Moving Average Pic

LED LYT Meter: LED, PIC Microcontrolador, y Moving Average Code Hola a todos, gracias por revisar mi primera Instructable. He disfrutado viendo tus creaciones a través de los años y amo lo que todos ustedes están contribuyendo. Este proyecto es un spin off de uno que vi recientemente aquí y tengo que dar un grito a Bot1398 porque me demostró en su instructable que podría utilizar un LED para detectar los cambios en la intensidad de la luz en el medio ambiente y utilizar esto para Activar o desactivar otro LED. Sabía que si suministraba un poco de energía a un LED, emitiría luz. Nunca pensé que podría ser utilizado al revés. Después vi su Instructable: Light Sensing LEDs que tenía sentido, pero yo quería ver esto realmente funciona para mí. Estoy escribiendo este Instructable porque Bot1398 utilizó un Arduino y Ive nunca los utilizó. No tengo nada en contra de ellos, sin embargo, cuando comencé a usar microcontroladores hace unos 3 años, buscaba velocidad y potencia para una aplicación específica. Me instalé en la serie Microcontrolador PIC de Microchip. Es increíble lo que puede hacer con los microcontroladores, puede dejar que su imaginación se ejecute salvaje y con un poco de programación creativa lograr exactamente lo que quieres. Hay un número de lenguajes de programación por ahí también, pero cuando empecé quería velocidad y saber exactamente lo que estaba pasando en cada paso, por lo tanto, elegí lenguaje de ensamblaje, ya que parecía mucho como BASIC que aprendí en la IBM PC Jr. en la década de 1980 cuando yo estaba creciendo. Eso es lo que este Instructable implica: Microcontroladores PIC y lenguaje de ensamblaje para usar un LED (Light Emitting Diode) para detectar la cantidad de luz ambiente y mostrar la medida numérica de esta luz junto con un gráfico de barras en una pantalla LCD. Produje la primera versión de este dispositivo de detección de luz basado en LED que funcionó, el problema que noté fue que los valores saltaron un poco. Por lo tanto, busqué una solución a este problema que pensé en el promedio de los valores, pero cómo la matemática binaria es un poco difícil, pero siempre hay una manera de hacerlo. Como yo estaba buscando soluciones me encontré con una gran página sobre Moving Promedios y cómo hacerlo de manera más eficaz para que incluso los microcontroladores de 8 bits puede manejar con facilidad. El enlace a la página está aquí: Computación eficiente de los promedios móviles y esto funciona muy bien. Esta implementación muestra el Promedio móvil de las últimas 256 lecturas de luz y muestra ese valor junto con un gráfico de barras en la pantalla LCD. El código de media móvil evita que los valores leídos del LED salten mucho y le da un resultado mejor y mucho más preciso. Cuando adjuntamos un LED a un microcontrolador, normalmente lo hacemos para encenderlo. En este caso, sin embargo, estamos aplicando realmente un voltaje positivo al extremo negativo del electrodo. Esto es para que podamos aprovechar algo llamado capacitancia parasitaria. La aplicación de este voltaje positivo se acumulará una pequeña carga (recursos en Internet decir dentro de unos 100-200 nanoseconds) dentro de esta capacitancia parásita del LED que estamos utilizando. La capacitancia real no es muy importante, pero los recursos en línea dicen que es alrededor de 10-15 pF. A continuación, cambiamos el pin del microcontrolador unido al extremo negativo del electrodo de una SALIDA a una ENTRADA y esperamos a que la carga se drene. Cuando la carga se agota lo suficiente, el pin leerá ahora un nivel de Nivel Lógico 0 o Bajo, donde desactivaremos el temporizador y usaremos este valor para calcular el promedio móvil y mostraremos los resultados en la pantalla. A continuación, tomaremos más lecturas y las mostraremos en la pantalla en el intervalo que se escribe en el código de ensamblaje. En el código terminado, lo tengo establecido para tomar una lectura sobre cada 20 microsegundos o más. Esto ocurre 50 veces para que un resultado actualizado se muestre en la pantalla aproximadamente cada segundo aproximadamente. El tiempo que tarda en obtener una lectura variará un poco porque tarda más tiempo en drenar la carga en un ambiente oscuro y esto ocurre más rápido en entornos ligeros. La