Moving Average Filter Schaltung

Ein sich bewegendes Mittelungsfilter, das keinen Berechnungsfehler ausbreitet, ist vorgesehen, wodurch die Größe der Hardware verringert wird. Dieser gleitende Durchschnittsfilter hat eine Datenhalteeinheit zum Halten mehrerer aufeinanderfolgender Daten, eine Koeffizientenspeichereinheit zum Speichern von Koeffizienten, einen ersten Addierer, der die Summe von berechnet Ein Paar von Daten einer vorgeschriebenen Kombination, die in der Datenhalteeinheit gehalten wird, einen Multiplizierer, der die Summe mit den von der Koeffizientenspeichereinheit erhaltenen Koeffizientendaten multipliziert, und einen zweiten Addierer, der eine vorgegebene Anzahl von Multiplikationsergebnissen addiert, die durch den Multiplikator erzeugt werden. Was beansprucht wird.1 Ein gleitender Durchschnittsfilter miteiner Datenhalteeinheit zum Halten mehrerer aufeinanderfolgender Daten. eine Koeffizientenspeichereinheit zum Speichern eines Koeffizienten. Eine Decodierungswert-Signalausgabeeinheit, die eine Summe aus einem Paar von Daten von a berechnet Die in der Datenhalteeinheit gehalten wird, und gibt ein Decodierungswert-Signal aus, das der Summenkoeffizienten-Verarbeitungseinheit entspricht, die aus der Koeffizientenspeichereinheit erhaltene Koeffizientendaten auf der Grundlage des von der Decodierungswert-Signalausgabeeinheit ausgegebenen Decodierungssignalsignals verarbeitet und ausgegeben wird Wobei die verarbeiteten Koeffizientendaten als Additionsdaten und ein Addierer, der eine vorgeschriebene Anzahl der Additionsergebnisse sequentiell kumuliert, wobei die Decodierungswert-Signalausgabeeinheit ein erstes Signal ausgibt, das eine Ausgabe unabhängig von Koeffizientendaten, die von der Koeffizientenspeichereinheit erhalten werden, Das von der Koeffizientenspeichereinheit erhaltene Koeffizientendaten durchläuft, und ein drittes Signal, das um eine vorgegebene Anzahl von Bits-Koeffizientendaten, die von der Koeffizientenspeichereinheit erhalten werden, verschoben wird. Ein gleitender Durchschnittsfilter, der eine Datenhalteeinheit umfasst, die eine Vielzahl von Aufeinanderfolgende Daten und gibt ein erstes Signal und ein zweites Signal aus. Eine Decodiereinheit, die eine erste Logikschaltung aufweist, die ein Nullsignal ausgibt, wenn sowohl das erste Signal als auch das zweite Signal einen niedrigen Pegel aufweisen, wobei eine zweite Logikschaltung ein Durchgangsignal ausgibt, wenn entweder Das erste Signal oder das zweite Signal, aber nicht beide, hat einen hohen Pegel und eine dritte Logikschaltung, die ein Schiebesignal ausgibt, wenn sowohl das erste Signal als auch das zweite Signal den hohen Pegel aufweisen. a Koeffizientenspeichereinheit, die einen Koeffizienten speichert und Ein Koeffizientensignal ausgibt. Eine Auswahleinheit, die ein drittes Signal mit einem niedrigen Pegel ausgibt, wenn das Nullsignal von der Decodereinheit eingegeben wird, das Koeffizientensignal als das dritte Signal, wenn das Durchgangsignal von der Decodereinheit oder einem verschobenen Signal eingegeben wird Verschieben des Koeffizientensignals als drittes Signal, wenn das Schiebesignal von dem Decoder eingegeben wird, undeine Akkumulatoreinheit, die das von der Selektoreinheit ausgegebene Signal akkumuliert.3 Das gleitende Durchschnittsfilter nach Anspruch 2, wobei die Selektoreinheit a aufweist Eine vierte Logikschaltung, die ein erstes Logikergebnis ausgibt, wenn das Durchgangsignal einen hohen Pegel aufweist und wenn das Nullsignal einen niedrigen Pegel und mindestens eine Logikoperationsschaltung aufweist, wobei die Logikoperationsschaltung eine fünfte Logikschaltung aufweist, die ein zweites Logikergebnis ausgibt, wenn sowohl die erste als auch die erste, Das logische Ergebnis und das n-te Koeffizientensignal sind ein hoher Pegel, wobei n eine natürliche Zahl ist, eine sechste Logikschaltung, die ein drittes logisches Ergebnis ausgibt, wenn sowohl das n-1-te Koeffizientensignal als auch das Schiebesignal einen hohen Pegel aufweisen, und eine siebte Logikschaltung, die das dritte Signal ausgibt Entweder das zweite Logikergebnis oder das dritte Logikergebnis ist ein hoher Pegel.4 Ein gleitender Durchschnittsfilter miteiner Datenhalteeinheit, die mehrere aufeinanderfolgende Daten enthält und ein erstes Signal und ein zweites Signal ausgibt. Eine Decodiereinheit, die eine Wobei die erste Logikschaltung ein Minusignal ausgibt, wenn sowohl das erste Signal als auch das zweite Signal einen niedrigen Pegel aufweisen, wobei eine zweite Logikschaltung ein Durchsetzungssignal ausgibt, wenn entweder das erste Signal oder das zweite Signal, aber nicht beide einen hohen