Exponential Moving Average Low Pass Filter

Pada dasarnya saya memiliki array nilai seperti ini. Array di atas disederhanakan, saya mengumpulkan 1 nilai per milidetik dalam kode sebenarnya dan saya perlu mengolah keluaran pada algoritma yang saya tulis untuk menemukan puncak terdekat sebelum sebuah titik dalam waktu My Logika gagal karena dalam contoh saya di atas, 0 36 adalah puncak sebenarnya, tapi algoritme saya akan terlihat mundur dan melihat angka terakhir 0 25 sebagai puncak, karena ada penurunan ke 0 24 sebelum itu. Tujuannya adalah untuk mengambil nilai-nilai ini. Dan menerapkan algoritma kepada mereka yang akan menghaluskan mereka sedikit sehingga saya memiliki nilai linier yang lebih banyak, yaitu saya ingin hasil saya melengkung, tidak bergerigi. Saya telah diberitahu untuk menerapkan filter rata-rata bergerak eksponensial untuk nilai saya Bagaimana saya bisa Lakukan ini Sangat sulit bagi saya untuk membaca persamaan matematis, saya jauh lebih baik dengan kode. Bagaimana cara memproses nilai dalam array saya, menerapkan perhitungan rata-rata bergerak eksponensial bahkan sampai mereka keluar. Jawab pada 8 Februari 12 di 20 27. Untuk menghitung Sebuah moving average eksponensial yang Anda butuhkan untuk menyimpan beberapa keadaan di sekitar dan Anda memerlukan parameter tuning Ini memerlukan kelas kecil dengan asumsi Anda menggunakan Java 5 atau yang lebih baru. Mengkonfirmasi dengan parameter peluruhan yang Anda inginkan mungkin melakukan tuning harus antara 0 dan 1 dan kemudian gunakan rata-rata untuk disaring. Saat membaca halaman beberapa mathmatical Kambuh, semua yang benar-benar perlu Anda ketahui saat mengubahnya menjadi kode adalah matematikawan suka menulis indeks menjadi array dan urutan dengan subskrip Mereka memiliki beberapa notasi lainnya juga, yang tidak membantu Namun, EMA cukup sederhana karena Anda hanya membutuhkan Untuk mengingat satu nilai lama tidak ada susunan negara yang rumit yang diperlukan. Dijawab pada 8 Februari 12 di 20 42. TKKocheran Cukup banyak Tidak baik jika semuanya bisa sederhana Jika dimulai dengan urutan baru, dapatkan rata-rata baru Perhatikan bahwa beberapa istilah pertama di Urutan rata-rata akan melompat sedikit karena efek batas, tapi Anda juga bisa mendapatkan rata-rata bergerak lainnya. Namun, keuntungan yang bagus adalah Anda dapat membungkus logika rata-rata bergerak ke rata-rata dan bereksperimen tanpa mengganggu t Dia sisa program Anda terlalu banyak Donal Fellows 9 Feb 12 at 0 06.Saya mengalami kesulitan untuk memahami pertanyaan Anda, tapi saya akan mencoba untuk menjawab pula.1 Jika algoritma Anda menemukan 0 25 bukan 0 36, maka itu salah Ini salah karena mengasumsikan kenaikan atau penurunan monotonik yang selalu naik atau selalu turun Kecuali Anda menilai SEMUA data Anda, poin data Anda --- seperti yang Anda presentasikan - tidak linier Jika Anda benar-benar ingin menemukan yang terbaik Nilai antara dua titik dalam waktu, lalu iris array Anda dari tmin ke tmax dan temukan maks dari subarray itu.2 Sekarang, konsep moving averages sangat sederhana sehingga saya dapat melihat daftar berikut 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Saya dapat menghaluskannya dengan mengambil rata-rata dua nomor 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Perhatikan bahwa nomor pertama adalah rata-rata 1 5 dan 1 4 detik dan nomor pertama daftar kedua yang kedua Adalah rata-rata 1 4 dan 1 5 daftar ketiga dan kedua daftar ketiga daftar baru rata-rata 1 5 dan 1 4 keempat dan ketiga, dan seterusnya saya bisa Telah membuat periode tiga atau empat, atau n Perhatikan bagaimana datanya jauh lebih mulus Cara yang