Sentraal bewegende gemiddelde filter

Wanneer die berekening van 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol In die vorige voorbeeld het ons bereken die gemiddeld van die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit is, langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.The Scientist en Ingenieurs Guide to digitale seinverwerking Deur Steven W. Smith, Ph. D. Hoofstuk 15: Moving Gemiddelde filters Familielede van die bewegende gemiddelde filter in 'n perfekte wêreld, sal filter ontwerpers net te doen het met die tyd domein of frekwensiegebied geënkodeerde inligting, maar nooit 'n mengsel van die twee in dieselfde sein. Ongelukkig is daar is 'n paar programme waar beide domeine is gelyktydig belangrik. Byvoorbeeld, televisie seine val in hierdie nare kategorie. Video inligting word geïnkripteer in die tydgebied, dit wil sê die vorm van die golfvorm ooreenstem met die patrone van helderheid in die beeld. Maar tydens die oordrag van die video sein behandel volgens die frekwensie samestelling, soos sy totale bandwydte, hoe die draer golwe vir klank amp kleur bygevoeg, uitskakeling amp herstel van die DC-komponent, ens As 'n voorbeeld, elektromagnetiese interferensie word die beste verstaan ​​word in die frekwensiegebied, selfs al is die seine inligting ingebou in die tydgebied. Byvoorbeeld, kan die temperatuur monitor in 'n wetenskaplike eksperiment word besmet is met 60 hertz van die kraglyne, 30 kHz uit 'n skakel kragbron, of 1320 kHz uit 'n plaaslike AM radiostasie. Familielede van die bewegende gemiddelde filter het 'n beter frekwensiedomein prestasie, en kan nuttig wees in hierdie gemengde domein aansoeke wees. Meervoudige pas bewegende gemiddelde filters behels verby die insetsein deur 'n bewegende gemiddelde filter twee of meer keer. Figuur 15-3a toon die algehele filter kern as gevolg van een, twee en vier passe. Twee passe is gelykstaande aan die gebruik van 'n driehoekige filter kern (n vierkantige filter kern gekonvuleerde met homself). Na vier of meer verby, die ekwivalent filter kern lyk soos 'n Gaussiese (onthou die sentrale limietstelling). Soos getoon in (b), verskeie passe produseer 'n s gevorm stap reaksie, in vergelyking met die reguit lyn van die enkele slaag. Die frekwensie response in (c) en (d) word gegee deur vergelyking. 15-2 met homself vermenigvuldig vir elke slaag. Dit wil sê, elke keer domein konvolusie resultate in 'n vermenigvuldiging van die frekwensie spektrum. Figuur 15-4 toon die frekwensieweergawe van twee ander familielede van die bewegende gemiddelde filter. Wanneer 'n suiwer Gaussiese word gebruik as 'n filter kern, die frekwensieweergawe is ook 'n Gaussiese, soos bespreek in Hoofstuk 11. Die Gaussiese is belangrik, want dit is die impulsrespons van baie natuurlike en mensgemaakte stelsels. Byvoorbeeld, sal 'n kort pols van lig wat 'n lang optiese vesel transmissielyn verlaat as 'n Gaussiese pols, te danke aan die verskillende paaie wat deur die fotone binne die vesel. Die Gaussiese filter kern is ook op groot skaal in beeldverwerking, want dit het 'n unieke eienskappe wat vinnig tweedimensionele convolutions (sien Hoofstuk 24) toelaat. Die tweede frekwensieweergawe in Fig. 15-4 ooreenstem met behulp van 'n Blackman venster as 'n filter kern. (Die venster term het geen betekenis hier is dit net deel van die aanvaarde naam van hierdie kurwe). Die presiese vorm van die venster Blackman word in Hoofstuk 16 (Vgl. 16-2, Fig. 16-2) maar dit lyk baie soos 'n Gaussiese. Hoe is hierdie familie van die bewegende