Pegel und eine dritte Logikschaltung aufweist Ausgeben eines Schiebesignals, wenn sowohl das erste Signal als auch das zweite Signal einen hohen Pegel aufweisen. eine Koeffizientenspeichereinheit, die einen Koeffizienten speichert und ein Koeffizientensignal ausgibt. Eine Auswahleinheit, die ein Signal ausgibt, das das Koeffizientensignal als ein drittes Signal und einen Übertrag invertiert Signal, wenn das Minus-Signal von der Decodiereinheit eingegeben wird, ein Signal mit einem niedrigen Pegel als das dritte Signal, wenn das Nullsignal von der Decodierereinheit oder dem Koeffizientensignal als das dritte Signal eingegeben wird, wenn das Durchgangsignal vom Decoder eingegeben wird. Eine Akkumulatoreinheit eine Figurenposition nach rechts verschiebt, wenn das Übertragssignal von der Decodereinheit eingegeben wird und das von der Auswahleinheit ausgegebene Signal akkumuliert.5 Das gleitende Durchschnittsfilter nach Anspruch 4, wobei die Auswahleinheit eine vierte Logikschaltung aufweist Ausgeben eines ersten Logikergebnisses, wenn das Durchgangsignal einen hohen Pegel aufweist und wenn das Nullsignal einen niedrigen Pegel und mindestens eine Logikoperationsschaltung aufweist, wobei die Logikoperationsschaltung eine fünfte Logikschaltung aufweist, die ein zweites Logikergebnis ausgibt, wenn sowohl das erste Logikergebnis als auch das erste Logikergebnis und / N-ten Koeffizientensignal einen hohen Pegel aufweisen, wobei n eine natürliche Zahl ist, eine sechste Logikschaltung, die ein drittes logisches Ergebnis ausgibt, wenn sowohl das invertierte n-te Koeffizientensignal als auch das Minusignal ein hoher Pegel sind, und eine siebte Logikschaltung, die das dritte Signal ausgibt, wenn entweder das zweite logische Ergebnis vorliegt Oder das dritte Logikergebnis ist ein hohes Niveau. Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine mittlere Berechnungsschaltung, die den Mittelwert eines Eingangssignals, insbesondere eines gleitenden Durchschnittsfilters, zur Berechnung des Signals berechnet und ausgibt Gleitender Durchschnitt des Eingangssignals.2 Beschreibung des Standes der Technik. Das bewegte Mittelungsverfahren ist ein Verfahren zum Glätten eines Signals. Beispiel I Anfänger s Digitalfilter 30. November 1989, S. 9-15 von Shougo Nakamura, Tokyo Denki University Press Zu diesem sich bewegenden Mittelungsverfahren wird der gleitende Durchschnitt wie folgt berechnet Wenn der k-te gleitende Durchschnitt verfügbar ist und der k & sub1; - te gleitende Durchschnitt berechnet werden muß, wird die Differenz zwischen den ältesten Daten aller Daten, die beim Erhalten des k verwendet werden, berechnet Und der neue Datenwert, der eingegeben wird, um den k & sub1; - ten gleitenden Durchschnitt zu erhalten, wird dem k-ten gleitenden Durchschnitt hinzugefügt, um den k & sub1; - ten gleitenden Durchschnitt p14 in Referenz I zu erhalten. Der Vorteil dieser Methode ist, daß die Berechnungsmenge bei der Erlangung des gleitenden Durchschnitts wird jedoch verringert. Da die Differenz zwischen den ältesten Daten und den neuen Daten dem bereits erhaltenen gleitenden Durchschnitt hinzugefügt wird, um den nächsten gleitenden Durchschnitt zu erhalten, sobald ein Rechenfehler durch ein Rauschen oder einen Betriebsfehler auftritt , Der Berechnungsfehler breitet sich unbegrenzt aus, was ein Problem ist. Darüber hinaus werden gelegentlich im Stand der Technik gleitende Mittelwerte zuerst in mehreren Stufen erhalten und der gleitende Durchschnitt der mehrfachen Bewegungsdurchschnitte wird genommen Wenn die Anzahl der Stufen der sich bewegenden Mittelwerte groß ist Muss die Menge an Hardware in großem Ausmaß in Übereinstimmung mit der Anzahl der sich bewegenden Mittelwerte erhöht werden, was ein anderes Problem ist. ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG. Bei diesen Problemen ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, einen gleitenden Durchschnitt zu schaffen Filter, der in der Lage ist, diese Probleme zu lösen. Um die oben erwähnten Probleme zu lösen, weist ein repräsentatives gleitender Durchschnittsfilter gemäß der vorliegenden Erfindung eine Datenhalteeinheit zum Halten mehrerer aufeinanderfolgender Daten, eine Koeffizientenspeichereinheit zum Speichern von Koeffizienten, einen ersten Addierer auf, der die Berechnung berechnet Summe eines Paares von Daten einer vorgeschriebenen Kombination, die in der Datenhalteeinheit gehalten wird, einen Multiplizierer, der die Summe durch Koeffizientendaten multipliziert, die von der Koeffizientenspeichereinheit erhalten werden, und einen zweiten Addierer, der eine vorgeschriebene Anzahl von Multiplikationsergebnissen