Noise-filtering-by-n-point-moving-average

Noise-filtering-by-n-point-moving-average

Option-trading-net-debit
Rr-sen-forex-bangalore
Moving-average-trading-rule-to-test


IAS-21-forex Rennies-forex-atau-tambo-airport Pilihan-komisi perdagangan Stock-options-menjadi-vested Online-trading-academy-vienna Labouchere-trading-system

Saya perlu merancang filter rata-rata bergerak yang memiliki frekuensi cut-off 7,8 Hz. Saya telah menggunakan filter rata-rata bergerak sebelumnya, namun sejauh yang saya ketahui, satu-satunya parameter yang dapat diberikan adalah jumlah titik yang akan dirata-ratakan. Bagaimana ini berhubungan dengan frekuensi cut-off Kebalikan dari 7,8 Hz adalah 130 ms, dan Im bekerja dengan data yang diambil sampelnya pada 1000 Hz. Apakah ini menyiratkan bahwa saya seharusnya menggunakan ukuran jendela filter rata-rata bergerak dari 130 sampel, atau ada yang lain yang saya lewatkan di sini bertanya 18 Juli 13 di 9:52 Filter rata-rata bergerak adalah filter yang digunakan dalam domain waktu untuk menghapus Kebisingan yang ditambahkan dan juga untuk tujuan pemulusan namun jika Anda menggunakan filter rata-rata bergerak yang sama di domain frekuensi untuk pemisahan frekuensi maka kinerjanya akan menjadi yang terburuk. Jadi dalam hal ini menggunakan filter domain frekuensi ndash user19373 3 Feb 16 at 5:53 Filter rata-rata bergerak (kadang-kadang dikenal bahasa sehari-hari sebagai filter boxcar) memiliki respon impuls persegi panjang: Atau, dengan kata lain berbeda: Mengingat respons frekuensi sistem diskrit-waktu Sama dengan transformasi Fourier diskrit waktu respon impulsnya, kita dapat menghitungnya sebagai berikut: Yang paling diminati untuk kasus Anda adalah respons besarnya filter, H (omega). Dengan menggunakan beberapa manipulasi sederhana, kita bisa mendapatkannya dalam bentuk yang mudah dimengerti: Ini mungkin tidak akan mudah dimengerti. Namun, karena identitas Eulers. Ingatlah bahwa: Oleh karena itu, kita dapat menulis di atas sebagai: Seperti yang saya nyatakan sebelumnya, apa yang benar-benar Anda khawatirkan adalah besarnya respons frekuensi. Jadi, kita dapat mengambil besarnya hal di atas untuk menyederhanakannya lebih jauh: Catatan: Kita dapat menjatuhkan istilah eksponensial karena mereka tidak mempengaruhi besarnya hasil e1 untuk semua nilai omega. Karena xy xy untuk dua bilangan kompleks hingga x dan y, kita dapat menyimpulkan bahwa kehadiran istilah eksponensial tidak mempengaruhi respons besaran keseluruhan (sebaliknya, ini mempengaruhi respon fase sistem). Fungsi yang dihasilkan di dalam kurung besarnya adalah bentuk kernel Dirichlet. Terkadang disebut fungsi sinc periodik, karena menyerupai fungsi sinc agak dalam penampilan, namun bersifat periodik. Bagaimanapun, karena definisi frekuensi cutoff agak underspecified (-3 dB point -6 dB point first sidelobe null), Anda dapat menggunakan persamaan di atas untuk menyelesaikan apa pun yang Anda butuhkan. Secara khusus, Anda dapat melakukan hal berikut: Set H (omega) ke nilai yang sesuai dengan respons filter yang Anda inginkan pada frekuensi cutoff. Atur omega sama dengan frekuensi cutoff. Untuk memetakan frekuensi waktu kontinyu ke domain diskrit-waktu, ingatlah bahwa omega 2pi frac, di mana fs adalah sample rate Anda. Temukan nilai N yang memberi Anda kesepakatan terbaik antara