Плавающее среднее., поиск коэффициентов. Опции

[_sv_]

Добрый день всем.
Реализую простейший фильтр "скользящее среднее".
output = input + FILTER_CONST * (output – input);

Требуется адаптивно выбирать FILTER_CONST в процессе работы.
Не могу найти способ вычисления оной.

Мне, собственно, задают допустимое время накопления и порог.
Надо как-то вычислить FILTER_CONST.

Спасибо.

[thermit]

Топикстартер, если хочешь внятных ответов, задавай вопрос внятно. Твой фильтр будет делать все. тока не усреднять.

y(n)=y(n-1)+(x(n)-y(n-1))*k
это распространенный фнч бих 1-го порядка для всяких усреднений.

k=1 - (1-L)^(1/T/sf)
L-уровень
sf-частота дискретизации
T-время достижения уровня



Сообщение отредактировал thermit - Sep 7 2013, 05:19

[_sv_]

Сразу - извиняюсь за долгое молчание.
Был в отъезде. Спасибо всем за быстрые ответы.

Теперь по делу: В первом посте досадная опечатка:
Следует читать "output = input + FILTER_CONST * (input - output)"
И это не "мой фильтр". В смысле, что я его не выдумывал.
Это первое попавшееся мне решение задачи "усреднение за время".
Мне всего-то надо усреднять данные от датчика света за некие интервалы времени.

y(n)=y(n-1)+(x(n)-y(n-1))*k

Да. Именно это и было реализовано (после устранения ошибки).

k=1 - (1-L)^(1/T/sf)

Вот. Именно эту формулу и не мог найти. Спасибо.

Вам бы надо
output(t) = alpha*input + (1-alpha)*output(t-1) , 0 < alpha < 1.

Тоже интересно. Насколько я понимаю, то это практически то же самое, что и у "thermit".
Надо бы разобраться как в этом случае считается коэффициент alpha.

Сижу с матлабом. Экспериментирую.

Еще раз - спасибо всем.
Мне кажется, что будут еще вопросы.

[andyp]

Следует читать "output = input + FILTER_CONST * (input - output)"

Да все у Вас нормально было:

out(k) = in(k) + FILTER_CONST*(out(k-1) - in(k));

после перегруппировки слагаемых получаем

out(k) = (1 - FILTER_CONST) in(k) + FILTER_CONST*out(k-1)

если FILTER_CONST = 1 - alpha, то это та форма, что приведена в wiki. Таким образом, имеем два ФНЧ один - КИХ (скользящее среднее на N отсчетов) с АЧХ вида sin(Nx)/sin(x), второй - БИХ с АЧХ вида abs(alpha*exp(j*omega)/(exp(j*omega) + (1 - alpha))). Последнее выражение можно упростить, но мне сейчас лень. Чтобы оба фильтра интегрировали одинаково по крайней мере белый шум, нужно, чтобы были равны их шумовые полосы в полосе интегрируемого сигнала. Шумовая полоса - это интеграл АЧХ, нормированный на максимальный коэффициент передачи фильтра в некотором диапазоне частот. Отсюда и получается связь между alpha и N.

[_sv_]

При более детальном изучении оказалось, что:
1) существуют два подхода к вопросу:
output = input + FILTER_CONST * (output – input);
output = input + FILTER_CONST * (input - output);
При этом и тот и другой реализуют разные вещи.
(input - output) - фильтр
(output – input) - какой-то там интегратор.

В связи с чем:

Твой фильтр будет делать все. тока не усреднять.

Ваше утверждение поставлено под сомнение.
Изучаю предмет дальше.
Действительно - пока что полученные результаты ну никак не "плавающее среднее".