Vorteile Of Moving Average Filter

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Laden Sie unser Mobile-Apps ein Konto eröffnen ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lektion 1: Moving Averages Vorteile der Verwendung von Gleitende Durchschnitte Gleitende Durchschnitte glätten Marktkursschwankungen, die oft mit jedem Berichts auftreten Zeitraum in einer Preisliste. Je häufiger die Ratenaktualisierungen - das heißt, je häufiger das Preisdiagramm eine aktualisierte Rate anzeigt - desto größer ist das Potenzial für Marktlärm. Für Händler, die sich in einem schnelllebigen Markt befassen, der auf und ab geht, ist das Potenzial für falsche Signale ein ständiges Anliegen. Vergleich von 20-Perioden-Verschiebungs-Durchschnitt zu Real-Time-Marktraten Je größer der Grad der Preisvolatilität ist, desto größer ist die Chance, dass ein falsches Signal erzeugt wird. Ein falsches Signal tritt auf, wenn es scheint, dass der aktuelle Trend im Begriff ist, sich umzukehren, aber die nächste Berichtsperiode beweist, dass das, was anfangs eine Umkehrung zu sein schien, in der Tat eine Marktschwankung war. Wie die Anzahl der Berichtszeiträume den bewegten Durchschnitt beeinflusst Die Anzahl der Berichtszeiträume, die in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthalten sind, wirkt sich auf die gleitende Durchschnittslinie aus, wie sie in einem Preisdiagramm angezeigt wird. Je weniger Datenpunkte (d. H. Berichtszeiträume) im Durchschnitt enthalten sind, desto näher liegt der gleitende Durchschnitt auf dem Kassakurs und reduziert damit seinen Wert und bietet wenig mehr Einblick in den Gesamttrend als die Preisliste selbst. Auf der anderen Seite ergibt sich ein gleitender Durchschnitt, der zu viele Punkte umfasst, die Preisschwankungen in einem solchen Ausmaß, dass man keinen erkennbaren Tarifverlauf erkennen kann. Jede Situation kann es schwierig machen, Umkehrpunkte in ausreichender Zeit zu erkennen, um eine Ratenstrendumkehr zu nutzen. Candlestick-Preis-Diagramm mit drei verschiedenen gleitenden Durchschnitten Zeilen Berichtszeitraum - Eine generische Referenz, die verwendet wird, um die Häufigkeit zu beschreiben, mit der die Wechselkursdaten aktualisiert werden. Auch als Granularität bezeichnet. Das könnte von einem Monat, einem Tag, einer Stunde - sogar so oft wie alle paar Sekunden liegen. Die Faustregel ist, dass je kürzer die Zeit ist, in der du Trades offen hältst, desto häufiger solltest du Ratenaustauschdaten abrufen. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alle Rechte vorbehalten. OANDA, fxTrade und OANDAs fx Familie von Marken sind Eigentum der OANDA Corporation. Alle anderen Marken, die auf dieser Website erscheinen, sind Eigentum der jeweiligen Besitzer. Der gehebelte Handel mit Devisentermingeschäften oder anderen außerbörslichen Produkten auf Marge trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle geeignet. Wir empfehlen Ihnen, sorgfältig zu prüfen, ob der Handel für Sie im Lichte Ihrer persönlichen Umstände geeignet ist. Sie können mehr verlieren als Sie investieren. Informationen auf dieser Website sind allgemeiner Natur. Wir empfehlen Ihnen, eine unabhängige finanzielle Beratung zu beantragen und sicherstellen, dass Sie die Risiken vor dem Handel vollständig verstehen. Der Handel über eine Online-Plattform bringt zusätzliche Risiken mit sich. Weitere Informationen finden Sie hier. Financial Spread Wetten ist nur für OANDA Europe Ltd Kunden, die in Großbritannien oder Republik Irland wohnen. CFDs, MT4-Hedging-Fähigkeiten und Hebelverhältnisse von mehr als 50: 1 sind für US-Bürger nicht verfügbar. 