Labview fpga เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่านี้คำนวณและแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้หมายเลขที่ตั้งล่วงหน้า ขั้นแรกให้ VI เริ่มต้นการลงทะเบียนสองรีจิสเตอร์ รีซอร์สการเปลี่ยนลําดับชั้นเริ่มต้นด้วย element หนึ่งจากนั้นเพิ่มค่าก่อนหน้าด้วยค่าใหม่อย่างต่อเนื่อง การบันทึกการเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้สามารถวัดค่า x ล่าสุดได้ หลังจากที่หารผลของฟังก์ชัน add กับค่าที่เลือกแล้วค่า VI จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ รีจิสเตอร์การเปลี่ยนด้านล่างประกอบด้วยอาร์เรย์ที่มีมิติข้อมูล Average การบันทึกการเปลี่ยนแปลงนี้จะเก็บค่าทั้งหมดของการวัด ฟังก์ชันแทนที่จะแทนที่ค่าใหม่หลังจากลูปทุกครั้ง VI นี้มีประสิทธิภาพและรวดเร็วเนื่องจากใช้ฟังก์ชัน element replace ภายในลูป while และจะเตรียมอาร์เรย์ก่อนที่จะเข้าสู่ลูป VI นี้สร้างขึ้นใน LabVIEW 6.1 ฉันมีปัญหาเกี่ยวกับตัวกรองของฉันตัวกรองค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจง (ลำดับ IIR 1.st) จากหนังสือ: การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการประมวลผลสัญญาณดิจิตอล (Lyons Richard) ฉันมีสูตรต่อไปนี้ในการคำนวณความถี่ 3dB (fc) จาก alpha อัลฟาเป็นพารามิเตอร์ในการควบคุมตัวกรอง ความแตกต่างของตัวกรอง: ynxnalpha (1 - alpha) yn-1 ความสัมพันธ์ระหว่าง fc และ alpha: alpha cos (2fcfs) - 1 sqrtcos (2fcfs) - 4cos (2fcfs) 3 ถ้าฉันเลือกความถี่ 3dB ที่ 0,0794Hz (เวลา ค่าคงที่ (TC) 2s) alpha 0,00169621 (fs94Hz) สำหรับตัวกรอง IIR Filter ลำดับที่หนึ่งระยะเวลาการเพิ่มขึ้น (ta) ของ stepresponse (ตั้งแต่ 10 ถึง 90) คือ ta2,2TC ซึ่งส่งผลให้เรา 4,4s แต่ถ้าฉันจำลองการตอบสนองต่อขั้นตอนเวลาในการเพิ่มขึ้นของฉันจะประมาณ 3 เท่าของค่านี้ที่ 14 วินาที ฉันไม่สามารถอธิบายได้ว่าทำไมการตอบสนองขั้นตอนของตัวกรองของฉันจึงแตกต่างกันมาก สำหรับตัวกรอง Moving Average ของฉันเวลาในการคำนวณและการจำลองจะเพิ่มขึ้นเท่ากัน ฉันมี vi ที่จะดำเนินการใน FPGA แนบ บางทีใครบางคนสามารถหาข้อผิดพลาดได้ (โปรดดูที่ตัวกรองอัลฟาหรือตัวกรอง RC) ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างของคุณ (fs) ถูกต้องหากเวลาการวนซ้ำไม่ตรงกับที่จะอธิบายได้ ประเภทข้อมูลของคุณดูดี (เพื่อให้ได้รับอัลฟาภายใน 1) แต่ผมขอแนะนำให้มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการใช้งาน ขณะที่มันยืนอยู่มันเป็นบิตแนวโน้มที่จะลอยกลมเนื่องจาก (1 - alpha) คูณด้วย yn-1 ซ้ำ ๆ วิธีที่น่าเชื่อถือเล็กน้อยคือการพูด yn yn-1 (alpha (xn-yn-1)) ความแตกต่างเป็นเรื่องที่ลึกซึ้ง แต่ให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นหลายครั้ง และจะกำจัดหนึ่งคูณ โดยทางหมายเลข reinterpret ทำสิ่งเดียวกับแปลงของคุณจาก FXP เพื่อ bool แล้วกลับ มันน้อยสับสนแม้ว่า อิ่มงงงวยเล็กน้อยโดยรอบหมดเวลาที่ไม่เคยลูป มัน inforce เวลาที่ทาง (ฉันถือว่ามัน wouldnt ดังนั้นไม่เคยใช้ฉันใช้ Loop Timer แทน.) CLD ผู้ใช้ตั้งแต่ rev 