Gleitender Durchschnitt Embedded C

Ein einfach zu bedienender digitaler Filter Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Typ des unendlichen Impulsantwortfilters (IIR), der in vielen eingebetteten DSP-Anwendungen verwendet werden kann. Es benötigt nur wenig RAM und Rechenleistung. Was ist ein Filter Filter kommen sowohl in analogen und digitalen Formen und existieren, um bestimmte Frequenzen aus einem Signal zu entfernen. Ein übliches Analogfilter ist das unten gezeigte Tiefpass-RC-Filter. Analoge Filter zeichnen sich durch ihre Frequenzantwort aus, wie stark die Frequenzen gedämpft (Amplitudengang) und verschoben (Phasengang) sind. Der Frequenzgang kann unter Verwendung einer Laplace-Transformation analysiert werden, die eine Übertragungsfunktion in der S-Domäne definiert. Für die obige Schaltung ist die Übertragungsfunktion gegeben durch: Wenn R gleich 1 Kiloohm und C gleich einem Mikrofarad ist, ist die Betragsantwort unten gezeigt. Beachten Sie, dass die x-Achse logarithmisch ist (jede Markierung ist 10 Mal größer als die letzte). Die y-Achse ist in Dezibel (das ist eine logarithmische Funktion des Ausgangs). Die Grenzfrequenz für dieses Filter beträgt 1000 rads oder 160 Hz. Dies ist der Punkt, bei dem weniger als die Hälfte der Leistung bei einer gegebenen Frequenz vom Eingang zum Ausgang des Filters übertragen wird. Bei der Abtastung eines Signals mit einem Analog-Digital-Wandler (ADC) müssen analoge Filter in eingebetteten Ausführungen verwendet werden. Der ADC erfasst nur Frequenzen, die bis zur Hälfte der Abtastfrequenz liegen. Wenn der ADC beispielsweise 320 Abtastungen pro Sekunde erfasst, wird das Filter (mit einer Grenzfrequenz von 160 Hz) zwischen dem Signal und dem ADC-Eingang platziert, um ein Aliasing zu verhindern (was ein Phänomen ist, bei dem höhere Frequenzen in dem abgetasteten Signal auftreten Niedrigere Frequenzen). Digitale Filter Digitale Filter dämpfen Frequenzen in der Software anstatt analoge Komponenten. Ihre Implementierung beinhaltet das Abtasten der analogen Signale mit einem ADC, wobei dann ein Softwarealgorithmus angewendet wird. Zwei gemeinsame Designansätze für die digitale Filterung sind FIR-Filter und IIR-Filter. FIR Filter Die Finite Impulse Response (FIR) Filter verwenden eine endliche Anzahl von Samples, um den Ausgang zu erzeugen. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-FIR-Filters. Höhere Frequenzen werden abgeschwächt, da die Mittelung das Signal glättet. Der Filter ist endlich, weil die Ausgabe des Filters durch eine endliche Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt wird. Als Beispiel addiert ein 12-Punkt-Gleit-Mittelfilter die 12 jüngsten Abtastwerte, dividiert dann durch 12. Die Ausgabe von IIR-Filtern wird durch (bis zu) einer unendlichen Anzahl von Eingangsabtastwerten bestimmt. IIR-Filter Infinite Impulse Response (IIR) - Filter sind eine Art von Digitalfiltern, bei denen der Ausgang theoretisch in jedem Fall durch einen Eingang beeinflusst wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein Beispiel eines Tiefpass-IIR-Filters. Exponential Moving Average Filter Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet exponentielle Gewichte für jede Probe an, um einen Durchschnitt zu berechnen. Obwohl dies kompliziert scheint, ist die Gleichung, die in der digitalen Filterung Parlance als die Differenzgleichung zur Berechnung der Ausgabe bekannt ist, einfach. In der folgenden Gleichung ist y die Ausgabe x ist die Eingabe und alpha ist eine Konstante, die die Grenzfrequenz festlegt. Um zu analysieren, wie sich dieser Filter auf die Frequenz des Ausgangs auswirkt, wird die Z-Domänenübertragungsfunktion verwendet. Die Amplitudenantwort ist unten für Alpha gleich 0,5 gezeigt. Die y-Achse ist wiederum in Dezibel dargestellt. Die x-Achse ist logarithmisch von 0,001 bis pi. Die Real-Frequenz-Frequenz ordnet der x-Achse zu, wobei Null die Gleichspannung ist und pi gleich der Hälfte der Abtastfrequenz ist. Alle Frequenzen, die größer als die Hälfte der Abtastfrequenz sind, werden gelöscht. Wie erwähnt, kann ein analoges Filter praktisch alle Frequenzen im digitalen Signal unterhalb der halben Abtastfrequenz sicherstellen. Der EMA-Filter ist aus zwei Gründen vorteilhaft in eingebetteten Konstruktionen. Erstens ist es einfach, die