Viktat Glidande Medelvärde Koefficienter

Viktat Flyttande Medel I svaret på det här inlägget av Luca Delucchi En online metod för att göra wma (dvs där du kan lägga till ett enda värde på en gång) med ett expinentialfönster (som väger senare händelser starkare än mindre nyligen) fungerar så här: xmean (t1) exp (-1tau) (xmean (t) x (t) tau) detta ger dig en wma av x (t). Tau är något som längden på minnet (händelser längre bak än tau kommer inte att vara quotrememberedquot för bra). Am 10.08.2007 om 09:19 schrieb Luca Delucchi: gt Hej, jag kan göra en funktion på Viktat Flyttande Medelvärde där värdet är gt ta i automatiskt läge så min idé gt gt yy1, y2, y3, y4, y5 gt funktion wma (y12y2y3) 4 gt (y22y3y4) 4 gt etc gt etc gt endfunktion gt gt Jag kunde inte upprepa formeln (y12y2y3) 4 (för om den långa av gt-vektorn är annorlunda måste jag ändra funktionen) men har bara en gt formel som använder formeln för alla värden av vektor gt gt Jag hoppas jag har fått en tydlig förklaring gt gt Luca gt gt Hjälp oktav postlista gt dold email gt cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-oktav Det är inte en oktav sak, men en signalbehandling sak. Ett FIR-filter (slutgiltigt ingångsvarvtal) bestäms av koefficientens vektor, så om filtret har längd 4, skulle utsignalen vara något som: y (t) b (1) x (t) b (2) x t-1) b (3) x (t-2) b (4) x (t-3) Så när b (1,4) 4 är det bara genomsnittet av de fyra sista elementen. I oktav kan du använda funktionen quotfilterquot för att göra exakt det, om x är din signal kan du helt enkelt göra filter (b, 1, x) P. S. Detta är nästan detsamma som Sren39s förslag att använda konvolvering (med hjälp av conv-funktionen). Den enda skillnaden (tror jag) är att filtret kommer att ge samma effekt som conv, men avkortas till längden av x. På 81007 skrev Luca Delucchi lithidden email gt: 2007810, Schirmacher, Rolf lthidden email gt: gt Filtret med ett FIR-filter Koefficienterna skulle vara gt gt 1 1 1 1. 4 gt Vad är det här ledsen men jag är en nybörjare av octave gt gt ----- Original meddelande ----- gt gt Från: Luca Delucchi mailto: gömd email gt gt Skickat: fredag ​​10 augusti 2007 kl 21:20 gt gt Till: octave gt gt Ämne: Viktad Flytta Genomsnitt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt yy1, y2, y3, y4, y5 gt gt funktion wma (y) gt gt (y12y2y3) 4 gt gt (y22y3y4) 4 gt gt etc gt gt etc gt gt endfunktion gt gt gt gt kan inte upprepa formeln (y12y2y3) 4 om den långa av gt gt-vektorn är annorlunda måste jag ändra funktionen) men har bara en gt gt formel som använder formeln för alla värden av vektor gt gt gt Jag hoppas jag har en klar förklaring gt gt gt gt Luc gt gt gt gt Hjälp-oktav-postlista gt gt dold email gt gt cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave gt gt gt Svar på det här inlägget av Luca Delucchi Hej, jag kan göra en funktion på Viktad Flytta Genomsnitt där värdet är i automat ic-läge här min idé yy1, y2, y3, y4, y5 funktion wma (y) (y12y2y3) 4 (y22y3y4) 4 etc etc slutfunktion Jag kunde inte upprepa formeln (y12y2y3) 4 (för om den långa vektorn är annorlunda jag måste ändra funktionen) men har bara en formel som använder formeln för alla vektorvärden. Du måste tänka på dina data på ett annat sätt om du vill använda Matlaboctave effektivt. Data representeras som vektorer eller matriser, och du bör göra alla operationer på hela data --- tänka inte på element y1, y2 etc. men hellre hantera hela vektorn y. Du kommer att behöva blanda upp vektorelement från olika positioner, så du måste konstruera förskjutna versioner av vektorn. Exempelvis är y (2: end) vektorn vars första element är det andra elementet i y. När du gör det på detta sätt tvingar det dig att känna igen olika problem som blir svepade under teppet annars, till exempel, vad betyder ditt viktade medelvärde för y1, som inte har en tidigare datapunkt. En metod kan vara att duplicera första och sista punkten: temp y (1) yy (slut) medelvärde (temp (1: end-2) 2temp (2: