الانتقال المتوسط - عودي التنفيذ

دليل العلماء والمهندسين لمعالجة الإشارات الرقمية من قبل ستيفن W. سميث، دكتوراه في الطب. وهناك ميزة هائلة لمرشح المتوسط ​​المتحرك هو أنه يمكن تنفيذه بخوارزمية سريعة جدا. لفهم هذه الخوارزمية، تخيل تمرير إشارة الدخل، x، من خلال سبع نقاط مرشح المتوسط ​​المتحرك لتشكيل إشارة الإخراج، y. ننظر الآن في كيفية حساب نقطتي خرج متجاورتين، y 50 و y 51: هذه هي نفس نقاط الحساب تقريبا x 48 إلى x 53 يجب أن تضاف إلى y 50، ومرة ​​أخرى y y 51. إذا تم حساب y 50 بالفعل ، الطريقة الأكثر فعالية لحساب ذ 51 هو: مرة واحدة تم العثور على 51 باستخدام y 50، ثم y 52 يمكن حسابها من عينة ذ 51، وهلم جرا. بعد حساب النقطة الأولى في y، كل من النقاط الأخرى يمكن العثور عليها مع إضافة واحدة فقط والطرح لكل نقطة. ويمكن التعبير عن ذلك في المعادلة: لاحظ أن هذه المعادلة تستخدم مصدرين للبيانات لحساب كل نقطة في المخرجات: نقاط من المدخلات والنقاط المحسوبة سابقا من المخرجات. وهذا ما يسمى المعادلة المتكررة، وهذا يعني أن نتيجة حساب واحد يستخدم في الحسابات المستقبلية. (المصطلح العودية له أيضا معان أخرى، وخاصة في علوم الكمبيوتر). يناقش الفصل 19 مجموعة متنوعة من الفلاتر العودية بمزيد من التفصيل. كن على علم بأن المرشح المتكرر للمتوسط ​​المتحرك يختلف كثيرا عن المرشحات العودية النموذجية. على وجه الخصوص، فإن معظم المرشحات التكرارية لديها استجابة الاندفاع طويلة بلا حدود (إير)، تتألف من الجيوب الأنفية والأسي. والاستجابة النبضية للمتوسط ​​المتحرك هي نبضة مستطيلة (الاستجابة النبضية المحدودة، أو منطقة معلومات الطيران). هذه الخوارزمية أسرع من المرشحات الرقمية الأخرى لعدة أسباب. أولا، هناك حسابين فقط لكل نقطة، بغض النظر عن طول نواة الفلتر. ثانيا، الجمع والطرح هي العمليات الرياضيات الوحيدة المطلوبة، في حين أن معظم المرشحات الرقمية تتطلب الضرب تستغرق وقتا طويلا. ثالثا، مخطط الفهرسة بسيط جدا. كل مؤشر في إق. يتم العثور على 15-3 عن طريق إضافة أو طرح الثوابت الصحيحة التي يمكن حسابها قبل بدء التصفية (أي p و q). رابعا، يمكن تنفيذ خوارزمية كاملة مع تمثيل صحيح. اعتمادا على الأجهزة المستخدمة، يمكن أن تكون الأعداد الصحيحة أكثر من أمر من حجم أسرع من نقطة العائمة. والمثير للدهشة أن التمثيل الصحيح يعمل بشكل أفضل من النقطة العائمة مع هذه الخوارزمية، بالإضافة إلى كونها أسرع. خطأ الجولة من الحساب العائم نقطة يمكن أن تنتج نتائج غير متوقعة إذا لم تكن حذرا. على سبيل المثال، تخيل إشارة عينة 10000 يتم تصفيتها باستخدام هذه الطريقة. وتحتوي العينة الأخيرة في الإشارة التي تمت تصفيتها على الخطأ المتراكم البالغ 000 10 إضافة و 000 10 