Los errores aleatorios puede reducirse utilizando la media deslizante sobre un subconjunto de pulsos.
El sistema ADCP funciona transmitiendo pulsos de sonido a una frecuencia constante en el agua. Utilizando el desplazamiento por efecto Doppler y midiendo el tiempo que tarda el eco en rebotar de vuelta hacia el receptor
ADCP, se calcula la velocidad de corriente. Utilizar pulsos individuales para calcular los datos ADCP puede resultar en errores de velocidad demasiado grandes como para
cumplir con los requisitos de medida. Por tanto, la función Ping Average (Pulso promedio) puede utilizarse en una media deslizante de pulsos para calcular los datos de velocidad. El cálculo depende entonces de un tamaño de subconjunto fijo, Ping Average (Pulso Promedio), y de una serie de pulsos. La primera media se obtiene cogiendo la media del subconjunto fijo inicial de la serie de pulsos. Después se modifica el subconjunto desplazándolo hacia delante, es decir, excluyendo el primer pulso de la serie de pulsos
e incluyendo el siguiente pulso de la serie.
La función Ping Average (Pulso promedio) afecta a las medidas de calidad de los datos ADCP.El filtrado de Error Velocity (Error de velocidad) y Correlation se lleva a cabo mediante pulsos individuales. Los pulsos que coinciden con los valores del umbral de estos parámetros o que
tienen una calidad mayor se utilizan para estimar la velocidad.El filtrado de Error Velocity (Error de velocidad) y Correlation se lleva a cabo mediante pulsos individuales. Los pulsos que coinciden con los valores del umbral de estos parámetros o que
tienen una calidad mayor se utilizan para estimar la velocidad.Percent Good (Bien porcentual) solo utiliza pulsos que ya han pasado Error Velocity (Error de velocidad) y Correlation (Correlación) y realiza un cálculo del pulso promedio de estos pulsos para estimar la fracción de Bien Procentual de los
datos de velocidad.
Un media deslizante suaviza las fluctuaciones a corto plazo y destaca las tendencias a largo plazo en las vistas ADCP, las
cuales se producen a partir de los datos.