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OANDA Europe Limited ist ein eingetragenes Unternehmen mit Sitz in England Nummer 7110087 und hat seinen Sitz in Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Er wird von der Finanzbeauftragten zugelassen und geregelt. Nr .: 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. Nr. 200704926K) hält eine Capital Markets Services Lizenz, die von der Monetary Authority of Singapore ausgestellt wurde, und wird auch von der International Enterprise Singapore lizenziert. OANDA Australia Pty Ltd 160 ist von der australischen Securities and Investments Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL Nr. 412981) geregelt und ist der Emittent der Produkte und Dienstleistungen auf dieser Website. Es ist wichtig für Sie, den aktuellen Financial Service Guide (FSG) zu betrachten. Produkt-Offenlegungserklärung (PDS). Kontobegriffe und alle anderen relevanten OANDA-Dokumente, bevor sie finanzielle Investitionsentscheidungen treffen. Diese Dokumente finden Sie hier. OANDA Japan Co. Ltd. Erster Typ I Finanzinstrumente Geschäftsdirektor des Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) Nr. 2137 Institut Financial Futures Association Abonnenten Nummer 1571. Trading FX und CFDs auf Marge ist ein hohes Risiko und nicht für alle geeignet. Verluste können die Investition übertreffen. Die Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden zur digitalen Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 15: Bewegen von durchschnittlichen Filtern Verwandten des bewegten durchschnittlichen Filters In einer perfekten Welt würden Filterdesigner nur mit Zeitbereich oder Frequenzbereich verschlüsselten Informationen umgehen müssen, aber niemals eine Mischung aus beiden im selben Signal. Leider gibt es einige Anwendungen, bei denen beide Domains gleichzeitig wichtig sind. Zum Beispiel fallen Fernsehsignale in diese böse Kategorie. Videoinformation wird im Zeitbereich codiert, dh die Form der Wellenform entspricht den Helligkeitsmustern im Bild. Während der Übertragung wird das Videosignal jedoch entsprechend seiner Frequenzzusammensetzung, wie etwa seiner Gesamtbandbreite, behandelt, wie die Trägerwellen für die Schallverstärkerfarbe hinzugefügt werden, die Eliminierungsampere-Wiederherstellung der Gleichstromkomponente usw. Als weiteres Beispiel ist eine elektromagnetische Interferenz Wird am besten im Frequenzbereich verstanden, auch wenn die Signaldaten im Zeitbereich codiert sind. Zum Beispiel könnte die Temperaturüberwachung in einem wissenschaftlichen Experiment mit 60 Hertz von den Stromleitungen, 30 kHz von einer Schaltnetzteil oder 1320 kHz von einem lokalen AM-Radiosender verunreinigt werden. Verwandte des gleitenden Durchschnittsfilters haben eine bessere Frequenzdomänenleistung und können in diesen gemischten Domänenanwendungen nützlich sein. Mehrfachdurchlauf-gleitende Durchschnittsfilter beinhalten das Übergeben des Eingangssignals durch einen gleitenden Durchschnittsfilter zweimal oder mehrmals. Abbildung 15-3a zeigt den gesamten Filterkern, der aus einem, zwei und vier Durchgängen resultiert. Zwei Pässe sind gleichbedeutend mit der Verwendung eines dreieckigen Filterkerns (ein rechteckiger Filterkern, der mit sich selbst gefaltet wurde). Nach vier oder mehr Pässe sieht der äquivalente Filterkernel wie ein Gaußscher aus (erinnert