In meiner Trading-Anwendung habe ich Live-Ticks der Aktienkurse Ich muss SMA behalten Lassen Sie uns annehmen Ich möchte SMA von 20 Kerzen, wo Dauer jeder Kerze ist 10 Sekunden Dies bedeutet, dass. Jede 10 Sekunden habe ich Checkpoint wo. I schließen aktuelle Kerze Und speichern durchschnittlichen Preis für die letzten 10 Sekunden Durchschnitt ist max - min 2.Ich beginne neue Kerze und speichern letzten Preis. I clean-up veraltete Kerze. I aktualisieren letzten Preis der aktuellen bildenden Kerze und neu berechnen SMA. So auf jedem Tick ich brauche Um SMA neu zu berechnen In den meisten Fällen wird nur der Preis der letzten Kerze geändert, weil wir den letzten Preis einsetzen. Einmal pro 10 Sekunden brauche ich ein bisschen mehr Arbeit - ich muss den Durchschnitt der veralteten Kerze vergessen und den Durchschnitt der gerade erstellten Kerze speichern. Können Sie vorschlagen, wie dies mit der geringsten Latenz zu implementieren Niedrige Latenz ist primäre Anforderung. asked Apr 28 14 at 10 21.Ich bin nicht sicher, ob dies der Ansatz, den Sie suchen, aber hier ist der Pseudocode für sehr schnelle SMAs. Simple Moving Average. Ich gehe davon aus, dass Ihre Daten in Form eines Streams kommen und im kontinuierlichen Speicherplatz zumindest mit kontinuierlich abgreifbaren Adressen gespeichert werden. Mit zwei Hinzufügungen und einer Multiplikation mit 1 2000 können Sie nachfolgende gleitende Durchschnitte für die neuen ticks. Exponential generieren Gleitender Durchschnitt Das ist eine anständige Alternative, wie oben erwähnt. Hier ist es nicht wirklich ein N-Tag gleitenden Durchschnitt Es ist nur ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit.87 Gewicht auf die letzten N-Tage, so dass fast N-Tage ist mehr wie es. Hinweis auf Compiler-Optimierungen. Beachten Sie, dass das Einschalten von SSE - oder AVX-Optionen, falls verfügbar, eine massive Beschleunigung dieser Algorithmen ermöglicht, da mehrere Berechnungen in einem einzigen CPU-Zyklus ausgegeben werden können. Ich weiß, dass dies mit Boost wie möglich erreichbar ist. Aber ich wirklich Würde gerne vermeiden, boost Ich habe gegoogelt und nicht gefunden irgendwelche geeigneten oder lesbaren Beispiele. Basisch möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Streams von einem Strom von Gleitkommazahlen mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel verfolgen. Was ist Der einfachste Weg, um dies zu erreichen. Ich experimentierte mit der Verwendung eines kreisförmigen Arrays, exponentiell gleitenden Durchschnitt und ein einfacher gleitender Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem Rundschreiben Array meine Bedürfnisse am besten. daged 12. Juni 12 bei 4 38.Wenn Ihre Bedürfnisse sind Einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Schnell einfach, machen Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht bei jedem Sample, der Code aktualisiert den Akkumulator mit dem neuen Wert Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist , Und berechnen Sie diese. Sie müssen nur einen Wert von Alpha, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben. Hmm dauern, ich bin nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass ich habe es hier Das Problem Ist das 1000 ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Ich bin mir nicht sicher, dass es ein Alpha gibt, das den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen verbreiten würde, ohne Unterlauf in der Gleitkomma-Berechnung Aber wenn man einen kleineren Durchschnitt wie 30 Zahlen wollte Oder so ist dies eine sehr einfache und schnelle Art und Weise zu tun it. answered Jun 12 12 bei 4 44. 