velocidad de descarga de la capacitancia de LED está relacionada de alguna manera directamente con el número de fotones o cantidad de luz que golpea los elementos generadores de luz LED. Genial no lo es. ) Ahora que sabemos cómo funciona, vamos a pasar al Paso 1. Paso 1: Reunir Componentes y Ensamblar el Circuito Mostrar todas las 5 Imágenes Primero reunir los siguientes elementos que necesitará para construir el LED LYT METER: PIC Microcontroller (he usado el 18F4550) Pantalla LCD (2x20 o 2x16) LED Fuentes de alimentación de los alambres del tablero Ahora debe ser capaz de seguir el esquema para montar el circuito en una placa de pan o de cualquier otra manera que le gusta poner sus circuitos juntos. Este es bastante fácil y tiene partes mínimas. Hice adjuntar dos esquemas diferentes, el uno tiene el LED de medición de luz conectado a dos diferentes clavijas de microcontrolador y el otro tiene este LED con el cátodo (o negativo) conectado a un pin microcontrolador y el ánodo (o final positivo) de la LED conectado a tierra. Esto parece al revés pero, recuerda, no estamos usando el LED para producir luz, sino para medirlo en su lugar. Por eso está conectado de esta manera. En mis fotos verás que el LED está conectado a dos clavijas del microcontrolador. Esto es porque quería ser capaz de utilizar el LED para producir luz también, con el fin de comprobar para asegurarse de que funciona cuando el programa se inicia. Si usted elige conectar el LED a 2 pernos del microcontrolador usted necesitará tener esto presente para que trabaje. No pude encontrar esto documentado en cualquier lugar por lo que tomó un poco de experimentación para conseguir que funcione. Para poder encender el LED, los dos pines del microcontrolador necesitarán ser ajustados como SALIDAS. A continuación, para que el LED brille, ajuste el ánodo (o extremo positivo) del LED de modo que la corriente fluya a través del LED para producir luz. Al principio pensé que tendría que poner el cátodo (o el extremo negativo) del LED como un ENTRADA pero esto no funcionó. Ahora que usted tiene los componenets, póngalos juntos en el breadboard siguiendo el esquema que usted desea seguir. Cuando se ensambla, debe parecer algo similar a las imágenes de abajo. Estoy utilizando un regulador de 5 voltios para suministrar 5 voltios para alimentar el circuito. Utilizo una verruga de pared que suministra unos 9 voltios al regulador. La pantalla LCD que estoy usando es un módulo de pantalla de cristal líquido NHDC0220AZFSWFTW COG (ChiponGlass) de Newhaven. Solía ​​utilizar las pantallas LCD HD44780 que muchas otras personas utilizan. Usted puede definiately utilizar el HD44780 exhibe sin ninguÌ n problema y hay mucho más código fuente hacia fuera allí para hacerlos funcionar. La pantalla de Newhaven no tenía código fuente, pero sentarse con la hoja de datos y utilizando el código fuente HD44780, me llegó con el código para que funcione perfectamente. Me gusta la pantalla por una razón. El contraste es muy fácil de configurar y hasta ahora no he tenido que cambiarlo en absoluto durante las diferentes estaciones, siempre queda claro y muy fácil de leer. También tiene una huella más pequeña y era exactamente lo que necesitaba para un proyecto enorme que estoy trabajando en donde el espacio disponible es una prima. Es más pequeño y que el HD44780 muestra y todavía muestra 20 caracteres en cada una de las dos líneas. Por último, es menos costoso que el HD44780 muestra también. Escogí un par de estos de Digikey y en sólo un precio de 10,25 cada uno. Compruébelos hacia fuera aquí: Exhibición del LCD de Newhaven en Digikey. Tenga en cuenta que esta pantalla requiere de 3.3 a 5.5 voltios por lo que tenga en cuenta al elegir su fuente de alimentación. El código fuente que se suministra también debe ejecutar las pantallas HD44780 sin ningún problema. Esta es la forma en que lo he creado. Puede colocar los componentes en los pines diferentes de su microcontrolador. Sólo tenga en cuenta qué pines del microcontrolador se conecta al positivo y negativo final de la luz de detección de LED. También puede conectar su pantalla LCD para que funcione en modo de 4 bits en lugar del modo de 8 bits como se ilustra. Eso requeriría cuatro conexiones menos en el circuito