Moving Media Filtro Differenza Equazione

Per un altro approccio, è possibile troncare la finestra di media mobile esponenziale e quindi calcolare il segnale filtrato facendo una convoluzione tra il segnale e il esponenziale finestra. La convoluzione può essere calcolata utilizzando la libreria libera CUDA FFT (cuFFT), perché, come forse sapete, la convoluzione può essere espresso come la moltiplicazione punto-saggio dei due segnali nel dominio di Fourier (Questa è la fina Convoluzione Teorema, che corre con una complessità di O (n log (n))). Questo tipo di approccio ridurre al minimo il codice del kernel CUDA e correre molto velocemente, anche in una GeForce 570 in modo particolare se si può fare tutti i calcoli a singola (float) di precisione. risposto 30 Apr 14 at 17:04 proporrei di manipolare l'equazione alle differenze sopra come indicato di seguito e quindi utilizzando primitive CUDA di spinta. DIFFERENZA EQUAZIONE MANIPOLAZIONE - forma esplicita DELL'EQUAZIONE differenza semplice algebra, è possibile trovare il seguente: Di conseguenza, la forma esplicita è la seguente: CUDA SPINTA ATTUAZIONE È possibile implementare la forma esplicita di cui sopra per le seguenti operazioni: inizializzare un DINPUT sequenza di input per alfa tranne che per dinput0 1. definire un d1overbetatothen vettore pari a 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. Moltiplicano elementwise DINPUT da d1overbetatothen Eseguire un inclusivescan per ottenere la sequenza del Betan YN Dividere la sequenza di sopra di 1, 1 beta, 1beta2, 1beta3. L'approccio di cui sopra può essere raccomandato per sistemi lineari variabili nel tempo (LTV). Per i sistemi lineari tempo-invarianti (LTI), l'approccio FFT di cui parla Paolo può essere raccomandato. Im fornendo un esempio di questo approccio, utilizzando CUDA di spinta e cuFFT nella mia risposta al filtro FIR in CUDA. Moving media Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono per i dati points. Moving-media filtro effettivo dei dati di traffico Questo esempio mostra come per lisciare i dati di flusso del traffico utilizzando un filtro a media mobile con una finestra scorrevole di 4 ore. La seguente equazione differenza descrive un filtro che le medie l'ora attuale e le tre ore precedenti dei dati. Importare i dati di traffico e assegnare la prima colonna della conta dei veicoli al vettore x. Creare i vettori di coefficienti del filtro. Calcolare la media mobile a 4 ore dei dati, e di tracciare sia i dati originali ei dati filtrati. MATLAB e Simulink sono marchi registrati di The MathWorks, Inc. Si prega di consultare mathworkstrademarks per un elenco di altri marchi registrati di proprietà di The MathWorks, Inc. Altri nomi di prodotti o marchi sono marchi o marchi registrati dei rispettivi proprietari. Seleziona il tuo paese