1 auf deinem Post Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein, so dass es erlaubt ist, Zeitbasis Mittel zu berechnen zB Bytes pro Sekunde Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, kannst du alpha be 1 0 sein. Andernfalls kannst du alpha sein use us seit letzter Aktualisierung 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21.Basisch möchte ich das Bewegen verfolgen Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen unter Verwendung der letzten 1000 Nummern als Datenbeispiel. Hinweis, dass die unten die Gesamtsumme als Elemente als addiert ersetzt, vermeidet kostspielige ON-Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für den Durchschnitt - On demand. Total ist ein anderer Parameter von T zu unterstützen, z. B. mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, ein int für char s oder ein doppeltes zu total float s. This ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX gehen könnte - Wenn du dich kümmertest, könntest du eine vorzeichenlose lange lange benutzen oder ein extra bool Datenelement verwenden, um aufzuzeichnen, wann der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt und dann etwas Unschuldiges umbenannt hat, wie es am 12. Juni 12 um 19 Jahre alt war Dass void Betreiber T Probe ist eigentlich void Operator T Probe oPless Jun 8 14 bei 11 52. oPless ahhh gut gesichtet tatsächlich Ich wollte für es zu leeren Betreiber T Probe aber natürlich könnten Sie verwenden, was Notation Sie mochten Will fix, danke Tony D Jun 8 14 bei 14 27.Wie andere erwähnt haben, sollten Sie einen IIR unendlichen Impulsantwortfilter anstatt den FIR endlichen Impulsantwortfilter betrachten, den Sie jetzt verwenden. Es gibt noch mehr, aber auf den ersten Blick sind FIR Filter als explizite Windungen implementiert Und IIR-Filter mit Gleichungen. Der besondere IIR-Filter Ich benutze viel in Mikrocontroller ist ein einpoliger Tiefpass-Filter Dies ist das digitale Äquivalent eines einfachen RC-Analog-Filter Für die meisten Anwendungen haben diese bessere Eigenschaften als die Box-Filter, die Sie sind Mit den meisten Verwendungen eines Box-Filters, die ich begegnet sind ein Ergebnis von jemand nicht Aufmerksamkeit in der digitalen Signalverarbeitung Klasse, nicht als Ergebnis der Notwendigkeit ihrer besonderen Eigenschaften Wenn Sie nur wollen, um hohe Frequenzen abzuschwächen, die Sie wissen, sind Rauschen, eine einzige Pole Tiefpassfilter ist besser Der beste Weg, um ein digital in einem Mikrocontroller zu implementieren ist in der Regel. FILT - FILT FF NEU - FILT. FILT ist ein Stück persistenten Zustand Dies ist die einzige persistente Variable, die Sie benötigen, um diesen Filter zu berechnen Neuer Wert, den der Filter mit dieser Iteration aktualisiert wird FF ist die Filterfraktion, die die Schwere des Filters anpasst. Schau dir diesen Algorithmus an und seht, dass für FF 0 der Filter unendlich schwer ist, da sich die Ausgabe niemals für FF 1 ändert Kein Filter überhaupt, da die Ausgabe gerade dem Eingang folgt. Nützliche Werte sind dazwischen Auf kleinen Systemen wählt man FF auf 1 2 N, so dass die Multiplikation mit FF als Rechtsverschiebung durch N Bits erreicht werden kann. Beispielsweise könnte FF 1 sein 16 und die Multiplikation mit FF also eine rechte Verschiebung von 4 Bits Andernfalls braucht dieser Filter nur einen Subtrahier und einen add, obwohl die Zahlen in der Regel breiter sein müssen als der Eingabewert mehr auf numerische Präzision in einem separaten Abschnitt unten. Ich nehme