pero hace su programación apenas un poco más complicada. Continúa con los pasos siguientes. Escribiendo el programa. Como otros han mencionado, debe considerar un filtro IIR (respuesta de impulso infinito) en lugar del filtro FIR (respuesta de impulso finito) que está utilizando ahora. Hay más, pero a primera vista los filtros FIR se implementan como convoluciones explícitas y filtros IIR con ecuaciones. El filtro IIR particular que uso mucho en los microcontroladores es un filtro de paso simple de un solo paso. Este es el equivalente digital de un simple filtro analógico R-C. Para la mayoría de las aplicaciones, éstas tendrán mejores características que el filtro de caja que está utilizando. La mayoría de los usos de un filtro de caja que he encontrado son el resultado de alguien que no presta atención en la clase de procesamiento de señal digital, no como resultado de necesitar sus características particulares. Si sólo desea atenuar las altas frecuencias que usted sabe son el ruido, un filtro de un solo paso de paso bajo es mejor. La mejor manera de implementar uno digitalmente en un microcontrolador es generalmente: FILT lt-- FILT FF (NEW-FILT) FILT es una pieza de estado persistente. Esta es la única variable persistente que necesita para calcular este filtro. NUEVO es el nuevo valor que se está actualizando el filtro con esta iteración. FF es la fracción del filtro. Que ajusta la pesadez del filtro. Mire este algoritmo y vea que para FF 0 el filtro es infinitamente pesado ya que la salida nunca cambia. Para FF 1, su realmente ningún filtro en absoluto, ya que la salida sólo sigue la entrada. Los valores útiles están intermedios. En los sistemas pequeños, se selecciona FF para que sea 1/2 N, de modo que la multiplicación por FF se puede realizar como un desplazamiento a la derecha por N bits. Por ejemplo, FF puede ser 1/16 y multiplicar por FF por lo tanto un desplazamiento a la derecha de 4 bits. De lo contrario este filtro sólo necesita un substracto y un agregado, aunque los números generalmente necesitan ser más anchos que el valor de entrada (más en precisión numérica en una sección separada a continuación). Normalmente tomo lecturas de A / D mucho más rápido de lo que se necesitan y aplico dos de estos filtros en cascada. Este es el equivalente digital de dos filtros R-C en serie, y se atenúa por 12 dB / octava por encima de la frecuencia de rolloff. Sin embargo, para las lecturas de A / D su generalmente más relevante mirar el filtro en el dominio del tiempo considerando su respuesta del paso. Esto le indica cuán rápido su sistema verá un cambio cuando cambie la cosa que está midiendo. Para facilitar el diseño de estos filtros (que sólo significa escoger FF y decidir cuantos de ellos a la cascada), uso mi programa FILTBITS. Se especifica el número de bits de cambio para cada FF en la serie de filtros en cascada y se calcula la respuesta de paso y otros valores. En realidad, por lo general, ejecutar esto a través de mi script wrapper PLOTFILT. Esto ejecuta FILTBITS, que hace un archivo CSV, luego traza el archivo CSV. Por ejemplo, aquí está el resultado de PLOTFILT 4 4: Los dos parámetros de PLOTFILT significan que habrá dos filtros en cascada del tipo descrito anteriormente. Los valores de 4 indican el número de bits de cambio para realizar la multiplicación por FF. Los dos valores FF son por lo tanto 1/16 en este caso. El rastro rojo es la respuesta de la etapa de la unidad, y es la cosa principal a mirar. Por ejemplo, esto le dice que si la entrada cambia instantáneamente, la salida del filtro combinado se establecerá en 90 del nuevo valor en 60 iteraciones. Si te importa el tiempo de solución de 95, entonces usted tiene que esperar alrededor de 73 iteraciones, y por 50 tiempo de solución sólo 26 iteraciones. El rastro verde le muestra la salida de una sola espiga de amplitud completa. Esto le da una idea de la supresión de ruido aleatorio. Parece que ninguna muestra causará más de un cambio de 2.5 en la salida. El rastro azul es dar una sensación subjetiva de lo que este filtro hace con el ruido blanco. Esto no es una prueba rigurosa, ya que no hay garantía de que exactamente el contenido de los números aleatorios elegidos como el ruido blanco de entrada para esta ejecución de