Eu tenho essencialmente uma matriz de valores como este: A matriz acima é simplificada, estou coletando um valor por milissegundo no meu código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olharia para trás e verá o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ou seja: Id como meus resultados para ser curvy, não jaggedy) Ive foi dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel para os meus valores. Como posso fazer isso É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lidar muito melhor com o código. Como processar valores em minha matriz, aplicando um cálculo exponencial de média móvel para igualá-los out perguntou Feb 8 12 at 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso requer uma pequena classe (supondo que você está usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decadência desejado (pode ter ajuste deve estar entre 0 e 1) e use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos. (Eles têm algumas outras notações também, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa se lembrar de um antigo valor não arrays estado complicado necessário. Respondeu 8 fevereiro às 20:42 TKKocheran: Muito bonito. Não é bom quando as coisas podem ser simples (se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager.) Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa demais. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 em 0:06 Estou tendo dificuldade em compreender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrado 0,25 em vez de 0,36, então ele está errado. É errado porque assume um aumento ou uma diminuição monotônica (que está sempre subindo ou sempre indo para baixo). A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares. Se você realmente deseja encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, corte sua matriz de tmin para tmax e localize o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizar isto tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro números) a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito o período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir ao Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em technicals na parte inferior do gráfico. Selecione Média Móvel com um determinado período, e média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração disto, mas pondera os dados mais antigos menos do que os novos dados, isto é uma forma de influenciar a suavização em direção às costas. Por favor, leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários era apenas pequena. Boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples, em vez de exponencial. Então a saída que você obtém seria o último x termos dividido por x. Pseudocódigo não testado: Note que você precisará manipular as partes inicial e final dos dados, uma vez que claramente você não consegue média dos últimos 5 termos quando você está no seu 2º ponto de dados. Além disso, há maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sum - mais antigo mais recente), mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 O cientista e engenheiros guia para processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Como o nome indica, o filtro de média móvel opera fazendo a média de um número de pontos a partir do sinal de entrada para produzir cada ponto no sinal de saída. Na forma de equação, isto é escrito: Onde está o sinal de entrada, é o sinal de saída, e M é o número de pontos na média. Por exemplo, num filtro de média móvel de 5 pontos, o ponto 80 no sinal de saída é dado por: Como alternativa, o grupo de pontos do sinal de entrada pode ser escolhido simetricamente em torno do ponto de saída: Isto corresponde à alteração da soma em Eq . 15-1 de: j 0 para M -1, para: j - (M -1) 2 para (M -1) 2. Por exemplo, em um filtro de média móvel de 10 pontos, o índice, j. Pode variar de 0 a 11 (média de um lado) ou -5 a 5 (média simétrica). A média simétrica requer que M seja um número ímpar. Programação é ligeiramente mais fácil com os pontos em apenas um lado no entanto, isso produz uma mudança relativa entre os sinais de entrada e saída. Você deve reconhecer que o filtro de média móvel é uma convolução usando um kernel de filtro muito simples. Ou seja, o filtro de média móvel é uma convolução do sinal de entrada com um impulso rectangular que tem um comprimento de onda de 5 mm, ou seja, um filtro de 5 pontos com o núcleo de filtro 82300, 0, 15, 15, 15, 15, 15, Área de um. A Tabela 15-1 mostra um programa para implementar o filtro de média móvel. Este applet java é uma demonstração de filtros digitais. Você deve ouvir uma forma de onda de ruído quando o applet é iniciado. Se você receber uma mensagem Precisa de java 2 para som, então você deve obter o plug-in Java. O applet é iniciado com um filtro passa-baixa. Mostra a resposta de freqüência do filtro, o espectro da forma de onda filtrada que está sendo reproduzida, a própria forma de onda ea resposta de impulso do filtro. Clique na curva de resposta para alterar a frequência de corte. O gráfico de resposta de freqüência mostra a resposta do filtro (mostrada verticalmente, em dB, com linhas em intervalos de 10 dB) em relação à freqüência (mostrada horizontalmente, com linhas verticais marcando octaves). O gráfico de espectro mostra o espectro da saída de som. O menu popup Input permite que você selecione uma forma de onda de entrada. As opções