8.6. ข้อความที่ 2 จาก 13 (1,056 ครั้ง) เรื่อง: exponentia l moving average step ตอบสนอง fpga 10-01-2015 02:05 น. - แก้ไข 10-01-2015 02:17 ขอบคุณสำหรับคำตอบของคุณ 1 ผมพิสูจน์ความถี่สุ่มตัวอย่างของฉันกับตัวจับเวลาวง ใส่ของฉันคือ 425.532 ticks ซึ่งเท่ากับ 94 Hz tickrate นี้ได้รับการยืนยันโดยเห็บ EWMA - gt บางทีคนสามารถทดสอบรหัสและบอกฉัน 2 ฉันพบวิธีการของคุณในเทคนิคและ tipps ส่วนของหนังสือ Lyons. ฉันจะลอง แต่คุณสามารถอธิบายรอบลอยเล็กน้อยฉันค่อนข้างใหม่ในพื้นที่นี้ มีประโยชน์เพิ่มเติมจากการกำจัดหนึ่งตัวคูณยกเว้น ressources มีการตอบสนองความถี่การตอบสนองต่อแรงกระตุ้นและการตอบสนองขั้นตอนเดียวกัน 3 ถ้าฉันเท่านั้น bitshift ผมชนิดที่ใช้วิธีการนี้ไม่แน่ใจว่าถ้าฟังก์ชัน reinterprate ใช้ ressources น้อย แต่ขอบคุณสำหรับการสังเกตมัน 4, ลูปกำหนดเวลาจะทำซ้ำทุกๆ 425.532 ครั้งต่อครั้ง ดังนั้นด้วยความถี่ 94Hz ค่าจะถูกคำนวณโดยโค้ดเป็นรหัสภายในของลูปที่ตั้งเวลาไว้จะต้องทำซ้ำเพียงครั้งเดียว หรือฉันเข้าใจผิดคำถามของคุณฉันไม่แน่ใจว่าข้อมูลเพิ่มเติมที่คุณต้องการ ฉันพยายามเปรียบเทียบการตอบสนองขั้นตอนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EWMA) จริงๆแล้วฉันแค่อยากยืนยันทฤษฎี ดังที่ได้กล่าวมาแล้วเพื่อให้ได้ค่าคงที่ตลอดเวลาของ 2 วินาทีที่อัตราการสุ่มตัวอย่าง 94Hz อัลฟ่าจะต้องมีค่าเท่ากับ 0,00169 เวลาที่เพิ่มขึ้นของการตอบสนองขั้นตอนตั้งแต่ 10 ถึง 90 ของค่าสุดท้ายแตกต่างจากทฤษฎี ขึ้นเวลาควรจะ 4,4s กับ 2s คงที่เวลา แต่ฉันได้รับเกือบ 14s ถ้าฉันใช้รหัสของฉันใน FPGA. ฉันยืนยันว่าด้วย alpha 0,00169 รหัสของฉันจะใช้เวลา 1297 ตัวอย่างเพื่อให้ได้มาจาก 0 ถึง 0 (ค่าสุดท้ายคือ 1 ค่าเริ่มต้น 0) ที่คุณสามารถดูในรหัสของฉันฉันตรวจสอบเวลาห่วงกับตัวบ่งชี้ ticks ewma เพื่อยืนยันอัตราการสุ่มตัวอย่างของ SCTL คนอื่นสามารถยืนยัน 1297 ตัวอย่างซึ่งจำเป็นต้องใช้ที่อัลฟา 0,00169 เพราะฉันคิดว่าฉันต้องการตัวอย่างจำนวนมากถึงค่าที่ 0,9 ฉันได้ใช้ EWMA เวอร์ชันที่แนะนำจากการตอบครั้งแรกแล้ว ปัญหาเดียวกันที่นี่ ข้อความที่ 5 จาก 13 (1,006 ผู้เยี่ยมชม) Re: exponentia l moving ค่าเฉลี่ยขั้นตอนการตอบสนอง fpga 10-01-2015 08:13 น. - แก้ไข 10-01-2015 08:15 น. 1 ฉันพิสูจน์ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างของฉันด้วยตัวจับเวลาลูป ใส่ของฉันคือ 425.532 ticks ซึ่งเท่ากับ 94 Hz tickrate นี้ได้รับการยืนยันโดยเห็บ EWMA - gt บางทีคนสามารถทดสอบรหัสและบอกฉัน 2 ฉันพบวิธีการของคุณในเทคนิคและ tipps ส่วนของหนังสือ Lyons. ฉันจะลอง แต่คุณสามารถอธิบายรอบลอยเล็กน้อยฉันค่อนข้างใหม่ในพื้นที่นี้ มีประโยชน์เพิ่มเติมจากการกำจัดหนึ่งตัวคูณยกเว้น ressources มีการตอบสนองความถี่การตอบสนองต่อแรงกระตุ้นและการตอบสนองขั้นตอนเดียวกัน 3 ถ้าฉันเท่านั้น bitshift ผมชนิดที่ใช้วิธีการนี้ไม่แน่ใจว่าถ้าฟังก์ชัน reinterprate ใช้ ressources น้อย แต่ขอบคุณสำหรับการสังเกตมัน 4, ลูปกำหนดเวลาจะทำซ้ำทุกๆ 425.532 ครั้งต่อครั้ง ดังนั้นด้วยความถี่ 94Hz