Média Móvel Simples Vhdl

Tenho uma questão relacionada à média contínua do valor de ADCs. A abordagem que usei é a média contínua do exemplo 256 amostras. O valor adcaout (mostrado no código abaixo) que recebo na minha GUI aumenta lentamente. Como exemplo, se eu estou esperando o valor 100mA, minha GUI mostra 4mA, 8mA, 15mA. E, finalmente, depois de 2 minutos, consigo um valor de 100mA estável. Eu quero ver o 100mA diretamente na minha GUI de adcaout em vez de valores de incremento e estabilizar depois de algum tempo. Outra pergunta é que, eu posso de alguma forma tornar este processo rápido, de modo que eu não tenho que esperar por 3 minutos para receber 100 mA estável de adcaout. O clock clk no design digital abaixo é de 20 MHz. O relógio para receber valores ADC na placa FPGA é de 15 KHz. - o arquivo adc. vhd está abaixo: Seu código é modificado da seguinte forma: A saída final que estou exibindo na minha GUI é slvvalue1 e slvvalue2 Como sobre isso: na reinicialização (ou em qualquer outro momento, se desejar), atribua a Valor de data para todos os elementos em sua matriz de estágio. Isso deve definir instantaneamente sua média para o valor atual: o exemplo abaixo mostra o código completo para uma calculadora média móvel. Minha sugestão é que você estuda até você entender. Em seguida, tente usá-lo no seu projeto. Finalmente, e somente depois de ter um circuito básico funcionando, você pode mudá-lo para satisfazer suas restrições de projeto (largura de dados, número de amostras, intervalo de inteiros, uso de assinado versus inteiro, etc.). Finalmente, se você quiser usar O código acima para manter duas médias separadas para duas sinais distintas, simplesmente instanciar a entidade de média duas vezes: Editar: Como eu entendo dos seus comentários, você pode precisar de uma entrada extra para definir a média instantaneamente para o valor de entrada atual. Nesse caso, você pode usar uma entrada de carga como mostrado abaixo: respondido 26 de novembro 13 às 15: 45 É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Achei que posso otimizar um pouco, escolhendo Um tamanho de janela que é um poder de dois para permitir o deslocamento de bits em vez de dividir, mas não precisar de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme demonstrado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam cada vez menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Eu começo com 1 amostra e divide por 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Eu pensei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, parece que é uma das maneiras aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que deseja seguir. Isso pode não importar a maior parte do tempo, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição real e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondeu 16 de novembro 16 às 23:03 inicialize o total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (quantidade total) Esta seria uma média móvel em relação a Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga e, em seguida, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis ​​de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido em 3 de fevereiro de 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncSimple Média móvel - SMA BREAKING DOWN Média móvel simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente por anúncio Ding o preço de fechamento do título por um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo esse total pelo número de períodos de tempo, que dá o preço médio da garantia durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de uma segurança. Se a média móvel simples aponta, isso significa que o preço de segurança está aumentando. Se está apontando, significa que o preço das garantias está diminuindo. Quanto mais tempo for a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica usada para identificar tendências de preços atuais e o potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura de intervalos de tempo diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias passa abaixo da média móvel de 200 dias. Isso é considerado um sinal de baixa, que outras perdas estão em estoque. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçada pelos altos volumes de negociação, isso pode indicar que outros ganhos estão em armazém.