15장: 이동 평균 필터 재귀적 구현 이동 평균 필터의 엄청난 장점은 매우 빠른 알고리즘으로 구현할 수 있다는 것입니다. 이것을 이해하려면 알고리즘에서 입력 신호 x [ ]를 7점 이동 평균 필터를 통해 전달하여 출력 신호 y [ ]를 형성한다고 상상해 보십시오.
이제 두 개의 인접한 출력 포인트 y [50] 과 y [51]이 어떻게 계산되는지 살펴보십시오 . 이것은 거의 동일한 계산입니다.
점 x [48]에서 x [53]은 y [50]에 대해 추가되어야 하고 다시 y [51]에 대해 추가되어야 합니다. y [50]이 이미 계산된 경우 y [51]을 계산하는 가장 효율적인 방법 은 다음과 같습니다 . y [50]을 사용하여 y [51]를 찾으면 샘플 y [51] 에서 y [52]를 계산할 수 있습니다 . y [ ] 에서 첫 번째 점을 계산한 후 점당 한 번의 덧셈과 뺄셈으로 다른 모든 점을 찾을 수 있습니다. 이것은 다음 방정식으로 표현할 수 있습니다.
이 방정식은 두 가지 데이터 ...
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경우
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응답
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이동
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임펄스
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재귀
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정수
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출력
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평균
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포인트
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오류
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알고리즘
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계산
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드리프트
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방법
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부동
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뺄셈
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샘플
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소수점
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신호
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필터