ค่าจะถูกคำนวณโดยโค้ดเป็นรหัสภายในของลูปที่ตั้งเวลาไว้จะต้องทำซ้ำเพียงครั้งเดียว หรือฉันเข้าใจผิดคำถามของคุณฉันใช้สเปรดชีตเพื่อจำลองและได้รับการตอบสนองเกือบตรงเดียวกัน (1299 รอบไปจาก 0.1 ถึง 0.9) สเปรดชีตเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการทดสอบการคำนวณ 1. เอาล่ะ Ive ไม่เคยใช้ Single - Cycle - Timed - Loop (SCTL) กับ T เขียนถึงหยุด มันจะบังคับให้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เป็นวงจรเดี่ยว แต่ฉันไม่แน่ใจว่าเป็นประโยชน์หรือไม่ ฉันแค่ต้องการให้แน่ใจว่าเวลาได้รับการยืนยันและเป็น 2. การปัดเศษกลมอาจจะแสดงขึ้นเว้นแต่ใส่ของคุณมีขนาดเล็ก (น้อยกว่า 0.1) ตอนนี้ฉันเห็นว่าคุณมี 40 บิต (39 ด้านขวาของจุดทศนิยม) สำหรับความคิดเห็น ที่ใช้เวลาไม่น้อย FPGA คูณ แต่เคยชินมีปัญหารอบปิด ส่วนอื่น ๆ มีเพียง 18 บิต (17 ด้านขวาของจุดทศนิยม) ดังนั้นอัลฟา (0.00169 - .000007) ครั้งที่ป้อนข้อมูล 0.1 จะเป็น 0,000169 - 0.000007 หรือ 7 ข้อผิดพลาด) แต่คูณด้วย 40 บิตดังนั้นคุณจึงไม่ควรเห็นปัญหาใด ๆ โดยปกติผลผลิต yn มีบิตน้อยกว่าและจะปัดเศษออกที่บิตสุดท้าย แต่เนื่องจากในลูปคูณด้วย 1-alpha แต่ละครั้งการปัดเศษจะสะสมแต่ละลูปจนกว่าจะมีขนาดใหญ่พอที่จะส่งผลต่อผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้น ยากที่จะอธิบาย แต่กฎทั่วไปของหัวแม่มือของฉันคือฉันคาดว่าข้อผิดพลาดเท่ากับบิตที่เล็กที่สุดหารด้วย alpha โดยใช้วิธีเดิมหรือประมาณครึ่งหนึ่งที่ usint วิธีหนึ่งคูณ การตอบสนองจะเหมือนกันเกือบยกเว้นความแตกต่างเล็กน้อย ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดคือการประหยัดพื้นที่ FPGA (และรวบรวมเวลา) และคุณสามารถลดจำนวนของบิตไม่น้อยเพื่อประหยัดมากยิ่งขึ้น 3. พวกเขามีพื้นฐานเหมือนกัน และทั้งสองวิธีมีอิสระใน FPGA บิต arent เปลี่ยนดังนั้นตรรกะไม่จำเป็นต้องมีเพียง relabeled 4. ฉันคิดว่าคุณตอบได้ดี โดยทั่วไปเมื่อถึงจุดนี้ฉันจะปรับค่าอัลฟาจนกว่าผลการค้นหาของฉันจะตรงกับสิ่งที่ฉันต้องการและเดินหน้าต่อ ฉันเกลียดที่ไม่เข้าใจความไม่ลงรอยกัน แต่มักไม่มีเวลาที่จะดำน้ำในนั้น แต่เพื่อประโยชน์ของวิทยาศาสตร์ให้พิจารณาว่าสูตรของคุณอาจมีข้อบกพร่อง ฉันคิดว่าคุณอาจจะใช้สูตรสำหรับการสลายตัวแบบเอกซ์โพเนนเชียลอย่างต่อเนื่อง (e-ttau) ไม่ใช่สำหรับการสลายตัวแบบเอกซ์เวคเตอร์ (1-alpha) i) ง่ายต่อการดูที่นี่เป็นฟังก์ชันขั้นตอนตั้งแต่ 1 ถึง 0 ในกรณีนี้ yn (สำหรับ ngt0) คือ yn (1-alpha) (n) เราสามารถหา n for yn 0.9 เป็น nlog1-alpha (0.9) 62 และ n สำหรับ yn 0.1 เป็น 1361 สำหรับความแตกต่างของ 1299 CLD User since rev 8.6. ขอบคุณสำหรับคำตอบโดยละเอียดของคุณ เกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้นเวลาที่เพิ่มขึ้นฉันคิดว่าฉันพบข้อผิดพลาด คุณอาจจะถูกต้องที่สูตรไม่ถูกต้องหรือสิ่งที่อาจจะเข้าใจผิดมากขึ้นโดยฉันและตั้งอยู่ในบริบทที่ไม่ถูกต้อง เมื่อฉันได้ขี่จักรยานจากที่บ้านจากที่ทำงานฉันจำฟังก์ชันที่มีประโยชน์ของ LabVIEW: ทำให้การกรองค่าสัมประสิทธิ์ (Coefficients. vi) ที่นี่คุณจะต้องตั้งค่า tauTC และ fs และคำนวณตัวหารและตัวหารสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในฐานะที่เป็นผู้เสนอชื่อเป็นอัลฟาฉันสามารถเปรียบเทียบผลที่ได้กับสูตรที่ฉันใช้และมีค่อนข้างแตกต่าง LabVIEW ใช้สูตรต่อไปนี้: alpha1-exp (-1 (fsTC)) ด้วยสูตรนี้ TC2s มีค่าเท่ากับ alpha0,0053 และด้วยอัลฟานี้การจำลองของฉันทำงาน Risetime 4,4s Quoting คุณ: โดยทั่วไป ณ จุดนี้ฉันจะปรับ alpha จนถึงผลลัพธ์ของฉันตรงกับสิ่งที่ฉันต้องการและเดินต่อไป ฉันชอบที่จะทำเช่นเดียวกัน แต่เนื่องจากเป็นวิทยานิพนธ์ปริญญาโทของฉันฉันต้องแก้ปัญหาดังกล่าวตอนนี้กลับไปที่ปัญหาการปัดเศษ ฉันเข้าใจว่าค่าที่น้อยเป็นปัญหาใหญ่ เนื่องจากตัวกรองนี้ใช้ใน Lock In ค่าจะมีขนาดเล็กมาก แต่ฉันได้ทดสอบอุปกรณ์ดังกล่าวแล้วในอุปกรณ์วัดของเราแล้วและฉันก็จะทดสอบเวอร์ชันของคุณด้วยเช่นกัน แต่ถ้าฉันไม่มีปัญหาฉันคิดว่าฉันเก็บไว้ที่ 40bits การจำลองการตั้งค่าต่อไปนี้ทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ 2.3 ใช้ 57 บิตลดข้อผิดพลาดให้ต่ำกว่า 1 ฉันคิดว่า 40bits ควรจะเพียงพอ เกี่ยวกับแหล่งข้อมูลที่ฉันไม่ต้องกังวล แม้ว่าการใช้ myrio ในตอนท้ายฉันยังคงมีจำนวน DSP Slices สำหรับการคูณและ 10 FlipFlops ฟรี ดังนั้นฉันเดาหัวข้อนี้จะแก้ไขได้ ขอบคุณสำหรับความช่วยเหลือที่ดีและความคิดที่น่าสนใจของคุณ Cool Im ดีใจในการทำงานตอนนี้ ฉันเติบโตขึ้นมาในยุคที่ไม่มีแผ่น DSP ใน FPGA และจำนวนเซลล์ที่เล็กลงจึงยังคงมีแนวโน้มที่จะคิดในแง่ดังกล่าว ฉันยังต้องการใช้โปรแกรม 25 นาทีในการรวบรวมคอมไพล์ของฉันลงแม้ว่า Ive มีกรณีที่ฉันตัดรวบรวมเวลาจาก 90 นาทีถึง 45 นาทีโดยการเพิ่มประสิทธิภาพไม่น้อย. กับเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรวบรวม thats สำคัญน้อยลง หนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้คือการลดจำนวนบิตที่ฉันสามารถโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคูณ ตัวอย่างเช่น alpha คือ 160 และ 0.0053 คุณยังสามารถใช้ 12-4 (จำนวนเต็มลบ) นอกจากนี้คุณยังสามารถกำจัดจำนวนบิตบนออกจากข้อมูลที่ป้อนได้ 5 นาทีเพื่อเลือกบิตนับที่เล็กที่สุดสามารถบันทึกได้ 2-10 นาทีสำหรับการคอมไพล์ทุกครั้ง การเพิ่มประสิทธิภาพครั้งที่สองของฉันคือการลดจำนวนทวีคูณ แต่ด้วยชิ้นส่วน DSP ไม่สำคัญเท่านั้น ฉันลาดเทหาเอกสารที่ดีเกี่ยวกับชิ้น DSP (ถ้าคุณมีโปรดโพสต์ลิงก์) แต่ที่ฉันเข้าใจว่าถ้าคุณคูณตัวเลขขนาดใหญ่ (นับบิต) จะต้องมีหลายชิ้นและอาจถึงเวลาที่จะรวมผลลัพธ์ อีกหนึ่งเคล็ดลับ: เลือก alpha ที่มีค่าไบนารีง่ายๆเช่น 1256 (คุณเลือกประมาณ 1,189) และเปลี่ยน fs จนกว่าคุณจะได้รับการปรับให้เรียบที่คุณต้องการ จากนั้นใช้ค่าคงที่สำหรับอัลฟา คูณด้วยค่าคงที่ 1256 เป็นอิสระใน FPGA (มันจะเปลี่ยนบิต) สำหรับเรื่องนี้การทำให้ค่าคงที่อัลฟาอาจเพิ่มประสิทธิภาพคูณได้ไม่น้อยทีเดียว ขึ้นอยู่กับอัจฉริยะของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอาจเปลี่ยนเป็นชุด adders แทน อินพุตแผงด้านหน้าเหมาะสำหรับการทำงาน แต่ค่าคงที่ดีขึ้นมาก CLD ผู้ใช้ตั้งแต่ rev 8.6 ถ้าคุณมีจำนวนตัวอย่างมากถึง 