addiert, die durch den Multiplizierer erzeugt werden BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN 1 ist ein Blockdiagramm, das die erste Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. Fig. 2 zeigt den Signalfluß des FIR-Filters der vorliegenden Erfindung. Fig. 3 ist ein Blockdiagramm, das die zweite Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt Erfindung. FIG 4 ist ein Schaltbild des Decoders gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Fig. 5 ist ein Schaltbild des Selektors gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Fig. 6 ist ein Blockdiagramm, das die dritte Ausführungsform zeigt Der Erfindung. Fig. 7 ist ein Schaltbild des Decoders gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Fig. 8 ist ein Schaltbild des Selektors gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Zweck der Erfindung , Wenn man den gleitenden Durchschnitt mehrerer sich bewegenden Mittelwerte einnimmt, werden mehrere gleitende Durchschnittsberechnungsschaltungen stufenweise verbunden. In der vorliegenden Erfindung wird ein FIR-Finite-Impulsantwort-Filter verwendet, um den gleitenden Durchschnitt von mehreren sich bewegenden Mittelwerten zu nehmen. Im Folgenden wird eine Ausführungsform beschrieben Der vorliegenden Erfindung wird unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen erläutert. Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das die gleitende Durchschnittsberechnungsschaltung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. In dieser gleitenden Durchschnittsberechnungsschaltung wird ein 1-Bit-Signal eingegeben Eine Datenhalteeinheit 101 mit einem RAM oder einem Schieberegister Diese Datenhalteeinheit 101 hält eine minimale Anzahl von Daten, die erforderlich sind, um den gleitenden Durchschnitt in der vorliegenden Erfindung zu berechnen. In der vorliegenden Ausführungsform werden mindestens 22 aufeinanderfolgende Daten in der Datenhalteeinheit gehalten 101 Zwei Daten werden von der Datenhalteeinheit 101 nach Bedarf gelesen. Diese beiden Daten werden in die beiden Eingangsanschlüsse eines Addierers 102 eingegeben. Der Addierer 102 gibt dann ein Signal an einen Multiplizierer 103 aus. Koeffizientendaten werden auch von einem Koeffizienten in den Multiplizierer 103 eingegeben ROM 104, der als Koeffizientenspeichereinheit fungiert Der Multiplizierer 103 gibt ein Signal an einen der Eingangsanschlüsse eines weiteren Addierers 105 aus. Der Addierer 105 gibt ein Signal an einen DF F106 aus. Der DF F106 gibt ein Signal an den anderen Eingangsanschluß des Addierers 105 aus Und eine Verriegelungsschaltung 107 Die Verriegelungsschaltung 107 gibt dann ein Signal aus, das das Ausgangssignal OUT des gleitenden Mittels wird. In der vorliegenden Ausführungsform sind drei gleitende Durchschnittsfilter seriell in Stufen geschaltet, von denen jeder den gleitenden Durchschnitt von acht Daten annimmt. Zuerst werden die ersten Daten, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu nehmen, mit D & sub0; bezeichnet. Die anderen Daten D & sub1; bis D & sub7 ;, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu nehmen, werden nacheinander für jede Abtastzeit t eingegeben. Der Zeitpunkt, zu dem die achten Daten sind D 7 wird eingegeben auf T 0 Die gleitenden Durchschnittsdaten Ma 0 des ersten stufenweisenden Durchschnittsfilters bei T 0 ist Ma 0 D 0 D 1 D 7 8. Da dies ein gleitender Durchschnitt ist, ändert sich dieser Wert jedes Mal, wenn der Zeitraum Der Abtastzeit t vergeht Die Zeit, zu der die n 8-te Daten D n 7 eingegeben werden, wird induktiv auf T n gesetzt, wobei n eine nicht-negative ganze Zahl ist. Dann werden die gleitenden Durchschnittsdaten Ma n des ersten stufenweisenden Durchschnittsfilters Bei T n ist Ma n D n D n 1 D n 7 8 1.Die zweite Stufe, die mit dem durchschnittlichen durchschnittlichen Filter der ersten Stufe verbunden ist, nimmt den Durchschnitt der acht Ausgabedaten ein, die von dem durchschnittlichen Filter der ersten Stufe zugeführt werden Die mittlere Datenausgabe des zweiten Mittelwertes, der den mittleren Filter bei T & sub7; umgibt, wird mit Mb & sub0; bezeichnet. Dann wird Mb & sub0; durch Mb & sub0; Ma & sub0; Ma & sub1; Ma & sub7; & sub8; ausgedrückt. 8.Substituierende Gleichung 1 in jede der Ma & sub0; Gleichung wird. Next, der dritte Mittelpunkt, der mit dem durchschnittlichen durchschnittlichen Filter der zweiten Stufe verbunden ist, nimmt den Durchschnitt der acht Ausgabedaten, die von dem gleitenden Durchschnittsfilter der zweiten Stufe zugeführt werden. Die gleitende mittlere Datenausgabe des durchschnittlichen Durchschnitts der dritten Stufe bei T14 Wird mit Mc 0 bezeichnet. Dann wird Mc 0 durch Mc 0 Mb 0 Mb 1 Mb 7 ausgedrückt 8. 