Glidande Medelvärde Filter Vhdl Kod

Jag har en fråga relaterad till kontinuerlig medelvärde av ADC-värden. Tillvägagångssättet som jag använde är kontinuerlig medelvärde av exempel 256 prover. Adcaout-värdet som visas i koden nedan som jag får på mina GUI-inkrementer långsamt. Exempelvis, om jag förväntar mig värde 100mA, Min GUI visar 4mA, 8mA, 15mA och sedan äntligen efter 2 minuter får jag ett stabilt 100mA-värde Jag vill se 100mA direkt på min GUI från adcaout istället för stegvärden och stabilisera efter en gång En annan fråga är det, kan jag på något sätt göra denna process Snabbt så att jag inte behöver vänta i 3 minuter för att få stabil 100 mA från adcaout Klockan clk i den digitala designen nedan är 20 MHz Klockan för att ta emot ADC-värden på FPGA-kortet är 15 KHz. Filen är under . Din kod ändras enligt följande. Den slutliga utmatningen som jag tittar på min GUI är slvvalue1 och slvvalue2.How om detta vid återställning eller när som helst om du vill, tilldela datainvärdet till alla element i din scenmatris. Detta borde Omedelbart inställd ditt medelvärde till det aktuella värdet. Exemplet nedan visar den fullständiga koden för en glidande medelräknare. Mitt förslag är att du studerar det tills du förstår det. Försök sedan använda det i din design. Slutligen, och först efter att du har en grundläggande krets som arbetar , kan du ändra det för att tillfredsställa dina konstruktionsbegränsningar databredd, antal prover, intervall av heltal, användning av signerade vs heltal etc. Finally, om du vill använda ovanstående kod för att hålla två separata medelvärden för två separata signaler, enkelt instansera den genomsnittliga enheten twice. Edit Som jag förstår från dina kommentarer kan du behöva en extra ingång för att ställa in genomsnittsvärdet direkt till det aktuella inmatningsvärdet. I det fallet kan du använda en belastningsinmatning enligt nedan. ansvarig 26 nov 13 kl 15 45 . Det är möjligt att implementera ett glidande medelvärde i C utan att det behövs ett fönster på prover. Jag har funnit att jag kan optimera lite genom att välja en fönsterstorlek som är en kraft av två för att tillåta bitskiftning istället för att dela upp, Men behöver inte buffert skulle vara trevligt Finns det ett sätt att uttrycka ett nytt glidande medelresultat endast som en funktion av det gamla resultatet och det nya provet. Ange ett exempel som rör genomsnittet, över ett fönster på 4 prov att vara. Lägg till nytt prov eA glidande medelvärde kan vara implementeras rekursivt men för en exakt beräkning av det rörliga genomsnittsvärdet måste du komma ihåg det äldsta inmatningsprovet i summan, dvs a i ditt exempel. För ett längd N rörligt medelvärde beräknar du. Där yn är utsignalen och xn är ingångssignalen Eq 1 kan skrivas rekursivt som. Så du behöver alltid komma ihåg provet x nN för att kunna beräkna 2. Som påpekat av Conrad Turner kan du använda ett oändligt långt exponentiellt fönster istället, vilket gör det möjligt att beräkna utmatningen endast från det tidigare resultatet och den aktuella ingången. Men det här är inte ett vanligt obetydligt glidande medelvärde, men ett exponentiellt vägt rörligt medelvärde, där proverna i det förflutna har en mindre vikt, men åtminstone teoretiskt glömmer du aldrig någonting som vikterna bara g et mindre och mindre för prover långt ifrån. Jag genomförde ett glidande medelvärde utan individuellt objektminne för ett GPS-spårningsprogram som jag skrev. Jag börjar med 1 prov och dela med 1 för att få den aktuella avg. I lägger sedan till och klickar på och delar upp med 2 till den nuvarande avg. This fortsätter tills jag kommer till längden av genomsnittet. Varje gång efteråt lägger jag till i det nya provet, får medelvärdet och tar bort det genomsnittet från summan. Jag är inte en matematiker men det verkade som ett bra sätt att göra det jag trodde det skulle vända på en riktig matte kille, men det visar sig att det är ett av de accepterade sätten att göra det Och det fungerar bra Kom bara ihåg att ju högre längden desto långsammare följer den vad du vill följa Det kan inte ha betydelse för det mesta, men när du följer satelliter, om du är långsam kan spåret vara långt ifrån den verkliga positionen och det kommer att se dåligt ut. Du kan ha ett mellanrum mellan mitten och de efterföljande punkterna I valde en längd på 15 uppdaterad 6 gånger per minut för att bli adekvat Te utjämning och inte komma för långt från den faktiska lätta positionen med de släta spårpunkterna. Svarade 16 november 16 vid 23 03.initialisera totalt 0, räkna 0 varje gång vi ser ett nytt värde. Då en input scanf lägger man till totalt nyttValue, en inkrement räkna, en dela genomsnittlig totalräkning. Detta skulle vara ett glidande medelvärde över alla inmatningar. För att beräkna genomsnittet över endast de senaste 4 ingångarna, skulle kräva 4 inputvariables, kanske kopiering varje ingång till en äldre ingångsvariabel och sedan beräkna det nya glidande medeltalet som summa av de 4 ingångsvariablerna dividerat med 4 högerskift 2 skulle vara bra om alla ingångar var positiva för att göra den genomsnittliga beräkningen. svarade 3 februari kl. 04 06. Det kommer faktiskt att beräkna det totala genomsnittet och INTE det glidande medeltalet Som räknas blir större påverkan av något nytt ingångsprov blir försvinnande liten Hilmar 3 feb kl 15 på 13 53. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Averages Enkelt glidande medelvärde. Genomsnittlig glidande medelvärde Du uppmanas att lösa uppgiften enligt uppgiftsbeskrivning med något språk som du kan känna till det enkla glidande medlet av en serie siffror. Skapa en stateful-funktionsklass förekomst som tar en period och returnerar en rutin som tar ett tal som argument och returnerar ett enkelt glidande medelvärde av dess argument hittills . Ett enkelt glidande medelvärde är en metod för att beräkna ett medelvärde av en ström av siffror genom att endast beräkna de sista P-talen från strömmen, där P är känd som perioden. Det kan implementeras genom att anropa en initialiseringsrutin med P som dess argument , IP, som då ska returnera en rutin som när den kallas med enskilda, successiva medlemmar i en ström av siffror, beräknar medelvärdet av upp till, den sista P av dem, kan kalla detta SMA. Ordet stateful i uppgiftsbeskrivningen hänvisar till behovet av att SMA ska komma ihåg viss information mellan samtal till den. Perioden, P. An beställde behållare av åtminstone de sista P-talen från var och en av sina enskilda samtal. Stabilt betyder också att successiva samtal till jag, initierar r bör returnera separata rutiner som inte delar sparat tillstånd så att de kan användas på två oberoende dataströmmar. Pseudo-kod för en implementering av SMA är. Den här versionen använder en ihållande kö för att hålla de senaste p-värdena Varje funktion returneras från init-moving-genomsnittet har sitt tillstånd i en atom som håller ett kövärde. Denna implementering använder en cirkellista för att lagra siffrorna i fönstret i början av varje iterationspekare hänvisar till listcellen som håller värdet förflyttning Fönstret och ersättas med det justerade värdet. Använda en avslutningsredigering. När denna sma kan inte vara nogc eftersom den tilldelar en nedläggning på högen. Några escapeanalyser kan ta bort heapallokeringen. Använda en strukturredigering. Den här versionen undviker hålfördelningen av förslutningen håller data i stapelramen för huvudfunktionen Samma utmatning. För att undvika att de flytande punkts approximationerna fortsätter att växa upp och växer kan koden utföra en periodisk summa på hela cirkuläret queue array. This implementation producerar två funktionsobjekt delningstillstånd Det är idiomatiskt i E för att separera inmatning från utgången läs från skriv istället för att kombinera dem i ett objekt. Strukturen är densamma som implementeringen av Standardavvikelse E. Elixirprogrammet nedan genererar en anonym funktion med en inbäddad period p som används som period för det enkla glidande medlet. Körningsfunktionen läser numerisk ingång och skickar den till den nyupprettade anonyma funktionen och inspekterar sedan resultatet till STDOUT. Utgången visas nedan, Med medelvärdet, följt av den grupperade ingången, som utgör grunden för varje rörligt medelvärde. Längre har stängningar men oföränderliga variabler En lösning är då att använda processer och ett enkelt meddelande som passerar baserat API. Matrix-språk har rutiner för att beräkna glidningsvågorna för en given sekvens av objekt. Det är mindre effektivt att slinga som i följande kommandon. Kontinuerligt uppmanar till en ingång I som läggs till slutet av en lista L1 L1 ca n hittas genom att trycka på 2ND 1 och medelvärden finns i List OPS. Press ON för att avsluta programmet. Function som returnerar en lista som innehåller den genomsnittliga data för det medföljande argumentet. Program som returnerar ett enkelt värde vid varje invocation. list är Listan som är medelvärdet p är perioden 5 returnerar den genomsnittliga listan. Exempel 2 Använda programmet movinav2 i, 5 - Initiera glidande medelberäkningen och definiera perioden 5 movinav2 3, xx - nya data i listvärdet 3 och resultatet kommer att lagras på variabel x och visas movinav2 4, xx - nytt datavärde 4 och det nya resultatet lagras på variabel x och visas 4 3 2.Deskription av funktionen movinavg variabel r - är resultatet den genomsnittliga listan som kommer att returneras variabel i - är indexvariabeln och den pekar på slutet av dellistan listan är medelvärdesvariabler z - en hjälparvariabel. Funktionen använder variabel i för att bestämma vilka värden av listan som ska beaktas i Nästa genomsnittlig beräkning Vid varje itera variabeln i pekar på det sista värdet i listan som ska användas i medelberäkningen Så vi behöver bara ta reda på vilka som kommer att vara det första värdet i listan Vanligtvis måste vi överväga p-element, så det första elementet kommer att var den som indexeras av ip 1 Men vid de första iterationerna kommer denna beräkning vanligen att vara negativ, så följande ekvation kommer att undvika negativa index max ip 1,1 eller, ordna ekvationen, max ip, 0 1 Men antalet element på första iterationerna kommer också att vara mindre, det korrekta värdet blir slutindex - börja index 1 eller ordna ekvationen, i - max ip, 0 1 1 och sedan, i-max ip, 0 Variabel z håller det gemensamma värdet max ip , 0 så startindex kommer att vara z 1 och nummerfelementerna kommer att vara iz. mid list, z 1, iz kommer att returnera listan över värde som kommer att vara medelvärde summa summa summa iz ri kommer att genomsnittsa dem och lagra resultatet i lämpligt placera i resultatlistan. fp1 skapar en partiell applikation som fastställer i detta fall andra och tredje parametrar.