end-1) temp (3: end)) 4 eller ge upp och erkänna att du bara kan beräkna Medelvärdet på en delmängd av punkter: genomsnittet (y (1: slutet 2) 2y (2: änden 1) y (3: slutet)) 4 Det finns en oktavfunktion kallad filter () som kan tillämpa godtyckligt linjärt filter ganska komplicerat eftersom det tillåter linjär återkoppling som du inte är intresserad av så att du använder en specifik form av en återkopplingsvektor b1 0 0 0 0 0. medelfilter (1 2 14,1, y)) Slutligen har Octave några filter inbyggda i min favorit är Savitzky-Golay 2-ögonblickliga filterFIR-filter, IIR-filter och den linjära konstant-koefficientskillnadsekvationen Causal Moving Average (FIR) - filter Vi har diskuterat system där varje s En stor del av utmatningen är en viktad summa av (vissa av) proverna på ingången. Låt oss ta ett kausalt vägt sumssystem, där orsakssamband innebär 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 snart skulle undersökas. Om vi ​​symboliserar ingångarna som värden för en vektor x. och utgångarna 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 lika teckenbetydande 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-prov 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 växelverkande. 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 namnet på funktionen, en liten ändring av den tidigare mafilt () - funktionen. Vid bestämning av impulsresponsen hos ett system är det vanligen 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 vad exakt skalering och skiftning 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 negativ frekvens), 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 nollamplitude, 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 impulsresponset 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 utgångens amplitudspektrum och ingångens . När det gäller fasspektret, vinkeln (c1c2) vinkeln (c1) - vinkeln (c2) för alla c1, c2 (med förbehåll att faserna skiljer sig åt med n2pi anses vara lika). Därför är fasspektrumet för impulssvaret alltid skillnaden mellan fasspektra av utgången och ingången (med vilka korrigeringar med 2pi som 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 av 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 finitstorlek, 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 tidsinvarianskt filter. Dessa filter kallas ibland rekursiva eftersom värdet av tidigare utdata (liksom tidigare ingångar) betyder att 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 ekvationen som vi gav tidigare för orsakssystemet FIR-filter, 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 måste vi omordna ekvationen för att få ett uttryck för det aktuella utgångsprovet y (n), Anta konventionen som 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 några steg, en åt gången. Det borde vara tydligt 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 se på detta empiriskt: För en mer allmän metod, överväga värdet av ett utmatningsprov y (n). Genom successiv substitution kan vi skriva detta eftersom det här är precis som vår gamla vän sammanfogningsformen 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 verka 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. Den här gången gör det bra till 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-adds 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. Dokumentation Detta exempel visar hur man använder rörliga genomsnittsfilter och resampling för att isolera effekten av periodiska komponenter av tidpunkten för timmars temperaturavläsningar, samt avlägsna oönskade linjeljud från en spänningsmätning med öppen slinga. Exemplet visar också hur man släpper nivån på en klocksignal samtidigt som du håller kanterna genom att använda ett medianfilter. Exemplet visar också hur man använder ett Hampel-filter för att ta bort stora utjämnare. Motivationsutjämning är hur vi upptäcker viktiga mönster i våra data medan vi lämnar ut saker som är oväsentliga (dvs brus). Vi använder filtrering för