Ett enkelt rörligt medelvärde är ett medelvärde av data beräknad över en tidsperiod. Det rörliga genomsnittet är den mest populära prisindikatorn som används i tekniska analyser. Detta medel kan användas med alla priser inklusive Hi, Low, Open eller Close, och kan även tillämpas på andra indikatorer. Ett glidande medel släpper en dataserie, vilket är mycket viktigt på en volatil marknad, eftersom det bidrar till att identifiera betydande trender. Dundas Diagram för ASP har fyra typer av rörliga medelvärden inklusive Simple, Exponential. Trekantiga. Och viktad. Den viktigaste skillnaden mellan ovanstående glidande medelvärden är hur de viktar sina datapoäng. Vi rekommenderar att du läser Använda finansiella formulär innan du fortsätter. Använda Financial Formulas ger en detaljerad förklaring om hur man använder formuleringar, och förklarar också de olika alternativen som är tillgängliga för dig när du använder en formel. Ett linjediagram är ett bra val när du visar ett enkelt glidande medelvärde. Finansiell tolkning: Det rörliga genomsnittet används för att jämföra en säkerhetspris med sitt glidande medelvärde. Det viktigaste elementet som används vid beräkning av glidande medelvärde är en tidsperiod, som ska vara lika med den observerade marknadscykeln. Det glidande medelvärdet är en nedslagsindikator och kommer alltid att ligga bakom priset. När priset följer en trend är det rörliga genomsnittet mycket nära säkerhetspriset. När ett pris går upp, kommer det rörliga genomsnittet sannolikt att stanna nere på grund av de historiska dataens inflytande. Beräkning: Det rörliga genomsnittet beräknas med följande formel: I föregående formel representerar n-värdet en tidsperiod. De vanligaste tidsperioderna är: 10 dagar, 50 dagar och 200 dagar. Ett glidande medel flyttas, eftersom varje äldre datapunkt läggs till, den äldsta datapunkten släpps. Ett enkelt glidande medel ger samma vikt till varje datapunktspris. Detta exempel visar hur man beräknar ett 20-dagars rörande medelvärde med formel-metoden. FIR-filter, IIR-filter och den linjära konstant-koefficientskillnadsekvationen Causal Moving Average (FIR) - filter Weve diskuterade system där varje prov av utgången är en vägd Summan av (vissa av) proverna av ingången. Låt oss ta ett kausalt vägt sumssystem, där orsakssamband betyder att ett givet utprov endast beror på det aktuella ingångsprovet och andra ingångar tidigare i sekvensen. Varken linjära system i allmänhet, eller särskilt begränsade impulsresponssystem, måste vara kausal. Kausalitet är dock lämplig för en typ av analys som skulle undersöka snart. Om vi symboliserar ingångarna som värden för en vektor x. Och utsignalerna som motsvarande värden för en vektor y. Då kan ett sådant system skrivas som där b-värdena är quotweightsquot applicerad på nuvarande och tidigare inmatningssampler för att få det aktuella utgångsprovet. Vi kan tänka på uttrycket som en ekvation, med jämställdhetsbeteckningen betyder lika, eller som en procedurinstruktion, med jämställdhetsbeteckningen. Låt skriva uttrycket för varje utmatningsprov som en MATLAB-slinga av uppdragsdeklarationer, där x är en N-längdsvektor av ingångsprover och b är en M-längdsvektor av vikter. För att hantera det speciella fallet i början lägger vi in x i en längre vektor xhat vars första M-1-prover är noll. Vi kommer att skriva den vägda summeringen för varje y (n) som en inre produkt, och kommer att göra vissa manipuleringar av ingångarna (som omvänd b) för detta ändamål. Denna typ av system kallas ofta ett glidande medelfilter av uppenbara skäl. Från våra tidigare diskussioner bör det vara uppenbart att ett sådant system är linjärt och skift-invariant. Naturligtvis skulle det vara mycket snabbare att använda MATLAB convolution funktionen conv () istället för vår mafilt (). I stället för att överväga de första M-1-proverna av ingången att vara noll, kan vi betrakta dem som de sista M-1-proverna. Detta är detsamma som att behandla