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Anjelo Antes de que los farmacéuticos creen nuevos medicamentos para la impotencia estudian los últimos casos del trastorno. 7 de 10 sobre la base de 26352 ReviewThe 8220MACD Approach8221 a Derivativo (tasa de cambio) de estimación Esta página describe el enfoque 8220MACD8221 para filtrar para estimar derivados (tasa de cambio de las variables en el tiempo), y las derivadas de segundo también. Esta página es parte de la sección sobre Filtrado que forma parte de la Guía de detección y diagnóstico de fallas. Una visión general del enfoque MACD (doble filtro de diferencia) La idea central es restar un valor fuertemente filtrado de un valor ligeramente filtrado, como Mostrado en el siguiente diagrama de bloques. (Se debe aplicar un factor de escala, no mostrado aquí.) En este diagrama, los filtros son filtros exponenciales. Con constantes de tiempo lt. El caso extremo con 0 (sin filtro de luz en absoluto) también se incluye, como se discute en una sección especial más adelante. Es decir, simplemente resta un valor fuertemente filtrado del valor actual. Esto es intuitivamente atractivo: aproximadamente, el valor ligeramente filtrado se aproxima a un valor reciente, y el valor fuertemente filtrado se aproxima a un valor anterior. Los derivados son la diferencia entre un valor reciente y un valor antiguo, después de dividir por un factor de escala que representa un intervalo de tiempo. El acrónimo original de 8220MACD8221 significa 8220Moving Average Convergence Divergence8221. Esta terminología describe un cálculo particular utilizado para el análisis de tendencias para inversiones. En ese caso, el corazón del cálculo implica filtros exponenciales con constantes de tiempo de 12 semanas y 26 semanas. Ese cálculo MACD específico también arroja en otro filtro exponencial de 9 semanas en serie, para filtrar aún más el cálculo de la derivada, y también permite estimar la segunda derivada. Aquí, utilizamos la terminología 8220MACD enfoque8221 para significar la idea de tomar la diferencia de dos salidas de filtro para estimar una derivada. Esta 8220moving average8221 parte de las siglas MACD abusa de la terminología ARMA 8220moving average8221. Ya que no hay historial de entrada que se utiliza - sólo la entrada actual. Esta denominación continúa la desafortunada práctica (utilizada en el análisis de valores y algunos otros lugares) de llamar a un filtro exponencial una media móvil ponderada exponencialmente 8222 (EWMA o EMA), aunque no sea un promedio móvil usando el lenguaje de series temporales tradicionales. Efectos de las constantes de tiempo para filtros exponenciales en un enfoque MACD Cuando se usan filtros exponenciales con un intervalo de tiempo de muestra fijo, la escala de tiempo se basa en el tiempo de muestreo. Para convertir a la derivada del tiempo, divida la salida por el tiempo del intervalo de muestreo. ¿Por qué MACD estima la derivada del tiempo? Puede omitir la explicación de esta aproximación y utilizar los resultados anteriores. El análisis que sigue es para el equivalente en tiempo continuo (analógico) de estos filtros digitales. Hacemos un poco de agitación de mano 8221 que las salidas de filtro para los retornos de primer orden analógicos y digitales son las mismas en los tiempos de muestreo, cuando se establece la constante digital 8220smoothing8221 (un número entre 0 y 1) basado en la constante de tiempo. Esto se explica en la sección sobre el filtro exponencial. Observando el equivalente en tiempo continuo, podemos usar las transformadas de Laplace, que probablemente son más conocidas que las transformadas z de sistemas de tiempo discretos. El equivalente al diagrama de MACD anterior puede ser representado por el siguiente diagrama de bloques, donde los filtros exponenciales se reemplazan por los correspondientes retrasos de primer orden: Podemos entonces escribir la ganancia G (s) de este sistema como Es decir, el MACD El cálculo es el equivalente de los mismos dos filtros en serie, en serie con un diferenciador. El término de ganancia para el bloque global es la diferencia de las constantes de tiempo. En el diagrama de bloques, esto es: El caso especial de un solo filtro En el caso especial de 0, el primer bloque en el diagrama equivalente anterior no tiene dinámica - sólo una ganancia de 1, que puede ser ignorada. Entonces la estimación derivada es filtrada simplemente por el filtro individual con la constante de tiempo y la ganancia. Este es el resultado para el estimador más simple - cuando sólo resta un valor filtrado del valor de entrada. En forma de diagrama de bloques, la implementación es justa: Una aproximación para frecuencias bajas La fórmula anterior para la ganancia MACD puede ser reescrita como: Para frecuencias más bajas, s se aproxima a cero, por lo que el término s cuadrado puede ser descuidado como una aproximación. Después de descartar ese término, el diagrama de bloques del sistema es aproximadamente. Esto es, tenemos un filtro de primer orden (lag) en serie con un diferenciador con una ganancia. El filtro de primer orden tiene una constante de tiempo equivalente a la suma de las constantes de tiempo