Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasze serie czasowe.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzone Im krótszy odstęp, im bliżej średnie ruchome są rzeczywiste punkty danych. Moving Średnia - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Aby przykład SMA, rozważyć bezpieczeństwo z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28 . 10-dniowy MA wyliczyłby ceny zamknięcia za pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i średnią, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak zauważono wcześniej, wskaźniki oparte na bieżącej akwizycji cenowej, ponieważ opierają się na wcześniejszych cenach, im dłuższy jest okres MA, tym większe opóźnienie. Tak więc 200-dniowy okres studiów będzie miało znacznie większe opóźnienie niż 20-dniowy okres studiów, ponieważ Zawiera ceny za 200 dni. Długość MA do wykorzystania zależy od celów handlowych, krótszych terminów sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowej MAs bardziej nadaje się dla inwestorów długoterminowych 200-dniowy MA jest szeroko stosowany przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej uważa się za ważne sygnały handlowe. Mają one również przekazywania ważnych sygnałów handlowych samodzielnie, lub gdy dwa średnie przekroczenie Wzrost indeksu MA wskazuje, że bezpieczeństwo jest w trendzie wzrostowym, podczas gdy malejąca MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotem, który pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina ponad długoterminową MA Downward Moment dynamiczny jest potwierdzany przez krzywą spadkową, która pojawia się, gdy krótkoterminowa macierz przecina poniżej długoterminowego wskaźnika MA. Naukowiec i inżynier Inżynier ds. przetwarzania sygnałów cyfrowych Steven W Smith, Ph. D. Rozdział 15 Przenoszenie średnich filtrów. Relektory Moving Average Filter. W idealnym świecie projektanci filtrów musieliby zajmować się jedynie kodowanymi informacjami o domenach czasowych lub częstotliwościowych, ale nigdy nie mieszają się tych dwóch w tym samym sygnale. niektóre aplikacje, w których obydwa domeny są jednocześnie ważne Na przykład sygnały telewizyjne wchodzą w tę nieprzyjemną kategorię Informacje wideo są zakodowane w dziedzinie czasowej, czyli kształt kształtu fali odpowiada wzorcom jasności obrazu Jednak podczas transmisji filmu sygnał jest przetwarzany zgodnie z jego składem częstotliwości, takim jak całkowita przepustowość, dodawanie fali nośnej dla koloru akustycznego, przywracanie elementów DC itp. Innym przykładem jest najlepiej zrozumieć zakłócenia elektromagnetyczne w dziedzinie częstotliwości, nawet Jeśli informacja o sygnale jest zakodowana w domenie czasowej Na przykład monitor temperatury w eksperymencie naukowym może być zanieczyszczony 60 hertzami linii energetycznych, 30 kHz od zasilania przełączającego lub 1320 kHz od lokalnej stacji AM Krewni ruchomych filtrów średnich mają lepszą wydajność w dziedzinie częstotliwości i mogą być użyteczni w tych aplikacjach domen mieszanych. Wiele przejść średnie ruchome filtry wymagają przekazania sygnału wejściowego przez średnioroczny filtr przesuwający się dwa lub więcej razy Rysunek 15-3a pokazuje ogólny jądro filtra w wyniku jednego, dwóch i czterech przebiegów Dwa przejścia są równoważne użyciu trójkątnego jądra filtra prostokątnego jądra filtrującego, Po czterech lub więcej przejściach ekwiwalentny jądro filtra wygląda jak Gaussowskie przypominanie twierdzenia o limicie środkowym Jak pokazano na rysunku b, wielokrotne przejścia tworzą kształtową odpowiedź krokową, w porównaniu z linią prostą pojedynczego przejścia Odczyty częstotliwościowe w c i d są podane przez równanie 15-2 pomnożone przez siebie dla każdego przejścia. Oznacza to, że za każdym razem, gdy splot domena powoduje mnożenie widma częstotliwości. Figura 15-4 przedstawia odpowiedź częstotliwościową dwóch innych krewnych ruchomych filtrów średnich Gdy czysty Gaussa jest używany jako kernel filtru, odpowiedź częstotliwościowa jest również Gaussa, jak omówiono w rozdziale 11 Gaussa jest ważny, ponieważ jest odpowiedzią impulsową wielu nat systemy muldu i człowieka Na przykład krótki impuls światła wprowadzający długą linię światłowodową opuszcza się jako impuls Gaussa, ze względu na różne ścieżki pobierane przez fotony w obrębie włókna Gaussowskie jądro filtra używane jest również w przetwarzaniu obrazu, ponieważ posiada unikalne właściwości umożliwiające szybkie dwuwymiarowe konwergencje, patrz rozdział 24 Druga odpowiedź częstotliwościowa na Rys. 15-4 odpowiada wykorzystaniu okna Blackman jako filtra jądra Okno terminu nie ma znaczenia tutaj jest to po prostu część uznanej nazwy tego krzywa Dokładny kształt okna Blackman jest podany w Rozdziale 16 Eq 16-2, Rys. 16-2, ale wygląda jak Gaussa. Jakie są krewne ruchomych filtrów średniej lepiej niż sam filtr średniej ruchomej Trzy sposoby Pierwsze , a co najważniejsze, filtry te mają lepsze tłumienie stopów niż ruchomy średni filtr Po drugie, ziarna filtru stożka do mniejszej amplitudy w pobliżu końców Przypomnijmy, że każdy punkt na wyjściu si gnal jest sumą ważoną grupy próbek z wejścia Jeśli ziarna filtra zwęża się, próbki w wejściowym sygnale, które są dalej oddalone są mniej obciążone niż te, które znajdują się blisko trzeciego, odpowiedzi etapowe są gładkimi krzywymi, a nie gwałtownie prostymi linia średniej ruchomej Te ostatnie dwa mają zazwyczaj ograniczone korzyści, chociaż można znaleźć aplikacje, w których są oryginalne zalety. Średniometr przesuwający i jego krewni są mniej więcej taki sam przy zmniejszaniu szumu przypadkowego przy zachowaniu ostrej odpowiedzi krokowej. Niejednoznaczność leży w jaki sposób zmierzyć czułość pomiaru krokowego Jeśli zmierzyć czas wynurzania od 0 do 100 stopnia, średni ruchowy filtr jest najlepszym rozwiązaniem, jak pokazano wcześniej. Porównując, pomiar szczelności od 10 do 90 sprawia, że Blackman okno lepiej niż średnia średnica ruchomości Chodzi o to, że teoretyczne kłótnie uważają te filtry za równe w tym parametrze. Największa różnica w tych filtrach to wykonanie sp eed Użycie algorytmu rekurencyjnego opisanego obok, średni ruchowy filtr będzie działał jak błyskawica w Twoim komputerze W rzeczywistości jest to najszybszy filtr cyfrowy dostępny Wielokrotne przejście średniej ruchomej będzie odpowiednio niższe, ale nadal bardzo szybkie W porównaniu do Gaussa i Gaussa Filtry Blackmana są bardzo powolne, ponieważ muszą używać splotu Uważajcie, że dziesięciokrotność liczby punktów w filtrze jądra na podstawie mnożenia jest około 10 razy wolniejsza niż dodanie Na przykład, oczekiwać 100-punktowego Gaussa być 1000 razy wolniejszy niż średnia ruchoma przy użyciu rekursji.
No comments:
Post a Comment