normalerweise AD Messungen deutlich schneller als sie benötigt werden und zwei dieser Filter kaskadiert anwenden Dies ist das digitale Äquivalent von zwei RC-Filtern in Serie und dämpft um 12 dB Oktave über der Rolloff-Frequenz. Für AD-Messungen ist es aber meist wichtiger, die Filter in der Zeit-Domain unter Berücksichtigung seiner Schritt Antwort Dies sagt Ihnen, wie schnell Ihr System wird eine Änderung sehen, wenn die Sache, die Sie messen Änderungen. Zur erleichtern die Gestaltung dieser Filter, die nur bedeutet Kommissionierung FF und entscheiden, wie viele von ihnen zu kaskaden, ich benutze Mein Programm FILTBITS Sie legen die Anzahl der Verschiebungsbits für jede FF in der kaskadierten Filterreihe fest und berechnet die Stufenantwort und andere Werte. Eigentlich laufe ich diese meist über mein Wrapperskript PLOTFILT Hier läuft FILTBITS, das eine CSV-Datei macht Zeichnet die CSV-Datei zum Beispiel hier ist das Ergebnis von PLOTFILT 4 4. Die beiden Parameter zu PLOTFILT bedeuten, dass es zwei Filter gibt, die von der oben beschriebenen Art kaskadiert sind. Die Werte von 4 geben die Anzahl der Verschiebungsbits an, um die Multiplikation mit FF zu realisieren Zwei FF-Werte sind daher in diesem Fall 1 16. Die rote Spur ist die Einheitsreaktion, und ist die Hauptsache, zum Beispiel zu betrachten. Dies sagt Ihnen, dass, wenn sich der Eingang sofort ändert, sich die Ausgabe des kombinierten Filters abrechnet 90 des neuen Wertes in 60 Iterationen Wenn du etwa 95 Einschwingzeit kümmerst, musst du etwa 73 Iterationen warten und für 50 Einschwingzeit nur 26 Iterationen. Die grüne Spur zeigt dir die Ausgabe von einer einzigen Amplitude an. Dies gibt dir einige Idee der zufälligen Rauschunterdrückung Es sieht aus wie keine einzelne Probe wird mehr als eine 2 5 Veränderung in der Ausgabe verursachen. Die blaue Spur ist, um ein subjektives Gefühl von dem, was dieser Filter mit weißen Rauschen Dies ist kein strenger Test, da gibt es zu geben Keine Garantie, was genau der Inhalt war von den zufälligen Zahlen, die als der weiße Rauschen Eingang für diesen Lauf von PLOTFILT Es ist nur, um Ihnen ein grobes Gefühl, wie viel es gequetscht werden und wie glatt es ist. PLOTFILT, vielleicht FILTBITS, und Viele andere nützliche Sachen, vor allem für PIC-Firmware-Entwicklung ist in der PIC Development Tools Software-Release auf meiner Software-Downloads-Seite verfügbar. Zusätzlich über numerische Präzision. I sehen aus den Kommentaren und jetzt eine neue Antwort, dass es Interesse an der Diskussion über die Anzahl der Bits benötigt, um diesen Filter zu implementieren Beachten Sie, dass die Multiplikation mit FF Log 2 FF neue Bits unterhalb des Binärpunktes erzeugt. Auf kleinen Systemen wird FF gewöhnlich als 1 2 N gewählt, so dass diese Multiplikation tatsächlich durch eine rechte Verschiebung von N Bits realisiert wird. FILT ist also meist eine Fixpunkt-Ganzzahl. Beachten Sie, dass dies keine Mathematik aus der Sicht des Prozessors ändert. Wenn Sie beispielsweise 10-Bit-AD-Werte und N 4 FF 1 16 filtern, benötigen Sie 4 Bruchbits Unterhalb der 10-Bit-Integer-AD-Lesungen Einer der meisten Prozessoren, du machst 16-Bit-Integer-Operationen aufgrund der 10-Bit-AD-Messungen. In diesem Fall können Sie immer noch genau die gleichen 16-Bit-Integer-Optionen ausführen, aber mit den AD-Messungen links verschoben beginnen Von 4 Bits Der Prozessor kennt den Unterschied nicht und braucht nicht die Mathematik auf ganze 16-Bit-Ganzzahlen zu arbeiten, ob man sie als 12 4 Fixpunkt oder wahre 16-Bit-Ganzzahlen betrachtet 16 