Ich bin wirklich leid für diese dumme Frage, aber es Abfälle 1 Woche meiner Zeit und ich habe keine Antwort finden. Ich habe ein Handbuch eines Tools, das Hersteller erwähnt. Für die Beschleunigungssensorausgänge wird ein T-Filter, ein einfaches digitales gleitendes Tiefpassfilter, verwendet. Ich habe diese Ausgabe und schrieb einen Code für Filter in Python aber später dachte ich, dass Codes sind nicht sinnvoll, weil sie für Butterworth Filter nicht durchschnittlich sind. Ich versuche, einige Codes für durchschnittliche Tiefpassfilter in Python zu finden, konnte aber nicht. Warten auf eine Idee. Um die Frage richtig zu beantworten, enthält die Nachricht die Eingabe für den Filter, die durch ein quotfilter methodquot ausgeführt werden soll, nämlich das mittlere Tiefpassfilterquot, das zu einer Liste von Punkten führen würde, dh Ausgabe. Ak. a y, y1, y2, y3 ... Hinzu kommt, dass der Filter wie hier beschrieben analysiert werden kann, analogmediaentechnical-documentationdsp-bookhellip. Ist es. Ndash JRajan Jul 16 15 um 8:21 Andersson von scipy. signal import butter, lfilter um ehrlich zu sein ist nicht wichtig für mich. Ich möchte genau das gleiche tun, dass Hersteller getan hat. Ich muss nur wissen, wie definieren eine durchschnittliche Tiefpassfilter (einer der bekanntesten Filter) in Python. Ndash kian Jul 16 15 am 8: 24We vorgestellt, wie man gleitende Durchschnitte mit Python erstellen. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen der Statistik, auch rollingrunning average genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorherigen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y aufgetragen, den wir yMA nennen wollen: Erstens, let8217s gleichen die Länge beider Arrays aus: Und dies im Kontext: Das Ergebnis Diagramm: Um dies zu verstehen, let8217s plotten zwei verschiedene Beziehungen: x vs y und x vs MAy: Der gleitende Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt: Share this: Gefällt mir: Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sehr nützlich I Möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen lesen Hope wird es bald kommen8230 d Blogger wie folgt: Die folgenden Beispiele produziert einen gleitenden Durchschnitt der vorhergehenden WINDOW-Werte. Wir schneiden die ersten (WINDOW -1) Werte ab, da wir den Durchschnitt vor ihnen finden können. (Das Standardverhalten für die Konvolution besteht darin, dass Werte vor dem Beginn unserer Sequenz 0 sind). (Formalerweise konstruieren wir die Folge y für die Folge x mit yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Dies nutzt die numpy8217s-Faltungsfunktion. Dies ist ein gleitender Durchschnittsbetrieb. Ändern von Gewichtungen macht einige Werte wichtiger Offsetting entsprechend können Sie die durchschnittliche als um Punkt zu sehen, anstatt vor Punkt. Anstatt die Werte zu verkürzen, können wir die Anfangswerte festlegen, wie in diesem Beispiel dargestellt:
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