originales. El término de ganancia para el bloque global es la diferencia de las constantes de tiempo. MACD para estimar la segunda derivada El cálculo completo de MACD implica 3 filtros exponenciales. La derivada estimación descrita anteriormente, cuando se traza en un gráfico, se llama 8220MACD line8221. Un filtro adicional llamado 8220signal filter8221 luego filtra la salida MACD (con una constante de tiempo de 9 semanas para el cálculo MACD típico). La salida de ese filtro de señal se denomina 8220signal8221. Una subtracción (MACD - señal) se llama el 8220histogram8221, no porque es un histograma real en uso normal de la probabilidad, pero probablemente porque se traza generalmente con las barras. El 8220histogram8221 es una estimación de la segunda derivada, con ganancia adicional y constante de tiempo del filtro de señal. El 8220histograma8221 estima la segunda derivada, ya que, como se señaló anteriormente, sustraer una variable filtrada de la variable genera una estimación de su derivada temporal. La entrada al filtro de señal es ya la primera derivada, por lo que el 8220histogram8221 estima la derivada de la misma, para obtener la segunda derivada. Ya hay suficiente filtración en su lugar que sólo toma el filtro 8220signal8221 adicional para estimar la segunda derivada. El artículo de Wikipedia sobre MACD proporciona una buena visualización de los cálculos para el análisis del precio de las acciones, con un gráfico de ejemplo. En 8220 análisis de stock técnico 8221, 8220velocity8221 significa derivado, y 8220acceleration8221 significa segunda derivada. Ventajas y desventajas del enfoque 8220MACD8221 Las ventajas son simplicidad, cálculo mínimo y almacenamiento de datos mínimo. Los dos filtros exponenciales son fáciles de implementar y ampliamente disponibles en los sistemas existentes. Los filtros exponenciales tienen un requerimiento de memoria mínimo para los datos, sólo la salida anterior y el cálculo más rápido (suponiendo que el tiempo de muestreo es fijo). El enfoque MACD toma mucho menos computación que un filtro de mínimos cuadrados completo. Aunque el caso especial del filtro de Savitzky-Golay es comparable por su simplicidad y esfuerzo computacional. Los resultados son muy suavemente cambiando salidas, fuertemente rezagado de modo que no hay exceso en la estimación derivada. Una desventaja es el retraso extra comparado con, por ejemplo, un filtro de mínimos cuadrados. Además, algunos pueden sentirse incómodos con el hecho de que se trata de un filtro de respuesta de impulso infinito (IIR). Como resultado, siguiendo un cambio de paso, el signo de la estimación derivada permanecerá igual para siempre, ya que se desintegra hacia cero. En el mundo real, la entrada va a cambiar constantemente, por lo que es poco probable que sea un problema. Los filtros exponenciales son filtros IIR, pero son muy utilizados en sistemas de control. Copyright 2010 - 2017, Greg StanleyFilter Express VI Especifica los siguientes tipos de filtros que se utilizarán: lowpass, highpass, bandpass, bandstop o suavizado. El valor predeterminado es Lowpass. Contiene las siguientes opciones: Frecuencia de corte (Hz) 8212 Especifica la frecuencia de corte del filtro. Esta opción sólo está disponible cuando selecciona Lowpass o Highpass en el menú desplegable Tipo de filtrado. El valor predeterminado es 100. Frecuencia de corte baja (Hz) 8212 Especifica la frecuencia de corte bajo del filtro. La frecuencia de corte baja (Hz) debe ser menor que la frecuencia de corte alta (Hz) y observe el criterio de Nyquist. El valor predeterminado es 100. Esta opción sólo está disponible cuando selecciona Bandpass o Bandstop en el menú desplegable Tipo de filtrado. Frecuencia de corte alta (Hz) 8212 Especifica la alta frecuencia de corte del filtro. La frecuencia de corte alta (Hz) debe ser mayor que la frecuencia de corte bajo (Hz) y observe el criterio de Nyquist. El valor predeterminado es 400. Esta opción sólo está disponible cuando selecciona Bandpass o Bandstop en el menú desplegable Tipo de filtrado. Filtro de respuesta de impulso finito (FIR) 8212Crie un filtro FIR. Que depende únicamente de las entradas actuales y pasadas. Debido a que el filtro no depende de salidas pasadas, la respuesta de impulso decae a cero en un tiempo finito. Debido a que los filtros FIR devuelven una respuesta de fase lineal, utilice filtros FIR para aplicaciones que requieren respuestas de fase lineal. Taps 8212 Especifica el número total de coeficientes FIR que deben ser mayores que cero. El valor predeterminado es 29. Esta opción sólo está disponible cuando se selecciona la opción Filtro de respuesta de impulso finito (FIR). Aumentar el valor de Taps hace que la transición entre la banda de paso y la banda de parada se vuelva más pronunciada. Sin embargo, a medida que aumenta el valor de Taps, la velocidad de procesamiento se hace más lenta. Filtro de respuesta de impulso infinito (IIR) 8212 Crea un filtro IIR que es un filtro digital con respuestas de impulso que teóricamente puede ser infinito en longitud o duración. Topología 8212Determina el tipo de diseño del filtro. You can create either a Butterworth, Chebyshev, Inverse Chebyshev, Elliptic, or Bessel filter design. This option is available only when you select the Infinite impulse response (IIR) filter option. The default is Butterworth. Order 8212Order of the IIR filter, which must be greater than zero. This option is available only when you select the Infinite impulse response (IIR) filter option. The default is 3. Increasing the value of Order causes the transition between the passband and the stopband to become steeper. However, as the value of Order increases, the processing speed becomes slower, and the number of distorted points at the start of the signal increases. Moving average 8212Yields forward-only (FIR) coefficients. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu. Rectangular 8212Specifies that all samples in the moving-average window are weighted equally in computing each smoothed output sample. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu and the Moving average option. Triangular 8212Specifies that the moving weighting window applied to the samples is triangular with the peak centered in the middle of the window, ramping down symmetrically on both sides of the center sample. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu and the Moving average option. Half-width of moving average 8212Specifies the half-width of the moving-average window in samples. The default is 1. For a half-width of moving average of M, the full width of the moving-average window is N 1 2M samples. Therefore, the full width N is always an odd number of samples. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu and the Moving average option. Exponential 8212Yields first-order IIR coefficients. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu. Time constant of exponential average 8212Specifies the time constant of the exponential-weighting filter in seconds. The default is 0.001. This option is available only when you select Smoothing from the Filtering Type pull-down menu and the Exponential option. Displays the input signal. If you wire data to the Express VI and run it, Input Signal displays real data. If you close and reopen the Express VI, Input Signal displays sample data until you run the Express VI again. Displays a preview of the measurement. The Result Preview plot indicates the value of the selected measurement with a dotted line. If you wire data to the Express VI and run the VI, Result Preview displays real data. If you close and reopen the Express VI, Result Preview displays sample data until you run the VI again. If the cutoff frequency values are invalid, Result Preview does not display valid data. Contains the following options: Note Changing the options in the View Mode section does not impact the behavior of the Filter Express VI. Use the View Mode options to visualize what the filter does to the signal. LabVIEW does not save these options when you close the configuration dialog box. Signals 8212Displays the filter response as real signals. Show as spectrum 8212Specifies whether to display the real signals of the filter response as a frequency spectrum or to leave the display as a time-based display. The frequency display is useful for viewing how the filter affects the various frequency components of the signal. The default is to display the filter response as a time-based display. This option is available only when you select the Signals option. Transfer function 8212Displays the filter response as a transfer function. Contains the following options: Magnitude in dB 8212Presents the magnitude response of the filter in decibels. Frequency in log 8212Presents the frequency response of the filter on a logarithmic scale. Displays the magnitude response of the filter. This display is available only when you set View Mode to Transfer function . Displays the phase response of the filter. This display is available only when you set View Mode to Transfer function .4.2.4. moving average filter. the moving average This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document. Unformatted text preview: 4.2.4. Moving Average Filter. The moving average filter Smith 1999 is widely adopted in digital signal processing (DSP) solutions because it is simple to understand and use. Furthermore, this filter is optimal for reducing random white noise while retaining a sharp step response. This is the reason that makes the moving average the main filter for processing encoded signals in the time domain. As the name suggests, this filter computes the arithmetic mean of a number of input measurements to produce each point of the output signal. Given an input digital signal z ( z (1), z (2). ), the true signal x ( x (1), x (2). ) is estimated by x ( k ) 1 M M 1 X i z ( k i ), (15) for every k M. where M is the filters window, the number of input observations to be fused. Observe that M is also the number of steps the filter takes to detect the ACM Computing Surveys, Vol. 39, No. 3, Article 9, Publication date: August 2007. Article 9 / 18 E. F. Nakamura et al. Higo. 3. Block diagram of the Kalman filter. change in the signal level. The lower the value of M. the sharper the step edge. On the other hand, the greater the value of M. the cleaner the signal. When