0 Fixpunkt. Im Allgemeinen müssen Sie Fügen Sie N Bits jeden Filter-Pole, wenn Sie nicht möchten, dass Rauschen aufgrund der numerischen Darstellung hinzufügen Im obigen Beispiel würde der zweite Filter von zwei 10 4 4 18 Bits haben, um keine Informationen zu verlieren In der Praxis auf einer 8-Bit-Maschine, die Bedeutet, dass Sie 24-Bit-Werte verwenden Technisch nur der zweite Pol von zwei würde den breiteren Wert benötigen, aber für Firmware Einfachheit verwende ich in der Regel die gleiche Darstellung und damit den gleichen Code für alle Pole eines Filters. Normalerweise schreibe ich eine Subroutine oder Makro, um einen Filter-Pole-Betrieb durchzuführen, dann wenden Sie diese an jeden Pol an Ob eine Subroutine oder ein Makro davon abhängt, ob Zyklen oder Programmspeicher in diesem bestimmten Projekt wichtiger sind. Irgendeine Weise verwende ich einen Kratzzustand, um NEU in das Subroutine-Makro zu übergeben Updates FILT, aber auch Lasten, dass in den gleichen Scratch-Status NEU war in Dies macht es einfach, mehrere Pole anzuwenden, da die aktualisierte FILT von einem Pole ist die NEU der nächsten Wenn eine Subroutine, ist es sinnvoll, einen Zeiger Punkt zu haben FILT auf dem Weg in, die aktualisiert wird, um kurz nach FILT auf dem Weg nach drauf auf diese Weise die Subroutine automatisch arbeitet auf aufeinanderfolgenden Filtern im Speicher, wenn mehrere Male mit einem Makro Sie don t brauchen einen Zeiger, da Sie die Adresse eingeben, um zu betreiben Jede iteration. Code Beispiele. Hier ist ein Beispiel für ein Makro wie oben für ein PIC 18 beschrieben. Und hier ist ein ähnliches Makro für ein PIC 24 oder dsPIC 30 oder 33.Beide diese Beispiele werden als Makros mit meinem PIC Assembler Preprozessor implementiert, die Ist fähiger als die eingebauten Makroanlagen. Clabacchio Ein weiteres Problem, das ich erwähnt habe, ist die Firmware-Implementierung Sie können einmal ein einzelnes Pole-Tiefpass-Filter-Subroutine schreiben, dann wenden Sie es mehrmals an. In der Tat schreibe ich normalerweise eine solche Unterroutine, um einen Zeiger im Speicher auf den Filterzustand zu setzen Der Zeiger, so dass es nacheinander einfach aufgerufen werden kann, um mehrpolige Filter zu realisieren Olin Lathrop 20. April 12 um 15 03.1 Vielen Dank für Ihre Antworten - alle von ihnen habe ich beschlossen, diesen IIR Filter zu verwenden, aber dieser Filter wird nicht als verwendet Ein Standard-LowPass-Filter, da ich durchschnittliche Zählerwerte verwerten und sie vergleichen muss, um Änderungen in einer bestimmten Reichweite zu erkennen, da diese Werte von sehr unterschiedlichen Dimensionen abhängig von Hardware sind, wollte ich einen Durchschnitt nehmen, um auf diese Hardware reagieren zu können Spezifische Änderungen automatisch sensslen Mai 21 12 um 12 06.Wenn Sie mit der Beschränkung einer Macht von zwei Anzahl von Gegenständen zu durchschnittlich dh 2,4,8,16,32 etc leben können, dann kann die Kluft einfach und effizient auf einem getan werden Low-Performance-Mikro mit keiner dedizierten Divide, weil es als Bit-Shift getan werden kann Jeder Shift rechts ist eine Potenz von zwei zB. Die OP dachte, er hatte zwei Probleme, die Teilung in einem PIC16 und Speicher für seine Ring-Puffer Diese Antwort zeigt, dass die Teilung Ist nicht schwierig zugegebenermaßen adressiert es nicht das Speicherproblem, aber das SE-System erlaubt teilweise Antworten, und Benutzer können etwas von jeder Antwort für sich selbst nehmen oder sogar bearbeiten und kombinieren andere s Antworten Da einige der anderen Antworten eine