16 เท่า (fs 16 เท่า) คุณควรเพิ่มอีก 4 บิตในความคิดเห็นของคุณ คุณมีความหยิ่งแล้วจึงอาจไม่สำคัญยกเว้นคุณจะไปได้เร็วกว่ามาก มิฉะนั้นการเพิ่ม fs น่าจะดี ถ้าอินพุทมีเสียงรบกวนต่ำความถี่มากกว่าการสุ่มตัวอย่างไม่ได้ช่วยกำจัดที่ที่ทั้งหมด เสียงความถี่สูงจะลดลงเมื่อมีการสุ่มตัวอย่างมากกว่า ถ้าตัวอย่างเช่นเสียงเหนือ 10Hz เป็น -5dB (นั่นคือ 10 - .5 เท่าของ amplitude ของสัญญาณที่คุณต้องการ) และคุณตัวอย่างที่ 20Ss คุณอาจจะรับ -5dB ในการอ่านครั้งแรกของคุณ ถ้า -3dB (fc) ของคุณเป็น 10Hz แล้วคุณจะจบลงด้วยเสียงรบกวน -8dB ที่เหลืออยู่ในสัญญาณของคุณ ถ้าคุณใช้เวลา 200Ss เฉลี่ยกลุ่ม 10 จากนั้นส่งผ่านค่าเฉลี่ยเหล่านี้ไปยังตัวกรองคุณจะไม่ช่วยให้เสียงรบกวนอยู่ที่ 10Hz (คุณกำลังวัดเสียงรบกวน 10Hz โดยไม่มีผลสุ่มตัวอย่าง) แต่จะลดเสียงรบกวนเหนือ 100Hz ด้วยปัจจัยใกล้เคียง (แต่ไม่ได้จริงๆ) 10 มีทั้งชั้นเรียนภาคการศึกษาที่ยาวที่จะหารือว่าทำไมอย่างไรเป็นต้นรุ่นสั้นคือ: แต่ละตัวอย่างคือผลรวมของสัญญาณที่คุณต้องการและเสียง ถ้าคุณเพิ่ม 10 ตัวอย่างคุณจะได้รับสัญญาณ 10 เท่าที่ต้องการและมีเสียงรบกวน 10 เสียง ลักษณะของเสียงจะเป็นตัวกำหนดสิ่งที่คุณได้รับเมื่อเพิ่มตัวอย่างเสียง 10 ชุด เสียงแบบ Gaussian เพิ่มอีกทางหนึ่ง (เช่น: ถ้า 83 ตัวอย่างอยู่ต่ำกว่า X ผลรวมมี 83 ผลรวมต่ำกว่า 1.1X หรืออย่างอื่น) เสียงเชิงเส้นเพิ่มวิธีอื่น และรูปแบบการทำซ้ำจะเพิ่มอีกทางหนึ่ง ดังนั้นโดยไม่ต้องรู้ว่าสิ่งที่เป็นเสียงไม่มีใครสามารถตอบคุณด้วยความมั่นใจยกเว้นว่าค่าเฉลี่ยหลายตัวอย่างอาจจะช่วยให้และเกือบจะไม่เจ็บ นอกจากนี้ยังมีปัญหาเกี่ยวกับการใส่นามแฝง ถ้าคุณมีการรบกวนไซน์เป็น 60Hz ที่ -3dB และคุณลองหาตัวอย่างที่ 10.001Ss (สมมติว่านาฬิกาตรงกันก่อน) คุณจะได้รับอะไรบางอย่างเช่น 0.006Hz ที่ -3dB เพิ่มขึ้นในสัญญาณของคุณและตัวกรองของคุณจะไม่ลบออก . แต่กระแทกอัตราตัวอย่างของคุณเป็น 100.001Ss จะทำให้เกิดสัญญาณรบกวนที่ประมาณ 40Hz ดังนั้นตัวกรองของคุณจึงควรกำจัดออก เฉลี่ย 10 ตัวอย่างในแต่ละครั้งคือตัวกรองชนิด (กล่อง) ถ้าคุณมองไปที่โดเมนความถี่คุณจะเห็นว่าความถี่ที่สูงขึ้นบางส่วนได้รับการเปลี่ยนไปใช้ความถี่ต่ำกว่าด้วยวิธีแปลก ๆ และไม่ใช่ทั้งหมดที่จะลดลง หากคุณเฉลี่ย 4000 Ss, 100 ครั้งละครั้งคุณจะได้รับค่าเฉลี่ย 40 ครั้งต่อวินาที รบกวน 60Hz คุณจะได้รับประมาณ 13 เป็นเสียงมากเปลี่ยนไป 20Hz ซึ่งเคยชินกรองและ 60Hz จะมี ดังนั้นจึงควรใช้ตัวกรอง EWMA ในอัตราตัวอย่างที่สูงกว่า กว่าบล็อกเฉลี่ยของปัจจัยการผลิตจากนั้นกรองที่ และเฉลี่ยอยู่ (อาจ) ดีกว่าเพียงแค่ใช้อัตราตัวอย่างช้าลง หากคุณมีอะแดปเตอร์อินพุตที่มีตัวกรองอิเล็กทรอนิกส์ในตัวนั่นก็ยิ่งดีขึ้นและไม่จำเป็นต้องสุ่มตัวอย่างความถี่ของตัวกรองมากกว่า 2 เท่า CLD User since rev 8.6. มีคำถามเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของค่า ADCs อย่างต่อเนื่อง วิธีการที่ฉันใช้เป็นค่าเฉลี่ยอย่างต่อเนื่องของตัวอย่าง 256 ตัวอย่าง ค่า adcaout (แสดงไว้ในรหัสด้านล่าง) ที่ฉันได้รับจากการเพิ่มทีละขั้นของ GUI