a step signal has random white noise, the Moving Average filter manages to reduce the noise variance by a factor M Smith 1999. Thus, M should be the smallest value in which this noise reduction meets the application requirements. Woo et al. 2003 study the use of moving average filters within adaptive link esti - mators so that link connectivity statistics are dynamically collected and exploited by routing protocols to improve reliability. Nakamura et al. 2005b use the Moving Aver - age filter to estimate the data traffic of continuous WSNs and that estimate is further used for routing-failure detection. Yang et al. 2005a apply the Moving Average filter on target locations to reduce errors of tracking applications in WSNs. In the NED algo - rithm Jin and Nittel 2006, sensor nodes estimate events and event boundaries based on simple Moving Average filters that are used to improve the sensor readings. Weighted Moving Average filters are also commonly used in WSNs, especially the Ex - ponentially Weighted Moving Average (EWMA) filter. An EWMA filter has multiplying factors to give different weights, which decrease exponentially, to different data points. EWMA filters have been used by MAC protocols to estimate ambient noise Polastre et al. 2004 and determine if the channel is clear and for local clock synchroniza - tion Rhee et al. 2005 used for contention purposes. Applications have used EWMA filters to obtain refined estimations from sensors for detection and classification tasks Gu et al. 2005 and to estimate distances for localization algorithms Blumenthal et al. 2006. Another example is the use of EWMA filters to detect incipient congestion Rangwala et al. 2006 for fair and efficient rate control. Due to the increasing pop - ularity of Moving Average filters, Tinker Elson and Parker 2006, a high-level tool. View Full Document Click to edit the document detailsEasy To Use Patents Search Patent Lawyer Directory This Patent May Be For Sale or Lease. Contact Us Is This Your Patent Claim This Patent Now. Primary Examiner: Le Dinh T. Attorney, Agent or Firm: Rabin Berdo, P. C. Claims What is claimed is: 1. A moving average filter comprising a data holding unit for holding a plurality of successive data a coefficient storing unit for storing a coefficient a decode value signal outputting unit which calculates a sum of a pair of data of a prescribed combination held in said data holding unit and outputs a decode value signal that corresponds to said sum a coefficient processing unit which processes coefficient data obtained from said coefficient storing unit based on said decode value signal output from said decode value signal outputting unit and outputs said processed coefficient data as addition data and an adder which cumulates a prescribed number of said addition results sequentially wherein said decode value signal outputting unit outputs a first signal which fixes an output regardless of coefficient data obtained from said coefficient storing unit, a second signal which passes coefficient data obtained from said coefficient storing unit, and a third signal which shifts by a prescribed number of bits coefficient data obtained from said coefficient storing unit. 2. A moving average filter comprising: a data holding unit, which holds a plurality of successive data and outputs a first signal and a second signal a decoder unit, which has a first logic circuit outputting a zero signal when both the first signal and the second signal have a low level, a second logic circuit outputting a through signal when either the first signal or the second signal, but not both, has a high level, and a third logic circuit outputting a shift signal when both the first signal and the second signal have the high level a coefficient storing unit, which stores a coefficient and outputs a coefficient signal a selector unit, which outputs a third signal having a low level when the zero signal is input from the decoder unit, the coefficient signal as the third signal when the through signal is input from the decoder unit or a shifted signal shifting the coefficient signal as the third signal when the shift signal is input from the decoder and an accumulator unit, which accumulates the signal output from the selector unit. 3. The moving average filter in accordance with claim 2, wherein the selector unit has a fourth logic circuit outputting a first logic result when the through signal has high level and when the zero signal has low level and at least one logic operation circuit, wherein the logic operation circuit has a fifth logic circuit outputting a second logic result when both the first logic result and nth coefficient signal are high level, where n is natural number, a sixth logic circuit outputting a third logic result when both (n-1)th coefficient signal and the shift signal are high level and a seventh logic circuit outputting the third signal when either the second logic result or the third logic result is high level. 