Teilungsoperation erfordern, sie Sind ähnlich unvollständig, da sie nicht zeigen, wie man dies effizient auf einem PIC16 Martin Apr 20 12 um 13 01.Es gibt eine Antwort für eine echte gleitende durchschnittliche Filter aka Boxcar Filter mit weniger Speicherbedarf, wenn Sie don t mind downsampling It s Genannt ein kaskadierter Integrator-Kamm-Filter CIC Die Idee ist, dass Sie einen Integrator haben, den Sie Unterschiede über einen Zeitraum nehmen, und das Schlüssel speichersparendes Gerät ist, dass durch Downsampling, Sie don t müssen jeden Wert des Integrators speichern Kann mit dem folgenden Pseudocode implementiert werden. Ihre effektive gleitende durchschnittliche Länge ist decimationFactor stateize aber du musst nur um Zustandsmuster zu halten. Offensichtlich kannst du eine bessere Leistung erzielen, wenn dein Status und DecimationFactor Kräfte von 2 sind, so dass die Division und Restbetreiber ersetzt werden Durch verschiebungen und mask-ands. Postscript Ich bin mit Olin einverstanden, dass man immer einfache IIR-Filter vor einem gleitenden durchschnittlichen Filter betrachten sollte Wenn Sie nicht brauchen die Frequenz-Null von einem Boxcar-Filter, eine 1-polige oder 2-polige Low - Pass-Filter wird wahrscheinlich gut funktionieren. Auf der anderen Seite, wenn Sie filtern für die Zwecke der Dezimierung unter einem High-Sample-Rate-Input und Mittelung es für den Einsatz durch einen Low-Rate-Prozess dann ein CIC-Filter kann genau das, was Sie re Vor allem, wenn Sie stateize 1 verwenden können und vermeiden Sie den Ringbuffer insgesamt mit nur einem einzigen vorherigen Integrator Wert. Es gibt eine eingehende Analyse der Mathematik hinter mit dem ersten Auftrag IIR-Filter, die Olin Lathrop bereits über das digitale Signal beschrieben hat Die Verarbeitung von Stack-Austausch umfasst viele schöne Bilder Die Gleichung für diese IIR-Filter ist. Dies kann mit nur Integers implementiert werden und keine Teilung mit dem folgenden Code könnte einige Debugging, wie ich aus dem Speicher war. This Filter nähert sich ein gleitender Durchschnitt der letzten K-Samples durch Setzen des Wertes von alpha auf 1 K Führen Sie dies im vorhergehenden Code durch, indem Sie BITS auf LOG2 K definieren, dh für K 16 gesetzt BITS bis 4, für K 4 gesetzt BITS bis 2, etc. I ll überprüfen den Code aufgeführt Hier, sobald ich eine Änderung bekomme und diese Antwort editiere, wenn nötig. derwered Jun 23 12 am 4 04.Hier ein einpoliger Tiefpassfilter gleitender Durchschnitt, mit Cutoff-Frequenz CutoffFrequenz Sehr einfach, sehr schnell, funktioniert super und fast Kein Speicher overhead. Note Alle Variablen haben Umfang über die Filterfunktion hinaus, außer dass in newInput. Note passiert ist. Dies ist ein einstufiges Filter Mehrere Stufen können zusammenkaskadiert werden, um die Schärfe des Filters zu erhöhen Wenn Sie mehr als eine Stufe verwenden, werden Sie ll Müssen DecayFactor anpassen, bezogen auf die Cutoff-Frequenz, um zu kompensieren. Und offensichtlich alles, was Sie brauchen, ist die beiden Linien platziert irgendwo, sie don t brauchen ihre eigene Funktion Dieser Filter hat eine Ramp-up-Zeit vor dem gleitenden Durchschnitt repräsentiert die der Eingangssignal Wenn Sie diese Rampenzeit umgehen müssen, können Sie MovingAverage einfach auf den ersten Wert von newInput anstelle von 0 initialisieren und hoffen, dass der erste newInput kein Ausreißer ist. CutoffFrequenz SampleRate hat einen Bereich zwischen 0 und 0 5 DecayFactor ist ein Wert zwischen 0 und 1, in der Regel in der Nähe von 1.Single-Präzision Schwimmer sind