Moving-average-digital-signal-processing

Moving-average-digital-signal-processing

Pelatihan-strategi-untuk-pelatihan-dan-pengembangan
Bagaimana-untuk-menggunakan-saham-pilihan-untuk-lindung nilai
Stock-options-in-startups


Pilihan biaya pajak-pascabayar-biaya-pajak Merits-of-online-trading-system Simple-forex-trading Jenis-pasar forex Online-trading-account-filipina Import-forex-data-excel

Panduan Ilmuwan dan Insinyur untuk Pengolahan Sinyal Digital Oleh Steven W. Smith, Ph.D. Sesuai namanya, filter rata-rata bergerak menggunakan rata-rata sejumlah titik dari sinyal input untuk menghasilkan setiap titik pada sinyal keluaran. Dalam bentuk persamaan, ini tertulis: Dimana sinyal inputnya, adalah sinyal keluaran, dan M adalah jumlah titik rata-rata. Misalnya, pada filter rata-rata bergerak 5 titik, titik 80 pada sinyal output diberikan oleh: Sebagai alternatif, kelompok titik dari sinyal input dapat dipilih secara simetris di sekitar titik keluaran: Ini sesuai dengan perubahan penjumlahan pada Persamaan . 15-1 dari: j 0 sampai M -1, ke: j - (M -1) 2 sampai (M -1) 2. Misalnya, dalam 10 titik moving average filter, indeks, j. Dapat berjalan dari 0 sampai 11 (satu sisi rata-rata) atau -5 sampai 5 (rata-rata simetris). Rata-rata simetris mensyaratkan bahwa M adalah angka ganjil. Pemrograman sedikit lebih mudah dengan titik di satu sisi saja, ini menghasilkan pergeseran relatif antara sinyal input dan output. Anda harus menyadari bahwa filter rata-rata bergerak adalah konvolusi menggunakan saringan penyaring yang sangat sederhana. Misalnya, filter 5 titik memiliki saringan kernel: 82300, 0, 15, 15, 15, 15, 15, 0, 08230. Artinya, filter rata-rata bergerak adalah konvolusi dari sinyal input dengan pulsa persegi panjang yang memiliki Area satu. Tabel 15-1 menunjukkan program untuk menerapkan filter rata-rata bergerak. Filter Rata-Rata (MA filter) Loading. Filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR (Finite Impulse Response) sederhana yang biasa digunakan untuk merapikan rangkaian datafile sampel. Diperlukan M sampel input sekaligus dan mengambil rata-rata sampel M tersebut dan menghasilkan satu titik keluaran. Ini adalah struktur LPF (Low Pass Filter) yang sangat sederhana yang berguna bagi ilmuwan dan insinyur untuk menyaring komponen bising yang tidak diinginkan dari data yang dimaksud. Seiring bertambahnya panjang filter (parameter M) kelancaran output meningkat, sedangkan transisi tajam pada data menjadi semakin tumpul. Ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respons domain waktu yang sangat baik namun respons frekuensinya buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting: 1) Mengambil titik masukan M, menghitung rata-rata titik M tersebut dan menghasilkan titik keluaran tunggal 2) Karena perhitungan perhitungan yang dilakukan. Filter memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3) Filter bertindak sebagai Low Pass Filter (dengan respons domain frekuensi yang buruk dan respons domain waktu yang baik). Matlab Code: Kode matlab berikut mensimulasikan respon domain waktu dari M-point Moving Average filter dan juga merencanakan respons frekuensi untuk berbagai panjang filter. Time Domain Response: Pada plot pertama, kita memiliki input yang masuk ke moving average filter. Masukannya berisik dan tujuan kami adalah mengurangi kebisingan. Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3-point. Dapat disimpulkan dari gambar bahwa filter Moving Average 3-point tidak banyak membantu dalam menyaring noise. Kami meningkatkan keran filter menjadi 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada gambar berikutnya. Kami meningkatkan keran lebih jauh ke 101 dan 501 dan kita dapat mengamati bahkan - meski suaranya hampir nol, transisinya menjadi tumpul secara drastis (mengamati lereng di kedua sisi sinyal dan membandingkannya dengan transisi dinding bata yang ideal di Masukan kami). Respon Frekuensi: Dari respons frekuensi dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman pita stop tidak baik. Mengingat redaman band stop ini, jelas, filter rata-rata bergerak tidak bisa memisahkan satu pita frekuensi dari yang lain. Seperti kita ketahui bahwa kinerja yang baik dalam domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya. Singkatnya, rata-rata bergerak adalah filter pemulusan yang sangat baik (tindakan dalam domain waktu), namun filter low-pass yang sangat buruk (tindakan di domain frekuensi) Tautan Eksternal: Buku yang Disarankan: Pengolahan Sinyal Sidebar Sinyal Primer Primer Seni dan sains untuk memodifikasi data rangkaian waktu yang diperoleh untuk tujuan analisis atau peningkatan. Contohnya meliputi analisis spektral (menggunakan Fast Fourier atau transformasi lainnya) dan meningkatkan data yang diperoleh dengan menggunakan digital filtering. Igor sangat ideal untuk pemrosesan sinyal karena dukungan kuat untuk data time-series (atau quotwaveformquot) yang panjang. Dan karena banyak perintah pemrosesan sinyal built-innya dapat dengan mudah digunakan melalui dialog sederhana. Selain itu, bahasa pemrograman Igoracutes mempermudah penerapan algoritma pemrosesan sinyal ubahsuaian, yang sangat dibantu oleh kekuatan Transisi Igoracutes Fourier (dan lainnya). Igor menggunakan algoritma Fast Fourier Transform (FFT) untuk menghitung Discrete Fourier Transform (DFT). FFT dapat digunakan untuk hanya mengkarakterisasi besaran dan fase sinyal, atau dapat digunakan dalam kombinasi dengan operasi lain untuk melakukan perhitungan yang lebih terlibat seperti konvolusi atau korelasi. Perhitungan FFT mengasumsikan bahwa data masukan berulang berulang. Hal ini penting bila nilai awal dan akhir data Anda tidak sama: diskontinuitas menyebabkan penyimpangan dalam spektrum yang dihitung oleh FFT. QuotWindowingquot menghaluskan ujung data untuk menghilangkan penyimpangan ini. QuotPower Spectraquot menjawab pertanyaan quotwhich frekuensi mengandung signalacutes powerquot Jawabannya adalah dalam bentuk distribusi nilai daya sebagai fungsi frekuensi, di mana quotpowerquot dianggap sebagai rata-rata signalup2. Dalam domain frekuensi, ini adalah kuadrat besarnya FFTacutes. Spektrum daya dapat dihitung untuk keseluruhan sinyal sekaligus (kuotometriogram) atau periode periode segmen sinyal waktu dapat dirata-ratakan bersama untuk membentuk kuadrat spektral densityquot. The Hilbert Transform menghitung sinyal domain waktu yang 90 derajat di luar fase dengan sinyal input. Aplikasi satu dimensi mencakup komputasi amplop dari sinyal termodulasi dan pengukuran tingkat peluruhan dari sinusoid eksponensial yang membusuk yang sering dijumpai pada sistem linier linier dan non linier. Bila Anda menghitung spektrum Fourier (atau Power Spectra) dari sinyal yang Anda buang dari semua informasi fase yang terdapat dalam transformasi Fourier. Anda dapat mengetahui frekuensi yang mengandung sinyal namun Anda tidak tahu kapan frekuensi ini muncul dalam sinyal. Sebagai contoh, perhatikan sinyal: Representasi spektral f (t) tetap tidak berubah jika kita mengubah dua frekuensi f 1 dan f 2. Jelas spektrum Fourier bukanlah alat analisis terbaik untuk sinyal yang spektrumnya berfluktuasi pada waktunya. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah apa yang disebut quotShort-time Fourier Transformquot (atau quotSonogramquot) di mana Anda dapat menghitung spektrum Fourier menggunakan jendela temporal geser. Dengan menyesuaikan lebar jendela Anda bisa menentukan resolusi waktu dari spektrum yang dihasilkan. Anda dapat menggunakan konvolusi untuk menghitung respons sistem linier terhadap sinyal masukan. Sistem linear didefinisikan oleh respon impulsnya. Konvolusi sinyal input dan respon impuls adalah respons sinyal keluaran. Penyaringan digital dilakukan dengan menentukan respon impuls linier linier yang bila dipecahkan dengan sinyal menyelesaikan hasil yang diinginkan (low pass atau high pass filter). Algoritma korelasi sangat mirip secara matematis dengan konvolusi, namun digunakan untuk tujuan yang berbeda. Hal ini paling sering digunakan untuk mengidentifikasi waktu tunda di mana dua isyarat kutip upquot, atau paling mirip dengan kuota. Smoothing menghilangkan variasi jangka pendek, atau quotnoisequot untuk mengungkapkan bentuk data penting yang mendasarinya. Bentuk paling sederhana dari smoothing adalah quotmoving average quot yang rata-rata mengganti setiap nilai data dengan rata-rata nilai tetangga. (Istilah lain untuk jenis smoothing ini adalah quotsliding averagequot, smoothingquot kuota, atau smoothingquot kuartase.) Operasi Igoracute Smooth melakukan perataan kotak, smoothing quotbinomialquot (Gaussian), dan perataan Smoothing Savitzky-Golay (polinomial). Algoritma smoothing yang berbeda menghitung rata-rata tertimbang yang memperbanyak nilai-nilai tetangga dengan bobot yang berbeda atau koefisien harga untuk menghitung nilai smoothing. Filter digital adalah alat alami saat data sudah didigitalkan. Alasan untuk menerapkan penyaringan digital ke data meliputi: Penghapusan komponen sinyal yang tidak diinginkan (quotnoisequot) Meningkatkan komponen sinyal yang diinginkan Mendeteksi keberadaan sinyal tertentu Simulasi sistem linier (hitung sinyal output yang diberikan sinyal input dan fungsi quotransfer systemacutes) Filter digital umumnya Datanglah dalam dua rasa: Filter Respon Hingga Impulse (FIR) dan Infinite Impulse Response (IIR). Igor mengimplementasikan penyaringan digital FIR terutama melalui konvolusi domain-waktu menggunakan perintah Smooth atau SmoothCustom. (Terlepas dari itacutes name, SmoothCustom menggabungkan data dengan koefisien filter yang disediakan pengguna untuk mengimplementasikan filter FIR, low-pass, high pass, band-pass, dll.) Desain koefisien filter FIR yang digunakan dengan SmoothCustom paling banyak. Mudah dicapai dengan menggunakan Igor Filter Design Laboratory (produk terpisah yang juga membutuhkan Igor Pro). Filter digital IIR dirancang dan diterapkan pada data menggunakan IFDL. Tingkat deteksi adalah proses menemukan koordinat X dimana data Anda melewati atau mencapai nilai Y tertentu. Ini kadang disebut interpolasi kuotin. Dengan kata lain, tingkat deteksi menjawab pertanyaan: mengukur tingkat Y, apakah nilai Xquote Igor yang sesuai memberikan dua jenis jawaban untuk pertanyaan itu. Satu jawaban mengasumsikan data Y Anda adalah daftar nilai Y unik yang meningkat atau menurun secara monoton. Jawaban lainnya mengasumsikan bahwa data Y Anda bervariasi tidak teratur, seperti halnya dengan data yang diperoleh. Dalam kasus ini, mungkin ada beberapa nilai X yang melintasi tingkat Y. Contoh penting dari hal ini adalah statistik tepi dan denyut nadi. Pertanyaan yang terkait namun berbeda adalah dengan memilih fungsi y f (x), temukan x dimana y adalah nol (atau beberapa nilai lainnya) quot. Pertanyaan ini dijawab oleh operasi FindRoots.
Options-trading-brokerage-accounts
Pilihan-trading-tips-pdf