8. 3 zeigt, dass der gleitende Durchschnitt mit einem FIR Finite Impulse Response Typ Filter der 11-ten Ordnung erhalten werden kann. 2 zeigt das Signal Fluß des FIR-Filters zur Realisierung der Gleichung 3. Im Folgenden wird der Betrieb des gleitenden Durchschnittsfilters gemäß der ersten Ausführungsform unter Bezugnahme auf die Fig. 1 erläutert und es werden 2.1-Bit-Daten sequentiell an die Datenhalteeinheit 101 die Daten eingegeben Halteeinheit 101 hält 22 aufeinanderfolgende Daten Die Datenhalteeinheit 101 liest die neuesten Daten D n 21 und die ältesten Daten D n Diese Daten D n und D n 21 werden an den Addierer 102 gesendet und der Addierer 102 addiert D n und D N 21 Der Addierer 102 sendet dann das Ergebnis der Addition an den Multiplizierer 103 Der Koeffizienten-ROM 104 liest und liefert den Koeffizienten k 0 1 an den Multiplizierer 103 Der Multiplizierer 103 multipliziert dann den Koeffizienten k 0 1 mit dem Ergebnis der Addition 103 sendet dann das Multiplikationsergebnis an den Addierer 105. Die Ausgabedaten des Addierers 105 werden vorübergehend in dem DF F106 gehalten. In diesem Fall liest die Datenhalteeinheit 101 die Daten D n 1 und D n 20 Diese Daten D n 1 und D n 20 Werden an den Addierer 102 gesendet und der Addierer 102 addiert D n 1 und D n 20 Der Addierer 102 sendet dann das Ergebnis der Addition an den Multiplizierer 103 Der Koeffizienten-ROM 104 liest und liefert den Koeffizienten k 1 3 an den Multiplizierer 103 Der Multiplizierer 103 multipliziert dann den Koeffizienten k & sub1; & sub3; mit dem Ergebnis der Addition. Der Multiplizierer 103 sendet dann das Multiplikationsergebnis an einen der beiden Eingangsanschlüsse des Addierers 105. Die Ausgangsdaten des Addierers 105, die vorübergehend in dem DF F106 gehalten werden, werden zugeführt Zurück zu dem anderen Eingangsanschluß des Addierers 105, wenn das Multiplikationsergebnis D n 1 D n 20 k 1 in den einen Eingangsanschluß des Addierers 105 eingegeben wird. Mit anderen Worten, das Ergebnis, das in dem vorherigen Timing durch den Addierer erhalten worden war 105 wird auf dieselbe Weise kumuliert, addiert der Addierer 102 die Daten D m ​​und D 2n 21-mmn, n 1 n 10, die von der Datenhalteeinheit 101 gelesen werden. Der Multiplizierer 103 multipliziert dann die Summe D m D 2n 21-m mit Der Koeffizient k & sub1; l & sub1; bis 10, der durch den Koeffizienten-ROM 104 gelesen wird. Der Addierer 105 kumuliert dann das Multiplikationsergebnis. Diese Prozeß-ID wird wiederholt. Danach empfängt die Latch-Schaltung 107 ein Latch-Signal von einer in der Zeichnung nicht dargestellten Timing-Erzeugungsschaltung, wenn die Quantitäten sind In dem Zähler der Gleichung 3, dh alle in Fig. 2 gezeigten Größen, werden alle kumuliert. Die Verriegelungsschaltung 107 verriegelt dann das Berechnungsergebnis und gibt den gleitenden Durchschnitt als endgültige Ausgabe aus. Um das endgültige Ergebnis präzise zu machen, Der Nenner der Gleichung 3 muss berechnet und multipliziert mit k 11 1 8 8 Teilung um 8 3 Im Allgemeinen kann eine Multiplikation mit 2 n im Binärsystem durch Verschieben der Ausgabe nach oben um n Bit und eine Division durch durchgeführt werden 2 n im Binärsystem kann durch Verschieben der Ausgabe nach unten um n Bit durchgeführt werden. In der Praxis kann bei der Verdrahtung von der DF FF zur Verriegelungsschaltung 107 beispielsweise eine Aufteilung um 2 9 im Binärsystem realisiert werden Verbinden des DF FF mit der Verriegelungsschaltung 107, um den Ausgang um 9 Bit nach unten zu verschieben. Daher kann eine Division durch 8 3 im Dezimalsystem, die einer Division durch 2 9 im Binärsystem entspricht, realisiert werden Die DF FF an die Verriegelungsschaltung 107, um die Ausgabe nach unten um 9 Bit zu verschieben. Diese Aufteilung um 8 3 im Dezimalsystem erfordert keine zusätzliche spezielle Hardware und kann leicht erreicht werden. Somit wird gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, Wird eine FIR-Filterkonfiguration verwendet. Selbst wenn ein Berechnungsfehler durch ein Rauschen oder einen Betriebsfehler erzeugt wird, kann im nächsten Berechnungszyklus ein normales Ausgangsergebnis erhalten werden. Selbst wenn die durchschnittliche Anzahl der gleitenden Mittelwerte und die Anzahl der Stufen erfolgt Der seriellen Verbindung geändert werden, genügt es, die Anzahl der Bits in den Addierern und dem Multiplikator und dem Koeffizienten ROM anzupassen, um diese Änderungen ohne wesentliche Erhöhung des Bereichs der Hardware zu bewältigen. FIG 3 ist ein Blockdiagramm, das die Konfiguration von a zeigt Gleitende mittlere