JPH0323947B2 - - Google Patents

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JPH0323947B2
JPH0323947B2 JP9536084A JP9536084A JPH0323947B2 JP H0323947 B2 JPH0323947 B2 JP H0323947B2 JP 9536084 A JP9536084 A JP 9536084A JP 9536084 A JP9536084 A JP 9536084A JP H0323947 B2 JPH0323947 B2 JP H0323947B2
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JP
Japan
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average value
data
moving average
exponential
data input
Prior art date
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JP9536084A
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English (en)
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JPS60238975A (ja
Inventor
Yasuo Mishima
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Furuno Electric Co Ltd
Original Assignee
Furuno Electric Co Ltd
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Publication date
Application filed by Furuno Electric Co Ltd filed Critical Furuno Electric Co Ltd
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Publication of JPH0323947B2 publication Critical patent/JPH0323947B2/ja
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Description

【発明の詳細な説明】 <産業上の利用分野> 本発明は、魚群探知機、海底深度測定装置、潮
流計等の各種の計測装置において、時系列的に得
られる計測データを処理するにあたつて、その計
測データを補正する装置に関する。
<従来の技術> 一般に、計測装置の検出部の計測データ出力
は、外乱などによる電気的なノイズや系統的誤差
を含んでいるので、これらのノイズや誤差を除く
ために、これらの出力に補正を加えて次の処理装
置なり、送信装置、表示装置に送出することが必
要である。
このような補正方法としては、移動平均法や指
数平滑法があり、従来は、両者のいずれか一方を
採用してノイズや誤差を除くようにしている。
前者の移動平均法は、周知のように、時系列的
に得られた所定個数のデータについて演算対象を
順次ずらせながら算術平均値を求めるものであ
る。すなわち、この移動平均値Xmの計算式は、
n個のデータ入力値X0、X1、X2、……、Xo-1
取り込むものとして、次式で与えられる。
Xm=(X0+X1+X2+……+Xo-1)/n (イ) この方法は、安定性に優れるものの、その演算
に際しては、常時、移動平均の演算対象となる所
定個数の時系列データを記憶する必要があるた
め、その個数に応じた容量のシフトレジスタを要
するばかりでなく、時系列データの変動に対する
追従性に劣り、応答が遅いという欠点がある。た
とえば、第3図に示すように、データ入力がある
時点Taにおいて急激に落ち込んだ場合、その移
動平均値Xmは穏やかな下降線を描いて下降し、
その時点Taからかなりの時間が経過した図中Tb
に示す時点においてはじめてデータ入力が落ち込
んだレベルに達する。なお、この場合の移動平均
するデータ個数は28である。
これに対して、後者の指数平滑法は、今回のデ
ータ入力値Xnと、前回のデータ入力値(計算上
は前回に得られた指数平滑平均値Xeo′)とをそ
れぞれ所定の重み付けをして平均化するものであ
つて、最新の指数平滑平均値Xeoは次式で与えら
れる。
Xeo=[(R−1)Xeo′+Xn]/R (ロ) ここで、Rは予め与えられる比例定数、
Xeo′は前回に求めた指数平滑平均値、Xnは今回
のデータ入力値である。
上記(ロ)式から分かるように、今回のデータ入力
Xnに加えられる重みは1/Rであり、その前の
データ入力Xo-1に対する重みは(R−1)/R2
2回前のデータ入力Xo-2に対する重みは(R−
1)2/R3となり、古いデータ入力になるほど順
次その重みが減少する。
<発明が解決しようとする課題> この指数平滑法では、多くのシフトレジスタを
必要とせず、前回の指数平滑平均値Xeo′と今回
のデータ入力値Xnとを共に記憶するシフトレジ
スタがあればよい。しかも、第3図に示すよう
に、データ入力が急激に通過してもその指数平滑
平均値Xeo(この例では比例定数R=4として計
算)はほとんど即時的にデータ入力が落ち込んだ
レベルに達し、データ入力の変化に対する応答性
が速い。しかし、その反面、得られる指数平滑平
均値Xeoが今回のデータ入力値Xnに依存する度
合いが移動平均値の場合よりも大きいので、今回
のデータ入力値Xnの変動に応じて得られる指数
平滑平均値Xeoも変動するため、安定性に若干欠
ける不具合がある。
<課題を解決するための手段> 本発明は、このような事情に鑑みてなされたも
のであつて、データ入力の変動に対する応答性が
