Equação de diferença de filtro média média

Para outra abordagem, você pode truncar a janela da média móvel exponencial e, em seguida, calcular o seu sinal filtrado fazendo uma convolução entre o sinal e a exponencial janela. A convolução pode ser calculada usando a biblioteca FFT CUDA livre (cuFFT) porque, como você pode saber, a convolução pode ser expressa como a multiplicação pontual dos dois sinais no domínio fourier (Este é o nome apropriado do Teorema da Convolução, Que corre com uma complexidade de O (n log (n))). Este tipo de abordagem minimizará o código do kernel CUDA e executará muito rapidamente, mesmo em uma GeForce 570. Especialmente, se você puder fazer todos os seus cálculos em uma única precisão (flutuante). Respondeu 30 de abril 14 às 17:04 Eu proporia manipular a equação de diferença acima conforme indicado abaixo e depois usando primitivas de impulso CUDA. MANIPULAÇÃO DE EQUAÇÃO DE DIFERENÇA - FORMA EXPLÍCITA DA EQUILÍBRIA DE DIFERENÇA Por álgebra simples, você pode encontrar o seguinte: Conseqüentemente, a forma explícita é a seguinte: CUDA THRUST IMPLEMENTATION Você pode implementar a forma explícita acima pelas seguintes etapas: Inicializar uma sequência de entrada dinput para Alfa, exceto para dinput0. 1. Defina um vetor d1overbetatothen igual a 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. Multiplique o dinposto elementar por d1overbetatothen Execute um inclusivecan para obter a seqüência do yn betan Divida a seqüência acima por 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. A abordagem acima pode ser recomendada para sistemas Linear Time-Varying (LTV). Para os sistemas Linear Time-Invariant (LTI), a abordagem FFT mencionada por Paul pode ser recomendada. Estou fornecendo um exemplo dessa abordagem usando o CUDA Thrust e cuFFT na minha resposta ao filtro FIR no CUDA. Filtro médio de transmissão de dados de tráfego Este exemplo mostra como alisar os dados do fluxo de tráfego usando um filtro de média móvel com um deslize de 4 horas janela. A seguinte equação de diferença descreve um filtro que mede a hora atual e as três horas anteriores de dados. Importe os dados de tráfego e atribua a primeira coluna de contagem de veículos ao vetor x. Crie os vetores do coeficiente de filtro. Calcule a média móvel de 4 horas dos dados e traça os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink são marcas registradas da The MathWorks, Inc. Por favor, veja mathworkstrademarks para obter uma lista de outras marcas registradas pertencentes à The MathWorks, Inc. Outros produtos ou nomes de marcas são marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietários. Selecione Your CountryQuestion. 9.2 Para um filtro de média móvel de sete termos, escreva. 9.2 Para um filtro de média móvel de sete termos, escreva uma expressão para a. Equação de diferença b. Resposta ao impulso c. Função de transferência d. Resposta de frequência 9.3a. Esboce a resposta de freqüência para um filtro de média móvel de sete termos usando dB para magnitude e grau de fase. Use etapas de freqüência digital de radiadores pi8 ou menores. B. Com referências ao esboço de resposta de freqüência, explique por que este filtro pode garantir que não ocorrerá nenhuma distorção de fase da banda passada. Melhor resposta