4. A moving average filter comprising: a data holding unit, which holds a plurality of successive data and outputs a first signal and a second signal a decoder unit, which has a first logic circuit outputting a minus signal when both the first signal and the second signal have low level, a second logic circuit outputting a through signal when either the first signal or the second signal, but not both, has high level and a third logic circuit outputting a shift signal when both the first signal and the second signal have high level a coefficient storing unit, which stores a coefficient and outputs a coefficient signal a selector unit which outputs a signal inverting the coefficient signal as a third signal and a carry signal when the minus signal is input from the decoder unit, a signal having low level as the third signal when the zero signal is input from the decoder unit or the coefficient signal as the third signal when the through signal is input from the decoder and an accumulator unit moves a figure place to the right when the carry signal is input from the decoder unit and accumulates the signal output from the selector unit. 5. The moving average filter in accordance with claim 4, wherein the selector unit has a fourth logic circuit outputting a first logic result when the through signal has high level and when the zero signal has low level and at least one logic operation circuit, wherein the logic operation circuit has a fifth logic circuit outputting a second logic result when both the first logic result and nth coefficient signal are high level, where n is natural number, a sixth logic circuit outputting a third logic result when both inverted nth coefficient signal and the minus signal are high level and a seventh logic circuit outputting the third signal when either the second logic result or the third logic result is high level. Description BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an average calculating circuit which calculates and outputs the average of an input signal, in particular to a moving average filter for calculating the moving average of the input signal. 2. Description of Related Art The moving averaging method is a method for smoothing a signal (For example, Reference I: Beginners Digital Filter Nov. 30, 1989 pp. 9-15 by Shougo Nakamura, Tokyo Denki University Press). According to this moving averaging method, the moving average is calculated as follows. When the k-th moving average is available and the (k1)-th moving average needs to be calculated, the difference between the oldest data of all the data used in obtaining the k-th moving average and the new data that is input to obtain the (k1)-th moving average is added to the k-th moving average to obtain the (k1)-th moving average (p14 in Reference I). The advantage of this method is that the amount of computation in obtaining the moving average is reduced. However, since the difference between the oldest data and the new data is added to the moving average already obtained to obtain the next moving average, once a calculation error occurs by a noise or an operation error, the calculation error propagates indefinitely, which is a problem. Moreover, occasionally in the prior art, moving averages are first obtained in multiple stages and the moving average of the multiple moving averages is taken. When the number of stages of the moving averages is large, the amount of hardware has to be increased to a great extent in accordance with the number of the moving averages, which is another problem. SUMMARY OF THE INVENTION Given these problems, it is an object of the present invention to provide a moving average filter capable of solving these problems. To solve the above-stated problems, a representative moving average filter according to the present invention has a data holding unit for holding multiple successive data, a coefficient storing unit for storing coefficients, a first adder which calculates the sum of a pair of data of a prescribed combination held in the data holding unit, a multiplier which multiplies the sum by coefficient data obtained from the coefficient storing unit, and a second adder which adds up a prescribed number of multiplication results produced by the multiplier. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing the first embodiment of the present invention. FIG. 2 shows the signal flow of the FIR filter of the present invention. FIG. 3 is a block diagram showing the second embodiment of the present invention. FIG. 4 is a circuit diagram of the decoder according to the second embodiment of the present invention. FIG. 5 is a circuit diagram of the selector according to the second embodiment of the present invention. FIG. 6 is a block diagram showing the third embodiment of the present invention. FIG. 7 is a circuit diagram of the decoder according to the third embodiment of the present invention. FIG. 8 is a circuit diagram of the selector according to the third embodiment of the present invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Conventionally, when taking the moving average of multiple moving averages, multiple moving average calculating circuits are connected in stages. In the present invention, a FIR (Finite Impulse Response) type filter is used to take the moving average of multiple moving averages. In what follows, an embodiment of the