Moving Gjennomsnittet Maskinvare

Forskeren og ingeniørens veiledning til digital signalbehandling av Steven W Smith, Ph D. Chapter 15 Moving Average Filters. Relatives av Moving Average Filter. I en perfekt verden ville filterdesignere bare måtte takle tidsdomene eller frekvensdomene kodet informasjon, men aldri en blanding av de to i samme signal. Dessverre er det noen applikasjoner der begge domener er samtidig viktige. For eksempel kommer TV-signaler inn i denne ekkelkategorien. Videoinformasjon er kodet i tidsdomene, det vil si formen på bølgeformen korresponderer med lysstyrkenes mønstre i bildet. Under sendingen behandles videosignalet i henhold til frekvenssammenstillingen, for eksempel dens totale båndbredde, hvordan bærebølger for lydfarge blir tilsatt, eliminering av gjenvinning av DC-komponenten osv. Som et annet eksempel forstås elektromagnetisk interferens best i frekvensdomenet, selv om signalinformasjonen er kodet i tiden dom ain For eksempel kan temperaturmonitoren i et vitenskapelig eksperiment bli forurenset med 60 hertz fra kraftledninger, 30 kHz fra en vekslende strømforsyning eller 1320 kHz fra en lokal AM-radiostasjon. Relasjoner på det bevegelige gjennomsnittsfilteret har bedre frekvensdomenerytelse , og kan være nyttig i disse blandede domeneapplikasjoner. Multiple-pass-glidende gjennomsnittlige filtre innebærer å sende inngangssignalet gjennom et bevegelig gjennomsnittlig filter to eller flere ganger Figur 15-3a viser den samlede filterkjernen som resulterer fra en, to og fire passerer To passerer svarer til å bruke en trekantet filterkjerne, en rektangulær filterkjerne som er forbundet med seg selv. Etter fire eller flere passerer, ser den tilsvarende filterkjernen ut som en Gaussisk tilbakekalling av den sentrale grenseetningen. Som vist i b, gir flere passerer et s-formet trinnsvar, sammenlignet med til den rette linjen i enkeltpasset Frekvensresponsene i c og d er gitt av Eq 15-2 multiplisert med seg selv for hvert pass. Det er, hver gang gjør hovedkonvolusjon resulterer i en multiplikasjon av frekvensspektrene. Figur 15-4 viser frekvensresponsen til to andre slektninger av det bevegelige gjennomsnittlige filter. Når en ren Gaussian brukes som en filterkjerne, er frekvensresponsen også en Gauss, som diskutert i Kapittel 11 Gaussian er viktig fordi det er impulsresponsen til mange naturlige og menneskeskapte systemer. For eksempel vil en kort lyspuls inn i en lang fiberoptisk transmisjonslinje gå ut som en Gaussisk puls, på grunn av de forskjellige veiene tatt av fotene i fiberen Den gaussiske filterkjernen brukes også mye i bildebehandlingen fordi den har unike egenskaper som tillater raske todimensjonale konvolutter, se kapittel 24 Det andre frekvensresponset i figur 15-4 tilsvarer bruk av et Blackman-vindu som en filterkjerne. Termvinduet har ingen mening her, det er bare en del av det aksepterte navnet på denne kurven. Den nøyaktige formen til Blackman-vinduet er gitt i kapittel 16 Eq 16-2, figur 16-2, det ser ut som en Gauss. Hvordan er disse slektningene til det bevegelige gjennomsnittlige filteret bedre enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret selv Tre måter Først og viktigst, har disse filtrene bedre stoppbånddemping enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret For det andre taper filterkjernene til en mindre amplitude i nærheten av enden Husk at hvert punkt i utgangssignalet er en vektet sum av en gruppe prøver fra inngangen Hvis filterkjernen fester, blir prøver i inngangssignalet som er lengre unna gitt mindre vekt enn de som ligger ved tredje, trinnresponsene er glatte kurver, i stedet for den raske rettlinjen til det bevegelige gjennomsnittet. Disse to sistnevnte er vanligvis av begrenset nytte, selv om du kanskje finner applikasjoner der de er ekte fordeler. Det bevegelige gjennomsnittsfilteret og dets slektninger handler om det samme ved reduserer tilfeldig støy samtidig som det opprettholdes et skarp trinnrespons. Uklarheten ligger i hvordan reaksjonstiden for trinnresponsen måles. Hvis reistiden måles fra 0 til 1 00 av trinnet, er det glidende gjennomsnittlige filteret det beste du kan gjøre, som tidligere vist. Til sammenligning måler riddetiden fra 10 til 90 Blackman-vinduet bedre enn det bevegelige gjennomsnittlige filteret. Poenget er, dette er bare teoretisk skurk betraktning disse filtre er like i denne parameteren. Den største forskjellen i disse filtene er gjennomføringshastighet. Ved hjelp av en rekursiv algoritme som beskrives neste, vil det bevegelige gjennomsnittsfilteret løpe som lyn i datamaskinen. Faktisk er det det raskeste digitale filteret tilgjengelig. Flere passerer av det bevegelige gjennomsnittet vil Tilsvarende er det langsommere, men fortsatt veldig raskt. Til sammenligning er de gaussiske og blackman-filtene ubøyelig sakte, fordi de må bruke konvolusjon. Tenk en faktor på ti ganger antall poeng i filterkjernen basert på multiplikasjon er omtrent 10 ganger langsommere enn tillegg. Eksempel, forventer at en 100-punkts Gaussisk skal være 1000 ganger langsommere enn et bevegelige gjennomsnittsbruk