핑의 하위 집합에 대한 슬라이딩 평균을 사용하여 무작위 오류를 줄일 수 있습니다.
ADCP는 일정한 빈도로 소리 핑을 물에 전달하는 방식으로 작동합니다. 도플러 이동을 사용하고 에코가 ADCP 수신기로 되돌아가는 데 걸리는 시간을 측정하면 해류 속도가 계산됩니다. 단일 핑을 사용하여 ADCP 데이터를 계산하면 너무 큰 속도 오류가 발생하여 측정 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 따라서 핑의 슬라이딩 평균에 핑 평균 기능을 사용해 속도 데이터를 계산할 수 있습니다. 그런 다음 계산은 고정 하위 집합 크기, 핑 평균 및 일련의 핑을 사용합니다. 첫 번째 평균은 핑 시리즈의 초기 고정 하위 집합의 평균을 구해 얻어집니다. 그런 다음 하위 집합은 앞으로 이동하여 수정됩니다. 즉, 핑 시리즈의 첫 번째 핑을 제외하고 시리즈의 다음 핑을 포함합니다.
핑 평균 기능은 ADCP 데이터의 품질 측정에 영향을 줍니다.오류 속도, 상관 관계 필터링은 개별 핑을 사용하여 수행됩니다. 이러한 파라미터의 임계값과 일치하거나 품질이 더 높은 핑은 속도 추정에 사용됩니다.오류 속도, 상관 관계 필터링은 개별 핑을 사용하여 수행됩니다. 이러한 파라미터의 임계값과 일치하거나 품질이 더 높은 핑은 속도 추정에 사용됩니다.양호 비율은 오류 속도 및 상관 관계를 이미 통과한 핑만 사용하며, 이러한 핑에 대한 핑 평균 계산을 수행하여 속도 데이터의 양호 비율을 추정합니다.
슬라이딩 평균은 단기적 변동을 완화시키고 데이터에서 생성된 ADCP 보기의 장기 추세를 강조합니다.