Grenzfrequenz einzustellen. Eine Verringerung des Wertes von Alpha verringert die Grenzfrequenz des Filters, wie durch Vergleich der obigen Alpha-0,5-Kurve mit der unten gezeigten Kurve mit alpha 0,1 dargestellt wird. Zweitens ist die EMA einfach zu kodieren und erfordert nur eine geringe Menge an Rechenleistung und Speicher. Die Code-Implementierung des Filters verwendet die Differenzgleichung. Es gibt zwei Multiplikationsoperationen und eine Additionsoperation für jeden Ausgang, der die Operationen ignoriert, die zum Runden von Fixpunktmathematik erforderlich sind. Nur das aktuellste Sample muss im RAM gespeichert werden. Dies ist wesentlich geringer als die Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittsfilters mit N Punkten, die N Multiplikations - und Additionsoperationen sowie N Samples, die im RAM gespeichert werden sollen, erfordern. Der folgende Code implementiert den EMA-Filter mit 32-Bit-Fixpunkt-Mathematik. Der folgende Code ist ein Beispiel für die Verwendung der oben genannten Funktion. Fazit Filter, sowohl analoge als auch digitale, sind ein wesentlicher Bestandteil eingebetteter Designs. Sie ermöglichen es Entwicklern, unerwünschte Frequenzen zu befreien, wenn sie die Sensoreingänge analysieren. Damit digitale Filter nützlich sind, müssen analoge Filter alle Frequenzen über die Hälfte der Abtastfrequenz entfernen. Digitale IIR-Filter können leistungsstarke Werkzeuge in Embedded-Design, wo Ressourcen begrenzt werden. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist ein Beispiel eines solchen Filters, der in eingebetteten Entwürfen wegen des niedrigen Gedächtnisses und der Rechenenergiebedarfe gut funktioniert. Ich weiß, dass dieses mit Aufladung wie pro erreichbar ist: Aber ich möchte wirklich vermeiden, Schub zu verwenden. Ich habe gegoogelt und keine geeigneten oder lesbaren Beispiele gefunden. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahlstroms mit den letzten 1000 Zahlen als Datenprobe verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und festgestellt, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meine Bedürfnisse am besten geeignet. Wenn Ihre Bedürfnisse sind einfach, können Sie nur versuchen, mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code sieht auf jede Probe, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer gegebenen Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, gibt es ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung. Aber, wenn Sie einen kleineren Durchschnitt wünschen, wie 30 Zahlen oder so, dieses ist eine sehr einfache und schnelle Weise, es zu tun. Beantwortet Jun 12 12 at 4:44 1 auf Ihrem Beitrag. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann zulassen, dass das Alpha variabel ist. Somit kann dies dazu verwendet werden, Zeitbasisdurchschnitte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde beträgt, lassen Sie Alpha 1.0 sein. Andernfalls können Sie Alpha zulassen (usecs seit letztem Update 1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Gleitkommazahls mit den neuesten 1000 Zahlen als Datenbeispiel zu verfolgen. Beachten Sie, dass im Folgenden die Summe als Elemente ersetzt wird, die hinzugefügt wurden, wodurch kostspielige O (N) - Transversionen vermieden werden, um die Summe zu berechnen, die für den durchschnittlichen Bedarf erforderlich ist. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T gebildet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lange s, eine int für char s, oder eine doppelte bis total float s. Dies ist ein wenig fehlerhaft, dass Nennsignale an INTMAX vorbeiziehen könnten - wenn Sie darauf achten, dass Sie ein langes langes nicht signiertes verwenden konnten. Oder verwenden Sie ein zusätzliches Bool-Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zuerst gefüllt wird, während numsamples rund um das Array (am besten dann umbenannt etwas harmlos wie pos). Man nehme an, daß der quadratische Operator (T-Abtastwert) tatsächlich quadratischer Operator (T-Abtastwert) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 Uhr oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich meinte ich, dass es sich um void operator () (T sample) handelt, aber natürlich könntet ihr auch irgendeine Notation verwenden, die ihr mochtet. Wird beheben, danke. Ndash Tony D Jun 14 14 am 14:27