Доброго времени суток!

мне необходимо отфильтровать аналоговые сигналы методом скользящего среднего! сигнал подается на микроконтроллер. я использую ADUC842. написал программу, но не уверен что правильно реализовал метод скользящего среднего!
вот кусок кода, в котором происходит считывание сигналов преобразование их с помощью АЦП в код, далее код преобразуется в напряжение, и потом идет фильтрация:


ADCRead(3); //читаем порт P1.3 и запускаем АЦП
U21= (ADCDATAL+(ADCDATAH<<8))&0x0FFF; //снимаем код с АЦП
U11= U21/1638; //перевод кода в напряжение (FFF/2,5=1638.4) - для фильтрации
if(q==0)
{
Up1=Un1; //создание предыдущего зн-ия
q=1; //взводим флаг
}
else
{
Un1=Up1*(1-p)+ Un1*p; //фильтрация (р=1/n, где n-количество отсчетов)
Up1=Un1; //создание предыдущего зн-ия
U21=Un1*1638; //перевод обратно в код
}
на сколько я понимаю скользящее среднее используется для фильтрации данных которые заданны массивом. как это реализовать в данном случаи?

помогите пожайлуста! очень нужно!

Совершенно верно. Вам нужен массив измерений. Вам нужно определиться с тем, по какому количеству отсчетов Вы хотите делать усреднение (я правильно понял, что Вам нужно получить среднее значение?)
Для усреднения все просто - Вы отводите память для массива данных желаемого объема, определяете указатель на текущий элемент массива и длину массива. Обнуляете весь массив и указатель, определяете длину массива.
Далее пошагово:
1. Получаете результат измерения, кладете его по адресу "Начало массива+указатель*длину элемента". Длина элемента нужна, если разрядность результата измерения более одного байта.
2. Инкремент указателя, проверка на равенство с длиной массива, если равенство достигнуто, обнуление указателя.
3. Расчет среднего значения элементов массива как суммы всех элементов массива, деленной на длину массива.

Если получение данных идет по прерываниям, то п.1 и п.2 удобно делать в обработчике, а п.3 в теле программы.

При расчете результаты измерений в массиве будут, конечно, находиться не по порядку, но для усреднения это неважно - от перемены мест слагаемых сумма не меняется

согласно данной статье:
http://dspsys.org/dsparticles/8-movingaverage

все немного по другому. есть аналоговый сигнал (в моем случае он изменяется от 0 до 2,5В), мы задаем количество отсчетов, это ширина усреднения и находим среднее значения точки из определенного диапазона сигнала.

если отталкиваться от этой статьи то необходим массив данных сигнала, но если сигнал у нас постоянно изменяется то как набрать массив, при этом фильтрация осуществляется в реальном времени, а количество осчетов можно задать с ЭВМ.
мне подсказали вот такую формулу:

Un1=Up1*(1-p)+ Un1*p; //фильтрация (р=1/n, где n-количество отсчетов)
где Up1-предыдущее отфильтрованное значение, а Un1-значение полученное в данный момент с АЦП.

прочитав данную статью я усомнился в истинности данной формулы, и статья тоже не подходит для моего случая, так как в режиме реального времени я не смогу сформировать массив с данными о сигнале!
если кто то знает, как это сделать, подскажите пожайлуста!

Почему не сможете? Рассмотрим усреднение по 5-ти измерениям, длина массива, соответственно, равна 5. Как это работает:
1. Поступил результат замера (R1). Массив - R1, 0, 0, 0, 0; считаем среднее, выдаем результат
2. Поступил результат замера (R2). Массив - R1, R2, 0, 0, 0; считаем среднее, выдаем результат
3. Поступил результат замера (R3). Массив - R1, R2, R3, 0, 0; считаем среднее, выдаем результат
4. Поступил результат замера (R4). Массив - R1, R2, R3, R4, 0; считаем среднее, выдаем результат
5. Поступил результат замера (R5). Массив - R1, R2, R3, R4, R5; считаем среднее, выдаем результат
6. Поступил результат замера (R6). Массив - R6, R2, R3, R4, R5; считаем среднее, выдаем результат
7. Поступил результат замера (R7). Массив - R6, R7, R3, R4, R5; считаем среднее, выдаем результат

Как видите, результат усреднения выдается с той же частотой, что и получение результатов замера, то бишь в реальном времени. Естественно, что в первых четырех выдачах результат будет отличаться от среднего значения - он будет плавно нарастать к среднему значению, на которое выйдет после пятого замера (после наполнения массива), но это издержки алгоритма усреднения, тут ничего не поделаешь...

Только схему надо организовать правильную.
чтоб не складывать дофига каждый раз, а обходиться одним вычитанием и одним сложением.

Это зависит от используемой математики и длины массива (ширины окна усреднения, то бишь).
Если массив короткий, то проще все сложить, чем организовывать умножение предыдущего усреднения на длину массива, затем вычитание самого раннего замера в массиве, затем сложение с поступившим значением и, наконец, с делением на длину массива.
Конечно, если ширина окна усреднения порядка 300 замеров, то, наверное, есть смысл с этим заморачиваться. А для 3-5 усреднений овчинка выделки не стоит...

Но в любом случае, принимать решение о выборе алгоритма усреднения нужно по месту - смотря, какой временной тайминг отводится на решение задачи по усреднению.

P.S. А еще нужно помнить, что трюк с вычитанием-сложением возможен ТОЛЬКО после наполнения массива. ДО наполнения массива среднее придется считать общим суммированием при любой длине массива, так что придется организовывать проверку еще и на это и выбирать процедуру расчета среднего в зависимости от того, наполнен ли массив.

P.P.S. Простите, ступил. Что-то подумал получше и понял, что и при расчетах с вычитанием-сложением все будет работать и без наполнения массива. Просто выдача будет точно также расти от нуля к среднему и выйдет на среднее после наполнения массива
В общем, вердикт прежний - можно делать и так, и так. При малой длине массива 3-5 усреднений можно и каждый раз пересчитывать всю сумму, а при длинном массиве однозначно выгоднее алгоритм с вычитанием-сложением.

Alkul, Вы работаете в пакете MatLab?

я тут попробовал смоделировать сигнал с шумом и отфильтровать его скользящим средним с помощью встроенной матлабовской функции и с помощью формулы которую я приводил выше, в своем куске программы, а также с помошью формулы которую взял из приведенной статьи.

так вот фильтрация моей формулой дает эффект не хуже, чем встроенная функция! и не нужно ни какой массив. если Вы работаете в MatLab я могу скинуть Вам файл, в котором я все это проделал, что бы Вы оценили на сколько моя формула точна!

Нет, я матлабом не пользуюсь