طرح. يظهر هذا في إشارة الإخراج كإزاحة الانجراف. إنتيجرز لا تملك هذه المشكلة لأنه لا يوجد خطأ جولة في الحساب. إذا كنت يجب استخدام نقطة عائمة مع هذه الخوارزمية، البرنامج في الجدول 15-2 يوضح كيفية استخدام تراكم الدقة المزدوجة للقضاء على هذا الانجراف. أنا أساسا مجموعة من القيم مثل هذا: مجموعة أعلاه هو أبسط من ذلك، إيم جمع قيمة 1 لكل ميلي ثانية واحدة في بلدي رمز حقيقي وأنا بحاجة إلى معالجة الإخراج على خوارزمية كتبت للعثور على أقرب قمة قبل نقطة في الوقت المناسب. منطقي يفشل لأن في بلدي المثال أعلاه، 0.36 هو الذروة الحقيقية، ولكن خوارزمي بلدي سوف ننظر إلى الوراء ونرى العدد الأخير جدا 0.25 كما الذروة، كما ثيريز انخفاض إلى 0.24 قبل ذلك. والهدف من ذلك هو اتخاذ هذه القيم وتطبيق خوارزمية لهم والتي سوف تلطف بها قليلا حتى أن لدي المزيد من القيم الخطية. (أي: إد مثل نتائجي لتكون متعرج، وليس جاجدي) وقد قيل إيف لتطبيق مرشح المتوسط ​​المتحرك الأسي لقيم بلدي. كيف يمكنني أن أفعل هذا من الصعب حقا بالنسبة لي لقراءة المعادلات الرياضية، وأنا أتعامل بشكل أفضل بكثير مع التعليمات البرمجية. كيف أقوم بمعالجة القيم في صفيفي، تطبيق حساب متوسط ​​متحرك أسي حتى حتى يطلب منهم فب 8 12 في 20:27 لحساب متوسط ​​متحرك أسي. تحتاج إلى الحفاظ على بعض الدول في جميع أنحاء وتحتاج إلى ضبط المعلمة. وهذا يتطلب فئة صغيرة (على افتراض أن تستخدم جافا 5 أو في وقت لاحق): إنستانتيات مع المعلمة تسوس تريد (قد يستغرق ضبط يجب أن يكون بين 0 و 1) ثم استخدم المتوسط ​​() لتصفية. عند قراءة صفحة على بعض تكرار الرياضيات، كل ما تحتاج حقا أن نعرف عند تحويله إلى التعليمات البرمجية هو أن الرياضيين يحبون كتابة الفهارس في المصفوفات وتسلسل مع سوبسكريبتس. (ثيف عدد قليل من التدوينات الأخرى أيضا، والتي لا تساعد.) ومع ذلك، فإن إما بسيط جدا كما تحتاج فقط إلى تذكر قيمة قديمة واحدة لا صفائف الدولة المعقدة المطلوبة. أجابيد فبراير 8 12 في 20:42 تكوشيران: بريتي موش. إيسن 39t لطيفة عندما يمكن أن تكون الأمور بسيطة (إذا بدأت مع تسلسل جديد، والحصول على متوسط ​​جديد). لاحظ أن المصطلحات القليلة الأولى في تسلسل المتوسط ​​سوف تقفز قليلا بسبب الآثار الحدودية، ولكن تحصل على تلك مع المتوسطات المتحركة الأخرى جدا. ومع ذلك، فإن ميزة جيدة هي أنه يمكنك التفاف المنطق المتوسط ​​المتحرك في أفيراجر والتجربة دون إزعاج بقية البرنامج الخاص بك كثيرا. نداش دونال فيلوس فبراير 9 12 في 0:06 أنا تواجه صعوبة في فهم أسئلتك، ولكن سأحاول الإجابة على أي حال. 1) إذا وجدت خوارزمية 0.25 بدلا من 0.36، فمن الخطأ. فمن الخطأ لأنه يفترض زيادة رتيبة أو نقصان (وهذا هو دائما الذهاب أو دائما الذهاب إلى أسفل). إلا إذا كنت متوسط ​​جميع البيانات الخاصة بك، نقاط البيانات الخاصة بك --- كما تقدم لهم --- هي غير الخطية. إذا كنت تريد حقا أن تجد أقصى قيمة بين نقطتين في الوقت المناسب، ثم شريحة صفيف الخاص بك من تمين إلى تماكس والعثور على الحد الأقصى من أن سوباراي. 