PLOTFILT. Es sólo para darle una sensación áspera de cuánto será aplastado y lo suave que es. PLOTFILT, tal vez FILTBITS, y muchas otras cosas útiles, especialmente para el desarrollo de firmware PIC está disponible en la versión de software PIC Development Tools en mi página de descargas de software. Agregado acerca de la precisión numérica veo de los comentarios y ahora una nueva respuesta que hay interés en discutir el número de bits necesarios para implementar este filtro. Tenga en cuenta que la multiplicación por FF creará Log 2 (FF) nuevos bits por debajo del punto binario. En sistemas pequeños, FF se elige generalmente para ser 1/2 N de modo que esta multiplicación se realice realmente por un desplazamiento a la derecha de N bits. FILT es por lo tanto un entero de punto fijo. Tenga en cuenta que esto no cambia ninguna de las matemáticas desde el punto de vista de los procesadores. Por ejemplo, si está filtrando lecturas A / D de 10 bits y N 4 (FF 1/16), entonces necesita 4 bits de fracción por debajo de las lecturas A / D de enteros de 10 bits. Uno de los procesadores más, youd estar haciendo operaciones enteras de 16 bits debido a las lecturas de 10 bits A / D. En este caso, todavía puede hacer exactamente las mismas operaciones enteras de 16 bits, pero comience con las lecturas A / D a la izquierda desplazadas por 4 bits. El procesador no sabe la diferencia y no necesita. Hacer la matemática en todo enteros de 16 bits funciona si usted los considera 12,4 puntos fijos o enteros verdaderos de 16 bits (16,0 puntos fijos). En general, es necesario agregar N bits cada polo de filtro si no desea añadir ruido debido a la representación numérica. En el ejemplo anterior, el segundo filtro de dos tendría que tener 1044 18 bits para no perder información. En la práctica en una máquina de 8 bits que significa youd utilizar valores de 24 bits. Técnicamente sólo el segundo polo de dos necesitaría el valor más amplio, pero para la simplicidad del firmware usualmente utilizo la misma representación, y por lo tanto el mismo código, para todos los polos de un filtro. Normalmente escribo una subrutina o macro para realizar una operación de polo de filtro, y luego aplicarla a cada polo. Si una subrutina o macro depende de si los ciclos o la memoria del programa son más importantes en ese proyecto en particular. De cualquier manera, utilizo un cierto estado del rasguño para pasar NUEVO en la subrutina / la macro, que pone al día FILT, pero también las cargas que en el mismo estado del rasguño NUEVO estaba pulg. Esto hace fácil aplicar múltiples polos puesto que el FILT actualizado de un poste es El NUEVO de la siguiente. Cuando una subrutina, es útil tener un puntero apuntan a FILT en el camino, que se actualiza justo después de FILT a la salida. De esta manera la subrutina opera automáticamente en filtros consecutivos en memoria si se llama varias veces. Con una macro usted no necesita un puntero puesto que usted pasa en la dirección para funcionar en cada iteración. Ejemplos de código Aquí hay un ejemplo de una macro como se describe anteriormente para un PIC 18: Y aquí hay una macro similar para un PIC 24 o dsPIC 30 o 33: Ambos ejemplos se implementan como macros utilizando mi preprocesador de ensamblador PIC. Que es más capaz que cualquiera de las instalaciones macro incorporadas. Clabacchio: Otro problema que debería haber mencionado es la implementación de firmware. Puede escribir una subrutina de filtro de paso bajo de un solo polo una vez, luego aplicarla varias veces. De hecho, por lo general escribo una subrutina de este tipo para tomar un puntero en la memoria al estado del filtro, a continuación, hacer avanzar el puntero para que pueda ser llamado en sucesión fácilmente para realizar filtros multipolares. Ndash Olin Lathrop Apr 20 12 at 15:03 1. Muchas gracias por sus respuestas - todas ellas. Decidí usar este filtro IIR, pero este filtro no se utiliza como un filtro LowPass estándar, ya que necesito valorar los valores promedio de los contadores y compararlos para detectar cambios en un determinado rango. Ya que estos Valores van de dimensiones muy diferentes dependiendo de Hardware que quería tomar un promedio para poder reaccionar a estos cambios específicos de hardware automáticamente. Ndash