baik untuk melihat moving averages di tempat kerja adalah pergi ke Google Finance, pilih saham Tryla Tesla Motors yang cukup mudah menguap dan klik pada teknikal di bagian bawah. Grafik Select Moving Average dengan periode tertentu, dan moving average eksponensial untuk membandingkan perbedaan mereka. Estimasi moving average hanyalah elaborasi lain, tapi bobot data yang lebih tua kurang dari data baru ini adalah cara untuk bias menghaluskan ke arah belakang. Silahkan baca entri Wikipedia. Jadi, ini lebih merupakan komentar daripada sebuah jawaban, tapi kotak komentar kecilnya hanya untuk keberuntungan kecil. Jika Anda mengalami masalah dengan matematika, Anda bisa pergi dengan rata-rata bergerak sederhana daripada eksponensial Jadi Output yang Anda dapatkan akan menjadi persyaratan x terakhir yang dibagi dengan x pseudocode yang tidak teruji. Perhatikan bahwa Anda perlu menangani bagian awal dan akhir dari data karena dengan jelas Anda tidak dapat menilai rata-rata 5 hal terakhir saat Anda berada di titik data kedua Anda. , Cara yang lebih efisien untuk menghitung jumlah penjumlahan rata-rata bergerak ini - yang terbaru terlama, tapi ini untuk mendapatkan konsep tentang apa yang terjadi di seluruh dunia. 8 Feb 12 12 di 20 41. Filter Digital yang Mudah Digunakan. Rata-rata pergerakan eksponensial EMA adalah jenis respon impuls tak terbatas filter IIR yang dapat digunakan dalam banyak aplikasi DSP tertanam Hal ini hanya memerlukan sejumlah kecil RAM dan daya komputasi. Apa itu Filter. Filters hadir dalam bentuk analog dan digital dan ada untuk menghilangkan frekuensi tertentu. Dari sebuah sinyal Filter analog yang umum adalah filter RC low pass yang ditunjukkan di bawah ini. Filter oralog dicirikan oleh respons frekuensi mereka yaitu seberapa besar frekuensi dilemahkan respons besarnya dan respons fase yang bergeser Respon frekuensi dapat dianalisis dengan menggunakan transformasi Laplace yang mendefinisikan Fungsi transfer di S-domain Untuk rangkaian di atas, fungsi transfer diberikan oleh. Untuk R sama dengan satu kilo-ohm dan C sama dengan satu mikrofarad, respons besarnya ditunjukkan di bawah ini. E bahwa sumbu x adalah logaritmik setiap tanda centang 10 kali lebih besar dari yang terakhir Sumbu y berada dalam desibel yang merupakan fungsi logaritmik dari keluaran Frekuensi cutoff untuk filter ini adalah 1000 rad s atau 160 Hz Ini adalah Titik di mana kurang dari setengah daya pada frekuensi tertentu ditransfer dari input ke output filter. Analog filter harus digunakan dalam desain tertanam saat mengambil sampel sinyal menggunakan ADC analog ke digital ADC ADC hanya menangkap frekuensi yang ada Untuk setengah frekuensi sampling Misalnya, jika ADC memperoleh 320 sampel per detik, filter di atas dengan frekuensi cutoff 160Hz ditempatkan di antara sinyal dan input ADC untuk mencegah aliasing yang merupakan fenomena di mana frekuensi yang lebih tinggi muncul pada sampel Sinyal sebagai frekuensi yang lebih rendah. Digital Filters. Digital filter menipiskan frekuensi dalam perangkat lunak daripada menggunakan komponen analog Implementasinya meliputi sampling sinyal analog dengan ADC lalu menerapkan soft Algoritma ware Dua pendekatan disain umum untuk penyaringan digital adalah filter FIR dan filter IIR. Filter FIR. Finite Impulse Response FIR filter menggunakan jumlah sampel yang terbatas untuk menghasilkan output Rata-rata pergerakan sederhana adalah contoh filter FIR low pass Frekuensi yang lebih tinggi adalah Dilemahkan karena rata-rata menghaluskan sinyal Saringannya terbatas karena keluaran filter ditentukan oleh sejumlah sampel masukan yang terbatas. Sebagai