Berechnungsschaltung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung In dieser gleitenden Durchschnittsberechnungsschaltung wird, wie im Fall der ersten Ausführungsform, ein 1-Bit-Eingangssignal in eine Datenhalteeinheit 201 mit einem RAM - oder Schieberegister Dies eingegeben Die Datenhalteeinheit 201 liest zwei Daten und sendet die beiden Daten an die beiden Eingangsanschlüsse eines Decodierers 210. Der Decodierer 210 sendet dann ein Ausgangssignal an den Auswahlanschluß eines Selektors 220 Ein Koeffizienten-ROM 204 liefert Koeffizientendaten an den Selektor 220 Der Selektor 220 gibt ein Ausgangssignal an einen der beiden Eingangsanschlüsse eines Addierers 205 aus. Der Addierer 205 gibt ein Ausgangssignal an ein DF F206 aus. Das Ausgangssignal des DF F206 wird in den anderen Eingangsanschluß des Addierers 205 und eine Zwischenspeicherschaltung 207 eingegeben Das Signal, das von der Verriegelungsschaltung 207 ausgegeben wird, ist das gleitende mittlere Ausgangssignal OUT. Im Folgenden wird der Betrieb in der zweiten Ausführungsform erläutert. 1-Bit-Daten werden sequentiell an die Datenhalteeinheit 201 eingegeben. Die Datenhalteeinheit 201 hält 22 aufeinanderfolgend Daten Wie bei der ersten Ausführungsform liest die Datenhalteeinheit 201 Datenpaare D n und D n 21, D n 1 und D n 20 D n 10 und D n 11, wie in Gleichung 3 gezeigt. Der Decodierer 210 gibt Decodierungswertsignale aus Entsprechend den Werten der gelesenen zwei Daten, wie in Tabelle 1 gezeigt. TABELLE 1 Decodierwerte m 0 bis n 10 des Decodierers 210 des zweiten Ausführungsbeispiels Decode Eingang Eingangswert Daten Datensignal D m D 2n 21-m D m D 2n 21 - m 0 0 0 Zero 0 1 1 Durch 1 0 1 Durch 1 1 10 Umschalten. Mit anderen Worten gibt der Decoder 210 ein Nullsignal aus, wenn die Summe der beiden Eingangssignale 0 ist, ein Durchsignal, wenn die Summe der beiden ist Eingangssignale 1 und ein Schiebesignal, wenn die Summe der beiden Eingangssignale 2 ist. 4 zeigt eine beispielhafte Schaltung des Decodierers 210. Der Decodierer 210 hat eine UND-Schaltung, eine EXOR-Schaltung und eine NOR-Schaltung Welche die oben erwähnten zwei Eingangssignale zugeführt werden Die UND-Schaltung gibt ein Schiebesignal aus Die EXOR-Schaltung gibt ein Durchgangsignal aus Die NOR-Schaltung gibt ein Nullsignal aus. Dies kann mit einer Logikschaltung geändert werden, die die in Tabelle 1 gezeigte Logik erfüllt hat 220, der als Koeffizientenverarbeitungseinheit fungiert, arbeitet in Reaktion auf das von dem Decodierer 210 gelieferte Decodierungswertsignal. Wenn der Selektor 220 ein Nullsignal von dem Decodierer 210 empfängt, gibt der Selektor 220 ein L-Pegelsignal als Additionsdaten unabhängig von dem Signal, das von dem Koeffizienten-ROM 204 zugeführt wird Wenn der Selektor 220 ein Durchgangsignal von dem Decodierer 210 empfängt, gibt der Selektor 220 das von dem Koeffizienten-ROM 204 gelieferte Signal aus, wie es ist. Wenn der Selektor 220 ein Schiebesignal von dem Decodierer 210 empfängt, 220 verschiebt um 1 Bit das von dem Koeffizienten-ROM 204 zugeführte Signal nach oben und gibt das verschobene Signal aus. Fig. 5 zeigt eine beispielhafte Schaltung des Selektors 220. Der Addierer 205 addiert das Additionsergebnis des Zyklus unmittelbar vor dem gegenwärtigen Zyklus, der in dem DF gehalten wird F 206 zu den von dem Selektor 220 empfangenen Additionsdaten und gibt das neue Additionsergebnis an den DF F 206 aus. Wenn die gesamte Addition vorbei ist, verriegelt die Latch-Schaltung 207 das Ausgangssignal des DF F 206 basierend auf dem Latch-Signal Wird das Signal von der Verriegelungsschaltung 207 als das gleitende Mittel ausgegeben. Damit addiert der Decodierer 210 die Daten innerhalb der Klammern der Gleichung 3, dh die Datenpaare D n und D n 21, D n 1 und D n 20 D N 10 und D n 11 und gibt ein Decodierungssignal aus, das dem Additionsergebnis entspricht. Basierend auf diesem Decodierungssignal wird der durch den Koeffizienten ROM 204 ausgelesene Koeffizientenwert verarbeitet. Dieser verarbeitete Koeffizientenwert wird kumuliert, um den gleitenden Durchschnitt zu erhalten Gemäß der zweiten Ausführungsform können die gleichen Vorteile wie bei der ersten Ausführungsform erreicht werden. Da diese Vorteile unter Verwendung einer einfachen Decoderschaltung und einer Selektorschaltung ohne Verwendung eines Multiplikators erreicht werden können, wird die von der Hardware benötigte Fläche verringert 6 ist ein Blockdiagramm, das eine gleitende Durchschnittsberechnungsschaltung gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. In Fig. 6 sind dieselben Bezugszeichen auf die gleichen Komponenten gegeben, die bereits in der zweiten Ausführungsform