sich an den Central Limit Theorem). Wie in (b) gezeigt, erzeugen mehrere Durchgänge eine s-förmige Stufenreaktion, verglichen mit der geraden Linie des einzelnen Durchgangs. Die Frequenzantworten in (c) und (d) sind durch Gl. 15-2 multipliziert mit sich für jeden Pass. Das heißt, jedes Mal führt die Domänenfaltung zu einer Multiplikation der Frequenzspektren. Abbildung 15-4 zeigt den Frequenzgang von zwei anderen Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters. Wenn ein reiner Gaußer als Filterkern verwendet wird, ist der Frequenzgang auch ein Gaußscher, wie in Kapitel 11 diskutiert. Der Gauß ist wichtig, weil es die Impulsantwort vieler natürlicher und künstlicher Systeme ist. Beispielsweise wird ein kurzer Lichtpuls, der in eine lange faseroptische Übertragungsleitung eintritt, als ein Gaußscher Impuls aufgrund der unterschiedlichen Wege, die von den Photonen innerhalb der Faser genommen werden, ablaufen. Der Gaußsche Filterkernel wird auch weitgehend in der Bildverarbeitung verwendet, da er einzigartige Eigenschaften aufweist, die schnelle zweidimensionale Windungen ermöglichen (siehe Kapitel 24). Der zweite Frequenzgang in Abb. 15-4 entspricht der Verwendung eines Blackman-Fensters als Filterkernel. (Der Begriff Fenster hat hier keine Bedeutung, es ist einfach Teil des akzeptierten Namens dieser Kurve). Die genaue Form des Blackman-Fensters ist in Kapitel 16 (Gl. 16-2, Abb. 16-2) gegeben. Allerdings sieht es wie ein Gaußer aus. Wie sind diese Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters besser als der gleitende Mittelfilter selbst Drei Wege: Erstens und am wichtigsten, diese Filter haben eine bessere Stoppbanddämpfung als der gleitende Durchschnittsfilter. Zweitens verjüngen sich die Filterkerne zu einer kleineren Amplitude nahe den Enden. Erinnern Sie sich, dass jeder Punkt im Ausgangssignal eine gewichtete Summe einer Gruppe von Samples aus dem Eingang ist. Wenn sich der Filterkern verjüngt, werden Proben im Eingangssignal, die weiter entfernt sind, weniger Gewicht erhalten als die in der Nähe befindlichen. Drittens sind die Schrittantworten glatte Kurven, anstatt die abrupte gerade Linie des gleitenden Durchschnitts. Diese beiden letzten sind in der Regel von begrenztem Nutzen, obwohl Sie Anwendungen finden können, wo sie echte Vorteile sind. Der gleitende Durchschnittsfilter und seine Verwandten sind alle gleich bei der Verringerung des zufälligen Lärms, während eine scharfe Schrittantwort beibehalten wird. Die Unklarheit liegt darin, wie die Laufzeit der Sprungantwort gemessen wird. Wenn der Anstieg von 0 bis 100 des Schritts gemessen wird, ist der gleitende Durchschnittsfilter das Beste, was Sie tun können, wie bereits gezeigt. Im Vergleich dazu misst das Messen der Laufzeit von 10 auf 90 das Blackman-Fenster besser als das gleitende Mittelfilter. Der Punkt ist, das ist nur theoretische Streiterei betrachten diese Filter gleich in diesem Parameter. Der größte Unterschied in diesen Filtern ist die Ausführungsgeschwindigkeit. Mit einem rekursiven Algorithmus (als nächstes beschrieben) läuft der gleitende durchschnittliche Filter wie ein Blitz in deinem Computer. In der Tat ist es der schnellste digitale Filter zur Verfügung. Mehrere Pässe des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend langsamer, aber immer noch sehr schnell. Im Vergleich dazu sind die Gaussian - und Blackman-Filter quälend langsam, weil sie Faltung verwenden müssen. Denken Sie einen Faktor von zehnmal die