gemiddelde filter beter as die bewegende gemiddelde filter self drie maniere: Eerstens, en belangrikste, hierdie filters het 'n beter stopband attenuasie as die bewegende gemiddelde filter. Tweedens, die filter pitte taps tot 'n kleiner amplitude naby die einde. Onthou dat elke punt in die uitsetsein is 'n geweegde som van 'n groep van die monsters van die insette. As die filter kern goewerneur, is monsters in die insetsein wat verder weg is gegee minder gewig as dié naby. Derde, die stap antwoorde is glad krommes, eerder as om die skielike reguit lyn van die bewegende gemiddelde. Hierdie laaste twee is gewoonlik van beperkte voordeel, maar jy aansoeke waar hulle is ware voordele kan vind. Die bewegende gemiddelde filter en sy familie is almal oor dieselfde op die vermindering van ewekansige geluid terwyl die handhawing van 'n skerp stap reaksie. Die dubbelsinnigheid lê in hoe die risetime van die stap reaksie is gemeet. As die risetime gemeet van 0 tot 100 van die stap, die bewegende gemiddelde filter is die beste wat jy kan doen, soos voorheen aangetoon. In vergelyking, meet die risetime 10-90 maak die venster Blackman beter as die bewegende gemiddelde filter. Die punt is, dit is net teoretiese gekibbel oorweeg hierdie filters gelyke in hierdie parameter. Die grootste verskil in hierdie filters is uitvoering spoed. Met behulp van 'n rekursiewe algoritme (volgende beskryf), sal die bewegende gemiddelde filter loop soos 'n weerligstraal in jou rekenaar. Trouens, dit is die vinnigste digitale filter beskikbaar. Veelvuldige passe van die bewegende gemiddelde sal dienooreenkomstig stadiger, maar nog steeds baie vinnig wees. In vergelyking, die Gaussiese en Blackman filters is tergend stadig, want hulle konvolusie moet gebruik. Dink 'n faktor van tien keer die aantal punte op die filter-kern (wat gebaseer is op vermenigvuldiging word sowat 10 keer stadiger as toevoeging). Byvoorbeeld, verwag 'n 100 punt Gauss 1000 keer stadiger as 'n bewegende gemiddelde gebruik van recursion. Moving gemiddelde filter Uwe Steinmann ltuwesteinmannweb. degt geskryf in boodskap ltg3o4fd1du1fred. mathworksgt wees. GT GT as ek gebruik bewegende gemiddelde filter met venster grootte 3: GT GT GT GT x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 GT GT x (2f) (x (2) x ( 3) x (4)) / 3 GT GT. GT GT. GT GT. GT GT x ((N-2) f) (x (N-2) x (N-1) x (n)) / 3 GT GT GT GT as hoe kan ek rekonstrueer oorspronklike data van die GT ry x (1f) , GT GT x (2f). x ((N-2) f). GT GT GT Nie moontlik na my mening omdat jy los inligting GT wanneer jy 'n sein filter. GT GT Uwe GT ltErroneous top-plaas ongedaan. Ek is nie so seker nie. Die toepassing van 'n bewegende gemiddelde filter in die tydgebied is dieselfde as vermenigvuldig met 'n sed funksie in die frekwensiedomein. Op enige frekwensie waar die sinc funksie isnt presies nul, moet dit moontlik om te verdeel deur dit (dit wil sê om die sein unfilter). Sy kry 'n bietjie koud hier met al my hand waai. Is ek heeltemal of net gedeeltelik verkeerd Ek wonder wat die filter koëffisiënte sou lyk vir so 'n (on) filter. Op 23 Junie, 00:55, vasiliv2. Google Mail geskryf: GT Veronderstel ek het die oorspronklike tydreeksdata: x (1), x (2). x (n) gt gt as ek gebruik bewegende gemiddelde filter met venster grootte 3: GT GT x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 GT x (2f) (x (2) x (3) x (4)) / 3 GT. GT. GT. GT x ((N-2) f) (x (N-2) x (N-1) x (n)) / 3 GT GT as hoe kan ek rekonstrueer oorspronklike data van die volgorde x (1f), GT x ( 2f). x ((N-2) f). Dit kan nie