verwendet werden. Die Konfigurationen des Decodierers 310, Selektor 320 unterscheidet sich der Addierer mit dem Carry-Terminal 350 der gleitenden Mittelwert-Berechnungsschaltung der dritten Ausführungsform von den Konfigurationen der entsprechenden der zweiten Ausführungsform. Das Ausgangssignal von dem Decodierer 310 wird in den Selektor 320 und den Carry-In eingegeben Signal-Endgerät Ci des Addierers mit dem Übertrags-Endgerät 350. Die gleichen zwei Daten werden durch den Decodierer 310 wie in der zweiten Ausführungsform gelesen. Dieser Decodierer 310 führt die in Tabelle 2 gezeigte Decodieroperation durch. Der Decodierer 310 gibt dann das Ergebnis der Decodierung als aus Ein Auswahlsignal an den Carry-In-Anschluss Ci des Addierers mit Carry-In-Anschluss 350 TABELLE 2 Decodierwerte m 0 bis n 10 des Decoders 310 des zweiten Ausführungsbeispiels Decode Eingang Eingangswert Daten Datensignal D m D 2n 21-m D m D 2n 21-m 0 0 0 Minus 0 1 1 Null 1 0 1 Null 1 1 10 Durch. Wenn beispielsweise die Summe von D n und D n 21, die in den Decodierer 310 eingegeben werden, 0 ist, gibt der Decodierer 310 a aus Minus-Signal Wenn die Summe von D n und D n 21, die in den Decodierer 310 eingegeben werden, 1 ist, gibt der Decodierer 310 ein Nullsignal aus. Wenn die Summe von D n und D n 21, die dem Decodierer 310 zugeführt werden, 10 ist, gibt der Decodierer 310 a aus Durch-Signal Wenn der Selektor 320 ein Minus-Signal von dem Decodierer 310 empfängt, gibt der Selektor 320 ein Signal aus, das die Polarität des von dem Koeffizienten-ROM 204 empfangenen Signals invertiert. Wenn der Selektor 320 ein Nullsignal von dem Decodierer 310 empfängt, gibt der Selektor 320 aus Ein L-Pegelsignal unabhängig von dem von dem Koeffizienten-ROM 204 empfangenen Signal Wenn der Selektor 320 ein Durchsetzsignal von dem Decodierer 310 empfängt, gibt der Selektor 320 das von dem Koeffizienten-ROM 204 empfangene Signal aus, wie es nur ist, wenn der Decodierer 310 einen Minuswert ausgibt Signal gibt der Decodierer 310 ein H-Pegelsignal an den Addierer mit dem Übertrags-Endgerät 350 aus. Im anderen Fall gibt der Decodierer 310 ein L-Pegelsignal an den Addierer mit dem Übertrag-In-Terminal 350 aus. Im allgemeinen werden 1-Bit-Daten ausgegeben Ausgabe aus dem System-AD-Wandler ist Binärpegeldaten mit H - oder L-Wert Daten der Komplementform von 2 werden bei der Berechnung im Block nach dem gleitenden Mittelwert verwendet. In der Schaltung der zweiten Ausführungsform ist nach dem Bewegen ein Umwandlungsblock erforderlich Durchschnittlicher Block zum Umwandeln eines Binärpegelsignals in Daten der Komplementform von 2 Jedoch kann durch Verwendung des Decodierers 310 der dritten Ausführungsform ein Binärpegelsignal gleichzeitig in Daten der Komplementform von 2 in dem gleitenden Durchschnittsblock umgewandelt werden. Mit anderen Worten Wird der Koeffizientenwert addiert, wenn die Summe der Werte innerhalb der Klammer der Gleichung 3 gleich 10 ist, wird der Koeffizientenwert nicht addiert, wenn die Summe der Werte innerhalb der Klammer der Gleichung 3 gleich 1 ist und der Koeffizientenwert subtrahiert wird, wenn der Wert ist Summe der Werte innerhalb der Klammer der Gleichung 3 ist 0 Auf diese Weise kann das Binärpegelsignal in Daten der Komplementform von 2 umgewandelt werden, deren Ausgangswert ein Vorzeichen hat. Somit wird durch Ausführen der Operation unter Verwendung des Decodierers die Verarbeitung des Koeffizientenwerts durchgeführt Basierend auf dem Ergebnis der Operation und Kumulieren der Ergebnisse der Addition, kann der gleitende Durchschnitt berechnet werden. Fig. 7 ist ein Schaltbild des Decoders gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung Fig. 8 ist ein Schaltbild des Selektors Gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können daher gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung dieselben Vorteile wie bei den ersten und zweiten Ausführungsformen erreicht werden. Da der Wandler zum Umwandeln eines Binärpegelsignals in Daten des Komplements verwendet wird Form von 2 wird in der dritten Ausführungsform verwendet, die von der Hardware belegte Fläche kann weiter reduziert werden. Signalverarbeitung Digitale Filter. Digitalfilter werden von essentiell abgetasteten Systemen Die Eingangs - und Ausgangssignale werden durch Samples mit gleichem Abstand dargestellt. Finite Implulse Response FIR-Filter zeichnen sich durch eine zeitabhängige Abhängigkeit aus, die nur von einer gegebenen Anzahl der letzten Abtastwerte des Eingangssignals abhängt. Anders ausgedrückt, sobald das Eingangssignal auf Null gefallen ist, wird die Filterausgabe nach einer vorgegebenen Anzahl