Anzahl der Punkte im Filterkern (basierend auf der Multiplikation, die etwa 10 mal langsamer als die Addition ist). Zum Beispiel erwarten Sie, dass ein 100-Punkt-Gaussian 1000 mal langsamer als ein gleitender Durchschnitt mit Rekursion ist. FIR Filter Grundlagen 1.1 Was sind FIR Filter sind FIR-Filter sind eine von zwei primären Arten von digitalen Filtern, die in Digital Signal Processing (DSP) Anwendungen verwendet werden Andere Art ist IIR. 1.2 Was bedeutet quotFIRquot bedeuten quotFIRquot bedeutet quotFinite Impulse Responsequot. Wenn du einen Impuls hingängst, das heißt, ein einzelnes Notizproblem, gefolgt von vielen Ziffernproben, werden Nullen herauskommen, nachdem die Zitatnote durch die Verzögerungslinie des Filters gefahren ist. 1.3 Warum ist die Impulsantwort quotfinitequot Im gemeinsamen Fall ist die Impulsantwort endlich, weil es keine Rückmeldung in der FIR gibt. Ein Mangel an Feedback garantiert, dass die Impulsantwort endlich ist. Daher ist der Begriff quotfinite impulse responsequot fast gleichbedeutend mit quotno feedbackquot. Wenn jedoch Rückmeldung angewendet wird, ist die Impulsantwort endlich, der Filter ist immer noch ein FIR. Ein Beispiel ist das gleitende Durchschnittsfilter, bei dem die N-te vorherige Probe jedes Mal subtrahiert (zurückgespeist wird), wenn ein neues Sample hereinkommt. Dieser Filter hat eine endliche Impulsantwort, obwohl er Feedback verwendet: nach N Abtastungen eines Impulses, der Ausgabe Wird immer null sein 1.4 Wie sage ich quotFIRquot Manche Leute sagen, die Buchstaben F-I-R andere Leute aussprechen, als ob es eine Art von Baum wäre. Wir bevorzugen den Baum. (Der Unterschied ist, ob Sie über einen F-I-R-Filter oder einen FIR-Filter sprechen.) 1.5 Was ist die Alternative zu FIR-Filtern DSP-Filter können auch unbegrenzte Impulse Responsequot (IIR) sein. (Siehe dspGurus IIR FAQ.) IIR-Filter verwenden Feedback, so dass, wenn Sie einen Impuls eingeben die Ausgabe theoretisch klingt auf unbestimmte Zeit. 1.6 Wie können FIR-Filter mit IIR-Filtern verglichen werden Jeder hat Vor - und Nachteile. Insgesamt überwiegen die Vorteile von FIR-Filtern jedoch die Nachteile, so dass sie viel mehr als IIRs verwendet werden. 1.6.1 Was sind die Vorteile von FIR-Filtern (im Vergleich zu IIR-Filtern) Im Vergleich zu IIR-Filtern bieten FIR-Filter folgende Vorteile: Sie lassen sich leicht als quadratische Phasequot (und in der Regel) konzipieren. Setzen Sie einfach, lineare Phase Filter verzögern das Eingangssignal, aber donrsquot verzerrt seine Phase. Sie sind einfach zu implementieren. Bei den meisten DSP-Mikroprozessoren kann die FIR-Berechnung durch Schleifen einer einzelnen Anweisung erfolgen. Sie eignen sich für Mehrfachanwendungen. Bei Multi-Rate verstehen wir entweder quotdecimationquot (Verringerung der Abtastrate), ein Interpolationsquot (Erhöhung der Abtastrate) oder beides. Ob Dezimierung oder Interpolation, die Verwendung von FIR-Filtern erlaubt es, einige der Berechnungen wegzulassen und damit eine wichtige Recheneffizienz zu schaffen. Im Gegensatz dazu, wenn IIR-Filter verwendet werden, muss jeder Ausgang individuell berechnet werden, auch wenn diese Ausgabe verworfen wird (so wird die Rückmeldung in den Filter integriert). Sie haben wünschenswerte numerische Eigenschaften. In der Praxis müssen alle DSP-Filter mit einer endlichen Präzisionsarithmetik implementiert werden, dh einer begrenzten Anzahl von Bits. Die Verwendung von Finite-Präzisions-Arithmetik in IIR-Filtern kann aufgrund