att utföra denna utjämning. Målet med utjämning är att producera långsamma värdeförändringar så att det blir lättare att se trender i våra data. Ibland kan du, när du granskar inmatningsdata, glömma data för att se en trend i signalen. I vårt exempel har vi en uppsättning temperaturavläsningar i Celsius varje timme på Logans flygplats för hela januari månad 2011. Observera att vi visuellt kan se vilken effekt dagtid har på temperaturavläsningarna. Om du bara är intresserad av den dagliga temperaturvariationen under månaden, bidrar de timliga fluktuationerna bara med ljud, vilket kan göra det svårt att skilja de dagliga variationerna. För att ta bort effekten av tiden på dagen skulle vi nu vilja släta ut våra data genom att använda ett glidande medelfilter. Ett rörligt medelfilter I sin enklaste form tar ett glidande medelfilter med längd N genomsnittet av varje N på varandra följande prover av vågformen. För att tillämpa ett glidande medelfilter till varje datapunkt konstruerar vi våra koefficienter i vårt filter så att varje punkt är lika viktad och bidrar 124 till det totala genomsnittet. Detta ger oss medeltemperaturen över varje 24-timmarsperiod. Filterfördröjning Observera att den filtrerade utsignalen är försenad med cirka tolv timmar. Detta beror på att vårt glidande medelfilter har en fördröjning. Varje symmetriskt filter med längd N kommer att ha en fördröjning av (N-1) 2 prover. Vi kan redovisa denna försening manuellt. Extraherande medelskillnader Alternativt kan vi också använda det glidande medelfiltret för att få en bättre uppskattning av hur tiden på dagen påverkar den totala temperaturen. För att göra detta, dras först av de jämnda data från timme temperaturmätningarna. Därefter segmentera de olika uppgifterna i dagar och ta medeltalet över alla 31 dagar i månaden. Utdragning av toppkuvert Ibland vill vi också ha en jämn varierande uppskattning av hur höga och låga värdena på vår temperatursignal ändras dagligen. För att göra detta kan vi använda kuvertfunktionen för att ansluta extrema höga och låga detekterade över en delmängd av 24-timmarsperioden. I det här exemplet ser vi till att det finns minst 16 timmar mellan varje extremt hög och extrem låg. Vi kan också få en känsla av hur höga och låga trender är genom att ta medelvärdet mellan de två ytterligheterna. Viktiga rörliga genomsnittsfiltre Andra typer av rörliga genomsnittliga filter viktar inte varje prov lika. Ett annat vanligt filter följer binomial expansion av (12,12) n Denna typ av filter approximerar en normal kurva för stora värden på n. Det är användbart för att filtrera ut högfrekventa ljud för små n. För att hitta koefficienterna för binomialfiltret, konvolvera 12 12 med sig själv och sedan iterativt konvolvera utgången med 12 12 ett föreskrivet antal gånger. I det här exemplet använder du fem totala iterationer. Ett annat filter som liknar det gaussiska expansionsfiltret är exponentiell glidande medelfilter. Denna typ av viktat glidande medelfilter är lätt att konstruera och kräver inte en stor fönsterstorlek. Du justerar ett exponentiellt viktat glidande medelfilter med en alfaparameter mellan noll och en. Ett högre värde på alfa kommer att ha mindre utjämning. Zooma in på avläsningarna för en dag. Markera din landtekniska analys - Linjärt viktat rörande medelvärde (LWMA) Marcus Holland skriver: LWMA är en teknisk indikator som svarar snabbare än lsquoSimple Moving Averagersquo (SMA) till nya prisutvecklingar eftersom dess senaste läsningar betonas mer än dess äldre. LWMA är dock inte lika populär som (SMA) och lsquoExponential Moving Averagersquo (EMA). LWMA utformades för att motverka de eftersläpande problemen som identifierades med SMA på samma sätt som EMA. Även om LWMA lägger större vikt vid sin senaste data genom att använda liknande tekniker för EMA, skiljer den sig från att en linjär progression används för att väga sina senaste mätningar. Om du till exempel använder en fem-dagars LWMA, blir