gedoen word nie. Die omgekeerde filter vir 'n FIR filter is 'n IIR filter met wortels op die plekke in Z domein waar die FIR filter het pale. Dit omgekeerde IIR filter is oorsaaklike en stabiele IFF die wortels lê streng binne die eenheidsirkel. Soos vir die filter bo, die koëffisiënte is 1 1 1 en die eenvoudige ontleding dui daarop dat die wortels van die inverse filter is geleë op, nie streng binne die eenheidsirkel in Z domein, sodat die oorsaaklike omgekeerde IIR filter is onstabiel. Soos die anticausal omgekeerde IIR filter. vasiliv2000googlemail geskryf in boodskap lt8e4cd622-0ec4-43e8-9ead-85463b995e2a27g2000hsf. googlegroupsgt. GT Veronderstel ek het die oorspronklike tydreeksdata: x (1), x (2). x (n) gt gt gt as ek gebruik bewegende gemiddelde filter met venster grootte 3: GT GT x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 GT x (2f) (x (2) x (3) x (4)) / 3 GT. GT. GT. GT x ((N-2) f) (x (N-2) x (N-1) x (n)) / 3 GT GT as hoe kan ek rekonstrueer oorspronklike data van die volgorde x (1f), GT x ( 2f). x ((N-2) f). GT GT GT GT Dit hang af of jy hou die einde voorwaardes. Begin by nul, as jy die veranderinge op te spoor as elk van die eerste drie monsters in die gemiddelde ingesluit dan kan jy voorspel wat die gevolglike verandering sal wees wanneer elke monster uit die gemiddelde daal weer. Die oorblywende verandering moet na die volgende voorbeeld kom in sonder daardie ekstra 2 uitgange, kan jy net die verskil tussen die monster kom in die gemiddelde en voorbeeld uitgaan vertel -. Wesenlik verskil (x) Wat is 'n horlosie lys Jy kan dink van jou lys as drade wat jy geboekmerk. Jy kan etikette, skrywers, drade te voeg, en selfs resultate aan jou lys te soek. Op hierdie manier kan jy maklik die spoor van onderwerpe wat jy belangstel in. Om jou lys te sien hou, kliek op die quotMy Newsreaderquot skakel. Om items na jou horlosie lys voeg, kliek op die quotadd om listquot skakel aan die onderkant van 'n bladsy te sien. Hoe kan ek 'n item by te voeg aan my horlosie lys Soek Om soekkriteria voeg tot jou lys, soek vir die presiese term in die soekkassie. Klik op die quotAdd hierdie soektog na my horlosie listquot skakel op die resultate bladsy. Jy kan ook 'n tag toe te voeg tot jou lys deur te soek vir die tag met die richtlijn quottag: tagnamequot waar merkernaam is die naam van die etiket wat jy wil om te kyk. Skrywer 'n skrywer by jou horlosie lys, gaan na die skrywers profiel bladsy en klik op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Jy kan ook 'n skrywer by jou horlosie lys deur te gaan na 'n draad wat die skrywer het gepos word aan en kliek op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel. Jy sal in kennis gestel word wanneer die skrywer maak 'n pos. Draad 'n draad om jou horlosie lys te voeg, gaan na die draad bladsy en klik op die quotAdd hierdie draad om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Oor Nuusgroepe, News Readers en MATLAB Sentraal Wat is nuusgroepe Die groepe is 'n wêreldwye forum wat oop is vir almal is. Nuusgroepe word gebruik om 'n groot verskeidenheid onderwerpe bespreek, maak aankondigings, en handel lêers. Besprekings is gestruktureerde, of gegroepeer in 'n manier wat jou toelaat om 'n gepos boodskap en al sy antwoorde in chronologiese volgorde te lees. Dit maak dit maklik om die draad van die gesprek te volg, en om whatrsquos reeds gesê sien voordat jy jou eie antwoord te plaas of 'n nuwe plaas. Nuusgroep inhoud versprei deur bedieners gehuisves word deur verskeie organisasies op die internet. Boodskappe