der Verwendung von Rückkopplungen zu erheblichen Problemen führen, aber FIR-Filter ohne Rückkopplung können üblicherweise mit weniger Bits implementiert werden, und der Designer hat weniger praktische Probleme, um mit einer nicht-idealen Arithmetik zu lösen. Sie können mit gebrochener Arithmetik implementiert werden. Im Gegensatz zu IIR-Filtern ist es immer möglich, ein FIR-Filter mit Koeffizienten mit einer Grße von weniger als 1,0 zu implementieren. (Die Gesamtverstärkung des FIR-Filters kann bei Bedarf an seinem Ausgang angepasst werden.) Dies ist ein wichtiger Aspekt bei der Verwendung von Festpunkt-DSPs, da er die Implementierung viel einfacher macht. 1.6.2 Was sind die Nachteile von FIR-Filtern (im Vergleich zu IIR-Filtern) Im Vergleich zu IIR-Filtern haben FIR-Filter manchmal den Nachteil, dass sie mehr Speicher benötigen und eine Berechnung, um eine gegebene Filteransprechcharakteristik zu erreichen. Auch sind bestimmte Antworten nicht praktisch mit FIR-Filtern zu implementieren. 1.7 Welche Begriffe werden bei der Beschreibung von FIR-Filtern verwendet Impulse Response - Die Impulsantwort eines FIR-Filters ist eigentlich nur der Satz von FIR-Koeffizienten. (Wenn du einen Quimplusequot in einen FIR-Filter steckst, der aus einer Notizprobe besteht, gefolgt von vielen Quotenproben, so ist die Ausgabe des Filters der Satz von Koeffizienten, da die 1 Probe an jedem Koeffizienten nacheinander an die Ausgabe weitergeleitet wird.) Tap - Ein FIR quottapquot ist einfach ein coefficientdelay Paar. Die Anzahl der FIR-Hähne (oft als quanten bezeichnet) ist ein Hinweis auf 1) die Menge an Speicher, die erforderlich ist, um den Filter zu implementieren, 2) die Anzahl der Berechnungen, die erforderlich sind, und 3) die Menge der Filterung, die der Filter in der Tat ausführen kann, (MAC) - In einem FIR-Kontext handelt es sich bei einem quotMACquot um die Verknüpfung eines Koeffizienten mit dem entsprechenden verzögerten Datenmuster und der Akkumulation des Ergebnisses. FIRs benötigen normalerweise einen MAC pro Hahn. Die meisten DSP-Mikroprozessoren implementieren den MAC-Betrieb in einem einzigen Befehlszyklus. Übergangsband - Das Band der Frequenzen zwischen Durchlassband und Stoppbandkanten. Je schmaler das Übergangsband ist, desto mehr Hähne sind erforderlich, um den Filter zu implementieren. (Ein quotsmallquot-Übergangsband führt zu einem quotsharpquot-Filter.) Delay Line - Der Satz von Speicherelementen, die die quotZ-1quot Verzögerungselemente der FIR-Berechnung implementieren. Circular Puffer - Ein spezieller Puffer, der quer ist, weil das Zerstören am Ende dazu führt, dass er sich an den Anfang wickelt, oder weil das Dekrementieren von Anfang an es zum Ende umwickelt. Zirkuläre Puffer werden oft von DSP-Mikroprozessoren bereitgestellt, um das Zählwerk der Proben durch die FIR-Verzögerungsleitung zu implementieren, ohne die Daten im Speicher buchstäblich verschieben zu müssen. Wenn ein neuer Sample dem Puffer hinzugefügt wird, ersetzt er automatisch die älteste. Moving Average Filter Beschreibung Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpass-Gleitwertfilter. Der MovingAverageFilter ist Teil der Vorverarbeitungsmodule. Ein Beispiel für ein Signal (Sinuswellen-Zufallsrauschen), das unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters gefiltert wurde Das rote Signal ist das ursprüngliche Signalrauschen, das grüne Signal ist das gefilterte Signal unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 