Moving Average Filter C Source Code

Código fonte avançado. Com. Clique aqui para baixar. Um filtro de média móvel mede um número de amostras de entrada e produz uma única amostra de saída. Esta acção de média remove os componentes de alta frequência presentes no sinal. Filtros de média móvel são normalmente utilizados como filtros de passa-baixa. No algoritmo de filtragem recursiva, amostras de saída anteriores também são tomadas para a média. Esta é a razão pela qual sua resposta ao impulso se estende até o infinito. Nós desenvolvemos uma abordagem computacional baixa para o reconhecimento da íris com base no filtro de média móvel 1D. A média simples é utilizada para reduzir os efeitos do ruído e uma melhoria significativa na eficiência computacional pode ser alcançada se realizarmos o cálculo da média de uma forma recursiva. Este código usa uma versão otimizada de rotinas Libor Maseks para segmentação de íris disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Código fonte para um sistema de identificação biométrica baseado em padrões de íris. Matlab, fonte, código, iris, reconhecimento, mover, médio, filtro, baixo, computacional. Filtro de avaliação Este exemplo mostra o fluxo de trabalho recomendado para gerar C de uma função MATLAB usando o comando codegen. Estas são as etapas: 1. Adicionar a diretiva codegen para a função MATLAB para indicar que ele é destinado para geração de código. Esta diretiva também permite que o analisador de código MATLAB para identificar avisos e erros específicos para MATLAB para geração de código. 2. Gerar uma função MEX para verificar se o código MATLAB é adequado para geração de código. Se ocorrerem erros, você deve corrigi-los antes de gerar o código C. 3. Testar a função MEX no MATLAB para garantir que é funcionalmente equivalente ao código MATLAB original e que não ocorrem erros de tempo de execução. 4. Gere código C. 5. Inspecione o código C. Conteúdo Pré-requisitos Não existem pré-requisitos para este exemplo. Criar uma nova pasta e copiar arquivos relevantes O código a seguir criará uma pasta na sua pasta de trabalho atual (pwd). A nova pasta conterá somente os arquivos que são relevantes para este exemplo. Se você não quiser afetar a pasta atual (ou se você não pode gerar arquivos nesta pasta), você deve alterar sua pasta de trabalho. Comando de Execução: Criar uma Nova Pasta e Copiar Arquivos Relevantes Sobre a função de averagingfilter A função averagingfilter. m atua como um filtro de média no sinal de entrada que toma um vetor de entrada de valores e calcula uma média para cada valor no vetor. O vetor de saída tem o mesmo tamanho e forma que o vetor de entrada. A diretiva de compilação codegen indica que o código MATLAB é destinado a geração de código. Criar alguns Dados de Amostra Gerar uma onda senoidal barulhenta e traçar o resultado. Gerar uma função MEX para teste Gerar uma função MEX usando o comando codegen. O comando codegen verifica se a função MATLAB é adequada para geração de código e gera uma função MEX que você pode testar no MATLAB antes de gerar código C. Como C usa a digitação estática, codegen deve determinar as propriedades de todas as variáveis ​​nos arquivos MATLAB em tempo de compilação. Aqui, a opção de linha de comando - args fornece uma entrada de exemplo para que o codegen possa inferir novos tipos com base nos tipos de entrada. Usando o sinal de amostra criado acima como entrada de exemplo garante que a função MEX pode usar a mesma entrada. Por padrão, codegen gera uma função MEX chamada averagingfiltermex na pasta atual. Isso permite testar o código MATLAB ea função MEX e comparar os resultados. Teste a função MEX no MATLAB Execute a função MEX no código MATLAB Generate C Inspecione o código gerado O comando codegen com a opção - config coder. config (lib) gera código C empacotado como uma biblioteca C independente. O código C gerado está na pasta codegen / lib / averagingfilter /. Os arquivos são: Inspecione o código C para a função averagingfilter. c Selecione seu país É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Ive descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela thats um Poder de dois para permitir bit-shifting em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado da média móvel apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra Definir um exemplo de média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada recursivamente , Mas para um cálculo exato da média móvel você deve se lembrar da amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, o 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 recursivamente como Então você sempre precisa lembrar a amostra xn-N para calcular (2). Como indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa), que permite calcular a saída somente da saída anterior e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas uma média exponencial Ponderada média móvel, onde as amostras mais no passado obter um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquecer nada (os pesos apenas ficar menor e menor para amostras no passado). Inicialize total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), uma add totalnewValue, um incremento (count), uma divide average (total / count) Esta seria uma média móvel sobre todas as entradas Para calcular a média Sobre apenas as 4 últimas entradas, exigiria 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, calculando a nova média móvel como a soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida por 4 (desvio para a direita 2 seria bom se todas as entradas fossem Positivo para fazer o cálculo médioNão estou certo da solução correta, porém uma vez que somar a média de cada amostra iria introduzir uma quantidade razoável de erro de arredondamento. Hmm. Me pergunto se separar a parte fracionária de toda a parte ajudaria. Partilhar a parte inteira de Cada número pela contagem Mantenha três somas correntes: 1) A média das partes inteiras, 2) O restante de cada divisão, e 3) A parte fracionária de cada número. Cada vez que a parte inteira de um número é dividida, o resultado da parte inteira é adicionado à soma corrente média e o restante é adicionado à soma corrente restante. Quando a soma corrente restante obtém um valor maior ou igual à contagem, a sua divisão pela contagem com o resultado da parte inteira adicionada à soma média corrente e o restante adicionado à soma restante em curso. Também, em cada cálculo, a parte fracionária é adicionada à soma de corrida fracionária. Quando a média é terminada, a soma corrente restante é dividida pela contagem e o resultado é adicionado à soma média corrente como um número flutuante. Por exemplo: Agora o que fazer com a soma de execução fracionada. O perigo de estouro é muito menos provável aqui, embora ainda possível, então uma maneira de lidar com isso seria dividir a soma de execução fracionária pela contagem no final e adicioná-lo ao nosso resultado: Uma alternativa seria verificar a execução fracionária Soma em cada cálculo para ver se ele é maior ou igual a contar. Quando isso acontece, basta fazer a mesma coisa que fazemos com o restante executando soma. Médias / média móvel simples Médias / média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer linguagem que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Criar uma função stateful / classe / instância que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de um fluxo de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir do fluxo 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, vamos chamar este 160 SMA (). A palavra 160 estado 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar determinadas informações entre as chamadas para ele: 160 O período, 160 P 160 Um recipiente ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que mantém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente este sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages deslizando para uma determinada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND / 1, e a média pode ser encontrada em List / OPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) / 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será utilizado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação evitará índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - índice de início 1) ou, arranjar a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z detém o valor comum (max (ip), 0) então o beginindex será (z1) e os numberofelements serão (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) / (Iz) ri irá média deles e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fecho e criando uma função