2) الآن، مفهوم المتوسطات المتحركة بسيط جدا: تخيل أن لدي القائمة التالية: 1.4، 1.5، 1.4، 1.5، 1.5. أستطيع أن تمهيده بأخذ متوسط ​​رقمين: 1.45، 1.45، 1.45، 1.5. لاحظ أن الرقم الأول هو متوسط ​​1.5 و 1.4 (الثانية والأرقام الأولى) والثانية (القائمة الجديدة) هو متوسط ​​1.4 و 1.5 (الثالث والقائمة القديمة الثانية) الثالث (قائمة جديدة) متوسط ​​1.5 و 1.4 (الرابع والثالث)، وهلم جرا. كنت يمكن أن تجعل من فترة ثلاثة أو أربعة، أو ن. لاحظ كيف البيانات هو أكثر سلاسة بكثير. وهناك طريقة جيدة لرؤية المتوسطات المتحركة في العمل هو الذهاب إلى غوغل المالية، حدد الأسهم (محاولة تسلا موتورز متقلبة جدا (تسلا)) وانقر على التقنية في الجزء السفلي من الرسم البياني. حدد المتوسط ​​المتحرك مع فترة معينة، والمتوسط ​​المتحرك الأسي لمقارنة الاختلافات بينهما. المتوسط ​​المتحرك الأسي هو مجرد وضع آخر من هذا، ولكن الأوزان البيانات القديمة أقل من البيانات الجديدة وهذا هو وسيلة لتحيز تمهيد نحو الظهر. يرجى قراءة إدخال ويكيبيديا. لذلك، هذا هو أكثر تعليق من الجواب، ولكن مربع التعليق قليلا كان مجرد صغيرة. حظا طيبا وفقك الله. إذا كنت تواجه مشكلة مع الرياضيات، هل يمكن أن تذهب مع متوسط ​​متحرك بسيط بدلا من الأسي. لذا فإن الإخراج الذي تحصل عليه سيكون مصطلحات x الأخيرة مقسوما على x. كودوكود غير مختبرة: لاحظ أنك سوف تحتاج إلى التعامل مع بداية ونهاية أجزاء من البيانات بما أنه من الواضح أنك غير قادر على متوسط ​​آخر 5 شروط عندما كنت على نقطة البيانات 2 الخاص بك. أيضا، هناك طرق أكثر كفاءة لحساب هذا المتوسط ​​المتحرك (مجموع المبلغ - الأقدم الأحدث)، ولكن هذا هو للحصول على مفهوم ما يحدث عبر. أجاب في فبراير 8 12 في 20: 41 في إحصاءات متوسط ​​متحرك بسيط هو خوارزمية تحسب المتوسط ​​غير المرجح من عينات ن الماضي. وعادة ما تسمى المعلمة n بحجم النافذة، لأن الخوارزمية يمكن اعتبارها نافذة تنزلق فوق نقاط البيانات. باستخدام صيغة عودية للخوارزمية، يتم تقليل عدد العمليات المطلوبة لكل عينة إلى إضافة واحدة، وطرح واحد وقسم واحد. منذ صياغة مستقلة عن حجم النافذة ن. التعقيد وقت التشغيل هو (1). أي ثابت. والصيغة العودية للمتوسط ​​المتحرك غير المرجح هي حيث يكون المتوسط ​​المتوسط ​​المتداول ويمثل x نقطة بيانات. لذلك، كلما تنزلق النافذة إلى اليمين، نقطة بيانات واحدة، الذيل، يتسرب ونقطة بيانات واحدة، الرأس، يتحرك