5 und das blaue Signal ist das gefilterte Signal unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vorteile Der MovingAverageFilter eignet sich gut zum Entfernen einer kleinen Menge an Hochfrequenzrauschen aus einem N-dimensionalen Signal. Nachteile Der Hauptnachteil des MovingAverageFilters besteht darin, dass bei der Auswertung von deutlich hochfrequenten Geräuschen die Fenstergröße des Filters groß sein muss. Das Problem mit einem großen Filterfenster ist, dass dies eine große Latenz in jedem Signal, das durch den Filter, die möglicherweise nicht vorteilhaft für Echtzeit-Anwendungen. Wenn Sie feststellen, dass Sie ein großes Filterfenster benötigen, um Hochfrequenzrauschen herauszufiltern, und die Latenz, die durch diese Fenstergröße verursacht wird, eignet sich nicht für Ihre Echtzeitanwendung, dann möchten Sie vielleicht entweder einen Double Moving Average Filter oder Low Pass Filter ausprobieren stattdessen. Beispiel Code GRT MovingAverageFilter Beispiel Dieses Beispiel veranschaulicht, wie das GRT MovingAverageFilter PreProcessing Module erstellt und verwendet wird. Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpass mit durchschnittlichen Filter. In diesem Beispiel erstellen wir eine Instanz eines MovingAverageFilters und verwenden diese, um einige Dummy-Daten zu filtern, die aus einem Sinuswellen-Zufallsrauschen erzeugt werden. Das Testsignal und die gefilterten Signale werden dann in einer Datei gespeichert (so können Sie die Ergebnisse in Matlab, Excel, etc. bei Bedarf aufzeichnen). Dieses Beispiel zeigt Ihnen, wie Sie: - Erstellen Sie eine neue MovingAverageFilter-Instanz mit einer bestimmten Fenstergröße für ein 1-dimensionales Signal - Filtern Sie einige Daten mit dem MovingAverageFilter - Speichern Sie die MovingAverageFilter-Einstellungen in eine Datei - Laden Sie die MovingAverageFilter-Einstellungen aus einer Datei mit dem Befehl quotGRT. hquot Mit namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Erstellen einer neuen Instanz eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einer Fenstergröße von 5 für ein 1-dimensionales Signal MovingAverageFilter-Filter 40 5. 1 41 Erstellen und öffnen Sie eine Datei, um die Daten-Fstream-Datei zu speichern. Öffnen Sie 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream Out 41 Generieren Sie einige Daten (Sinuswellenrauschen) und filtern Sie es doppelt x 0 const UINT M 1000 Zufall zufällig für 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 Doppelsignal sin 40 x 41 zufällig. GetRandomNumberUniform 40 - 0,2. 0,2 41 doppelt gefiltertValue Filter. Filter 40 Signal 41 Datei ltlt Signal ltlt tt ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 Schließen Sie die Datei Datei. Schließen 40 41 Speichern Sie die Filtereinstellungen in einem Dateifilter. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Wir können dann die Einstellungen später laden, wenn nötig Filter. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 Der MovingAverageFilter arbeitet auch mit jedem N-dimensionalen Signal: Erstellen Sie eine neue Instanz des MovingAverageFilters mit einer Fenstergröße von 10 für ein dreidimensionales Signal MovingAverageFilter-Filter 40 10. 3 41 Der Wert, den Sie filtern möchten Vektor lt double gt Daten 40 3 41 Daten 91 0 93 0. Wert aus den Sensordaten 91 1 93 0. Wert aus den Sensordaten erhalten 91 2 93 0. Wert vom Sensor abschneiden Filter den Signalvektor lt double gt filteredValue filter. Filter 40 Daten 41 Code Amps Ressourcen