gut genug für die meisten Dinge, ich bevorzuge einfach doppelt Wenn Sie mit Integers bleiben müssen, können Sie Konvertieren DecayFactor und Amplitude Factor in gebrochene Ganzzahlen, in denen der Zähler als Ganzzahl gespeichert wird, und der Nenner ist eine ganzzahlige Potenz von 2, so dass Sie sich nach rechts als Nenner bitten können, anstatt sich während der Filterschleife zu teilen Beispiel, wenn DecayFactor 0 99, und du willst ganze Zahlen verwenden, kannst du DecayFactor setzen 0 99 65536 64881 Und dann, wenn du dich von DecayFactor in deiner Filterschleife vermehrst, verschiebe einfach das Ergebnis 16.Für weitere Informationen dazu ein exzellentes Buch S online, Kapitel 19 auf rekursive filter. PS Für das Moving Average Paradigma, ein anderer Ansatz zur Einstellung DecayFactor und AmplitudeFactor, die möglicherweise mehr relevant für Ihre Bedürfnisse, sagen wir, Sie wollen die vorherigen, etwa 6 Artikel gemittelt zusammen, tun es diskret , Du fügst 6 Gegenstände hinzu und teile mit 6, so dass du den AmplitudeFactor auf 1 6 setzen kannst und DecayFactor auf 1 0 - AmplitudeFactor. answered am 14. Mai 12 um 22 55. Jeder andere hat sich kommentiert über den Nutzen von IIR vs FIR, Und auf Power-of-Two-Division Ich möchte nur einige Implementierungsdetails geben Die unten funktioniert gut auf kleine Mikrocontroller ohne FPU Es gibt keine Multiplikation, und wenn Sie N eine Macht von zwei behalten, ist die ganze Teilung Single-Cycle-Bit - shifting. Basic FIR Ringpuffer halten einen laufenden Puffer der letzten N Werte und eine laufende SUM aller Werte im Puffer Jedes Mal, wenn ein neues Sample hereinkommt, subtrahiere den ältesten Wert im Puffer von SUM, ersetze ihn mit dem Neues Sample, fügt das neue Sample zu SUM hinzu und gibt SUM N aus. Modifizierter IIR Ringpuffer behält einen laufenden SUM der letzten N Werte Jedes Mal, wenn ein neues Sample kommt, SUM - SUM N, fügen Sie das neue Sample hinzu und geben Sie SUM aus N. answered Aug 28 13 at 13 45.Wenn ich dich richtig richtig lese, beschreibst du einen IIR-Filter erster Ordnung, den Wert, den du subtrahierst, ist nicht der älteste Wert, der herausfällt, sondern stattdessen der Durchschnitt der vorherigen Werte ist Erste-Ordnung-IIR-Filter können sicherlich nützlich sein, aber ich bin mir nicht sicher, was du meinst, wenn du vorschreibst, dass die Ausgabe für alle periodischen Signale gleich ist. Bei einer 10KHz-Abtastrate wird eine 100Hz-Rechteckwelle in einen 20-stufigen Boxfilter geleitet Ergibt ein Signal, das für 20 Abtastungen gleichmäßig ansteigt, für 30 sitzt, für 20 Proben gleichmäßig abfällt und für 30 A für den ersten A-IIR-Filter-Supercat am 28. August bei 15 31 niedrig sitzt. Es wird eine Welle ergeben, die scharf ansteigt und allmählich ansteigt Levels in der Nähe, aber nicht am Eingangsmaximum, dann fängt man scharf an und schreitet allmählich aus, aber nicht am Eingang Minimum Sehr unterschiedliches Verhalten supercat Aug 28 13 bei 15 32.Ein Problem ist, dass ein einfacher gleitender Durchschnitt kann oder nicht nützlich sein Mit einem IIR-Filter kannst du einen schönen Filter mit relativ wenigen Berechnungen bekommen. Die FIR, die du beschreibst, kann dir nur ein Rechteck geben - ein sinc in freq - und du kannst die Seitenlappen nicht verwalten. Es lohnt sich auch Werfen in ein paar Integer Multiplikationen, um es eine schöne symmetrische abstimmbare FIR, wenn Sie die Uhr ticks Scott Seidman Aug 29 13 bei 13 50. ScottSeidman Keine Notwendigkeit für Multiplikationen, wenn man einfach jede Stufe der FIR entweder die Ausgabe