von Abtastperioden gleich ausführen Der Ausgang yk wird durch eine lineare Kombination der letzten Eingangsabtastwerte xk i gegeben. Die Koeffizienten bi geben das Gewicht für die Kombination an. Sie entsprechen auch den Koeffizienten des Zählers der z-Domänen-Filterübertragungsfunktion. Die folgende Abbildung zeigt ein FIR-Filter Der Ordnung N 1.For lineare Phasenfilter sind die Koeffizientenwerte um die mittlere symmetrisch und die Verzögerungsleitung kann um diesen Mittelpunkt zurückgeklappt werden, um die Anzahl der Multiplikationen zu reduzieren. Die Übertragungsfunktion von FIR-Filtern belegt nur einen Zähler Dies entspricht einem All-Null-Filter. FIR-Filter erfordern in der Regel hohe Aufträge, in der Größenordnung von mehreren Hunderten Also die Wahl dieser Art von Filtern benötigen eine große Menge an Hardware oder CPU Trotzdem, ein Grund, einen FIR-Filter zu wählen Implementierung ist die Fähigkeit, eine lineare Phasenreaktion zu erreichen, die in manchen Fällen Voraussetzung sein kann. Dennoch hat der Fiter-Designer die Möglichkeit, IIR-Filter mit einer guten Phasenlinearität im Durchlassband wie Bessel-Filter zu wählen oder ein Allpass-Filter zu entwerfen Um die Phasenreaktion eines Standard-IIR-Filters zu korrigieren. Moving Average Filter MA Edit. Moving Durchschnittliche MA-Modelle sind Prozessmodelle in der Form. MA-Prozesse ist eine alternative Darstellung von FIR-Filtern. Average Filter Edit. Filter Berechnung der Durchschnitt der N Letzte Samples eines Signals. Es ist die einfachste Form eines FIR-Filters, wobei alle Koeffizienten gleich sind. Die Übertragungsfunktion eines Durchschnittsfilters ist gegeben. Die Übertragungsfunktion eines Durchschnittsfilters hat N gleich beabstandete Nullen entlang der Frequenzachse , Die Null bei DC wird durch den Pol des Filters maskiert. Daher gibt es einen größeren Lappen ein DC, das für das Filterpassband verantwortlich ist. Cascaded Integrator-Comb CIC Filter Edit. Ein kaskadierter Integrator-Kammfilter CIC ist eine spezielle Technik für die Implementierung Durchschnittliche Filter in Serie Die Serienplatzierung der durchschnittlichen Filter erhöht den ersten Lappen bei DC im Vergleich zu allen anderen Lappen. Ein CIC-Filter implementiert die Übertragungsfunktion von N durchschnittlichen Filtern, die jeweils den Durchschnitt der RM-Samples berechnen. Die Übertragungsfunktion ist also gegeben durch. CIC-Filter werden verwendet, um die Anzahl der Samples eines Signals um einen Faktor R zu dezimieren, oder in anderen Fällen, um ein Signal mit einer niedrigeren Frequenz wiederzugeben, wobei R 1 - Tests aus R weggeworfen werden. Der Faktor M gibt an, wieviel der Der erste Lappen wird durch das Signal verwendet Die Anzahl der mittleren Filterstufen, N gibt an, wie gut andere Frequenzbänder gedämpft werden, auf Kosten einer weniger flachen Übertragungsfunktion um DC. Die CIC-Struktur erlaubt es, das gesamte System mit nur Addierern und Registern zu implementieren , Ohne irgendwelche Multiplikatoren zu verwenden, die in Bezug auf Hardware gierig sind. Downsampling um einen Faktor von R erlaubt es, die Signalauflösung durch log 2 RR Bits zu erhöhen. Kanonische Filter Edit. Canonical Filter implementieren eine Filterübertragungsfunktion mit einer Anzahl von Verzögerungselementen gleich Die Filterreihenfolge, ein Multiplikator pro Zählerkoeffizient, ein Multiplikator pro Nennerkoeffizient und eine Reihe von Addierern Ähnlich wie bei aktiven kanonischen Strukturen, zeigte diese Art von Schaltungen sehr empfindlich gegenüber Elementwerten eine kleine Änderung der Koeffizienten hatte eine große Wirkung auf Die Übertragungsfunktion. Auch das Design der aktiven Filter hat sich von kanonischen Filtern zu anderen Strukturen wie Ketten von zweiter Ordnung Abschnitten oder Leapfrog-Filter verschoben. Chain von Second Order Sections Edit. A zweiter Reihenfolge Abschnitt oft als biquad implementiert eine zweite Bestellung Übertragungsfunktion Die Übertragungsfunktion eines Filters kann in ein Produkt von Übertragungsfunktionen aufgeteilt werden, die jeweils einem Paar von Polen und möglicherweise einem Paar von Nullen zugeordnet sind. Wenn die Übertragungsfunktion s Ordnung ungerade ist, muss ein erster Auftrag hinzugefügt werden Kette Dieser Abschnitt ist mit dem realen Pol verbunden und auf die reale Null, wenn es eine. direkt-Form 1.direkt-Form 2.direkt-Form 1 transposed. direct-Form 2 transponiert. Die direkte Form 2 transponiert von den folgenden Abbildung ist besonders interessant in Bezug auf erforderliche Hardware sowie Signal - und Koeffizienten-Quantisierung. Digital Leapfrog-Filter Edit. Filter-Struktur