ved hjelp av rekursjon. Jeg jobber med en mobil robotkontroll d via en trådløs 2 4 GHz mottaker er koblet til Arduino Uno som serverer ombord som hovedkontroller. Den mest kritiske og viktigste inngangskanalen som kommer fra mottakeren, gir et meget støyende signal, noe som fører til mange mindre endringer i utgangen av aktuatorer, selv om disse ikke er nødvendig. Jeg leter etter biblioteker som kan utføre effektiv utjevning. Er det noen signalutjevningsbiblioteker tilgjengelig for Arduino Uno. asked 16. februar 14 på 13 57.Jeg tror jeg ser mye enkelteksempellyd pigger i ditt støyende signal. Medianfilteret gjør det bedre å kvitte seg med enkeltprøve støypiker enn et lineært filter. Det er bedre enn noe lavpassfilter, glidende gjennomsnitt, vektet glidende gjennomsnitt osv. med hensyn til responstiden og dens evne å ignorere slike enkeltprøve støy spike outliers. There er faktisk mange signal-utjevning biblioteker for Arduino, hvorav mange inkluderer en median filter. signal-utjevne biblioteker at. signal-utjevne biblioteker på github. Would som eting som dette arbeidet i roboten Median-of-3 krever meget lite CPU-kraft og dermed rask. Du kan filtrere dette digitalt ved hjelp av et lavpassfilter. Endre 0 99 for å endre kuttfrekvensen nærmere 1 0 er lavere frekvens Det egentlige uttrykket for den verdien er exp -2 pi f fs hvor f er cutoff frekvensen du vil ha og fs er frekvensen dataene sampleres på. En annen type digitalt filter er et hendelsesfilter. Det fungerer bra på data som har avvikere f. eks. 9,9,8,10,9,25,9 Et hendelsesfilter returnerer den hyppigste verdien Statistisk er dette modusen. Statistiske gjennomsnitt som Mean, Mode etc kan beregnes ved hjelp av Arduino Average Library. Et eksempel tatt fra Arduino Biblioteksside referert til. Simpel Flytende Gjennomsnitt SMA Explained. Et enkelt bevegelige gjennomsnitt SMA er den enkleste typen bevegelige gjennomsnitt i forexanalyse DUH I utgangspunktet beregnes et enkelt glidende gjennomsnitt ved å legge opp de siste X-periodeens sluttkurs og deretter dele det tall ved X. Ikke bekymre deg, vi ll m ake det krystallklart. Beregning av Simple Moving Average SMA. Hvis du plottede et 5-minutters enkelt glidende gjennomsnitt på et 1-timers diagram, ville du legge opp sluttkursene de siste 5 timene, og deretter dele det nummeret med 5 Voila You ha gjennomsnittlig sluttkurs i løpet av de siste fem timene String de gjennomsnittlige prisene sammen, og du får et glidende gjennomsnitt. Hvis du skulle plotte et 5-års simpelt glidende gjennomsnitt på et 10-minutters valutakart, ville du legge til sluttkursene på de siste 50 minuttene, og deretter dele det nummeret med 5. Hvis du skulle plotte et 5-minutters enkelt glidende gjennomsnitt på et 30-minutters diagram, ville du legge opp sluttkursene de siste 150 minuttene og deretter dele det nummeret med 5.If du skulle plotte de 5 periodeene som er enkle glidende gjennomsnitt på 4-timers grafikk. Okay, ok, vi vet. Vi vet at du får bildet. De fleste kartleggingspakker vil gjøre alle beregningene for deg. Årsaken til at vi bare kjeder deg, gir deg en hvordan Ved beregning av enkle glidende gjennomsnitt er det viktig å undersøke tand slik at du vet hvordan du redigerer og justerer indikatoren. Forstå hvordan en indikator fungerer, betyr at du kan justere og opprette forskjellige strategier etter hvert som markedsmiljøet endres. Nå, som med nesten hvilken som helst annen forexindikator der ute, flytter gjennomsnittene en forsinkelse Fordi du tar gjennomsnittet av tidligere prishistorie, ser du egentlig bare den generelle stien i den siste tiden og den generelle retningen for fremtidig kortsiktig prishandling. Ansvarsfraskrivelse Flyttealder vil ikke gjøre deg til Ms Cleo den psykiske. Her er en Eksempel på hvordan glidende gjennomsnitt utjevner prishandlingen. I diagrammet ovenfor har vi plottet tre forskjellige SMAer på 1-timers diagrammet på USD CHF. Som du kan se, jo lengre SMA-perioden er, jo mer ligger det bak prisen. Legg merke til hvordan 62 SMA er lengre unna den nåværende prisen enn 30 og 5 SMA. Dette er fordi 62 SMA legger opp sluttkursene for de siste 62 periodene og deler den med 62. Den lengre perioden du bruker til SMA, den tregere er det til reagere på prisbevegelsen. SMAene i dette diagrammet viser deg den generelle følelsen av markedet på dette tidspunktet. Her kan vi se at paret er trending. I stedet for bare å se på dagens markedspris, er de bevegelige gjennomsnittene gi oss et bredere syn, og vi kan nå måle den generelle retningen til sin fremtidige pris. Med bruk av SMA kan vi fortelle om et par trender opp, trender ned eller bare varierer. Det er ett problem med det enkle glidende gjennomsnittet de er mottakelige for pigger Når dette skjer kan dette gi oss falske signaler. Vi tror kanskje at en ny valutatendens kan utvikle seg, men i virkeligheten blir ingenting forandret. I neste leksjon vil vi vise deg hva vi mener, og også introdusere deg til en annen type bevegelige gjennomsnitt for å unngå dette problemet. Lagre fremgangen din ved å logge inn og merke leksjonen fullstendig.