Отправлено Abc123 21 октября 2002 г. 12:24 В ответ на: каким алгоритмом лучше всего усреднять полученный результат? отправлено Romario 19 октября 2002 г. 16:08

Очень экономные результаты дает такая метода:
1) Выбираем параметр количества отбрасываемых крайних 
  (минимальных / максимальных) значений, например Nmin=Nmax=1
2) выбираем длину фильтра (количество усредняемых значений),
   например, Navg = 4
3) Выбираем коэффициенты (весА), тривиальный случай
   "скользяещего среднего", когда коэффициенты = 1.
   Но если хочется "новым" значениям присвоить больший вес 
   - пожалуйста. Если нет ограничений на использование плавающей 
   точки, тогда бери коэффициенты КИХ-фильтра "по науке" и вперед...
   (это тема отдельного разговора), 
   рассмотрим случай, приближеннный к микроконтроллерным задачам,
   т.е. ежели режим "строжайшей экономии":
           - все вычисления "только в целых числах", 
           - никаких "делений" (только сдвиги)
           - никаких "умножений" (только сдвиги и/или сложения)
   то, например, 
      Вариант_1: K[] = 1, 2, 2, 3 ( "сумма K[i]" = AvgDiv = 8  )
   или       
      Вариант_2: K[] = 1, 3, 5, 7 ( "сумма K[i]" = AvgDiv = 16 )

4) Буфер значений имеет длину Nbuf = Nmin + Navg + Nmax = 1+4+1 = 6
5) Еще 2 переменных нужны для индексов крайних значений 
     Imin, Imax
6) При поступлении нового значения X:
        - вычисляем Imin, Imax,
        - из всего буфера "сырых значений"  ( X [6] )
          рассматриваем все кроме крайних   ( Xm[4] )
          и по ним вычисляем "средневзвешенное"
     Avg = (   Xm[1] * K[1]    
             + Xm[2] * K[2]        
             + Xm[3] * K[3]        
             + Xm[4] * K[4]
           ) / AvgDiv; 
     Для конкретных вышеприведенных вариантов
     умножения и деления заменяются на сдвиги/суммы 
     очевидным образом:    
     Вариант_1:  K[] = 1, 2, 2, 3 ( "сумма K[i]" = AvgDiv = 8  )
     Avg = (     Xm[1]
             + ( Xm[2] + Xm[2] )        
             + ( Xm[3] + Xm[3] )
             + ( Xm[4] + Xm[4] + Xm[4] )
           ) >> 3; 
      Вариант_2: K[] = 1, 3, 5, 7 ( "сумма K[i]" = AvgDiv = 16 )
       
     Avg = (     Xm[1]
             + ( Xm[2] << 1 + Xm[2] )   // x*3 -> x*2+x      
             + ( Xm[3] << 2 + Xm[3] )   // x*5 -> x*4+x 
             + ( Xm[4] << 3 - Xm[4] )   // x*7 -> x*8-x
           ) >> 4;                      // /= 16 

Аналогично можно построить и для 
   Nmin = Mmax = 2
   Navg = 32
   Nbuf = 2+2+32 = 36
   

• Да какая же это экономия, если мы храним всю выборку из N элементов? Память надо экономить, а не регистры и АЛУ. — papa   (21.10.2002 17:28, пустое)