速く、しかも、安定性に優れた補正データが得ら
れるようにするものである。
そのため、本発明では、従来の移動平均法と指
数平滑法とを組み合わせて、それぞれの利点を生
かせるようにしたものである。すなわち、時系列
的に得られるデータ入力を常時、一定数ずつ移動
平均演算を行た後に、その最新の移動平均値Xm
と前回の指数平滑平均値Xe′とに基づいて、指数
平滑法により指数平滑平均値Xeを算出し、この
算出結果をデータ補正出力とするものである。す
なわち、本発明に係る指数平滑平均値Xeは、次
式で与えられることになる。
Xe=[(R−1)Xe′+Xm]/R (ハ) なお、Rは比例定数である。
本発明では、これを実現するための装置とし
て、時系列的に得られるデータ入力の内の一定数
のデータについて移動平均値Xmを算出する移動
平均値算出手段2と、前回に得られた指数平滑平
均値Xe′を格納するレジスタ4と、前記移動平均
値算出手段2で得られた最新の移動平均値Xmと
前記レジスタ4に格納されている前回の指数平滑
平均値Xe′に基づいて指数平滑平均値Xeを算出し
てその値をデータ補正出力とする指数平滑平均値
算出手段6と備えた構成とした。
<作用> 上記構成において、時系列的に得られるデータ
入力の内の一定数のデータは、移動平均値算出手
段2によつて前記の(イ)式に基づいて移動平均値
Xmが算出される。この移動平均値Xmは、次段
の指数平滑平均値算出手段6に送出される。これ
に並行して、レジスタ4からは、指数平滑平均値
算出手段6によつて既に前回を得られた指数平滑
平均値Xe′が出力され、この値が指数平滑平均値
算出手段6に送出される。指数平滑平均値算出手
段6は、最新の移動平均値Xmと前回の指数平滑
平均値Xe′とから前記(ハ)式に基づいて指数平滑平
均値Xeを算出してその値をデータ補正出力Xeと
して出力する。また、このデータ補正出力Xeは、
レジスタ4にフイードバツクされて、前回得られ
た指数平滑平均値Xe′として格納される。
このように、本発明は、基本的には指数平滑平
均値Xeを算出するので、単に移動平均値をもつ
て補正データとする場合に比較してデータ入力の
変動に対する応答が速い。しかも、指数平滑平均
値Xeを得る場合に使用する今回のデータ入力値
は、予め求めた最新の移動平均値Xmを利用する
ので、単に最新のデータ入力値を用いて指数平滑
平均値を求める従来の場合に比較してその変動が
少なく、したがつて、安定性に優れる。さらに、
データ補正は二重に行うので、移動平均値を算出
する段階では、従来の移動平均値を求める場合よ
りもはるかに少ない個数のデータ入力値について
演算すればよいから、データ入力値を記憶するシ
フトレジスタの容量も従来の場合に比べて少なく
てよい。
<実施例> 第1図は本発明の実施例に係る時系列データ補
正装置の構成を示すブロツク図である。
同図において、符号1は時系列データ補正装置
の全体を示し、2は時系列的に得られるデータ入
力の内の一定数n(たとえば7個)のデータにつ
いて移動平均値Xmを算出する移動平均値算出手
段で、たとえば、n個のデータを格納するシフト
レジスタと、このシフトレジスタの格納データか
ら(イ)式に基づいて移動平均値Xmを算出する演算
部(いずれも図示省略)とから構成される。4は
後述の指数平滑平均値算出手段6により前回に得
られた指数平滑平均値Xe′を格納するレジスタ、
6は移動平均値算出手段2で得られた最新の移動
平均値Xmと前記レジスタ4に格納されている前
回の指数平滑平均値Xe′とを入力して前記(ハ)式に
基づいて最新の指数平滑平均値Xeを算出してそ
の値をデータ補正出力とする指数平滑平均値算出
手段、8はデータ入力数が不十分な初期段階の状
態において演算の繰り返し回数をカウントするカ
ウンタである。
次に、上記構成の時系列データ補正装置1の動
作について、第2図に示すフローチヤートを参照
して説明する。なお、同図中、ステツプ3からス
テツプ5までが移動平均値算出手段2の動作に、
ステツプ1およびステツプ6がカウンタ8の動作
に、ステツプ7からステツプ9までが指数平滑平
均値算出手段6の動作に、ステツプ10がレジス
タ4の動作にそれぞれ対応している。
演算動作が開始されると同時に、カウンタ8が
リセツトされ(ステツプ1)、次に、時系列的に
得られるデータの内の最新の一つのデータ入力D
が移動平均値算出手段2のシフトレジスタに読み
込まれる(ステツプ2)。これにより、既に格納
されているn個のデータが一つずつシフトされ
る。すなわち、(イ)式におけるX0がX1に、X1がX2
に、……、Xo-1がXo-1に、というように順次入
れ換えられる(ステツプ3)。そして、読み取つ
た最新のデータ入力Dが(イ)式におけるX0として
新たに格納される(ステツプ4)。したがつて、
最新のデータDが入力されると、これに応じて最
古のデータが一つ捨てられることになる。引き続
いて、移動平均値算出手段2の演算部は、シフト
レジスタに格納された最新のデータ入力Dを含む
一定数(n個)のデータについて、(イ)式に基づい
て移動平均値Xmを算出する(ステツプ5)。
この移動平均値Xmは、次段の指数平滑平均値
算出手段6に送出される。これに並行して、指数
平滑平均値算出手段6によつて既に前回において
指数平滑平均値Xe′が得られておれば、その前回
の指数平滑平均値Xe′がレジスタ4から出力さ
れ、これが指数平滑平均値算出手段6に送出され
る。
一方、カウンタ8は、指数平滑平均値算出手段
6から演算結果が出力されるたびに、その出力回
数をカウントし(ステツプ6)、そのカウント値
Cを指数平滑平均値算出手段6に送出する。
指数平滑平均値算出手段6は、そのカウント値
Cが予め(ハ)式の比例定数Rとして設定している値
と比較する(ステツプ7)。カウント値Cが比例
定数Rよりも小さい場合(C<R)には、データ
入力数が不十分な初期段階の状態であると判断し
て、上記のカウント値Cを比例定数Rとして(R
=C)、移動平均値Xmと前回の指数平滑平均値
Xe′とから指数平滑平均値Xeを算出する(ステツ