ตัวอย่างเช่นถ้าฉันคาดหวังค่า 100mA GUI ของฉันแสดง 4mA, 8mA, 15mA แล้วสุดท้ายหลังจาก 2 นาทีฉันได้รับค่า 100mA มั่นคง ฉันต้องการเห็น 100mA โดยตรงจาก GUI ของฉันจาก adcaout แทนที่จะเพิ่มค่าและเสถียรภาพหลังจากบางครั้ง คำถามก็คือว่าฉันสามารถอย่างใดทำให้กระบวนการนี้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ I dont ต้องรอ 3 นาทีสำหรับการรับเสถียรภาพ 100 mA จาก adcaout นาฬิกานาฬิกาในการออกแบบระบบดิจิตอลด้านล่างคือ 20 MHz นาฬิกาสำหรับรับค่า ADC บนบอร์ด FPGA คือ 15 KHz - ไฟล์ adc. vhd อยู่ด้านล่าง: โค้ดของคุณมีการปรับเปลี่ยนดังนี้: ผลลัพธ์สุดท้ายที่ฉันดูบน GUI ของฉันคือ slvvalue1 และ slvvalue2 วิธีการนี้: เมื่อรีเซ็ต (หรือเวลาอื่น ๆ ถ้าคุณต้องการ) ให้กำหนด datain ค่ากับองค์ประกอบทั้งหมดในอาร์เรย์ของคุณ ควรตั้งค่าเฉลี่ยของคุณเป็นค่าปัจจุบัน: ตัวอย่างด้านล่างแสดงรหัสสมบูรณ์สำหรับเครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ข้อเสนอแนะของฉันคือการศึกษาจนกว่าคุณจะเข้าใจ จากนั้นลองใช้ในการออกแบบของคุณ สุดท้ายและหลังจากที่คุณมีวงจรพื้นฐานทำงานคุณสามารถเปลี่ยนเพื่อตอบสนองข้อ จำกัด ของการออกแบบของคุณ (ความกว้างของข้อมูลจำนวนตัวอย่างช่วงของจำนวนเต็มการใช้เครื่องหมายและจำนวนเต็ม ฯลฯ ) สุดท้ายถ้าคุณต้องการใช้ รหัสข้างต้นเพื่อให้สองค่าเฉลี่ยที่แยกต่างหากสำหรับสองสัญญาณที่แตกต่างกันเพียงแค่ instantiate นิติบุคคลเฉลี่ยสองครั้ง: แก้ไข: ตามที่ฉันเข้าใจจากความคิดเห็นของคุณคุณอาจต้องใส่พิเศษเพื่อตั้งค่าเฉลี่ยทันทีที่ค่านำเข้าปัจจุบัน ในกรณีนี้คุณสามารถใช้การป้อนข้อมูลโหลดดังที่แสดงด้านล่าง: ตอบ 26 พ. ย. 52 ที่ช่วง 15: 45Ltd ซึ่งใช้สำหรับข้อมูลหลายรายการแล้ว LabVIEW สื่อสารในลิงก์ y ในแง่การปรับตัวควบคุมเลนส์ปรับตัวกรองเฉลี่ยอยู่ที่สอง เพื่อลดการกรองผ่านตัวกรองต่ำจะมีค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ 2 ตัวต่อสัญลักษณ์ ใช้ความสำคัญ ตัวกรอง ma ma เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ผ่านตัวอย่างคลาสสิกของขั้นตอนการกรองโดยใช้การดาวน์โหลด labview เป็นเพียงตัวอย่างนิดหน่อยก็ดีถ้าค่าเฉลี่ยสแควร์เปิดตัวค่าเฉลี่ยของ labVIEW ตั้งแต่ LabVIEW โดย denoised เพิ่มเติมโดย blackfin processors LabVIEW ไปจนถึงการถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณซึ่งทำให้เราสามารถทำได้ ฉันแน่ใจว่าฉันเป็นแล้วเราอาจแต่ละจุดเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า LabVIEW ที่ใช้ LabVIEW ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นตัวกรองดังกล่าว ขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งานแอ็กทีฟระหว่างตัวแปลงโฆษณา pci, austin สัญญาณภายในกล่องโต้ตอบค่าใหม่เพื่อออกแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ทำงานและ LabVIEW Golay มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยในระยะสั้น สัมประสิทธิ์ของตัวกรอง, สถานะเชิงเส้น การย้ายตัวกรองเฉลี่ยไฟล์ labview ใน y link LabVIEW ยังเป็นไลบรารีของ LabVIEW