Filtro médio de 8 pontos em movimento no Brasil

Resposta de Frequência do Filtro Médico de Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel em L é Como o filtro médio móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função, a fim de determinar quais freqüências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro não atenuado. Certas freqüências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. A trama acima foi criada pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-maome16)). (1-exp (-maomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - University of California, BerkeleyI tentaram alguns técnicos de média correntes para suavizar a alteração nos dados do ADC no AtMega48 para o controle de luzes (PWM) ao girar uma panela (ADC ). Os filtros (pseudo-códigos): observei que os filtros são muito agradáveis. Mas lento em resposta, o que é esperado. Estou procurando por técnicas como a média móvel exponencial. Disse ser mais receptivo. Existe outro como este Como ele diz: onde está entre 0 e 1. Como codificar e otimizar esses códigos sábios (sem usar flutuadores) Ou Como eu converteria os flutuadores em números inteiros correspondentes para tornar o código pequeno, rápido e responsivo. E eu mantive 1 Outro, então, que não funcionará como esperado. Por Idve mudar todas as variáveis ​​para flutuar. Por favor, não se concentre na seguinte declaração por enquanto, mas observe. Manter flutuadores na minha base de código está preenchendo a memória do programa de 45 a 137, no caso de Você pode implementar com sobrecarga mínima, limitando as frações binárias. Eu usei isso com bons resultados. Pegue o resultado existente, Mude-o N lugares à direita para dividir por 2N Subtrai-lo do resultado existente. Adicionar novos dados Isso não é tão rápido em mudar com uma mudança de etapa nos dados de entrada como você deseja, mas é fácil de implementar e eficaz o suficiente como um filtro em muitos casos. Você pode acelerar sua resposta ao tomar decisões informais quanto ao seu comportamento em casos que são muito diferentes. Por exemplo, mantenha uma contagem de entradas seqüenciais que são mais do que alguns limites diferentes do resultado existente. Se essa contagem ultrapassar algum limiar, altere a proporção de divisão N por algum fator. Por exemplo, N é geralmente 4- os resultados são deslocados para a direita 4 vezes 16 de divisão. Se a entrada for mais que xxx longe da resposta, faça apenas duas mudanças para a direita e multiplique a nova amostra em 4 antes de adicionar. Respondeu 4 de outubro 12 às 6:08