sisi kiri dan kanan dari persamaan. Itu seharusnya panjang rata-rata bergerak Anda. Jika N adalah panjang rata-rata bergerak, maka frekuensi cut-off perkiraan F (berlaku untuk N gt 2) pada frekuensi normal Fffs adalah: Kebalikan dari ini adalah Rumus ini sama sekali asimtotik untuk N besar, dan memiliki sekitar 2 kesalahan. Untuk N2, dan kurang dari 0,5 untuk N4. P.S. Setelah dua tahun, akhirnya inilah pendekatan yang diikuti. Hasilnya didasarkan pada perkiraan spektrum amplitudo MA di sekitar f0 sebagai parabola (Seri ke 2) menurut omega-2 Omega2 MA (Omega) sekitar 1 (frac -frac) yang dapat dibuat lebih tepat di dekat persimpangan nol MA (Omega) - Frac dengan mengalikan Omega dengan koefisien yang mendapatkan MA (Omega) kira-kira 10.907523 (frac -frac) Omega2 Larutan MA (Omega) -frac 0 memberikan hasil di atas, di mana 2pi F Omega. Semua hal di atas berkaitan dengan frekuensi cut -3dB, subjek dari posting ini. Terkadang meskipun menarik untuk mendapatkan profil atenuasi pada stop-band yang sebanding dengan urutan ke 1 IIR Low Pass Filter (single pole LPF) dengan frekuensi pemotongan -3dB yang diberikan (seperti LPF disebut juga integrator bocor, Memiliki tiang tidak persis di DC tapi dekat dengan itu). Sebenarnya kedua MA dan orde 1 LPF IIR memiliki kemiringan -20dBdecade di band berhenti (satu membutuhkan N yang lebih besar daripada yang digunakan pada gambar, N32, untuk melihat ini), namun sedangkan MA memiliki nulls spektral pada FkN dan sebuah Pada evelope, filter IIR hanya memiliki profil 1f. Jika seseorang ingin mendapatkan filter MA dengan kemampuan penyaringan yang serupa seperti filter IIR ini, dan cocok dengan frekuensi cut cut 3dB agar tetap sama, setelah membandingkan dua spektrum, ia akan menyadari bahwa riak pita stop dari filter MA berakhir 3dB di bawah filter IIR. Untuk mendapatkan riasan stop-band yang sama (yaitu redaman daya noise yang sama) sebagai filter IIR, rumus dapat dimodifikasi sebagai berikut: Saya menemukan kembali skrip Mathematica dimana saya menghitung cut off untuk beberapa filter, termasuk satu MA. Hasilnya didasarkan pada perkiraan spektrum MA sekitar f0 sebagai parabola menurut MA (Omega) Sin (OmegaN2) Sin (Omega2) Omega 2piF MA (F) kira-kira N16F2 (N-N3) pi2. Dan menurunkan persimpangan dengan 1sqrt dari sana. Ndash Massimo 17 Jan at 2: 08Dokumentasi Contoh ini menunjukkan bagaimana menggunakan filter rata-rata bergerak dan resampling untuk mengisolasi efek komponen periodik pada siang hari pada pembacaan suhu per jam, serta menghilangkan noise jalur yang tidak diinginkan dari tegangan loop terbuka. pengukuran. Contohnya juga menunjukkan bagaimana memperlancar tingkat sinyal jam sambil melestarikan tepi dengan menggunakan median filter. Contohnya juga menunjukkan bagaimana menggunakan filter Hampel untuk mengeluarkan outlier besar. Motivasi Smoothing adalah bagaimana kita menemukan pola penting dalam data kita sambil meninggalkan hal-hal yang tidak penting (yaitu kebisingan). Kami menggunakan filter untuk melakukan smoothing ini. Tujuan dari smoothing adalah untuk menghasilkan perubahan nilai yang lambat sehingga lebih mudah melihat tren data kita. Terkadang saat Anda memeriksa data masukan, Anda mungkin ingin memperlancar data untuk melihat kecenderungan sinyal. Dalam contoh kita, kita memiliki seperangkat pembacaan suhu