der Durchschnitt der Eingabe in diesem Stadium und seinen vorherigen gespeicherten Wert, und dann speichern Sie die Eingabe, wenn man den numerischen Bereich hat, könnte man die Summe anstelle von Durchschnitt verwenden Ob das besser als ein Kastenfilter hängt von der Anwendung die Schrittantwort eines Kastenfilters mit Eine Gesamtverzögerung von 1ms, zum Beispiel, wird eine böse d2 dt Spike haben, wenn die Eingabe ändern, und wieder 1ms später, aber haben die minimale d dt für einen Filter mit einer Gesamtmenge von 1ms Verzögerung supercat Aug 29 13 bei 15 25. Wie mikeselectricstuff sagte, wenn Sie wirklich brauchen, um Ihre Gedächtnisbedürfnisse zu reduzieren, und Sie don t mind Ihre Impulsantwort ein exponentieller statt eines rechteckigen Pulses, würde ich für einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter Ich benutze sie ausgiebig Mit dieser Art von Filter, Du brauchst keinen Puffer Du musst nicht n hintere Samples speichern Nur ein So, deine Speicheranforderungen werden durch einen Faktor von N abgeschnitten. Auch du brauchst keine Division für das Nur Multiplikationen Wenn du Zugriff auf Floating - Punkt-Arithmetik, verwenden Sie Gleitkomma-Multiplikationen Andernfalls tun Sie ganzzahlige Multiplikationen und Verschiebungen nach rechts Allerdings sind wir im Jahr 2012, und ich würde Ihnen empfehlen, Compiler und MCUs zu verwenden, die Ihnen erlauben, mit Gleitkommazahlen zu arbeiten. Besides ist mehr Speicher Effizient und schneller Sie don t haben, um Elemente in jedem kreisförmigen Puffer zu aktualisieren, würde ich sagen, es ist auch natürlicher, weil eine exponentielle Impulsantwort besser ist die Art und Weise die Natur verhält sich in den meisten Fällen. answered Apr 20 12 bei 9 59.Ein Problem mit Der IIR-Filter, der fast von Olin und Supercat berührt wird, aber anscheinend von anderen nicht beachtet wird, ist, dass die Abrundung eine Ungenauigkeit und eine potenzielle Bias-Trunkierung einnimmt, vorausgesetzt, dass N eine Potenz von zwei ist und nur eine ganzzahlige Arithmetik verwendet wird, das Verschiebungsrecht systematisch eliminiert LSBs der neuen Probe Das bedeutet, dass, wie lange die Serie jemals sein könnte, wird der Durchschnitt niemals diese berücksichtigen. Zum Beispiel nehmen wir eine langsam abnehmende Serie 8,8,8 8,7,7,7 7,6,6 an , Und nehmen Sie den Durchschnitt ist in der Tat 8 am Anfang Die Faust 7 Probe wird den Durchschnitt auf 7 bringen, was auch immer die Filterstärke Nur für eine Probe Gleiche Geschichte für 6, etc Jetzt denken, das Gegenteil der Serie geht nach oben Der Durchschnitt wird bleiben auf 7 für immer, bis die Probe groß genug ist, um es zu ändern. Natürlich können Sie für die Bias durch Hinzufügen von 1 2 N 2 korrigieren, aber das gewann t wirklich lösen das Präzisionsproblem in diesem Fall die abnehmende Serie wird für immer bei 8 bleiben Bis die Probe 8-1 2 N 2 ist Für N 4 zum Beispiel wird jede Probe über Null den Durchschnitt unverändert halten. Ich glaube, eine Lösung für das würde bedeuten, einen Akkumulator der verlorenen LSBs zu halten Aber ich habe es nicht weit genug gemacht Um Code bereit zu haben, und ich bin mir nicht sicher, dass es nicht schaden würde die IIR Macht in einigen anderen Fällen von Serien zum Beispiel, ob 7,9,7,9 würde durchschnittlich bis 8 dann. Olin, deine zweistufige Kaskade braucht auch eine Erklärung zu haben. Du meinst, dass du durchschnittlich durchschnittlich mit dem Ergebnis der ersten in die zweite in jeder Iteration gefüttert hast.
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