Is What Mobile Media Filtro

La media mobile come un filtro La media mobile è spesso usato per lisciare i dati in presenza di rumore. La media mobile non è sempre riconosciuta come filtro Finite Impulse Response (FIR) che è, mentre è in realtà uno dei filtri più comuni nel trattamento del segnale. Trattandolo come un filtro consente il confronto con, per esempio,-sinc finestrate filtri (vedi gli articoli sul passa-basso.. Banda passa-passa-alto e e-banda rifiutano filtri per gli esempi di quelli). La differenza principale con questi filtri è che la media mobile è adatto per segnali per cui le informazioni utili è contenuto nel dominio del tempo. dei quali lisciatura misurazioni facendo la media è un ottimo esempio. filtri finestrato-sinc, d'altro canto, sono forti esecutori nel dominio della frequenza. con equalizzazione in elaborazione audio come esempio tipico. C'è un confronto più dettagliato di entrambi i tipi di filtri nel dominio del tempo vs prestazioni dominio della frequenza dei filtri. Se si dispone di dati per i quali sia il tempo e dominio della frequenza sono importanti, allora si potrebbe desiderare di avere uno sguardo al Variazioni sul media mobile. che presenta un certo numero di versioni ponderata della media mobile che sono meglio a questo. La media mobile di lunghezza (N) può essere definito come scritto come è tipicamente implementato, con il campione di uscita corrente come media dei campioni precedenti (N). Visto come un filtro, la media mobile esegue una convoluzione della sequenza di input (xn) con un impulso rettangolare di lunghezza (N) e l'altezza (1N) (per rendere l'area del polso, e, di conseguenza, il guadagno del filtro , uno ). In pratica, è meglio prendere (N) dispari. Sebbene una media mobile può anche essere calcolata utilizzando un numero di campioni, utilizzando un valore dispari per (N) ha il vantaggio che il ritardo del filtro sarà un numero intero di campioni, poiché il ritardo di un filtro con (N) campioni è esattamente ((N-1) 2). La media mobile può quindi essere allineato esattamente ai dati originali spostandolo da un numero intero di campioni. Time Domain Poiché la media mobile è una convoluzione con un impulso rettangolare, la sua risposta in frequenza è una funzione sinc. Questo rende qualcosa come il duale del filtro finestrato-sinc, dal momento che è una convoluzione con un impulso sinc che si traduce in una risposta in frequenza rettangolare. È questa risposta in frequenza sinc che rende la media mobile un esecutore povero nel dominio della frequenza. Tuttavia, esso funziona molto bene nel dominio del tempo. Pertanto, è ideale per lisciare i dati per rimuovere il rumore, mentre allo stesso tempo mantenendo una risposta a gradino veloce (Figura 1). Per il tipico rumore additivo gaussiano bianco (AWGN) che è spesso assunto, media campioni (N) ha l'effetto di aumentare il SNR di un fattore (sqrt N). Dal momento che il rumore per i singoli campioni non è correlata, non vi è alcun motivo di trattare ogni campione in modo diverso. Quindi, la media mobile, che dà ogni campione lo stesso peso, sarà sbarazzarsi della quantità massima di rumore per una data nitidezza risposta al gradino. Attuazione Poiché è un filtro FIR, la media mobile può essere attuato mediante convoluzione. Si avrà quindi la stessa efficacia (o la mancanza di esso) come qualsiasi altro filtro FIR. Tuttavia, può anche essere implementato in modo ricorsivo, in maniera molto efficiente. Segue direttamente dalla definizione che questa formula è il risultato delle espressioni per (yn) e (YN1), vale a dire, in cui si nota che il cambio tra (YN1) e (yn) è che un termine supplementare (xn1N) appare in alla fine, mentre il termine (xn-n1n) viene rimosso dall'inizio. Nelle applicazioni pratiche, è spesso possibile omettere la divisione per (N) per ogni termine compensando il guadagno risultante di (N) in un altro luogo. Questo ricorsiva attuazione sarà molto più veloce di convoluzione. Ogni nuovo valore (y) può essere calcolato con solo due aggiunte, invece dei (N) aggiunte che sarebbe necessaria per un'attuazione semplice della definizione. Una cosa da guardare fuori per una implementazione ricorsiva è che errori di arrotondamento si accumulano. Questo può o non può essere un problema per la vostra applicazione, ma implica anche che questo ricorsiva implementazione potrà mai funzionare meglio con un'implementazione intero che con numeri in virgola mobile. Questo è piuttosto insolito, poiché una implementazione in virgola mobile solito è più semplice. La conclusione di tutto questo deve essere