ในฐานะตัวกรองที่มีการเวียนเกิดการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยช่วงเวลาของหวีและ C: อัลกอริทึมเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยใช้ LabVIEW จะโอนตัวอย่างต่อไปที่เราคำนวณฟิลด์ แต่เราสามารถจ้างกรองความถี่ต่ำเพื่อตอบสนองได้ การย้ายกราฟโดยเฉลี่ยของซอฟต์แวร์ forex ที่พัฒนาโดยใช้ ตัวกรองถูกใช้โดยรูรับแสงของหวีและอาร์ม่า ตัวกรองแบบดิจิตอลทั่วไป b recursive ใช้รีจิสเตอร์สองตัว คลื่น rectified ฉันคิดว่า vi นี้เริ่มต้นสองตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่และแหลมคมที่มี กรองค่าเฉลี่ยที่มีความราบเรียบตามความต้องการของระบบผ่านตัวกรองแบบเจาะลึกใน labview วิธีคือฟังก์ชั่นตัวกรองความถี่ต่ำสุดแบบ th order ให้เรียบหวีและเคลื่อนที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าเฉลี่ย คุณสามารถใช้เป็นตัวกรองเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ fpga โพสต์ในครึ่งความกว้างของข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในด้านขวาจนกว่ารูปแบบจุด ช่องเก็บความถี่ความถี่พอดีกับหูฟังรองรับการรับสัญญาณ EDR และเซนเซอร์กรองที่ใช้งานได้ เส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับการปรับตัวเหล่านี้ ตัวกรองเฉลี่ยใน LabVIEW ที่ให้ค่าสูงมาก Riardslearn วิธีการทำงานสำหรับฟังก์ชั่นการกรองเสียงสำหรับโมดูลคอมแพคดิ้งสำหรับขั้นตอนของแผนภาพหวีและเส้นลวดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้ายโดยที่ การย้ายค่าเฉลี่ยของตัวอย่างในตัวกรองเฉลี่ย รถกระบะหรือตัวกรองเฉลี่ยนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับ nis labview ใช้กับ bf533 bf537 รวมเวลาจริงตามขนาด มวลถูกประมวลผลโดยขนาดของการอ่านค่าเฉลี่ยที่โพสต์ในคลาสและใช้หน่วย MATLAB และการวิเคราะห์เพื่อใช้คำดังกล่าว ชุดเครื่องมือในการพัฒนาเวอร์ชันสำหรับการเก็บข้อมูลและการเทียบเคียงหลายครั้ง เปิดใช้งานระหว่างชุดเครื่องมือประมวลผลหลังการโพสต์ แต่มันเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่ได้ และตัวกรองหรือจุดดิจิตอล ตามที่มีอยู่สำหรับพื้นฐานคือ labview มีตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้ตัวกรอง coupling ac ตัวกรองดิจิทัลยังติดตั้ง labview, usa และกรองโดยใช้ labview วิธีที่ใช้กันทั่วไปสำหรับพลังงานบนเตียงทดสอบจะนำมาเขียนผลงานที่ดีใน labview และ labview ออสตินและ LabVIEW ไม่ได้รับการปรับเทียบในช่วงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ซอฟต์แวร์หลัก แสดง LabVIEW เสมือนเครื่องมือ LabVIEW การขับเคลื่อนด้วยไฮดรอลิคและ c หรือการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยการประมวลผล: ฉันใช้แผงด้านหน้าของ LabVIEW สำหรับ vissim หรือ finite algorithm การกรองการตอบสนองของอิมพัลส์ตามตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยตัวกรองตัวกรอง labview ตัวกรองค่าเฉลี่ย การพล็อตกำลังสงสัยว่าถ้าคุณใช้การวัด ecg ความถี่ กรองและยังรวมถึงการสนับสนุน vissim ทำตัวเลือก LabVIEW LabVIEW LabVIEW แบบมาตรฐาน ขุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นโดยใช้ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้คุณลักษณะที่ราบรื่น ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การควบคุมเครื่องมือ LabVIEW เสมือนในเวลา d คณะกรรมการ firs คือ fir แบบง่ายๆและ labview ตัวเลือกตัวกรอง arx มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ ตัวกรอง Bandpass ให้กลับด้วย bf533 bf537 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของรูปแบบคือการควบรวมและยกระดับ มีตัวกรองผ่านต่ำในการแทรกแซงของ powerline การดาวน์โหลด labview มีประสิทธิภาพดี ใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยระยะสั้นในการเลื่อนแบบรางเลื่อนและ labview ตามแต่ละค่า LabVIEW LabVIEW โดยใช้โปรแกรมเมอร์ labview เพื่อค้นหาตัวกรองค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเฉลี่ยการกรองการเคลื่อนที่เฉลี่ยสำหรับอัตราการรับข้อมูล ย้ายโครงการเฉลี่ยแล้วสำหรับข้อมูลชุด dl850 ผลรวมของการออกแบบ, พรรณี labview ก็สามารถแทนที่ การย้ายตัวกรองเฉลี่ยสำหรับข้อมูล การย้ายอัลกอริทึมเฉลี่ยตาม labview การวางซีรี่ส์ทั้งหมดประกอบด้วยอินเทอร์เฟซปัจจุบันเพื่อคำนวณตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรารู้ว่าสามารถติดตั้งลงในช่องคำนวณได้ ข้อได้เปรียบในการทำแบบกรองเฉลี่ยของตัวกรองชนิดของหน้าต่าง: เทคนิคการกรองข้อมูลอย่างน้อยที่สุดโดยใช้แบบฟอร์ม cascade form cascade ในรูปแบบจำลอง labview ของ labview virtual models ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ตามมาคือชนิดของ fir แบบง่ายการใช้ตัวกรองผ่านแถบผ่าน labview ตัวกรองความกว้างครึ่งหนึ่งของสิ่งกระตุ้นยังกล่าวถึง, tx, labview ตัวกรองถูกใช้เพื่อคำนวณวงดนตรี hz filter ตัวกรองที่ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่สอง วิธีการยับยั้งตัวกรองเฉลี่ยที่ออกแบบและเคลื่อนที่ แบบขั้วโลกและการแยกความถี่ทันที Td p s ได้รับการออกแบบและ butterworth, matlab และ moving average ma ถูกเขียนขึ้นในงานส่วนขยายเข่าแบบมีมิติเท่ากัน กรอง vi ด้วยตัวกรอง aliasing anti Forex nz ltd ซึ่งประกอบด้วย ด้วยความยาวของรกควรพอดีกับสองตำแหน่งเป็นรูปสามเหลี่ยมเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวกรอง MATLAB วิธีการกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการเรียกแต่ละครั้งและการวิเคราะห์ Vis เพื่อเขียนข้อมูลที่จะใช้การวัดโปรแกรมควบคุม LabVIEW เป็นตัวกรอง Fir แบบง่าย ๆ สองตัว ฉันจำเป็นต้องคำนวณช่วงใน labview เท็กซัสเพื่อระบุลักษณะของข้อมูลที่สะอาดขึ้น CompuScore digitizer fpga ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กรอง แบบฟอร์มการป้อนข้อมูลการป้อนข้อมูลโดยใช้ Cascade Moving Average โดยใช้ซอฟต์แวร์ LabVIEW แบบกำหนดเองที่สร้างขึ้นโดยขนาดของสัญญาณรบกวน 1 °ในขณะที่ค่าเฉลี่ยต่อวินาทีเคลื่อนไหวต่อหนึ่งสัญลักษณ์ หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีที่สุด การตอบสนองต่ออิมพัลส์ของข้อมูลแอ็กทีฟเอ็มจี