O'rta arifmetik

Kengaytirilgan tanlov
U avvalgisidan farq qiladi, chunki u bir nechta o'lchovlarni jamlaydi va shundan keyingina natija beradi. Hisob-kitoblar orasida oldingi natijani beradi:
Foydalanish xususiyatlari
Har qanday tabiat va kattalikdagi shovqinni o'rtacha darajada aniqlaydi
Filtrning "kuchliligi" namuna o'lchami (NUM_READS) bilan sozlangan.
Butun son qiymatlari uchun o'lchamlar sonini ikkita (2, 4, 8, 16, 32 ...) darajalaridan olish mantiqan to'g'ri keladi, keyin kompilyator yuz baravar tezroq bo'linishni siljishga optimallashtiradi. Bu, agar siz kod bajarilishini optimallashtirishni to'liq ta'qib qilayotgan bo'lsangiz
Bir vaqtning o'zida faqat bitta o'lchovni oladi, uzoq vaqt davomida kodni bloklamaydi
Signalning o'zi sekin o'zgarib turadigan joyda foydalanish tavsiya etiladi, chunki namuna olish muddati uzaytirilganligi sababli signalni o'zgartirish vaqti bo'lishi mumkin


Ishlaydigan o'rtacha
Ushbu algoritm bufer printsipi asosida ishlaydi, unda oxirgi bir necha o'lchovlar o'rtacha hisoblash uchun saqlanadi. Har safar filtr chaqirilganda bufer siljiydi, unga yangi qiymat qo'shiladi va eng eski qiymat chiqariladi, so'ngra bufer o'rtacha arifmetik qiymat bo'yicha o'rtacha hisoblanadi. Bajarishning ikkita varianti mavjud: tushunarli va optimal:


Median filtri
Median filtrning katta afzalligi shundaki, u hech narsani hisoblamaydi, faqat raqamlarni taqqoslaydi. Bu uni boshqa turdagi filtrlarga qaraganda tezroq qiladi!
Kattaroq qiymatlar oynasi uchun mediana juda ta'sirli algoritm bilan tavsiflanadi, ammo men bir nechta yaxshi variantlarni taklif qilaman:
Foydalanish xususiyatlari; Median qiymatdagi to'satdan o'zgarishlarni filtrlashda ajoyib ishni bajaradi. Bir vaqtning o'zida faqat bitta o'lchovni oladi, uzoq vaqt davomida kodni bloklamaydi "Uchdan ortiq" algoritmi juda og'ir Filtr o'lchamining yarmiga kechikish
Eng kichik kvadrat usuli
Quyidagi filtr shovqinli jarayonni kuzatish va uning harakatini bashorat qilish imkonini beradi, u eng kichik kvadratlar usuli deb ataladi.
Bu erda faqat grafik tushuntirish: bizda bir nechta nuqtalar ko'rinishidagi ma'lumotlar to'plami mavjud. Ko'ryapmizki, umumiy yo'nalish kuchayadi, ammo shovqin to'g'ri xulosa chiqarishga yoki prognoz qilishga imkon bermaydi. Faraz qilaylik, har bir nuqtadan kvadrat masofalar yig'indisi minimal bo'lgan chiziq bor. Bunday chiziq shovqinli qiymat orasidagi haqiqiy o'zgarishni eng aniq ko'rsatadi. Ba'zi maqolalarda men ushbu qatorning parametrlarini topishga imkon beruvchi algoritmni topdim, yana c ++ ga ko'chirildi va sizga ko'rsatishga tayyor. Bu algoritm barcha nuqtalardan teng masofada joylashgan to'g'ri chiziq parametrlarini chiqaradi