uitgeruil en bestuur met behulp van oop-standaard protokolle. Geen enkele entiteit ldquoownsrdquo die nuusgroepe. Daar is duisende nuusgroepe, wat elk 'n enkele onderwerp of area van belang. Die MATLAB Sentraal nuusleser poste en uitstallings boodskappe in die comp. soft-sys. matlab nuusgroep. Hoe kan ek lees of pos aan die nuusgroepe Jy kan die geïntegreerde nuusleser by die MATLAB Sentraal webwerf gebruik om te lees en post boodskappe in hierdie nuusgroep. MATLAB Sentrale word aangebied deur MathWorks. Boodskappe gepos deur die MATLAB Sentraal nuusleser gesien word deur almal gebruik van die groepe, ongeag hoe hulle toegang tot die groepe. Daar is verskeie voordele aan die gebruik van MATLAB Sentraal. Een rekening Jou MATLAB Sentraal rekening is gekoppel aan jou MathWorks Rekening vir 'n maklike toegang. Gebruik die e-posadres van jou keuse Die MATLAB Sentrale News Reader kan jy 'n alternatiewe e-pos adres as jou boodskap adres definieer, te vermy warboel in jou primêre posbus en die vermindering van spam. Spam beheer Meeste nuusgroep spam gefiltreer deur die MATLAB Sentrale News Reader. Tagging Boodskappe kan gemerk met 'n toepaslike etiket deur 'n aangemelde gebruiker. Tags kan gebruik word as sleutel word om spesifieke lêers van belang vind, of as 'n manier om jou geboekmerk plasings kategoriseer. Jy kan kies om ander toelaat om jou Tags te sien, en jy kan othersrsquo tags sowel as dié van die gemeenskap in sy geheel sien of te soek. Tagging bied 'n manier om beide die groot tendense en die kleiner, meer onduidelik idees en programme te sien. Watch lyste opstel van horlosie lyste kan jy in kennis gestel word van updates gemaak om plasings gekies deur die skrywer, draad, of enige search veranderlike. Jou horlosie lys kennisgewings kan gestuur word per e-pos (daagliks verteer of onmiddellike), vertoon in My nuusleser, of gestuur via RSS feed. Ander maniere om toegang te verkry tot die nuusgroepe Gebruik 'n nuusleser deur jou skool, werkgewer, of die internet diensverskaffer Pay vir nuusgroep toegang van 'n kommersiële verskaffer Gebruik Google Groepe Mathforum. org bied 'n nuusleser met toegang tot die comp. soft sys. matlab nuusgroep Doen jou eie bediener. Vir tipiese instruksies, sien: www. slyck / ngpage2 Kies Jou CountryMoving Gemiddelde Filter Jy kan die bewegende gemiddelde filter module gebruik om 'n reeks van eensydige of twee kante gemiddeldes bereken oor 'n datastel, met behulp van 'n venster lengte wat jy spesifiseer. Nadat jy 'n filter wat aan u behoeftes voldoen het gedefinieer, kan jy dit van toepassing op geselekteerde kolomme in 'n datastel deur dit met die toepas Filter module. Die module doen al die berekeninge en vervang waardes binne numeriese kolomme met ooreenstemmende bewegende gemiddeldes. Jy kan die gevolglike bewegende gemiddelde gebruik vir die plot en visualisering, as 'n nuwe gladde basislyn vir modellering, vir die berekening van afwykings teen berekeninge vir soortgelyke tydperke, en so aan. Hierdie tipe gemiddelde help jou openbaar en voorspel nuttig tydelike patrone in terugwerkende en real-time data. Die eenvoudigste tipe bewegende gemiddelde begin om 'n paar voorbeelde van die reeks, en maak gebruik van die gemiddelde van daardie posisie plus die vorige N posisies in plaas van die werklike waarde. (Jy kan N definieer as wat jy wil.) Hoe langer die tydperk N waaroor die gemiddelde bereken word, hoe minder variansie wat jy sal hê onder waardes. Ook, as jy die aantal waardes wat gebruik word, hoe minder effek 'n enkele waarde het op die gevolglike gemiddelde verhoog. 