プ8)。したがつて、指数平滑平均値Xeの算出式
は、(ハ)式のRをCに置き換えたものとなる。すな
わち、 Xe=[(C−1)Xe′+Xm]/C (ニ) これに対して、カウント値Cが比例定数Rより
も等しいか、大きくなつた場合(C≧R)には、
データ入力数が十分に整つたものと判断して、移
動平均値Xmと前回の指数平滑平均Xe′とから(ハ)
式に基づいて(したがつて比例定数はR)、指数
平滑平均値Xeを算出する(ステツプ9)。
指数平滑平均値算出手段6で得られた指数平滑
平均値Xeは、データ補正出力として出力される
と同時に、レジスタ4にフイードバツクされて、
前回得られた指数平滑平均値Xe′として格納され
る(ステツプ10)。そして、指数平滑平均値算出
手段6で得られた上記の指数平滑平均値Xeが表
示器に表示される(ステツプ11)。また、この指
数平滑平均値Xeのデータが出力されと、これに
応答して、移動平均値算出手段2は、次のデータ
入力Dを新たに読み取る。こうして、前記したス
テツプ3以下の動作が繰り返される。
第3図は、第1図に示す装置によつて得られる
データ補正出力を従来例と比較して示す特性図で
ある。ここで、移動平均値を求めるためのデータ
入力値の個数nは7個で指数平滑平均値を求める
ための比例定数Rは4である。
同図から明らかなように、本発明に係るデータ
補正出力Xeは、初期の段階では従来の移動平均
値をデータ補正出力Xmとする場合と同じように
応答が遅いが、次第に応答が加速し、従来の指数
平滑平均値をデータ補正出力Xeo((ロ)式)とする
場合とほとんど変わらない時点でデータ入力値の
レベルに達して安定する。
<発明の効果> 本発明によれば、基本的には指数平滑平均値
Xeを算出するので、従来の移動平均値をもつて
補正データとする場合に比較してデータ入力の変
動に対する応答が速い。
しかも、指数平滑平均値Xeを求める場合に使
用する今回のデータ入力値は、予め求めた最新の
移動平均値Xmを利用するので、単に最新のデー
タ入力値を用いて指数平滑平均値を求める従来の
場合に比較してその変動が少なく、したがつて、
安定性に優れる。
さらに、データ補正は二重に行うので、移動平
均値Xmを算出する段階では、従来の移動平均値
を求める場合よりもはるかに少ない個数のデータ
入力値について演算すればよいから、データ入力
値を記憶するシフトレジスタの容量も従来の場合
に比べて少なくてよく、データ処理の仕方が比較
的簡単にことと相俟つて、容易かつ安価に実施す
ることができる等の優れた効果が発揮される。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の実施例に係る時系列データ補
正装置の構成を示すブロツク図、第2図は同装置
の動作説明に供するフローチヤート、第3図は第
1図に示す装置によつて得られるデータ補正出力
を従来例と比較して示す特性図である。 1……時系列データ補正装置、2……移動平均
値算出手段、4……レジスタ、6……指数平滑平
均値算出手段。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1 時系列的に得られるデータ入力の内の一定数
    のデータについて移動平均値Xmを算出する移動
    平均値算出手段2と、 前回に得られた指数平滑平均値Xe′を格納する
    レジスタ4と、 前記移動平均値算出手段2で得られた最新の移
    動平均値Xmと前記レジスタ4に格納されている
    前回の指数平滑平均値Xe′とに基づいて指数平滑
    平均値Xeを算出してその値をデータ補正出力と
    する指数平滑平均値算出手段6と、 を備えることを特徴とする時系列データ補正装
    置。
JP9536084A 1984-05-11 1984-05-11 時系列データ補正装置 Granted JPS60238975A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9536084A JPS60238975A (ja) 1984-05-11 1984-05-11 時系列データ補正装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9536084A JPS60238975A (ja) 1984-05-11 1984-05-11 時系列データ補正装置

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JPS60238975A JPS60238975A (ja) 1985-11-27
JPH0323947B2 true JPH0323947B2 (ja) 1991-04-02

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ID=14135469

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JP9536084A Granted JPS60238975A (ja) 1984-05-11 1984-05-11 時系列データ補正装置

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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6123277A (ja) * 1984-07-11 1986-01-31 Yanmar Diesel Engine Co Ltd デ−タ平滑化回路
JPH01107164A (ja) * 1987-10-19 1989-04-25 Nec Corp エンベローブ波形生成処理方式
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JPS60238975A (ja) 1985-11-27

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