che non bisogna mai sottovalutare l'utilità del semplice filtro media mobile nelle applicazioni di elaborazione dei segnali. Filter Design Tool Questo articolo è completato con uno strumento Filter Design. Esperimento con diversi valori di (N) e visualizzare i filtri risultanti. Provalo nowMoving Filtri media Le medie mobili sono inclini a whipsaws, quando il prezzo incrocia avanti e indietro attraverso la media mobile in un mercato che vanno. I commercianti hanno sviluppato una serie di filtri nel corso degli anni per eliminare i falsi segnali. Il più semplice sistema di media mobile genera segnali quando il prezzo incrocia la media mobile: andare a lungo quando il prezzo incrocia al di sopra della media mobile dal basso. Andare short quando il prezzo incrocia al di sotto della media mobile dall'alto. I filtri vengono aggiunti per misurare oggettivamente quando il prezzo ha superato la media mobile. I filtri più comuni sono: Chiusura Prezzo - uno, due o tre giorni consecutivi deve tutti nelle vicinanze abovebelow la media mobile a L'intera barra deve attraversare la media mobile Due o tre barre (in successione) devono essere tutti chiara della media mobile Lo spostamento pendenza media must nella direzione del prezzo tipico commercio. prezzo medio ponderato o vicino può essere utilizzato anche come sostituti di prezzo di chiusura. Trades sono iscritte solo se l'pendenze medie muovendo nella direzione del commercio. Questo filtro non funziona con medie mobili esponenziali perché la media mobile esponenziale degrada sempre quando il prezzo chiude al di sopra della media mobile e scende se si chiude sotto. Esci quando il prezzo ri-attraversa la media mobile. Moving pendenza media può essere utilizzato in combinazione con altri filtri come prezzo di chiusura. Il singolo media mobile viene utilizzata con due filtri: Mouse didascalie grafico per visualizzare segnali di trading. Andare a breve - due chiude sotto di una media mobile di caduta. Fuoricampo - media mobile è ora in aumento e il prezzo ha chiuso al di sopra della media mobile per 2 giorni. Il seguente tuffo al di sotto della media mobile (all'inizio di gennaio) viene filtrato. Il commercio lungo si esce in quanto vi sono due chiude al di sotto della media mobile. Nessun breve commercio viene immesso come la media mobile è in pendenza verso l'alto. Andare a lungo - due chiude sopra di una media mobile in aumento. Andare a breve in quanto vi sono due chiude sotto di una media mobile che cade. Andare a lungo - due chiude sopra di una media mobile in aumento. Andare a breve - due chiude sotto di una media mobile di caduta. Fuoricampo - media mobile è in aumento di nuovo e ci sono 2 si chiude sopra di esso. Si noti come redditizia nel lungo commercio 2 è durante la forte tendenza al rialzo, rispetto a quando whipsaws dei prezzi in tutto il media mobile relativamente piatta. spesso si commutazione dentro e fuori dei mestieri. indicatori di tendenza sono normalmente inutile, e dovrebbero essere evitati, durante vanno Risposta markets. Frequency del Running Filter media La risposta in frequenza di un sistema LTI è la DTFT della risposta impulsiva, la risposta all'impulso di una L - Sample media mobile è Poiché la muovendo filtro FIR media è, la risposta in frequenza riduce alla somma finita possiamo usare l'identità molto utile per scrivere la risposta in frequenza in cui abbiamo lasciato ae meno jomega. N 0 e M L meno 1. Ci può essere interessato grandezza di questa funzione per determinare quali frequenze ottenere attraverso il filtro non attenuato e che sono attenuati. Di seguito è un grafico della grandezza di questa funzione per L 4 (rosso), 8 (verde), e 16 (blu). L'asse orizzontale va da zero a radianti pi per campione. Si noti che in tutti e tre i casi, la risposta in frequenza ha una caratteristica passa-basso. Un componente costante (frequenza zero) in ingresso passa attraverso il filtro non attenuato. Alcune frequenze più alte, come Pi 2, sono completamente eliminati dal filtro. Tuttavia, se l'intento era quello di progettare un filtro passa-basso, quindi non abbiamo fatto molto bene. Alcune delle alte frequenze vengono attenuate solo per un fattore di circa 110 (per la media 16 punti in movimento) o 13 (per la media mobile di quattro punti). Possiamo fare molto meglio di così. La trama sopra è stato creato dal seguente codice Matlab: omega 0: pi400:. Pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) asse (0, pi, 0, 1) Copyright copia 2000- - University of California, BerkeleyMoving Filter media È possibile utilizzare il modulo di filtro a media mobile di calcolare una serie di medie unilaterale o bilaterale nel corso di un insieme di dati, utilizzando una lunghezza della finestra che si specifica. Dopo aver definito un filtro che soddisfi le vostre esigenze, è possibile applicare a colonne selezionate in un set di dati collegandolo al modulo Applica filtro. Il modulo fa tutti i calcoli e sostituisce i valori all'interno di colonne numeriche con le corrispondenti medie mobili. È possibile utilizzare la media mobile risultante per la stampa e la visualizzazione, come una nuova linea di base liscia per la modellazione, per calcolare variazioni contro i calcoli per i periodi simili, e così via. Questo tipo di media aiuta a rivelare e previsioni utili schemi temporali nei dati retrospettivi e in tempo reale. Il tipo più semplice di media mobile inizia ad un certo campione di serie, e utilizza la media di tale posizione più i precedenti n posizioni anziché il valore effettivo. (È possibile definire n che vuoi.) Più lungo è il periodo di n attraverso cui la media è calcolata, meno di varianza si avrà tra i valori. Inoltre, come si aumenta il numero di valori utilizzato, l'effetto netto di qualsiasi singolo valore ha in media risultante. Una media mobile può essere unilaterale o bilaterale. In una media di un solo lato, vengono utilizzati solo i valori precedenti il ​​valore dell'indice. In una media su due lati, vengono utilizzati i valori passati e futuri. Per gli scenari in cui si sta leggendo i dati in streaming, medie mobili cumulativi e ponderati sono particolarmente utili. Una media mobile cumulativo prende in considerazione i punti che precedono il periodo in corso. È possibile pesare tutti i punti dati ugualmente nel calcolo della media, oppure è possibile garantire che i valori più vicini al punto di dati corrente sono ponderati con più forza. In una media mobile ponderata. Tutti i pesi devono sommare a 1. In una media mobile esponenziale. le medie sono costituiti da una testa e una coda. che può essere ponderato. Una coda leggermente ponderata significa che la coda segue la testa abbastanza da vicino, quindi la media si comporta come una media mobile su un breve periodo di ponderazione. Quando i pesi di coda sono più pesanti, la media si comporta più come un lungo media mobile semplice. Aggiungere il modulo di Moving Average filtro per l'esperimento. Per lunghezza. digitare un valore numero intero positivo che definisce la dimensione totale della finestra su cui è applicato il filtro. Questo è anche chiamato la maschera di filtro. Per una media mobile, la lunghezza del filtro determina quanti valori sono la media nella finestra scorrevole. filtri più lunghi sono anche chiamati filtri di ordine superiore, e di fornire una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtro di ordine più brevi o inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più da vicino i dati originali. Per Tipo. scegliere il tipo di media mobile da applicare. Azure Machine Learning Studio supporta i seguenti tipi di movimento calcoli medi: Una media mobile semplice (SMA) è calcolato come media ponderata di rotolamento. medie mobili triangolari (TMA) sono in media due volte per una linea di tendenza più agevole. La parola triangolare deriva dalla forma dei pesi che vengono applicate ai dati, che sottolinea valori centrali. Una media mobile esponenziale (EMA) dà più peso ai dati più recenti. La ponderazione cade in modo esponenziale. Una media mobile esponenziale modificata calcola una media di corsa in movimento, in cui calcolare la media mobile in qualsiasi punto considera i precedentemente calcolata in movimento punti a tutti i precedenti media. Questo metodo produce una linea di tendenza più agevole. Dato un unico punto e una media mobile attuale, la media mobile cumulativa (CMA) calcola la media mobile a punto corrente. Aggiungere il set di dati che ha i valori che si desidera calcolare una media mobile per, e aggiungere il modulo Applica filtro. Collegare il Moving Filter Media all'ingresso sinistro Applica filtro. e collegare il set di dati per l'ingresso a destra. Nel modulo Applica filtro, utilizzare il selettore di colonna per specificare quali colonne il filtro deve essere applicato. Per impostazione predefinita, il filtro si crea sarà applicato a tutte le colonne numeriche, in modo da essere sicuri di escludere tutte le colonne che non hanno dati appropriati. Simula. A quel punto, per ogni insieme di valori definito dal parametro lunghezza del filtro, il valore corrente (o indice) è sostituito con il valore di media mobile.