sensslen May 21 12 at 12:06 Si se puede vivir con la restricción de un poder de dos números de elementos a la media (es decir, 2,4,8,16,32 etc), entonces la división se puede hacer fácil y eficientemente en un De bajo rendimiento micro sin división dedicada, ya que se puede hacer como un cambio de bits. Cada turno a la derecha es una potencia de dos por ejemplo: El OP pensó que tenía dos problemas, dividiendo en un PIC16 y la memoria para su amortiguador de anillo. Esta respuesta muestra que la división no es difícil. Es cierto que no aborda el problema de la memoria, pero el sistema SE permite respuestas parciales, y los usuarios pueden tomar algo de cada respuesta por sí mismos, o incluso editar y combinar las respuestas de otros. Dado que algunas de las otras respuestas requieren una operación de división, son igualmente incompletas, ya que no muestran cómo lograr esto de manera eficiente en un PIC16. Ndash Martin Apr 20 12 at 13:01 Hay una respuesta para un verdadero filtro de media móvil (también conocido como filtro de caja) con menos requisitos de memoria, si no te importa el downsampling. Su llamado un filtro integrador-peine en cascada (CIC). La idea es que usted tiene un integrador que tomar las diferencias de más de un período de tiempo, y la clave de ahorro de memoria dispositivo es que mediante el muestreo, no tienes que almacenar todos los valores del integrador. Se puede implementar utilizando el pseudocódigo siguiente: Su longitud media móvil efectiva es decimationFactorstatesize, pero sólo necesita mantener alrededor de las muestras de estado. Obviamente, puede obtener un mejor rendimiento si su stateize y decimationFactor son potencias de 2, de modo que la división y los operadores de resto se sustituye por cambios y máscara-ands. Postscript: Estoy de acuerdo con Olin que siempre debe considerar simples filtros IIR antes de un filtro de media móvil. Si no necesita la frecuencia-nulos de un filtro de vagón, un filtro de paso bajo de 1 o 2 polos probablemente funcione bien. Por otro lado, si está filtrando para fines de decimación (tomando una entrada de alta tasa de muestreo y promediándola para su uso por un proceso de baja velocidad) entonces un filtro de CIC puede ser justo lo que está buscando. (Especialmente si se puede usar statesize1 y evitar el ringbuffer en conjunto con sólo un único valor de integrador anterior) Theres algunos análisis en profundidad de la matemática detrás de la utilización de la primera orden IIR filtro que Olin Lathrop ya ha descrito en el Digital Signal Processing stack exchange (Incluye muchas imágenes bonitas). La ecuación para este filtro IIR es: Esto se puede implementar usando sólo números enteros y sin división usando el siguiente código (podría necesitar un poco de depuración como estaba escribiendo desde la memoria.) Este filtro se aproxima a una media móvil de Los últimos K muestras estableciendo el valor de alfa a 1 / K. Hacer esto en el código precedente definiendo BITS a LOG2 (K), es decir para K 16 fijado BITS a 4, para K 4 fijado BITS a 2, etc. (Mal verificar el código enumerado aquí tan pronto como consiga un cambio y Edite esta respuesta si es necesario.) Respondió Jun 23 12 at 4:04 Heres un filtro de paso bajo de un solo polo (promedio móvil, con frecuencia de corte CutoffFrequency). Muy simple, muy rápido, funciona muy bien, y casi no hay sobrecarga de memoria. Nota: Todas las variables tienen un alcance más allá de la función de filtro, excepto la pasada en newInput Nota: Este es un filtro de una sola etapa. Múltiples etapas se pueden conectar en cascada para aumentar la nitidez del filtro. Si utiliza más de una etapa, tendrá que ajustar DecayFactor (en relación con la frecuencia de corte) para compensar. Y, obviamente, todo lo que necesita son las dos líneas colocadas en cualquier lugar, no necesitan su propia función. Este filtro tiene un tiempo de aceleración antes de que el promedio móvil represente el de la señal de entrada. Si necesita omitir ese tiempo de aceleración, sólo puede inicializar MovingAverage al primer valor de newInput en lugar de 0 y esperar que el primer newInput no sea un outlier. (CutoffFrequency / SampleRate) tiene un intervalo entre 0 y 0,5. DecayFactor es un valor entre 0 y 1, por lo general cerca de 1. Flotadores de precisión simple son lo suficientemente buenos para la mayoría de las cosas, sólo prefiero dobles. Si necesitas pegarte con números enteros, puedes convertir DecayFactor y Factor de Amplitud en enteros fraccionarios, en los que el numerador se almacena como el entero, y el denominador es una potencia entera de 2 (así puedes cambiar a la derecha como el número Denominador en vez de tener que dividir durante el bucle del filtro). Por ejemplo, si DecayFactor 0.99 y desea utilizar números enteros, puede establecer DecayFactor 0.99 65536 64881. Y luego, cada vez que multiplique por DecayFactor en su bucle de filtro, simplemente cambie el resultado 16. Para más información sobre esto, En línea, capítulo 19 sobre filtros recursivos: www. dspguide / ch19.htm PS Para el paradigma de Media móvil, un enfoque diferente para establecer DecayFactor y AmplitudeFactor que puede ser más relevante para sus necesidades, digamos que desea que el anterior, alrededor de 6 elementos promediados juntos, hacerlo discretamente, youd añadir 6 elementos y dividir por 6, por lo que Puede establecer el AmplitudeFactor a 1/6, y DecayFactor a (1.0 - AmplitudeFactor). Respondió May 14 12 at 22:55 Todo el mundo ha comentado a fondo sobre la utilidad de IIR vs FIR, y en la división de poder de dos. La identificación apenas tiene gusto de dar algunos detalles de la puesta en práctica. Lo siguiente funciona bien en pequeños microcontroladores sin FPU. No hay multiplicación, y si mantienes N una potencia de dos, toda la división es de un solo ciclo de desplazamiento de bits. Búfer de anillo FIR básico: guarda un buffer de ejecución de los últimos N valores, y una SUM corriente de todos los valores en el búfer. Cada vez que entra una nueva muestra, resta el valor más antiguo del buffer de SUM, reemplázalo por el nuevo, añada la nueva muestra a SUM y SUM / N. Búfer de anillo IIR modificado: mantener una SUM corriente de los últimos N valores. Cada vez que llega una nueva muestra, SUM - SUM / N, agregue la nueva muestra y la salida SUM / N. Si le estoy leyendo bien, usted está describiendo un filtro IIR de primer orden, el valor que está restar es el valor más antiguo que está cayendo, pero es el promedio de los valores anteriores. Los filtros IIR de primer orden pueden sin duda ser útiles, pero no estoy seguro de lo que quiere decir cuando sugiere que la salida es la misma para todas las señales periódicas. A una frecuencia de muestreo de 10KHz, alimentar una onda cuadrada de 100Hz en un filtro de caja de 20 etapas producirá una señal que se eleva uniformemente para 20 muestras, se sienta alto para 30, cae uniformemente para 20 muestras y se sienta bajo para 30. Un primer orden Filtro IIR. Ndash supercat Aug 28 13 a las 15:31 producirá una onda que empieza bruscamente a subir y gradualmente se nivela cerca (pero no en) el máximo de entrada, luego empieza a caer bruscamente y gradualmente se nivela cerca (pero no) del mínimo de entrada. Comportamiento muy diferente. Ndash supercat August 28 13 at 15:32 Un problema es que un simple promedio móvil puede o no ser útil. Con un filtro IIR, puede obtener un filtro agradable con relativamente pocos calcs. La FIR que usted describe sólo puede darle un rectángulo en el tiempo - un sinc en freq - y no puede administrar los lóbulos laterales. Puede ser bien vale la pena para lanzar en un número entero multiplica para que sea una buena sintonía sintonizable FIR si se puede ahorrar las garrapatas del reloj. Ndash Scott Seidman: No hay necesidad de multiplicar si uno simplemente tiene cada etapa de la FIR o la salida de la media de la entrada a esa etapa y su valor almacenado anterior, y luego almacenar la entrada (si se tiene El rango numérico, se podría usar la suma en lugar de la media). Si ese filtro es mejor que un filtro de caja depende de la aplicación (la respuesta de paso de un filtro de caja con un retardo total de 1ms, por ejemplo, tendrá un pico d2 / dt desagradable cuando el cambio de entrada, y 1ms más tarde, pero tendrá El mínimo posible d / dt para un filtro con un retraso total de 1ms). Ndash supercat Como dijo mikeselectricstuff, si realmente necesita reducir sus necesidades de memoria, y no te importa su respuesta al impulso que es un exponencial (en