في. التنفيذ تنفيذ المتوسط ​​المتحرك البسيط يجب أن يأخذ ما يلي في الاعتبار تهيئة الخوارزمية ما دام لم يتم ملء النافذة بالكامل مع القيم، فشل صيغة عودية. التخزين مطلوب الوصول إلى عنصر الذيل، والتي اعتمادا على تنفيذ يتطلب تخزين العناصر ن. يستخدم تطبيقي الصيغة المقدمة عندما يتم ملء النافذة بالكامل بالقيم، ويتحول بطريقة أخرى إلى الصيغة التي تقوم بتحديث الوسط من خلال إعادة حساب مجموع العناصر السابقة. لاحظ أن هذا يمكن أن يؤدي إلى عدم الاستقرار العددي بسبب الحساب العائم نقطة. وفيما يتعلق استهلاك الذاكرة، وتنفيذ يستخدم متكررات لتتبع الرأس والذيل العناصر. وهذا يؤدي إلى تنفيذ مع متطلبات الذاكرة الثابتة مستقلة عن حجم النافذة. هنا هو إجراء التحديث الذي ينزلق النافذة إلى اليمين. في معظم المجموعات تبطل العدادين عند تعديل المجموعة الأساسية. غير أن التنفيذ يعتمد على عدد صحيح من الباحثين. ولا سيما في التطبيقات القائمة على التدفق، تحتاج المجموعة الأساسية إلى تعديلها عند وصول عنصر جديد. طريقة واحدة للتعامل مع ذلك هو إنشاء بسيطة حجم دائري حجم ثابت من حجم N1 أن يبطل أبدا تكراراتها وإضافة عنصر بالتناوب واستدعاء التحول. أتمنى أن أستطيع معرفة كيفية تنفيذ هذا فعلا، حيث أن وظيفة الاختبار مربكة جدا بالنسبة لي 8230 هل أحتاج إلى تحويل البيانات إلى صفيف، ثم تشغيل سما سما جديد سما (20، صفيف) لمدة 20 فترة سما كيف يمكنني التعامل مع شيفت () هل من الضروري تنفيذ منشئين. (آسف للارتباك). لا تحتاج don8217t لتحويل البيانات الخاصة بك إلى صفيف طالما البيانات الخاصة بك ينفذ IEnumerable1 ونوع تعداد مزدوج. بقدر ما يتعلق الأمر الرسائل الخاصة بك تحتاج إلى تحويل داتارو إلى شيء أن عدد لا يحصى من القيم المزدوجة. نهجك يعمل. شيفت، الشرائح نافذة موقف واحد إلى اليسار. لمجموعة البيانات من 40 القيم ويقول 20 سما فترة لديك 21 مواقف نافذة يناسب في (40 8211 20 1). في كل مرة تقوم فيها باستدعاء شيفت () يتم نقل الإطار إلى اليسار بموقف واحد، ويقوم متوسط ​​() بإرجاع سما لموقف النافذة الحالي. وهذا يعني، المتوسط ​​غير المرجح لجميع القيم داخل النافذة. بالإضافة إلى ذلك بلدي التنفيذ يسمح لحساب سما حتى لو لم يتم ملء نافذة بالكامل في البداية. لذلك في جوهر نأمل أن يساعد هذا. أي أسئلة أخرى حقوق النشر إشعار كريستوف هيندل و cheind. wordpress، 2009-2012. ممنوع الاستخدام غير المصرح به أندور الازدواجية من هذه المادة دون إذن صريح وخطي من هذه بلوق المؤلف صاحب أندور ممنوع منعا باتا. ويمكن استخدام مقتطفات وروابط، شريطة أن يتم إعطاء الائتمان الكامل والواضح لكريستوف هيندل و cheind. wordpress مع الاتجاه المناسب والمحدد للمحتوى الأصلي. المشاركات الاخيرة