inmatningen som periodisk. Använd väl cmafilt () som funktionens namn, en liten ändring av den tidigare mafilt () - funktionen. Vid bestämning av ett systems impulsrespons är det vanligtvis ingen skillnad mellan dessa två eftersom alla icke-initiala prover av ingången är noll: Eftersom ett system av detta slag är linjärt och skift-invariant vet vi att dess effekt på alla Sinusoid kommer bara att skala och flytta den. Här är det viktigt att vi använder den cirkulära versionen Den cirkulärkonvolverade versionen skiftas och skalas lite, medan versionen med vanlig konvolvering snedvrids i början. Låt oss se hur exakt skalan och skiftningen är med hjälp av en fft: Både ingång och utgång har endast amplitud vid frekvenserna 1 och -1, vilket är som det borde vara, eftersom ingången var en sinusoid och systemet var linjärt. Utgångsvärdena är större med ett förhållande av 10,62518 1,3281. Detta är förstärkningen av systemet. Vad sägs om fasen Vi behöver bara se var amplitude är noll: Inmatningen har en fas av pi2, som vi begärde. Utgångsfasen skiftas med ytterligare 1,0594 (med motsatt tecken på den negativa frekvensen) eller cirka 16 av en cykel till höger, som vi kan se på grafen. Nu kan vi prova en sinusoid med samma frekvens (1), men istället för amplitud 1 och fas pi2 kan vi prova amplitud 1,5 och fas 0. Vi vet att endast frekvens 1 och -1 kommer att ha en nollamplitud, så vi kan bara titta Vid dem: Återigen är amplitudförhållandet (15.937712.0000) 1.3281 - och för fas är det igen skiftat med 1.0594 Om dessa exempel är typiska kan vi förutsäga effekten av vårt system (impulsrespons .1 .2 .3 .4 .5) på någon sinusoid med frekvens 1 - amplituden ökas med en faktor 1,3281 och den (positiva frekvensen) - fasen kommer att flyttas med 1,0594. Vi kunde fortsätta att beräkna effekten av detta system på sinusoider av andra frekvenser med samma metoder. Men det finns ett mycket enklare sätt, och en som fastställer den allmänna punkten. Eftersom (cirkulär) konvolvering i tidsdomänen betyder multiplikation i frekvensdomänen följer det att med andra ord är DFT för impulssvaret förhållandet mellan DFT för utgången och DFT på ingången. I detta förhållande är DFT-koefficienterna komplexa tal. Eftersom abs (c1c2) abs (c1) abs (c2) för alla komplexa tal c1, c2, berättar denna ekvation oss att impulsresponsens amplitudspektrum alltid är förhållandet mellan amplitudspektrumet för utsignalen och den hos ingången . När det gäller fasspektret, vinkeln (c1c2) vinkeln (c1) - vinkeln (c2) för alla c1, c2 (med förbehåll att faserna skiljer sig åt med n2pi anses lika). Därför kommer fasspänningsfas spektret alltid att vara skillnaden mellan fasspektra av utgången och ingången (med vilka korrigeringar 2pi behövs för att hålla resultatet mellan - pi och pi). Vi kan se faseffekterna tydligare om vi avvecklar representationen av fas, dvs om vi lägger till flera multiplar av 2pi efter behov för att minimera de hopp som produceras av den periodiska karaktären av vinkeln () - funktionen. Även om amplituden och fasen vanligtvis används för grafisk och jämn tabulär presentation, eftersom de är ett intuitivt sätt att tänka på effekterna av ett system på de olika frekvenskomponenterna i dess ingång, är de komplexa Fourier-koefficienterna mer användbara algebraiskt, eftersom de tillåter Det enkla uttrycket för förhållandet Det allmänna tillvägagångssättet vi just har sett kommer att fungera med godtyckliga filter av den skissade typen, där varje utmatningsprov är en viktad summa av en uppsättning ingångsprover. Som nämnts tidigare kallas de ofta Finite Impulse Response-filter, eftersom impulssvaret är av ändlig storlek, eller ibland Flytta genomsnittliga filter. Vi kan bestämma frekvensresponsegenskaperna hos ett sådant filter från FFT av dess impulsrespons, och vi kan även designa nya filter med önskade egenskaper av IFFT från en specifikation av frekvensresponsen. Autoregressiva (IIR) - filter Det skulle vara litet att ha namn på FIR-filter om det inte fanns några andra slag att skilja dem från, och så de som har studerat pragmatik kommer inte att förvåna sig för att lära sig att det verkligen finns ett annat stort slag Av linjärt tidsinvariant filter. Dessa filter kallas ibland rekursiva eftersom värdet av tidigare utdata (liksom tidigare ingångar) är viktiga, även om algoritmerna generellt skrivs med iterativa konstruktioner. De kallas också Infinite Impulse Response (IIR) - filter, eftersom deras svar på impulser i allmänhet fortsätter för alltid. De kallas även ibland autogegrativa filter, eftersom koefficienterna kan anses som resultat av att linjär regression utförs för att uttrycka signalvärden som en funktion av tidigare signalvärden. Förhållandet mellan FIR - och IIR-filter kan tydligt ses i en linjär konstant-koefficientskillnadsekvation, dvs att ange en viktad summa av utgångar som är lika med en viktad summa av ingångar. Detta är som den ekvation som vi gav tidigare för orsakssystemet FIR, förutom att förutom den viktiga summan av ingångar, har vi också en viktad summa av utgångar. Om vi vill tänka på detta som ett förfarande för att generera produktionsprover behöver vi omordna ekvationen för att få ett uttryck för det aktuella utgångsprovet y (n), Adoptera konventionen att a (1) 1 (t. ex. genom att skala andra som Och bs) kan vi bli av med 1a (1) termen: y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). B (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - a (Na1) y (n-na) Om alla a (n) andra än a (1) är noll, minskar detta till vår gamla vän det kausal FIR-filtret. Detta är det allmänna fallet med ett (kausal) LTI-filter, och implementeras av MATLAB-funktionsfiltret. Låt oss se på fallet där b-koefficienterna utom b (1) är noll (i stället för FIR-fallet, där a (n) är noll): I det här fallet beräknas det aktuella utgångsprovet y (n) som en Viktad kombination av det aktuella ingångsprovet x (n) och de tidigare utgångsproverna y (n-1), y (n-2) osv. För att få en uppfattning om vad som händer med sådana filter kan vi börja med fallet där Det vill säga det aktuella utgångsprovet är summan av det aktuella ingångsprovet och hälften av det föregående utgångsprovet. Tja, ta en insatsimpuls genom ett par steg, en i taget. Det borde vara klart vid denna punkt att vi enkelt kan skriva ett uttryck för nth-utmatningsprovvärdet: det är bara (Om MATLAB räknas från 0, skulle det bara vara .5n). Eftersom det vi beräknar är systemets impulsrespons, har vi visat genom exempel att impulsresponset faktiskt kan få oändligt många icke-nollprover. För att implementera detta triviella första ordningens filter i MATLAB kunde vi använda filter. Samtalet kommer att se ut så här: och resultatet är: Är denna verksamhet verkligen fortfarande linjär? Vi kan titta empiriskt på det här: För en mer allmän inställning, överväga värdet av ett utmatningsprov y (n). Genom successiv substitution kan vi skriva detta eftersom det här är precis som vår gamla vän sammanfallsuppsättningsformen för ett FIR-filter, med impulssvaret från uttrycket .5k. Och längden på impulssvaret är oändligt. De samma argumenten som vi brukade visa att FIR-filter var linjära kommer nu att tillämpas här. Hittills kan det tyckas som mycket väsen om inte mycket. Vad är den här hela undersökningsgruppen bra för Tja, svara på den här frågan i steg, med ett exempel. Det är inte en stor överraskning att vi kan beräkna en samplad exponentiell genom rekursiv multiplikation. Låt oss titta på ett rekursivt filter som gör något mindre uppenbart. Denna gång gör det väl ett andra ordningens filter, så att samtalet till filtret kommer att vara av formen. Låt oss ange den andra utmatningskoefficienten a2 till -2cos (2pi40) och den tredje utgångskoefficienten a3 till 1 och titta på impulsen svar. Inte särskilt användbar som ett filter, men det genererar en samplad sinusvåg (från en impuls) med tre multiplikat-adder per prov För att förstå hur och varför det gör det, och hur rekursiva filter kan utformas och analyseras i Det mer generella fallet måste vi gå tillbaka och ta en titt på några andra egenskaper av komplexa tal, på vägen till att förstå z-transformen. Uppdaterad 12 mars 2013 Vad är RC-filtrering och exponentiell medelvärde och hur skiljer de sig Svaret på Den andra delen av frågan är att de är samma process Om man kommer från en elektronikbakgrund är RC Filtering (eller RC Smoothing) det vanliga uttrycket. Å andra sidan har ett tillvägagångssätt baserat på tidsseriestatistik namnet Exponential Averaging, eller för att använda det fullständiga namnet Exponential Weighted Moving Average. Detta är också olika känt som EWMA eller EMA. En viktig fördel med metoden är enkelheten i formeln för att beräkna nästa utmatning. Det tar en bråkdel av föregående utmatning och en minus denna fraktion gånger den aktuella ingången. Algebraiskt vid tid k ges den släta utgången y k av. Som visat senare understryker denna enkla formel nya händelser, släpper ut högfrekvensvariationer och avslöjar långsiktiga trender. Observera att det finns två former av exponentiell medelvärdesekvation, den ovanstående och en variant Båda är korrekta. Se anteckningarna i slutet av artikeln för mer information. I denna diskussion används endast ekvation (1). Ovanstående formel skrivs ibland på det mer begränsade sättet. Hur är denna formel härledd och vad är dess tolkning En viktig punkt är hur vi väljer. Att titta på det här enkla sättet är att överväga ett RC-lågpassfilter. Nu är ett RC-lågpassfilter helt enkelt ett seriemotstånd R och en parallell kondensator C som illustreras nedan. Tidsserieekvationen för denna krets är Produkten RC har tidsenheter och är känd som tidskonstanten, T. För kretsen. Antag att vi representerar ovanstående ekvation i sin digitala form för en tidsserie som har data som tas varje h sekund. Vi har Detta är exakt samma form som föregående ekvation. Att jämföra de två relationerna för en vi har som minskar till det mycket enkla förhållandet. Valet av N styrs följaktligen av vilken tidskonstant vi valde. Nu kan ekvation (1) erkännas som ett lågpassfilter och tidskonstanten karakteriserar filtrets beteende. För att se betydelsen av Time Constant måste vi titta på frekvensegenskaperna hos detta lågpass RC-filter. I sin allmänna form uttrycks detta i modul och fasform vi har där fasvinkeln är. Frekvensen kallas den nominella avbrottsfrekvensen. Fysiskt kan det visas att vid denna frekvens har effekten i signalen minskats med en halv och amplituden reduceras med faktorn. I dB-termer är denna frekvens där amplituden har reducerats med 3dB. Klart när tidskonstanten T ökar så minskar skärningsfrekvensen och vi tillämpar mer utjämning på data, det vill säga eliminerar vi de högre frekvenserna. Det är viktigt att notera att frekvenssvaret uttrycks i radian sekundet. Det är att det är en faktor som är inblandad. Till exempel väljer du en tidskonstant på 5 sekunder ger en effektiv avbrott av. En populär användning av RC-utjämning är att simulera verkan av en mätare som används i en ljudnivåmätare. Dessa typgods typiskt av sin tidskonstant, såsom 1 sekund för S-typer och 0,125 sekunder för F-typer. För dessa 2 fall är de effektiva avskurningsfrekvenserna respektive 0,16Hz respektive 1,27Hz. Det är faktiskt inte den tidskonstant som vi vanligtvis önskar att välja men de perioder vi vill inkludera. Antag att vi har en signal där vi vill inkludera funktioner med en P-period. Nu är en period P en frekvens. Vi kunde då välja en tidskonstant T som ges av. Men vi vet att vi har förlorat cirka 30 av produktionen (-3dB) vid. Att välja en tidskonstant som exakt motsvarar de periodiciteter vi vill behålla är inte det bästa systemet. Det är vanligtvis bättre att välja en något högre avbrott, säg. Tidskonstanten är då vilken i praktiken liknar. Detta minskar förlusten till omkring 15 vid denna periodicitet. Därför i praktiska termer att behålla händelser med en periodicitet eller större, välj sedan en tidskonstant av. Detta kommer att inkludera effekterna av periodiciteter av ner till omkring. Till exempel om vi vill inkludera effekterna av händelser som händer med en 8 sekundersperiod (0.125Hz), välj sedan en tidskonstant på 0,8 sekunder. Detta ger en avstängningsfrekvens på cirka 0,2 Hz så att vår 8 sekundersperiod är väl i filterets huvudpassband. Om vi samplade data vid 20 timessecond (h 0,05) är värdet av N (0,80,05) 16 och. Detta ger en viss inblick i hur man ställer in. I grund och botten för en känd samplingsfrekvens typiserar den medelvärdesperioden och väljer vilka högfrekventa fluktuationer som ignoreras. Genom att titta på algoritmens expansion kan vi se att det gynnar de senaste värdena, och också varför det kallas exponentiell viktning. Vi har att ersätta y k-1 ger Upprepa denna process flera gånger leder till Eftersom det ligger i intervallet blir klart termen till höger mindre och beter sig som en förfallande exponentiell. Det är den nuvarande utsignalen är förspänd mot de senaste händelserna, men ju större vi väljer T desto mindre bias. Sammanfattningsvis ser vi att den enkla formeln betonar de senaste händelserna släpper ut högfrekventa (korta) händelser avslöjar långsiktiga trender. Bilaga 1 8211 Alternativa former av ekvationen Varning Det finns två former av exponentiell medelvärdesekvation som förekommer i litteraturen. Båda är korrekta och likvärdiga. Den första blanketten som visas ovan är (A1) Den alternativa formen är 8230 (A2) Notera användningen av i den första ekvationen och i den andra ekvationen. I båda ekvationerna är värden mellan noll och enhet. Tidigare definierades som Att välja att definiera Därför är den alternativa formen av exponentiell medelvärdesekvation i fysiska termer det betyder att valet av form en användning beror på hur man vill tänka på att antingen ta som återmatningsfraktion ekvation (A1) eller Som fraktionen av ingångsekvationen (A2). Den första formen är något mindre besvärlig när det gäller att visa RC-filterförhållandet, och leder till en enklare förståelse i filtervillkor. Chief Signal Processing Analyst hos Prosig Dr Colin Mercer var tidigare vid Institute of Sound and Vibration Research (ISVR), University of Southampton där han grundade Data Analysis Center. Han fortsatte sedan med att hitta Prosig 1977. Colin gick i pension som Chief Signal Processing Analyst hos Prosig i december 2016. Han är en Chartered Engineer och en medarbetare från British Computer Society. Jag tror att du vill ändra 8216p8217 till symbolen för pi. Marco, tack för att du pekade på det. Jag tycker att detta är en av våra äldre artiklar som har överförts från ett gammalt ordbehandlingsdokument. Givetvis misslyckades redaktören (jag) att upptäcka att pi inte hade transkriberats korrekt. Det kommer att korrigeras inom kort. It8217s en mycket bra artikelförklaring om exponentiell medelvärde Jag tror att det finns ett fel i formeln för T. Det borde vara Th (N-1), inte T (N-1) h. Mike, tack för att du upptäckte det. Jag har just kontrollerat tillbaka till Dr Mercer8217s ursprungliga tekniska anteckning i vårt arkiv och det verkar som om det fanns fel vid överföringen av ekvationerna till bloggen. Vi kommer att korrigera posten. Tack för att du meddelat Tack tack tack. Du kan läsa 100 DSP-texter utan att hitta något som säger att ett exponentiellt medelvärdefilter motsvarar ett R-C-filter. Hmm, har du ekvationen för ett EMA-filter korrekt är det inte Yk aXk (1-a) Yk-1 snarare än Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Båda formerna av ekvationen förekommer i litteraturen och Båda formerna är korrekta som jag kommer att visa nedan. Poängen du gör är viktig, för att använda den alternativa formen betyder att det fysiska förhållandet med ett RC-filter är mindre uppenbart, dessutom är tolkningen av meningen med en som visas i artikeln inte lämplig för den alternativa formen. Låt oss först visa att båda formerna är korrekta. Formen av ekvationen som jag har använt är och den alternativa formen som visas i många texter är Obs i ovanstående har jag använt latex 1latex i den första ekvationen och latex 2latex i den andra ekvationen. Likheten mellan båda formerna av ekvationen visas matematiskt nedan och tar enkla steg i taget. Vad som inte är detsamma är det värde som används för latex latex i varje ekvation. I båda formerna är latex latex ett värde mellan noll och enhet. Första omskrivningsjämförelsen (1) ersätter latex 1latex med latex latex. Detta ger latexyk y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Definiera latexbeta (1 - 2) latex och så har vi också latex 2 (1 - beta) latex. Genom att ersätta dessa i ekvation (1A) ger latexyk (1-2) y 2xklatex 8230 (1B) och slutligen re-arrangera ger. Denna ekvation är identisk med den alternativa formen som ges i ekvation (2). Lägg mer enkelt latex 2 (1 - 1) latex. I fysiska termer betyder det att valet av form en användning beror på hur man vill tänka på att antingen ta latexalalatx som matningsfraktionsekvationen (1) eller som fraktionen av ingående ekvationen (2). Som nämnts ovan har jag använt den första formen eftersom det är något mindre besvärligt att visa RC-filterförhållandet och leder till enklare förståelse i filtervillkor. Att utesluta ovanstående är enligt min mening en brist i artikeln som andra människor kan göra en felaktig inferens så en reviderad version kommer snart att visas. I8217ve undrade alltid om detta, tack för att det beskrivits så tydligt. Jag tror att en annan anledning den första formuleringen är bra är alfa-kartor till 8216smoothness8217: ett högre val av alfa betyder en 8216more smooth8217-utgång. Michael Tack för observation 8211 Jag lägger till artikeln något på de här linjerna, eftersom det alltid är bättre enligt min mening att relatera till fysiska aspekter. Dr Mercer, Utmärkt artikel, tack. Jag har en fråga om tidskonstanten när den används med en rms detektor som i en ljudnivåmätare som du refererar till i artikeln. Om jag använder dina ekvationer för att modellera ett exponentiellt filter med Time Constant 125ms och använda en ingångsstegssignal får jag faktiskt en utgång som efter 125ms är 63,2 av slutvärdet. Men om jag kvadrerar insignalen och sätter det genom filtret ser jag att jag måste dubbla tidskonstanten för att signalen ska kunna nå 63,2 av sitt slutvärde i 125ms. Kan du låta mig veta om detta förväntas. Tack så mycket. Ian Ian, Om du kvadrerar en signal som en sinusvåg fördubblar du i grunden frekvensen av dess grundläggande samt introducerar massor av andra frekvenser. Eftersom frekvensen faktiskt har fördubblats blir den 8216reduced8217 av en större mängd av lågpassfiltret. Följaktligen tar det längre att nå samma amplitude. Kvadreringsoperationen är en icke-linjär operation, så jag tror inte att det alltid kommer att fördubblas exakt i alla fall men det kommer att tendera att fördubblas om vi har en dominerande låg frekvens. Observera också att skillnaden i en kvadrerad signal är dubbelt så stor som differensen av signalen 8220un-squared8221. Jag misstänker att du kanske försöker få en form av genomsnittlig kvadratisk utjämning, vilket är helt bra och giltigt. Det kan vara bättre att använda filtret och sedan ruta som du vet den effektiva cutoff. Men om allt du har är den kvadrerade signalen så använder du en faktor 2 för att ändra ditt filter alfavärde kommer ungefär att du kommer tillbaka till den ursprungliga avsnittsfrekvensen, eller om du gör det lite enklare definierar du cutofffrekvensen vid dubbelt så mycket som originalet. Tack för ditt svar Dr Mercer. Min fråga försökte verkligen få det som verkligen görs i en rms detektor på en ljudnivåmätare. Om tidskonstanten är inställd för 8216fast8217 (125ms) skulle jag ha trott att du intuitivt skulle förvänta dig en sinusformad ingångssignal för att producera en utgång på 63,2 av dess slutvärde efter 125ms, men eftersom signalen är kvadrerad innan den når 8216mean8217 Upptäckt, det kommer faktiskt att ta dubbelt så lång tid som du förklarade. Artikelns principiella syfte är att visa ekvivalensen av RC-filtrering och exponentiell medelvärde. Om vi diskuterar integrationstiden som motsvarar en sann rektangulär integrator så är du korrekt att det finns två faktorer involverade. I grund och botten om vi har en sann rektangulär integrator som integreras i Ti sekunder är motsvarande RC-integatortid för att uppnå samma resultat 2RC sekunder. Ti skiljer sig från RC 8216tid constant8217 T som är RC. Således om vi har en 8216Fast8217-tidskonstant på 125 msek, det är RC 125 msek då motsvarar det en sann integrationstid på 250 msek Tack för artikeln var det väldigt bra. Det finns några nyligen publicerade papper i neurovetenskap som använder en kombination av EMA-filter (kortfönster EMA 8211 long-windowed EMA) som ett bandpassfilter för realtidsanalys. Jag skulle vilja tillämpa dem, men jag kämpar med de fönsterstorlekar som olika forskargrupper har använt och dess korrespondens med cutoff-frekvensen. Let8217s säger att jag vill behålla alla frekvenser under 0,5Hz (aprox) och att jag förvärvar 10 prover andra. Detta betyder att fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 Därför bör den fönsterstorlek jag ska använda vara N3. Är denna resonemang korrigerad Innan du svarar på din fråga måste jag kommentera användningen av två högpassfilter för att bilda ett bandpassfilter. Förmodligen fungerar de som två separata strömmar, så ett resultat är innehållet från att säga latexf latex till halva samplingsfrekvensen och den andra är innehållet från att säga latexf latex till halva samplingsfrekvensen. Om allt som görs är skillnaden i genomsnittliga kvadratnivåer som indikerar kraften i bandet från latexf latex till latexf latex så kan det vara rimligt om de två avbrutna frekvenserna är tillräckligt långt ifrån varandra men jag förväntar mig att de som använder denna teknik Försöker simulera ett smalare bandfilter. Enligt min åsikt skulle det vara opålitligt för allvarligt arbete, och det skulle vara en källa till oro. Bara för referens är ett bandpassfilter en kombination av ett lågfrekvent högpassfilter för att avlägsna lågfrekvenserna och ett högfrekvent lågpassfilter för att avlägsna högfrekvenserna. Det finns givetvis en lågpassform av ett RC-filter, och därmed en motsvarande EMA. Kanske även om min bedömning är överkritisk utan att veta alla fakta Så kan du skicka några referenser till de studier du nämnde så att jag kanske kan kritisera efter vad som är lämpligt. Kanske använder de lågpass och högpassfilter. Nu vänder du till din faktiska fråga om hur du bestämmer N för en given målsänkningshastighet. Jag tycker att det är bäst att använda grundekvationen T (N-1) h. Diskussionen om perioder syftar till att ge människor en känsla av vad som händer. Så snälla se nedanstående nedan. Vi har förhållandena latexT (N-1) hlatex och latexT12 latex där latexfclatex är den nominella avsnittsfrekvensen och h är tiden mellan proverna, klart latexh 1 latex där latexfslatex är samplingshastigheten i samplessec. Omarrangering av T (N-1) h till en lämplig form för att inkludera avsnittsfrekvensen, latexfclatex och provhastigheten, latexfslatex, visas nedan. Så använder latexfc 0.5Hz latex och latexfs 10latex samplessec så att latex (fcfs) 0.05latex ger Så det närmaste heltalvärdet är 4. Re-arrangera ovanstående har vi Så med N4 har vi latexfc 0.5307 Hzlatex. Användning av N3 ger en latexfclatex av 0,318 Hz. Observera med N1 vi har en komplett kopia utan filtrering. Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar det glidande genomsnittet för en tidsradius i Excel. Ett glidande medel används för att utjämna oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Det går inte att hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Analysverktyg. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena är de faktiska datapunkterna.
No comments:
Post a Comment