den sista dagens slutkurs multiplicerad med en, 2: a dag i två och femte dagen (femte dagen) med fem. De slutliga värdena erhålls sedan genom att dela dagliga avläsningar efter vikt. Som sådan får de senaste LWMA-avläsningarna mer tonvikt jämfört med äldre. Du kommer att upptäcka att LWMA är bäst utplacerad som en långsiktig teknisk indikator eftersom vikten av viktning ökar med längre tidsramar. Du kan använda LWMA på samma sätt som du använder EMA. Du kommer att upptäcka att många handlare använder en kombination av LWMA och SMA samtidigt. Detta beror på att du kan ta emot köp och sälj varningar när dessa två glidande medelvärde crossover. Dessutom kan du bekräfta trender genom att identifiera när SMA och LWMA flyttar i identiska riktningar. Du kan bekräfta dessa funktioner på ovanstående GBPUSD-diagram. Du kommer att märka mot mitten av diagrammet att korsningen av LWMA (röd linje) ovanför SMA (svart linje) åtföljs av en hausse prisrörelse. Du måste uppskatta att LWMA utvärderas genom att multiplicera ett specificerat antal tidigare daysrsquo-mätningar med en viktad faktor. Viktparametern bestäms med hjälp av den dagräkning som du väljer för ditt glidande medelvärde. För att välja det glidande medelvärdet som passar bäst för dina behov måste du uppskatta att de utför olika beroende på viktkoefficienterna i samband med deras senaste dataavläsningar. Exempelvis beräknas läsningarna av SMA genom att betrakta varje tidsram av lika stor betydelse om det är nytt eller gammalt. I motsats därmed lägger EMA och LWMA mycket mer på deras senaste avläsningar. Dessutom beräknas läsningarna av lsquomoving averagersquo tekniska indikatorer med hjälp av ett antal faktorer, dvs högsta, lägsta, öppnings - och slutkurs för varje tidsram, etc. Som du borde kunna bekräfta från att studera ovanstående diagram, kommer att få sälja och köpa signaler när priset sjunker under och klättrar över LWMA. Du kommer emellertid att upptäcka att LWMA inte är den ideala tekniska indikatorn att utnyttja för att identifiera prisomvandlingar i samband med början och slutet av trenderna. Ovanstående diagram visar olika rörliga medelvärden i åtgärd. SMA är färgad grön EMA är blå och LWMA är guld. Från att studera ovanstående diagram kan du bekräfta att LWMA svarar för de snabbaste till prisändringar eftersom den här indikatorns senaste värden understrykas mer än dess äldre avläsningar. Följaktligen utnyttjar många handlare denna värdefulla egenskap hos LWMA för att hjälpa dem att avgöra om priset handlar om en hausse eller en bearish trend. På ovanstående diagram övergår LWMA över SMA i början av den hausseiska trenden som visas i mitten av diagrammet. LWMA är då betydligt högre än SMA som prisstigning. En annan viktig egenskap är att priset förblir ständigt över LWMA under denna haussefulla trend. EMA visar också samma funktioner, men de är inte lika tydliga som de som används av LWMA. Nästa diagram visar att LWMA ligger väl under SMA under en bearish trend. Du bör dock också märka att EMA kryssar under SMA vid starten av den bearish trenden mycket snabbare än LWMA. Faktum är att LWMA inte uppnår denna status förrän trenden är ganska välutvecklad. Det är därför som handlare föredrar EMA att upptäcka prisomkastningar till nackdel för LWMA. LWMA är dock fortfarande det främsta valet att spåra och övervaka trenderna när de är fullt utvecklade. kopiera 2013 Copyright Marcus Holland - All Rights Reserved Ansvarsbegränsning: Ovanstående är en fråga om åsikt endast för allmän information och är inte avsedd som investeringsrådgivning. Informationen och analysen ovan är härledda från källor och använder metoder som tros vara pålitliga, men vi kan inte ta ansvar för eventuella förluster som kan uppstå som resultat av denna analys. Personer bör samråda med sina personliga finansiella rådgivare kopia 2005-2016 MarketOracle. co. uk - Marknaden Oracle är en GRATIS Daily Financial Markets Analysis-prognos för online-publikation.