present invention will be explained with reference to the attached drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the moving average calculating circuit according to the first embodiment of the present invention. In this moving average calculating circuit, a 1-bit signal is input to a data holding unit 101 having a RAM or a shift register. This data holding unit 101 holds a minimum number of data required to calculate the moving average in the present invention. In the present embodiment, at least 22 successive data are held in the data holding unit 101. Two data are read from the data holding unit 101 as needed. These two data are input to the two input terminals of an adder 102. The adder 102 then outputs a signal to a multiplier 103. Coefficient data are also input to the multiplier 103 from a coefficient ROM 104 that functions as a coefficient storage unit. The multiplier 103 outputs a signal to one of the input terminals of another adder 105. The adder 105 outputs a signal to a D-F/F106. The D-F/F106 outputs a signal to the other input terminal of the adder 105 and a latch circuit 107. The latch circuit 107 then outputs a signal that becomes the output signal OUT of the moving average. In the present embodiment, three moving average filters are serially connected in stages, each of which takes the moving average of eight data. First, the first data to be used to take the moving average is denoted by D. sub.0. The other data D. sub.1 through D. sub.7 to be used to take the moving average are input in sequence for every sampling time t. The time at which the eighth data D. sub.7 is input is set to T0. The moving average data Ma. sub.0 of the first stage moving average filter at T0 is Since this is a moving average, this value changes every time the period of the sampling time t passes. The time at which the (n8)-th data D. sub. n7 is input is inductively set to Tn (where n is a non-negative integer). Then, the moving average data Ma. sub. n of the first stage moving average filter at Tn is The second stage moving average filter connected to the first stage moving average filter takes the average of the eight output data supplied from the first stage moving average filter. The moving average data output of the second stage moving average filter at T7 is denoted by Mb. sub.0. Then, Mb. sub.0 is expressed by Substituting equation (1) into each of the Ma. sub.0 through Ma. sub.7, the above-equation becomes Mb. sub.0 (D. sub.0 2D. sub.1 3D. sub.2 . 6D. sub.5 7D. sub.6 8D. sub.7 7D. sub.8 6D. sub.9 . 3D. sub.12 2D. sub.13 D. sub.14)/8.sup.2. At Tn, the output of the second stage moving average filter is Next, the third stage moving average filter connected to the second stage moving average filter takes the average of the eight output data supplied from the second stage moving average filter. The moving average data output of the third stage moving average filter at T14 is denoted by Mc. sub.0. Then, Mc. sub.0 is expressed by Substituting equation (2) into each of the Mb. sub.0 through Mb. sub.7, the output of the third stage moving average filter at time Tn becomes Equation (3) shows that the moving average can be obtained using a FIR (Finite Impulse Response) type filter of 11-th order. FIG. 2 shows the signal flow of the FIR filter for realizing equation (3). In what follows, the operation of the moving average filter according to the first embodiment will be explained with reference to FIGS. 1 and 2. 1-bit data are input sequentially to the data holding unit 101. The data holding unit 101 holds 22 successive data. The data holding unit 101 reads the newest data D. sub. n21 and the oldest data D. sub. n. These data D. sub. n and D. sub. n21 are sent to the adder 102, and the adder 102 add up D. sub. n and D. sub. n21. The adder 102 then sends the result of the addition to the multiplier 103. The coefficient ROM 104 reads and supplies the coefficient k. sub.0 1 to the multiplier 103. The multiplier 103 then multiplies the coefficient k. sub.0 1 to the result of the addition. The multiplier 103 then sends the multiplication result to the adder 105. The output data of the adder 105 is held in the D-F/F106 temporarily. Next, the data holding unit 101 reads data D. sub. n1 and D. sub. n20. These data D. sub. n1 and D. sub. n20 are sent to the adder 102, and the adder 102 add up D. sub. n1 and D. sub. n20. The adder 102 then sends the result of the addition to the multiplier 103. The coefficient ROM 104 reads and supplies the coefficient k. sub.1 3 to the multiplier 103. The multiplier 103 then multiplies the coefficient k. sub.1 3 to the result of the addition. The multiplier 103 then sends the multiplication result to one of the two input terminals of the adder 105. The output data of the adder 105 temporarily held in the D-F/F106 is fed back to the other input terminal of the adder 105 when the multiplication result (D. sub. n1 D. sub. n20)k. sub.1 is input to the one input terminal of the adder 105. In other words, the result that had been obtained in the previous timing by the adder 105 is cumulated. In the same manner, the adder 102 adds up the data D. sub. m and D. sub.2n21-m (mn, n1. n10) read by the data holding unit 101. The multiplier 103 then multiplies the sum D. sub. m D. sub.2n21-m to the coefficient k. sub.1 (l1 through 10) read by the coefficient ROM 104. The adder 105 then cumulates the multiplication result. This process id repeated. After this, the latch circuit 107 receives a latch signal from a timing generating circuit not shown in the drawing when the quantities in the numerator of equation (3), that is, all the quantities shown in FIG. 2, are all cumulated. The latch circuit 107 then latches the calculation result, and outputs the moving average as the final output. In order to make the final result precise, the denominator of equation (3) needs to be calculated and multiplied by k. sub.11 1/8.sup.8 (division by 8.sup.3). In general, a multiplication by 2.sup. n in the binary system can be carried out by shifting the output upward by n bit, and a division by 2.sup. n in the binary system can be carried out by shifting the output downward by n bit. Hence in practice, when wiring from the D-F/F(F) to the latch circuit 107, for example, a division by 2.sup.9 in the binary system can be realized by connecting the D-F/F(F) to the latch circuit 107 so as to shift the output downward by 9 bit. Therefore, a division by 8.sup.3 in the decimal system, which is equivalent to a division by 2.sup.9 in the binary system, can be realized by connecting the D-F/F(F) to the latch circuit 107 so as to shift the output downward by 9 bit. This division by 8.sup.3 in the decimal system requires no additional special hardware and can be achieved easily. Thus, according to the first embodiment of the present invention, a FIR filter configuration is used. Therefore, even if a calculation error is generated by a noise or an operation error, a normal output result can be obtained in the next calculation cycle. Moreover, even if the average number of moving averages and the number of stages of the serial connection are changed, it suffices to adjust the number of bits in the adders and the multiplier and the coefficient ROM to cope with these changes without significantly increasing the area of the hardware. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a moving average calculating circuit according to the second embodiment of the present invention. In this moving average calculating circuit, as in the case of the first embodiment, a 1-bit input signal is input to a data holding unit 201 having a RAM or shift register. This data holding unit 201 reads two data and sends the two data to the two input terminals of a decoder 210. The decoder 210 then sends an output signal to the select terminal of a selector 220. A coefficient ROM 204 supplies coefficient data to the selector 220. The selector 220 outputs an output signal to one of the two input terminals of an adder 205. The adder 205 outputs an output signal to a D-F/F206. The output signal of the D-F/F206 is input to the other input terminal of the adder 205 and a latch circuit 207. The signal output from the latch circuit 207 is the moving average output signal OUT. In what follows, the operation in the second embodiment will be explained. 1-bit data are input sequentially to the data holding unit 201. The data holding unit 201 holds 22 successive data. As in the first embodiment, the data holding unit 201 reads pairs of data D. sub. n and D. sub. n21, D. sub. n1 and D. sub. n20. D. sub. n10 and D. sub. n11 as shown in equation (3). The decoder 210 outputs decode value signals corresponding to the values of the read two data as shown in Table 1. TABLE 1 Decode values (m 0 through n 10) of the decoder 210 of the second embodiment Decode Input Input Value Data Data Signal D. sub. m D. sub.2n21-m D. sub. m D. sub.2n21-m 0 0 0 Zero 0 1 1 Through 1 0 1 Through 1 1 10 Shift In other words, the decoder 210 outputs a zero signal when the sum of the two input signals is 0, a through signal when the sum of the two input signals is 1, and a shift signal when the sum of the two input signals is 2. FIG. 4 shows an exemplary circuit of the decoder 210. The decoder 210 has an AND circuit, an EXOR circuit, and a NOR circuit, to each of which the above-mentioned two input signals are supplied. The AND circuit outputs a shift signal. The EXOR circuit outputs a through signal. The NOR circuit outputs a zero signal. This can be changed with a logic circuit that satisfied the logic shown in Table 1. The selector 220, which functions as a coefficient processing unit, operates in response to the decode value signal supplied from the decoder 210. When the selector 220 receives a zero signal from the decoder 210, the selector 220 outputs an L level signal as addition data regardless of the signal supplied from the coefficient ROM 204. When the selector 220 receives a through signal from the decoder 210, the selector 220 outputs the signal supplied from the coefficient ROM 204 as it is. When the selector 220 receives a shift signal from the decoder 210, the selector 220 shifts upward by 1 bit the signal supplied from the coefficient ROM 204 and outputs the shifted signal. FIG. 5 shows an exemplary circuit of the selector 220. The adder 205 adds