são: Noise Sine Wave - selecione a freqüência clicando no espectro. Sawtooth Wave Triangle Onda Onda quadrada Periodic Noise - selecione a freqüência clicando no espectro. Sweep - uma onda senoidal que varre o espectro de freqüência em uma taxa ajustável. Impulsos Vários arquivos mp3 (você pode adicionar o seu próprio, baixando o applet e, em seguida, editando o arquivo index. html) O menu popup Filtro permite que você selecione um filtro. Consulte este site para obter detalhes técnicos sobre os tipos de filtro. As opções são: FIR Low-pass - filtra as altas freqüências (tudo abaixo da freqüência de corte, que é ajustável clicando no gráfico de resposta com o mouse). FIR High-pass - filtra as frequências baixas. FIR Passo de banda - filtra tudo, exceto um intervalo de freqüências. Use os controles deslizantes de Freqüência central e largura de banda passante para ajustar o alcance. FIR Band-stop - filtra uma gama de frequências. Aqui estão alguns parâmetros ajustáveis que afetam a qualidade dos filtros FIR: o número de pontos, que você pode ajustar com o controle deslizante Order (mais pontos é melhor) ea janela, que você seleciona com o popup Window. Um filtro FIR é definido por sua resposta ao impulso, que você pode ver perto da parte inferior da janela. Para exibir a função de janela, selecione FIR Low-pass. Ajuste a frequência de corte perto de zero e observe a resposta ao impulso. Custom FIR - desenhe no gráfico de resposta de freqüência para especificar seu próprio filtro. A resposta real, mostrada em vermelho, é afetada pelo controle deslizante Ordem e janela pop-up. Nenhum filtro Butterworth Low-pass - um filtro plano que filtra as altas freqüências Butterworth High-pass - um filtro plano que filtra as freqüências baixas Butterworth Band-pass - um filtro plano que filtra freqüências fora de uma determinada banda Butterworth Band - Stop - um filtro plano que filtra as frequências dentro de uma determinada banda Chebyshev Low-pass - um filtro passa-baixo com uma quantidade ajustável de ondulação na passband Chebyshev High-pass, Band-pass, Band-stop Inv Cheby Low-pass - Chebyshev inverso (também conhecido como Chebyshev tipo II), um filtro passa-baixa com uma banda de passagem plana, mas uma quantidade ajustável de ondulação na banda de interrupção Inv Cheby High-pass, Band-pass, Band-stop Elliptic Low-pass - Também conhecido como Cauer) um filtro passa-baixa com uma quantidade ajustável de ondulação na banda de passagem e stopband. Ajustar a largura da banda de transição alterará a atenuação da banda de interrupção. Elíptico High-pass, Band-pass, Band-stop Comb () - este filtro (usado no ruído) soa como alguém soprando em um tubo. Pente (-) - este é um tubo com uma extremidade coberta. Delay - um filtro de eco (o mesmo que um filtro de pente, mas com atrasos mais longos) Filtro de cordas arrancadas - quando o popup de Entrada é definido como Impulsos, isso soa como uma seqüência de caracteres sendo arrancada. Inverse Comb Reson - ressoa em uma freqüência Reson w Zeros - um filtro reson com zeros adicionado a 0 ea metade da taxa de amostragem Notch - filtra uma faixa estreita de freqüências Moving Average - uma simples FIR tentativa de um filtro passa-baixa. Este filtro (quando usado em ruído) me lembra um Atari 2600. Triangle Allpass - passa todas as freqüências igualmente, mas com atraso de fase diferente. Use o item Resposta de fase no menu Exibir para exibir a resposta de fase. Para frequências baixas, este filtro actua como um atraso fracionário (um atraso de menos de uma amostra). Gaussian - a resposta de impulso ea resposta de freqüência são gaussianas em forma de Random Custom IIR - arrastar os pólos e zeros em torno de mudar o filtro. O popup Taxa de amostragem permite que você visualize ou altere a taxa de amostragem. Você não pode mudar a taxa se a entrada é um MP3. O menu Ver permite activar ou desactivar as várias vistas. O item de escala de freqüência de registro que mostra a resposta de freqüência usando um gráfico logarítmico ao invés de linear. O item Mostrar toda a forma de onda irá comprimir os segmentos da forma de onda horizontalmente para que cada um encaixe na janela desta forma, toda a forma de onda será exibida, mas geralmente a janela não será ampla o suficiente para mostrar cada amostra separadamente. O item Ferris Plot exibirá um gráfico Ferris da função de transferência. Ao exibir a resposta de freqüência, o applet mostra apenas a parte do espectro de 0 para a freqüência de Nyquist (pi). O resto da resposta até 2pi é apenas uma imagem espelhada deste e, em seguida, a resposta repete a cada 2pi. Por exemplo, aqui está uma resposta de freqüência como exibido no applet (até pi): Aqui está a resposta até 4pi: Livros bons sobre filtros digitais: Steiglitz (excelente introdução ao DSP tem informações sobre filtros de pente, resons, cordas arrancadas ) Smith (downloadable) Descrição de Winder MitraPublishers AIRC para Web site dá a seus visitantes uma calculadora financeira easy-to-use que calcule a taxa de interesse média que pagam em suas dívidas. Facilmente instalado em sites. 17 MoneyToys (tm) calculadoras financeiras para websites dar aos webmasters uma maneira simples de agregar valor a um site, fornecendo seus visitantes com calculadoras financeiras que são fáceis de instalar e configurar. 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