Edit. Digital-Leapfrog-Filter basieren auf der Simulation von analogen aktiven Leapfrog-Filtern Der Anreiz für diese Wahl ist, von dem ausgezeichneten Passband zu erben Empfindlichkeitseigenschaften der ursprünglichen Leiter-Schaltung. Der folgende 4. Ordnung All-Pol-Tiefpass-Leapfrog-Filter. Es kann als digitale Schaltung durch den Austausch der analogen Integratoren mit Akkumulatoren implementiert werden. Replacing der analogen Integratoren mit Akkumulatoren entspricht der Vereinfachung der Z-Transformation zu z 1 s T, die die beiden ersten Terme der Taylor-Reihe von Zexps T sind. Diese Approximation eignet sich gut für Filter, bei denen die Abtastfrequenz viel höher ist als die Signalbandbreite. Transferfunktion Edit. Die Zustandsraumdarstellung des vorangehenden Filters kann geschrieben werden Wie aus dieser Gleichung gesetzt werden kann man die A-, B-, C-, D-Matrizen schreiben. Aus dieser Darstellung können Signalverarbeitungswerkzeuge wie Octave oder Matlab erlauben, den Frequenzfilter des Filters zu zeichnen oder seine Nullen und Pole zu untersuchen Das digitale Leapfrog-Filter, die relativen Werte der Koeffizienten setzen die Form der Übertragungsfunktion Butterworth Chebyshev, während ihre Amplituden die Cutoff-Frequenz festlegen. Alle Koeffizienten teilen um einen Faktor von zwei Verschiebungen die Cutoff-Frequenz um eine Oktave auch einen Faktor von zwei. Ein spezieller Fall ist der Buterworth 3. Filter, der Zeitkonstanten mit relativen Werten von 1, 1 2 und 1 hat. Dadurch kann dieser Filter in Hardware ohne Multiplikator implementiert werden, aber mit Verschiebungen stattdessen. Autoregressive Filter AR Edit. Autoregressive AR-Modelle sind Prozessmodelle in der Form. Wenn un ist die Ausgabe des Modells, xn ist die Eingabe des Modells, und un-m sind vorherige Samples des Modell-Ausgangswertes Diese Filter werden autoregressiv genannt, weil Ausgabewerte auf der Grundlage von berechnet werden Regressionen der bisherigen Ausgangswerte AR-Prozesse können durch einen allpoligen Filter dargestellt werden. ARMA Filter Edit. Autoregressive Moving-Average ARMA-Filter sind Kombinationen von AR - und MA-Filtern Die Ausgabe des Filters erfolgt als Linearkombination der gewichteten Input und gewichtete Output-Samples. ARMA-Prozesse können als digitales IIR-Filter betrachtet werden, wobei sowohl Pole als auch Nullen. AR-Filter in vielen Fällen bevorzugt sind, da sie unter Verwendung der Yule-Walker-Gleichungen MA und ARMA-Prozesse andererseits analysiert werden können , Können durch komplizierte nichtlineare Gleichungen analysiert werden, die schwer zu studieren und zu modellieren sind. Wenn wir einen AR-Prozess mit Tap-Weight-Koeffizienten aa Vektor von a, an-1 eine Eingabe von xn und eine Ausgabe von yn haben, können wir die yule - walker equations We say that x 2 is the variance of the input signal We treat the input data signal as a random signal, even if it is a deterministic signal, because we do not know what the value will be until we receive it We can express the Yule-Walker equations as. Where R is the cross-correlation matrix of the process output. And r is the autocorrelation matrix of the process output. Variance Edit. We can show that. We can express the input signal variance as. Or, expanding and substituting in for r 0 we can relate the output variance of the process to the input variance. The Simple Moving Average Filter. This page describes the simple moving average filter This page is part of the section on Filtering that is part of A Guide to Fault Detection and Diagnosis. The simple moving average filter averages recent values of the filter input for a given number of inputs This is the most common example of the moving average MA category of filters, also called finite impulse response FIR filters Each recent input is multiplied by a coefficient for all linear MA filters, and the coefficients are all the same for this simple moving average The sum of the coefficients is 1 0, so that the output eventually matches the input when the input doesn t change Its output just depends on recent inputs, unlike the exponential filter that also reuses its previous output The only parameter is the number of points in the average - the window size. Moving average step response. Like any MA filter, it completes a step response in a finite time depending on window size. This simple moving average example above was based on 9 points Under modest assumptions, it is providing the optimal smoothing estimate for a value at the midpoint of the time interval, in this case, 4 5 sample intervals in the past. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley.