Moving Average Filter MA filter. Loading Der gleitende Mittelwertfilter ist ein einfacher Low Pass FIR Finite Impulse Response Filter, der häufig zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es werden jeweils M Abtastwerte eingegeben und nehmen den Durchschnitt dieser M-Samples und Produziert einen einzigen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF-Tiefpass-Filter-Struktur, die für Wissenschaftler und Ingenieure praktisch ist, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten werden zunehmend stumpf gemacht Impliziert, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsreaktion hat, aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen aus.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Durchschnitt dieser M-Punkte und erzeugt einen Einzelausgangspunkt 2 Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3 Der Filter fungiert als Tiefpassfilter mit schlechten Häufigkeiten Ency-Domain-Antwort und eine gute Zeit-Domain-Antwort. Matlab Code. Following Matlab-Code simuliert die Zeit-Domain-Antwort eines M-Punkt Moving Average-Filter und zeichnet auch die Frequenzantwort für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response. Input zu MA Filter.3 - punkt MA-Filterausgang. Input zu Moving Average Filter. Response von 3 Punkt Moving Average Filter.51-Punkt MA Filter Ausgang.101-Punkt MA Filter Ausgang. Response von 51-Punkt Moving Average Filter. Response von 101-Punkt Moving Average Filter.501-point MA filter output. Response von 501 point Moving average filter. On der ersten Handlung, haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht Die Eingabe ist verrauscht und unser Ziel ist es, das Rauschen zu reduzieren Die nächste Figur ist Die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average Filters Aus der Figur kann abgeleitet werden, dass der 3-Punkt Moving Average Filter nicht viel bei der Ausfilterung des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und wir können sehen, dass die Lärm in der Ausgabe hat sich verringert Da viel, was in der nächsten Abbildung dargestellt wird. Frequenzreaktion von bewegten mittleren Filtern von verschiedenen Längen. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass auch - obwohl das Rauschen fast Null ist, die Übergänge stumpf aus drastisch beobachten Die Steigung auf der beiden Seiten des Signals und vergleichen sie mit dem idealen Ziegelwandübergang in unserem input. Frequency Response. From der Frequenzantwort kann man behaupten, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stoppbanddämpfung nicht gut ist Diese Stoppbanddämpfung, eindeutig, der gleitende Mittelfilter kann nicht ein Band von Frequenzen von einem anderen unterscheiden. Da wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu schlechter Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt Kurz gesagt, ist der gleitende Durchschnitt ein Außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter die Aktion im Frequenzbereich. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar. This Beispiel sho Ws wie man gleitende durchschnittliche Filter und Resampling verwenden, um den Effekt von periodischen Komponenten der Tageszeit auf stündliche Temperaturablesungen zu isolieren sowie unerwünschtes Linienrauschen aus einer offenen Spannungsmessung zu entfernen. Das Beispiel zeigt auch, wie man die Niveaus von glatt glättet Ein Taktsignal unter Beibehaltung der Kanten durch Verwendung eines Medianfilters Das Beispiel zeigt auch, wie man einen Hampelfilter benutzt, um große Ausreißer zu entfernen. Smoothing ist, wie wir wichtige Muster in unseren Daten entdecken, während wir Dinge, die unwichtig sind, dh Rauschen verwenden, verwenden wir Filterung zu Diese Glättung durchführen Das Ziel der Glättung ist es, langsame Wertänderungen zu erzeugen, so dass es einfacher ist, Trends in unseren Daten zu sehen. Manchmal, wenn Sie Eingabedaten untersuchen, können Sie die Daten glatt machen, um einen Trend im Signal zu sehen Beispiel haben wir einen Satz von Temperaturmessungen in Celsius genommen jede Stunde am Logan Flughafen für den ganzen Monat Januar 2011.Hinweis, dass wir visuell sehen können die Wirkung, dass die Tageszeit auf dem t hat Kaiser-Lesungen Wenn Sie sich nur für die tägliche Temperaturvariation über den Monat interessieren, tragen die stündlichen Schwankungen nur zu Lärm bei, was die täglichen Variationen schwer zu erkennen vermag, um die Wirkung der Tageszeit zu beseitigen Indem man einen gleitenden durchschnittlichen Filter verwendet. Beweglicher mittlerer Filter In seiner einfachsten Form nimmt ein gleitender Durchschnittsfilter der Länge N den Durchschnitt aller N aufeinanderfolgenden Abtastwerte der Wellenform an. Um einen gleitenden Durchschnittsfilter an jeden Datenpunkt anzuwenden, konstruieren wir unsere Koeffizienten unseres Filters, so dass jeder Punkt gleich gewichtet ist und 1 24 zum Gesamtdurchschnitt beiträgt. Das gibt uns die durchschnittliche Temperatur über jede 24-Stunden-Periode. Filter Delay. Hinweis, dass die gefilterte Ausgabe um etwa zwölf Stunden verzögert wird Tatsache, dass unser gleitender Durchschnittsfilter eine Verzögerung hat. Ein symmetrischer Filter der Länge N hat eine Verzögerung von N-1 2 Samples Wir können diese Verzögerung manuell berücksichtigen. Extracting Average Differences. Alternativ wir Kann auch den gleitenden Mittelfilter verwenden, um eine bessere Schätzung zu erhalten, wie die Tageszeit die Gesamttemperatur beeinflusst. Um dies zu tun, subtrahieren Sie zuerst die geglätteten Daten aus den stündlichen Temperaturmessungen. Dann segmentieren Sie die differenzierten Daten in Tage und nehmen den Durchschnitt über Alle 31 Tage im Monat. Extrakt Peak Envelope. Sometimes möchten wir auch gern eine reibungslos abweichende Schätzung haben, wie sich die Höhen und Tiefen unseres Temperatursignals täglich ändern Um dies zu tun, können wir die Hüllkurvenfunktion nutzen, um extreme Höhen und Tiefen zu erkennen Über eine Teilmenge der 24-Stunden-Periode In diesem Beispiel stellen wir sicher, dass es mindestens 16 Stunden zwischen jedem Extrem-Hoch und Extrem-Tief ist. Wir können auch ein Gefühl dafür, wie die Höhen und Tiefen sind, indem sie den Durchschnitt zwischen den beiden Extremen. Gewichtete Moving Average Filters. Other Arten von gleitenden durchschnittlichen Filtern nicht Gewicht jeder Probe gleichmäßig. Ein anderer gemeinsamer Filter folgt der Binomiale Expansion Diese Art von Filter nähert sich einer normalen Kurve fo R große Werte von n Es ist nützlich für das Herausfiltern von Hochfrequenzrauschen für kleine n Um die Koeffizienten für den Binomialfilter zu finden, mit sich selbst zu falten und dann iterativ die Ausgabe mit einer vorgeschriebenen Anzahl von Zeiten zu füllen In diesem Beispiel verwenden Sie fünf Gesamt-Iterationen. Ein weiterer Filter, der dem Gaußschen Expansionsfilter etwas ähnelt, ist der exponentielle gleitende Mittelwertfilter. Dieser Typ des gewichteten gleitenden Durchschnittsfilters ist einfach zu konstruieren und erfordert keine große Fenstergröße. Sie passen einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittsfilter um einen Alpha-Parameter zwischen Null und Ein Ein höherer Wert von Alpha wird weniger Glättung haben. Zoom in auf die Lesungen für einen Tag. Wählen Sie Ihr Land. Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung an jedem dieser Daten Ich möchte gerne einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden von Die dateien Weiß jemand, wie man das macht. Ich bin neu in python Es scheint nicht, dass Mittelwerte in die Standard-Python-Bibliothek eingebaut sind, die mich als ein wenig seltsam ansieht. Vielleicht bin ich m Nicht in der richtigen Stelle suchen. So, mit dem folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ Punkte für Kalender Termine. Da ist wahrscheinlich ein besserer Weg, um die Daten zu strukturieren, jeder Rat wäre geschätzt. die Jan. 09 09 am 18 01.Meine Python ist ein bisschen rostig jeder kann sich frei fühlen, diesen Code zu bearbeiten, um Korrekturen zu machen, wenn ich das durcheinander gebracht habe Syntax irgendwie, aber hier geht. This Funktion bewegt sich rückwärts, vom Ende der Liste bis zum Anfang, die Berechnung der exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsfahren, bis der Gewichtskoeffizient für ein Element ist weniger als die angegebene epsilon. Am Ende Der Funktion, kehrt sie die Werte zurück, bevor sie die Liste zurückgibt, damit sie in der richtigen Reihenfolge für den Anrufer sind. SEITLICHE HINWEISE Wenn ich eine andere Sprache als Python verwende, würde ich zuerst ein Leerzeichen in voller Größe erstellen und dann wieder rückwärts bestellen, damit ich es nicht am Ende umkehren muss. Aber ich glaube nicht, dass du es deklarieren kannst Eine große leere Array in Python Und in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als voransätzlich, weshalb ich die Liste in umgekehrter Reihenfolge gebaut Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch bin. Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor für jede Iteration Zum Beispiel, Wenn du ein Alpha von 0 5 benutzt hast, dann würde heute der gleitende Mittelwert aus den folgenden gewichteten Werten zusammengesetzt sein. Natürlich, wenn du eine riesige Anzahl von Werten hast, haben die Werte aus zehn oder fünfzehn Tagen gewonnen Zum heutigen gewogenen Durchschnitt Das epsilon-Argument lässt Sie einen Cutoff-Punkt setzen, unter dem Sie aufhören, sich um alte Werte zu kümmern, da ihr Beitrag zum heutigen Wert unwesentlich ist. Sie rufen die Funktion so etwas an 18 46. Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du einen exponentiell abklingenden Tiefpassfilter der Form. Wo Alpha dt tau, dt der Zeitanschlag des Filters, tau die Zeitkonstante des Filters die Variable-Timetep-Form davon ist wie folgt, nur Clip dt tau Um nicht mehr als 1 0 zu sein. Wenn du etwas wie ein Datum filtern willst, vergewissere dich, dass du in eine Gleitkomma-Menge umgewandelt bist, wie von Sekunden seit dem 1. Januar 1970.anwered Jan 28 09 bei 18 10. Ich habe das obige Code-Snippet gefunden Von earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich einen Strom von Werten glatt machen könnte - also habe ich es umgestaltet und ich benutze es so. Wo produziert den nächsten Wert, den ich gerne zu konsumieren. answered Feb 12 14 bei 20 35. Ich bin immer berechnen EMAs mit Pandas. Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun. Mehr Infos über Pandas EWMA. answered Okt 4 15 bei 12 42. Don t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen Cristian Ciupitu Mai 11 16 bei 14 10.Note, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich treibe nicht die SMA, und ich don t warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren Dies bedeutet meine Werte Unterscheiden sich leicht, aber wenn man es ausstellt, folgt es genau nach 10 Samples Während der ersten 10 Samples wird die EMA I berechnet richtig geglättet.
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