É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras. Achei que posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela que seja um poder de dois para permitir a mudança de bits em vez de dividir, mas não precisar Um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento de GPS que escrevi. Comece com 1 amostra e divida em 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Achei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, é uma das maneiras aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que deseja seguir. Isso pode não ser importante na maioria das vezes, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição atual e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondeu 16 de novembro 16 às 23:03 inicialize o total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (quantidade total) Esta seria uma média móvel em relação a Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga e, em seguida, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido em 3 de fevereiro de 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMean filter ou categoria de filtro médio. Desenvolvimento de software de processamento de sinais e imagens digitais (DSP e DIP). Resumo. O artigo é um guia prático para filtro médio ou filtro médio Compreensão e implementação. O artigo contém teoria, código-fonte C, instruções de programação e aplicação de amostra. 1. Introdução ao filtro médio, ou filtro médio do filtro médio. Ou o filtro médio é um filtro de janela de classe linear, que suaviza o sinal (imagem). O filtro funciona como de baixa passagem. A idéia básica por trás do filtro é que qualquer elemento do sinal (imagem) tenha uma média em sua vizinhança. Para entender como isso é feito na prática, comecemos com a idéia da janela. 2. Filtrar a janela ou a máscara. Imagine, você deve ler uma carta e o que vê no texto restrito por furo em um gabarito especial como este. Então, o resultado da leitura é som t. Ok, deixe-nos ler a carta de novo, mas com a ajuda de outro estêncil: Agora, o resultado da leitura t é o som 240. Vamos fazer a terceira tentativa: Agora você está lendo a letra t como som 952. O que acontece aqui Para dizer isso Em linguagem matemática, você está fazendo um elemento de operação (leitura) sobre (letra t). E o resultado (som) depende da vizinhança do elemento (letras próximas a t). E esse estêncil, que ajuda a retirar a vizinhança do elemento, é janela Sim, a janela é apenas um estêncil ou padrão, por meio do qual você está selecionando a vizinhança do elemento 0151 um conjunto de elementos em torno do dado 0151 para ajudá-lo a tomar uma decisão. Outro nome para janela de filtro é máscara 0151 máscara é um estêncil, que esconde elementos que não estamos prestando atenção. No nosso exemplo, o elemento em que estamos operando posiciona-se no lado esquerdo da janela, na prática, no entanto, sua posição habitual é o centro da janela. Deixe-nos ver alguns exemplos de janelas. Em uma dimensão. FIG. 4. Janela ou máscara de tamanho 5 em 1D. Em duas dimensões. FIG. 5. Janela ou máscara de tamanho 3x3 em 2D. Em três dimensões. Pense em construir. E agora mdash sobre o quarto nesse edifício. A sala é como janela 3D, que corta algum subespaço de todo o espaço do edifício. Você pode encontrar a janela 3D em volume (voxel) processamento de imagem. 3. Compreendendo o filtro médio Agora, deixe-nos ver, como ldquota uma média entre os elementos vizinhança. A fórmula é simples 0151 resumir elementos e dividir a soma pelo número de elementos. Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, representada na fig. 7. FIG. 7. Tomando uma média. E isso é tudo. Sim, acabamos de filtrar o sinal 1D por meio do filtro Vamos fazer um currículo e anotar instruções passo a passo para o processamento pelo filtro médio. Filtro médio ou algoritmo de filtro médio: Coloque uma janela sobre o elemento Faça uma média de 0151 resumindo elementos e divida a soma pelo número de elementos. Agora, quando temos o algoritmo, é hora de escrever algum código mdash, vamos até a programação. 4. 1D programação de filtro médio Nesta seção desenvolvemos 1D filtro médio com janela de tamanho 5. Deixe-nos ter sinal 1D de comprimento N como entrada. O primeiro passo é a janela colocando 0151, fazemos isso mudando o índice do elemento principal: Preste atenção, que estamos começando com o terceiro elemento e terminando com os últimos, mas dois. O problema é que não podemos começar com o primeiro elemento, porque neste caso, a parte esquerda da janela do filtro está vazia. Vamos discutir a seguir, como resolver esse problema. O segundo passo é tomar a média, ok: agora, digamos o algoritmo como função: O elemento de tipo pode ser definido como: 5. Bordas de tratamento Para todos os filtros de janela, há algum problema. Isso é um tratamento de borda. Se você colocar a janela sobre o primeiro (último) elemento, a parte esquerda (direita) da janela estará vazia. Para preencher a lacuna, o sinal deve ser estendido. Para o filtro médio, há uma boa idéia para estender o sinal ou a imagem simetricamente, assim: então, antes de passar o sinal para a nossa função de filtro média, o sinal deve ser estendido. Deixe-nos escrever o invólucro, o que faz todos os preparativos. Como você pode ver, nosso código leva em consideração alguns problemas práticos. Antes de tudo, verificamos os nossos parâmetros de entrada. O sinal 0151 não deve ser NULL e o comprimento do sinal deve ser positivo: o segundo passo 0151 verificamos o caso N1. Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos. Para o sinal de 1 elemento, o resultado é o próprio sinal. Além disso, preste atenção, nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída for NULL. Agora, alocemos a memória para a extensão do sinal. E verifique a alocação de memória.
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