contoh, filter rata-rata 12 titik bergerak menambahkan 12 sampel terakhir kemudian dibagi dengan 12 keluaran. Dari filter IIR ditentukan hingga jumlah tak terhingga sampel masukan. Filter IIR Filter Filter Impedansi IRI adalah tipe filter digital dimana outputnya pada teori biasanya dipengaruhi oleh masukan. Rata-rata bergerak eksponensial adalah contoh dari sebuah Filter low pass IIR. Filter Rata-rata Bergerak Eksperimen. Rata-rata bergerak eksponensial EMA menerapkan bobot eksponensial pada masing-masing sampel untuk menghitung rata-rata Thoug H ini tampaknya rumit, persamaan yang dikenal dalam bahasa penyaringan digital sebagai persamaan perbedaan untuk menghitung output secara sederhana Dalam persamaan di bawah ini, y adalah output x adalah input dan alpha adalah konstanta yang menentukan frekuensi cutoff. Untuk menganalisis bagaimana ini Filter mempengaruhi frekuensi keluaran, fungsi transfer domain Z digunakan. Respons besarnya ditunjukkan di bawah ini untuk alfa sama 0 5. Sumbu y sekali lagi ditampilkan dalam desibel Sumbu x logaritmik dari 0 001 sampai Peta frekuensi dunia nyata ke sumbu x dengan nol menjadi tegangan DC dan pi sama dengan separuh frekuensi sampling Frekuensi apapun yang lebih besar dari separuh frekuensi sampling akan dinyalakan Seperti yang disebutkan, filter analog dapat memastikan hampir semua Frekuensi dalam sinyal digital di bawah setengah frekuensi sampling. Filter EMA bermanfaat pada desain tersemat karena dua alasan Pertama, mudah untuk menyesuaikan frekuensi cutoff Mengurangi nilai alpha akan menurunkan frekuensi cutoff. Dari filter seperti yang diilustrasikan dengan membandingkan plot alpha 0 5 di atas ke plot di bawah di mana alfa 0 1.Second, EMA mudah untuk kode dan hanya memerlukan sejumlah kecil daya komputasi dan memori Implementasi kode filter menggunakan perbedaan Persamaan Ada dua operasi multiply dan satu operasi tambahan untuk setiap keluaran ini mengabaikan operasi yang diperlukan untuk pembulatan matriks titik tetap Hanya sampel yang paling baru yang harus disimpan dalam RAM Ini secara substansial kurang dari menggunakan filter rata-rata bergerak sederhana dengan titik N yang membutuhkan N Perbanyak dan operasi tambahan serta sampel N yang akan disimpan di RAM Kode berikut menerapkan filter EMA menggunakan kode titik tetap 32-bit. Kode di bawah ini adalah contoh bagaimana menggunakan fungsi di atas. Filters, analog dan digital, Adalah bagian penting dari desain tersemat Mereka membiarkan pengembang menyingkirkan frekuensi yang tidak diinginkan saat menganalisis input sensor Agar filter digital bermanfaat, filter analog harus menghapus semua freque. Ncies di atas separuh frekuensi sampling Filter Digital IIR dapat menjadi alat yang sangat kuat dalam disain disain dimana sumber daya terbatas. Rata-rata bergerak eksponensial EMA adalah contoh filter semacam itu yang bekerja dengan baik pada desain tersemat karena kebutuhan memori dan komputasi yang rendah. Dan metode umum untuk mengisi data yang hilang, jika Anda memiliki data lengkap, gunakan regresi linier Katakanlah Anda memiliki 1000 putaran 5 berturut-turut tanpa ada yang hilang Siapkan vektor 1000 x 1 y dan matriks 1000 x 4 X. Regresi akan memberi Anda 4 angka abcd yang memberi kecocokan terbaik. Untuk 1000 deret data Anda dengan data yang berbeda, abcd yang berbeda Kemudian Anda menggunakan abcd ini untuk memperkirakan perkiraan, interpolasi hilang wt 0 Untuk bobot manusia, saya mengharapkan abcd berada di sekitar 1 4. Ada banyak sekali buku dan makalah tentang regresi, di semua tingkat Untuk hubungan dengan interpolasi, saya tidak tahu siapa yang mengenalkannya dengan baik.