di Celsius yang diambil setiap jam di Bandara Logan selama bulan Januari 2011. Perhatikan bahwa kita dapat melihat secara visual efek yang ada pada waktu setelah pembacaan suhu. Jika Anda hanya tertarik pada variasi suhu harian selama sebulan, fluktuasi per jam hanya memberi kontribusi pada kebisingan, yang dapat membuat variasi harian sulit dikenali. Untuk menghapus pengaruh waktu, kami sekarang ingin memperlancar data kami dengan menggunakan filter rata-rata bergerak. Filter Bergerak Rata-rata Dalam bentuknya yang paling sederhana, filter rata-rata bergerak dengan panjang N mengambil rata-rata setiap sampel N berturut-turut dari bentuk gelombang. Untuk menerapkan filter rata-rata bergerak ke setiap titik data, kami membuat koefisien filter kami sehingga masing-masing titik memiliki bobot rata-rata dan memberikan kontribusi 124 terhadap rata-rata total. Ini memberi kita suhu rata-rata selama setiap periode 24 jam. Filter Delay Perhatikan bahwa output yang disaring ditunda sekitar dua belas jam. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa filter rata-rata bergerak kita mengalami penundaan. Setiap filter simetris dengan panjang N akan memiliki penundaan sampel (N-1) 2. Kami dapat menjelaskan penundaan ini secara manual. Mengekstrak Perbedaan Rata-Rata Atau, kita juga dapat menggunakan filter rata-rata bergerak untuk mendapatkan perkiraan yang lebih baik tentang bagaimana waktu mempengaruhi suhu keseluruhan. Untuk melakukan ini, pertama, kurangi data yang merapikan dari pengukuran suhu per jam. Kemudian, segmenkan data yang berbeda menjadi beberapa hari dan rata-rata selama 31 hari dalam sebulan. Mengekstrak Amplop Puncak Kadang-kadang kita juga ingin memperkirakan dengan lancar bagaimana tinggi dan rendahnya sinyal suhu kita berubah setiap hari. Untuk melakukan ini kita bisa menggunakan fungsi amplop untuk menghubungkan level tertinggi dan rendah yang dideteksi pada subset periode 24 jam. Dalam contoh ini, kita memastikan setidaknya ada 16 jam antara masing-masing ekstrim tinggi dan ekstrim rendah. Kita juga bisa merasakan bagaimana tingkat tinggi dan rendahnya tren dengan mengambil rata-rata antara dua ekstrem. Rata-rata Bergerak Rata-rata Filter Jenis filter bergerak rata-rata lainnya tidak membebani setiap sampel secara setara. Filter umum lainnya mengikuti ekspansi binomial (12,12) n Filter jenis ini mendekati kurva normal untuk nilai n yang besar. Hal ini berguna untuk menyaring frekuensi suara tinggi untuk n kecil. Untuk menemukan koefisien untuk filter binomial, buktikan 12 12 dengan dirinya sendiri dan kemudian iteratif menguraikan output dengan 12 12 sejumlah waktu yang ditentukan. Dalam contoh ini, gunakan lima iterasi total. Filter lain yang agak mirip dengan filter ekspansi Gaussian adalah filter rata-rata bergerak eksponensial. Jenis filter rata-rata bergerak tertimbang ini mudah dibangun dan tidak memerlukan ukuran jendela yang besar. Anda menyesuaikan filter rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial dengan parameter alfa antara nol dan satu. Nilai alfa yang lebih tinggi akan memiliki sedikit perataan. Perbesar pembacaan untuk satu hari. Pilih Filter Rata-rata CountryMoving Average (MA filter) Anda. 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: Sidebar Utama
Sierra-online-trading-post
Option-trading-iphone