiente. Você mantém o número de pontos de dados desejados em algum buffer (como uma fila circular). Em cada novo ponto de dados, você pop o valor mais antigo e subtraí-lo de uma soma, e empurrar o mais novo e adicioná-lo à soma. Assim, cada novo ponto de dados realmente só envolve um pop / push, uma adição e uma subtração. A sua média móvel é sempre esta soma deslocada dividida pelo número de valores no seu buffer. Ele fica um pouco mais complicado se você está recebendo dados simultaneamente a partir de vários segmentos, mas desde que seus dados vem de um dispositivo de hardware que parece altamente duvidoso para mim. Oh e também: programadores autodidacta terríveis se unem) A média móvel parecia ineficiente para mim porque você tem que armazenar um buffer de valores - melhor apenas fazer algumas Matemática Inteligente com seu valor de entrada e valor de funcionamento atual Eu acho que é como média móvel exponencial Funciona. Uma otimização que eu tenho visto para esse tipo de média móvel envolve o uso de um amplificador de fila de comprimento fixo, um ponteiro para onde você está nessa fila, e apenas envolver o ponteiro ao redor (com ou um if). Voila Nenhum impulso caro / pop. Poder para os amadores, irmão Henry: Para uma média móvel em linha reta você precisa do buffer simplesmente para que você saiba o valor obtém estourou quando o próximo valor ser empurrado. Dito isto, o amplificador de fila de comprimento fixo que você está descrevendo é exatamente o que eu quis dizer com fila quotcircular. Isso é porque eu estava dizendo que ele não é eficiente. O que você acha que eu quis dizer E se sua resposta é quotan array que muda seus valores de volta em cada remoção indexada (como std :: vector em C). Bem, eu não sei sobre AS3, mas um programador Java tem coleções como CircularQueue a sua disposição (I39m) Não um desenvolvedor Java, então tenho certeza de que há melhores exemplos lá fora que é exatamente o que eu encontrei a partir de uma pesquisa rápida do Google), que implementa precisamente a funcionalidade que estamos falando. I39m bastante confiante a maioria das linguagens de médio e baixo nível com bibliotecas padrão têm algo semelhante (por exemplo, no. NET queThereTagt). Enfim, eu era filosofia, então. tudo é perdoado. Ndash Dan Tao Sep 22 10 em 12:44 Uma média móvel decrescente exponencialmente pode ser calculada manualmente com apenas a tendência se você usar os valores adequados. Veja fourmilab. ch/hackdiet/e4/ para obter uma idéia sobre como fazer isso rapidamente com uma caneta e papel se você estiver procurando por média móvel suavizada exponencialmente com 10 suavização. Mas desde que você tem um computador, você provavelmente quer fazer deslocamento binário ao contrário de deslocamento decimal) Desta forma, tudo que você precisa é uma variável para o seu valor atual e um para a média. A média seguinte pode então ser calculada a partir daí. Há uma técnica chamada uma porta de intervalo que funciona bem com amostras espúrias de baixa ocorrência. Assumindo o uso de uma das técnicas de filtro mencionadas acima (média móvel, exponencial), uma vez que você tenha histórico suficiente (uma Constante de Tempo), você pode testar a nova amostra de dados para a razoabilidade, antes de ser adicionada à computação. É necessário algum conhecimento da taxa máxima de mudança razoável do sinal. A amostra bruta é comparada com o valor mais recente suavizado e se o valor absoluto dessa diferença for maior do que o intervalo permitido, essa amostra é descartada (ou substituída por alguma heurística, por exemplo, uma previsão baseada no diferencial de inclinação ou na tendência Valor de predição de duplo suavização exponencial) respondeu Abr 30 at 6:56 É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um poder 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 resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um menor peso, mas (pelo menos em teoria) você nunca se esqueça nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e dividir por 1 para obter o avg atual. Eu adiciono então uma outra amostra e divido por 2 à corrente avg. Isso 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. Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo. Eu imaginei que iria transformar o estômago de um verdadeiro cara de matemática, mas, acontece que é uma das formas aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que quanto maior o seu comprimento mais lento é seguir o que você deseja seguir. Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas quando os satélites seguintes, se você é lento, a trilha poderia estar longe da posição real e vai ficar mal. 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 suavização adequada e não ficar muito longe da posição real sentado com os pontos de trilha suavizada. Respondida Nov 16 at 23:03 initialize total 0, count0 (cada vez vendo um novo valor Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (total / count) 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 média móvel como a soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida por 4 Ser bom se todos os insumos foram positivos para fazer o cálculo médio respondido Feb 3 15 at 4:06 Isso vai realmente calcular a média total e não a média móvel. Como a contagem fica maior o impacto de qualquer nova amostra de entrada torna-se desaparecer ndash pequeno Hilmar Feb 3 15 at 13:53 Sua resposta 2016 Stack Exchange, IncI sei que isso é possível com o aumento de acordo com: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente eu quero acompanhar A média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os números de 1000 mais recentes como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei 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. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que estenderia a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isso permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização / 1000000). Ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado / substituído, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longo longo. 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). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é, na verdade, operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser void operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Vai corrigir, obrigado. Ndash Tony D 8 Jun 14 às 14:27