lugar de un pulso rectangular), me gustaría ir para un filtro de media móvil exponencial . Los uso ampliamente. Con ese tipo de filtro, usted no necesita ningún búfer. Usted no tiene que almacenar N muestras pasadas. Solo uno. Por lo tanto, sus requisitos de memoria se redujo por un factor de N. También, no necesita ninguna división para eso. Sólo multiplicaciones. Si tiene acceso a aritmética de punto flotante, use multiplicaciones de coma flotante. De lo contrario, haga multiplicaciones enteras y desplaza hacia la derecha. Sin embargo, estamos en 2012, y yo recomendaría que utilice compiladores (y MCUs) que le permiten trabajar con números de coma flotante. Además de ser más eficiente de la memoria y más rápido (usted no tiene que actualizar los elementos en cualquier búfer circular), yo diría que es también más natural. Porque una respuesta de impulso exponencial coincide mejor con la forma en que se comporta la naturaleza, en la mayoría de los casos. Un problema con el filtro IIR como casi tocado por olin y supercat pero aparentemente ignorado por otros es que el redondeo hacia abajo introduce cierta imprecisión (y potencialmente sesgo / truncamiento). Suponiendo que N es una potencia de dos, y sólo se utiliza la aritmética entera, el desplazamiento a la derecha elimina sistemáticamente los LSB de la nueva muestra. Eso significa que la duración de la serie nunca podría ser, el promedio nunca tendrá en cuenta. Por ejemplo, supongamos una serie que disminuye lentamente (8, 8, 8, 7, 7, 7, 7, 6, 6) y asuma que el promedio es realmente 8 al principio. La muestra del puño 7 llevará la media a 7, independientemente de la resistencia del filtro. Sólo para una muestra. La misma historia para 6, etc. Ahora piensa en lo opuesto. La serie sube. El promedio se mantendrá en 7 para siempre, hasta que la muestra es lo suficientemente grande como para que cambie. Por supuesto, puede corregir el sesgo añadiendo 1 / 2N / 2, pero eso no resolverá realmente el problema de precisión. En ese caso la serie decreciente permanecerá para siempre en 8 hasta que la muestra sea 8-1 / 2 (N / 2). Para N4 por ejemplo, cualquier muestra por encima de cero mantendrá el promedio sin cambios. Creo que una solución para eso implicaría mantener un acumulador de los LSB perdidos. Pero no lo hice lo suficientemente lejos para tener el código listo, y no estoy seguro de que no perjudicaría la potencia IIR en algunos otros casos de series (por ejemplo, si 7,9,7,9 promedio a 8 entonces). Olin, su cascada de dos etapas también necesitaría alguna explicación. ¿Se refiere a la celebración de dos valores medios con el resultado de la primera alimentado en el segundo en cada iteración. La influencia que este curso tuvo en mi carrera docente es la siguiente: me ha ayudado a expandirme como profesor de historia, me dio formas de motivar a mis alumnos, me enseñó más acerca de la media móvil Y las fuentes secundarias, me dieron maneras de utilizar las fuentes en mi enseñanza de la historia del pic media móvil, así como otros temas, y me ayudó a apreciar la historia más que nunca. 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3. Un cuervo en el interior de la tienda en un sueño significa una persona corrupta en thatpany. La fórmula primero calcula la gama verdadera alta y la gama verdadera baja entonces compara el precio cercano de los días al precio cercano de los días de ayer para computar un nuevo valor. 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Se puede implementar llamando a una rutina de iniciación con 160 P 160 como su argumento, 160 I (P), 160 que debe devolver una rutina que cuando se llama con miembros individuales sucesivos de un flujo de números, calcula la media de (arriba A), los últimos 160 P 160 de ellos, permite llamar a este 160 SMA (). La palabra 160 estado 160 en la descripción de la tarea se refiere a la necesidad de 160 SMA () 160 para recordar cierta información entre las llamadas a ella: 160 El período, 160 P 160 Un contenedor ordenado de al menos los últimos 160 P 160 números de cada uno de Sus llamadas individuales. El estado 160 también significa que las llamadas sucesivas a 160 I (), 160 el inicializador, 160 deben devolver rutinas separadas que no 160 comparten el estado guardado para que puedan