the addition result of the cycle immediately before the present cycle held in the D-F/F 206 to the addition data received from the selector 220 and outputs the new addition result to the D-F/F 206. When the entire addition is over, the latch circuit 207 latches the output signal of the D-F/F 206 based on the latch signal. The output signal from the latch circuit 207 is output as the moving average. Thus, the decoder 210 adds up the data inside the parentheses ( ) of equation (3), that is, pairs of data D. sub. n and D. sub. n21, D. sub. n1 and D. sub. n20. D. sub. n10 and D. sub. n11, and outputs a decode value signal that corresponds to the addition result. Based on this decode value signal, the coefficient value read by the coefficient ROM 204 is processed. This processed coefficient value is cumulated to obtain the moving average. Hence, according to the second embodiment, the same advantages as in the first embodiment can be achieved. Moreover, since these advantages can be achieved using a simple decoder circuit and a selector circuit without using a multiplier, the area required by the hardware is reduced. FIG. 6 is a block diagram showing a moving average calculating circuit according to the third embodiment of the present invention. In FIG. 6, the same reference numerals are given to the same components that are already used in the second embodiment. The configurations of the decoder 310, the selector 320, the adder with carry-in terminal 350 of the moving average calculating circuit of the third embodiment differ from the configurations of corresponding ones of the second embodiment. The output signal from the decoder 310 is input to the selector 320 and the carry-in signal terminal Ci of the adder with carry-in terminal 350. The same two data are read by the decoder 310 as in the second embodiment. This decoder 310 performs the decoding operation shown in Table 2. The decoder 310 then outputs the result of the decoding as a select signal to the carry-in terminal Ci of the adder with carry-in terminal 350. TABLE 2 Decode values (m 0 through n 10) of the decoder 310 of the second embodiment Decode Input Input Value Data Data Signal D. sub. m D. sub.2n21-m D. sub. m D. sub.2n21-m 0 0 0 Minus 0 1 1 Zero 1 0 1 Zero 1 1 10 Through For example, when the sum of D. sub. n and D. sub. n21 input to the decoder 310 is 0, the decoder 310 outputs a minus signal. When the sum of D. sub. n and D. sub. n21 input to the decoder 310 is 1, the decoder 310 outputs a zero signal. When the sum of D. sub. n and D. sub. n21 input to the decoder 310 is 10, the decoder 310 outputs a through signal. When the selector 320 receives a minus signal from the decoder 310, the selector 320 outputs a signal inverting the polarity of the signal received from the coefficient ROM 204. When the selector 320 receives a zero signal from the decoder 310, the selector 320 outputs an L level signal regardless of the signal received from the coefficient ROM 204. When the selector 320 receives a through signal from the decoder 310, the selector 320 outputs the signal received from the coefficient ROM 204 as it is. Only when the decoder 310 outputs a minus signal, the decoder 310 outputs an H level signal to the adder with carry-in terminal 350. In all the other case, the decoder 310 outputs an L level signal to the adder with carry-in terminal 350. In general, 1-bit data output from the. DELTA..SIGMA. system A/D converter is binary level data having H or L value. Data of complement form of 2 is used in the calculation in the block after the moving average filter. In the circuit of the second embodiment, a conversion block is required after the moving average block for converting a binary level signal into data of complement form of 2. However, by using the decoder 310 of the third embodiment, a binary level signal can be converted into data of complement form of 2 in the moving average block simultaneously. In other words, the coefficient value is added when the sum of the values inside the parenthesis ( ) of equation (3) is 10, the coefficient value is not added when the sum of the values inside the parenthesis ( ) of equation (3) is 1, and the coefficient value is subtracted when the sum of the values inside the parenthesis ( ) of equation (3) is 0. In this way, the binary level signal can be converted into data of complement form of 2 whose output value has a sign. Thus, by performing the operation using the decoder, processing the coefficient value based on the result of the operation, and cumulating the results of the addition, the moving average can be calculated. FIG. 7 is a circuit diagram of the decoder according to the third embodiment of the present invention. FIG. 8 is a circuit diagram of the selector according to the third embodiment of the present invention. Hence, according to the third embodiment of the present invention, the same advantages can be achieved as in the first and second embodiments. Moreover, since the converter for converting a binary level signal into data of complement form of 2 is used in the third embodiment, the area occupied by the hardware can be further reduced. File A Patent Application