'N bewegende gemiddelde kan wees eensydige of twee kante. In 'n eensydige gemiddeld slegs waardes voor die indeks waarde gebruik. In 'n twee-sided gemiddelde, is verlede en toekomstige waardes gebruik. Vir scenario waarin jy lees streaming data, kumulatiewe en geweegde bewegende gemiddeldes is veral nuttig. A kumulatiewe bewegende gemiddelde rekening hou met die punte voor die huidige tydperk. Jy kan ook gewig al datapunte wanneer die berekening van die gemiddelde, of jy kan verseker dat waardes nader aan die huidige data punt sterker word geweeg. In 'n geweegde bewegende gemiddelde. al gewigte moet opsom om 1. In 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. die gemiddeldes bestaan ​​uit 'n hoof en 'n stert. wat gebruik kan word geweeg. 'N liggies gelaai stert beteken dat die stert volg die hoof heel noukeurig, sodat die gemiddelde optree soos 'n bewegende gemiddelde op 'n kort gewig tydperk. Wanneer stert gewig is swaarder, die gemiddelde tree meer soos 'n langer eenvoudige bewegende gemiddelde. Voeg die bewegende gemiddelde filter module om jou eksperiment. Want dit sal lengte. tik 'n positiewe heelgetal waarde wat die totale grootte van die venster waaroor die filter toegepas definieer. Dit staan ​​ook bekend as die filter masker. Vir 'n bewegende gemiddelde, die lengte van die filter bepaal hoeveel waardes gemiddeld in die gly venster. Meer filters word ook genoem hoërorde filters, en bied 'n groter venster van berekening en 'n nader aanpassing van die tendens lyn. Korter of laer orde filters gebruik 'n kleiner venster van berekening en nader lyk die oorspronklike data. Vir tipe. kies die tipe bewegende gemiddelde om aansoek te doen. In blou masjien Leer Studio ondersteun die volgende tipes bewegende gemiddelde berekeninge: 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) word bereken as 'n ongeweegde rollende beteken. Driehoekige bewegende gemiddeldes (TMA) is twee keer gemiddeld vir 'n gladder tendens lyn. Die woord driehoekige is afgelei van die vorm van die gewigte wat toegepas word om die data, wat sentrale waardes beklemtoon. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) gee meer gewig aan die mees onlangse data. Die gewig daal eksponensieel af. 'N aangepaste eksponensiële bewegende gemiddelde bereken 'n lopende bewegende gemiddelde, waar die berekening van die bewegende gemiddelde op enige gegewe punt van mening dat die voorheen bereken op bewegende gemiddelde glad voorafgaande punte. Hierdie metode lewer 'n gladder tendens lyn. Gegewe 'n enkele punt en 'n huidige bewegende gemiddelde, die kumulatiewe bewegende gemiddelde (CMA) word bereken dat die bewegende gemiddelde op die huidige punt. Voeg die dataset dat die waardes wat jy wil om 'n bewegende gemiddelde vir bereken het, en voeg die Pas Filter module. Verbind die bewegende gemiddelde filter om die linkerkantse insette van Pas Filter. en verbind die dataset die regterkantste insette. In die Pas Filter module gebruik die kolom selector om te spesifiseer watter kolomme die filter moet toegepas word op. By verstek, sal die filter wat jy maak toegepas word op alle numeriese kolomme, so seker wees om enige kolomme wat hoef nie gepas data uit te sluit. Begin die eksperiment. Op daardie stadium, vir elke stel waardes gedefinieer deur die parameter filter lengte, is die huidige (of indeks) waarde vervang met die bewegende gemiddelde value. Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data oorgeneem tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.