ser utilizadas en dos flujos independientes de datos. El pseudo-código para una implementación de 160 SMA 160 es: Esta versión utiliza una cola persistente para contener los valores p más recientes. Cada función devuelta desde init-moving-average tiene su estado en un átomo que contiene un valor de cola. Esta implementación utiliza una lista circular para almacenar los números dentro de la ventana al principio de cada indicador de iteración se refiere a la celda de lista que contiene el valor que acaba de salir de la ventana y que se reemplazará con el valor simplemente añadido. Uso de un cierre En la actualidad, este sma no puede ser nogc porque asigna un cierre en el montón. Algún análisis de escape podría eliminar la asignación de montón. Uso de una edición de estructura Esta versión evita la asignación de montón del cierre manteniendo los datos en el marco de pila de la función principal. La misma salida: Para evitar que las aproximaciones de punto flotante sigan acumulándose y creciendo, el código podría realizar una suma periódica en toda la matriz de cola circular. Esta implementación produce dos objetos (de función) compartiendo estado. Es idiomático en E separar la entrada de la salida (leer de la escritura) en lugar de combinarlos en un objeto. La estructura es la misma que la implementación de la Desviación EstándarE. El programa de elixir a continuación genera una función anónima con un período incrustado p, que se utiliza como el período de la media móvil simple. La función run lee la entrada numérica y la pasa a la función anónima recién creada, y luego inspecciona el resultado a STDOUT. La salida se muestra a continuación, con el promedio, seguido por la entrada agrupada, formando la base de cada media móvil. Erlang tiene cierres, pero variables inmutables. Una solución entonces es utilizar procesos y un mensaje simple que pasa la API basada. Los lenguajes de matriz tienen rutinas para calcular los avarages de deslizamiento para una secuencia dada de ítems. Es menos eficiente realizar bucle como en los siguientes comandos. Pide continuamente una entrada I. Que se añade al final de una lista L1. L1 se puede encontrar pulsando 2ND / 1, y la media se puede encontrar en List / OPS Pulse ON para terminar el programa. Función que devuelve una lista que contiene los datos promediados del argumento suministrado. Programa que devuelve un valor simple en cada invocación: list es la lista promediada: p es el período: 5 devuelve la lista media: Ejemplo 2: Utilizando el programa movinav2 , 5) - Inicializando el cálculo del promedio móvil, y definir el período de 5 movinav2 (3, x): x - nuevos datos en la lista (valor 3), y el resultado se almacenará en la variable x, y se muestra movinav2 (4, : X - nuevos datos (valor 4), y el nuevo resultado se almacenará en la variable x, y se mostrará (43) / 2. Descripción de la función movinavg: variable r - es el resultado (la lista de promedios) que se devolverá variable i - es la variable de índice, y apunta al final de la sub-lista de la lista de promediar. Variable z - una variable auxiliar La función utiliza la variable i para determinar qué valores de la lista serán considerados en el siguiente cálculo promedio. En cada iteración, la variable i apunta al último valor de la lista que se utilizará en el cálculo promedio. Así que sólo tenemos que averiguar cuál será el primer valor en la lista. Por lo general, hay que tener en cuenta los elementos p, por lo que el primer elemento será el indexado por (i-p1). Sin embargo, en las primeras iteraciones, el cálculo será normalmente negativo, por lo que la siguiente ecuación evitará los índices negativos: max (i-p1,1) o, ordenando la ecuación, max (i-p, 0) 1. Pero el número de elementos en las primeras iteraciones también será menor, el valor correcto será (índice final - comenzar índice 1) o, ordenando la ecuación, (i - (max (ip, 0) 1), y luego , (I - max (ip, 0)). La variable z tiene el valor común (max (ip), 0) así que el beginindex será (z1) y los numberofelements serán (iz) mid (list, z1, iz) devolverá la lista de valor que será la suma promedio .) Los sumará sum (.) / (Iz) ri los medirá y almacenará el resultado en el lugar apropiado en la lista de resultados Usando un cierre y creando una función