Filtro De Media Móvil Central

Cuando se calcula una media móvil en ejecución, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocó al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio de la Intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, ¿dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, es necesario suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.The Scientist and Engineers Guide to Procesamiento de señales digitales Por Steven W. Smith, Ph. D. En un mundo perfecto, los diseñadores de filtros sólo tendrían que ocuparse de la información codificada en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia, pero nunca una mezcla de los dos en la misma señal. Desafortunadamente, hay algunas aplicaciones donde ambos dominios son simultáneamente importantes. Por ejemplo, las señales de televisión caen en esta categoría desagradable. La información de vídeo se codifica en el dominio de tiempo, es decir, la forma de la forma de onda corresponde a los patrones de brillo en la imagen. Sin embargo, durante la transmisión, la señal de vídeo se trata según su composición de frecuencia, tal como su anchura de banda total, cómo se añaden las ondas portadoras para el sonido y el color del amplificador, restauración de amplificación de eliminación del componente de CC, etc. Se entiende mejor en el dominio de la frecuencia, incluso si la información de las señales está codificada en el dominio del tiempo. Por ejemplo, el monitor de temperatura en un experimento científico podría estar contaminado con 60 hercios de las líneas eléctricas, 30 kHz de una fuente de alimentación de conmutación, o 1320 kHz de una emisora ​​local de radio AM. Los familiares del filtro de media móvil tienen un mejor rendimiento en el dominio de la frecuencia, y pueden ser útiles en estas aplicaciones de dominio mixto. Los filtros de media móvil de paso múltiple implican pasar la señal de entrada a través de un filtro de media móvil dos o más veces. La figura 15-3a muestra el núcleo del filtro resultante de una, dos y cuatro pasadas. Dos pasadas son equivalentes a usar un núcleo de filtro triangular (un núcleo de filtro rectangular convolucionado con sí mismo). Después de cuatro o más pases, el kernel de filtro equivalente parece un Gaussiano (recuerde el Teorema del Límite Central). Como se muestra en (b), múltiples pasadas producen una respuesta de paso en forma de s, en comparación con la línea recta de la única pasada. Las respuestas de frecuencia en (c) y (d) están dadas por la Ec. 15-2 multiplicado por sí mismo para cada pase. Es decir, cada vez que la convolución del dominio da como resultado una multiplicación de los espectros de frecuencia. La figura 15-4 muestra la respuesta en frecuencia de otros dos familiares del filtro de media móvil. Cuando se usa un Gaussiano puro como núcleo de filtro, la respuesta de frecuencia es también Gaussiana, como se discutió en el Capítulo 11. El Gaussiano es importante porque es la respuesta impulsiva de muchos sistemas naturales y artificiales. Por ejemplo, un pulso breve de luz que entra en una línea de transmisión de fibra óptica larga saldrá como un pulso gaussiano, debido a las diferentes trayectorias tomadas por los fotones dentro de la fibra. El kernel de filtro gaussiano también se utiliza ampliamente en el procesamiento de imágenes porque tiene propiedades únicas que permiten convoluciones bidimensionales rápidas (véase el Capítulo 24). La segunda respuesta de frecuencia en la Fig. 15-4 corresponde a usar una ventana de Blackman como un núcleo de filtro. (El término ventana no tiene significado aquí es simplemente parte del nombre aceptado de esta curva). La forma exacta de la ventana de Blackman se da en el Capítulo 16 (Ec. 16-2, Fig. 16-2) sin embargo, se parece mucho a un Gaussiano. ¿Cómo son estos parientes del filtro de media móvil mejor que el filtro de media móvil en sí Tres maneras: En primer lugar, y lo más importante, estos filtros tienen mejor atenuación de banda de detención que el filtro de media móvil. En segundo lugar, los granos de filtro se estrechan hasta una amplitud más pequeña cerca de los extremos. Recuerde que cada punto en la señal de salida es una suma ponderada de un grupo de muestras de la entrada. Si el núcleo del filtro se estrecha, las muestras en la señal de entrada que están más alejadas reciben menos peso que las cercanas. En tercer lugar, las respuestas de paso son curvas suaves, en lugar de la línea recta brusca de la media móvil. Estos últimos dos son generalmente de beneficio limitado, aunque usted puede ser que encuentre aplicaciones donde son ventajas genuinas. El filtro de media móvil y sus familiares son todos aproximadamente iguales en la reducción del ruido aleatorio mientras que mantiene una respuesta aguda del paso. La ambigüedad radica en cómo se mide el tiempo de subida de la respuesta escalonada. Si el tiempo de subida se mide de 0 a 100 del paso, el filtro de media móvil es lo mejor que puede hacer, como se mostró anteriormente. En comparación, medir el tiempo de subida de 10 a 90 hace que la ventana de Blackman sea mejor que el filtro de media móvil. El punto es, esto es sólo disputas teóricas considerar estos filtros iguales en este parámetro. La mayor diferencia en estos filtros es la velocidad de ejecución. Utilizando un algoritmo recursivo (descrito a continuación), el filtro de media móvil funcionará como un rayo en su computadora. De hecho, es el filtro digital más rápido disponible. Múltiples pases del promedio móvil serán correspondientemente más lentos, pero aún así muy rápidos. En comparación, los filtros Gaussiano y Blackman son extremadamente lentos, porque deben usar convolución. Piense un factor de diez veces el número de puntos en el núcleo del filtro (basado en la multiplicación es aproximadamente 10 veces más lento que la adición). Por ejemplo, esperamos que un Gaussiano de 100 puntos sea 1000 veces más lento que un promedio móvil usando la recursión. Filtro promedio de movimiento Uwe Steinmann ltuwesteinmannweb. degt escribió en el mensaje ltg3o4fd1du1fred. mathworksgt. Gt gt si utilizo el filtro de media móvil con el tamaño de ventana 3: gt gt gt gt x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 gt gt x (2f) (x (2) x 3) x (4)) / 3 gt gt. Gt gt. Gt gt. Gt gt x (n-2) f) (x (n-2) x (n-1) x (n)) / 3 gt gt gt gt que cómo reconstruir los datos originales de la secuencia gt x (1f) , Gt gt x (2f). X ((n - 2) f). Gt gt gt No es posible en mi opinión porque se pierde información gt cuando se filtra una señal. Gt gt Uwe gt ltErroneous top-publicación deshecha. No estoy muy seguro. Aplicar un filtro de media móvil en el dominio del tiempo es el mismo que multiplicar por una función sinc en el dominio de la frecuencia. A cualquier frecuencia en la que la función sinc no es exactamente cero, debería ser posible dividir por ella (es decir, para filtrar la señal). Está consiguiendo un poco de frío aquí con toda mi mano ondeando. ¿Estoy totalmente o parcialmente equivocado? Me pregunto qué aspecto tendrían los coeficientes de filtro para un filtro (des). El 23 de junio, 12:55, vasiliv2. Googlemail escribió: gt Supongo que tengo datos de serie de tiempo original: x (1), x (2). X (n) gt gt si utilizo un filtro de media móvil con el tamaño de ventana 3: gt gt x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 gt x (2f) (x (2) x (3) x (4)) / 3 gt. Gt. Gt. Gt x (n-2) f) (x (n-2) x (n-1) x (n)) / 3 gt gt que cómo reconstruir los datos originales de la secuencia x (1f), gt x 2f). X ((n - 2) f). No se puede hacer. El filtro inverso para un filtro FIR es un filtro IIR con raíces en las ubicaciones en el dominio Z donde el filtro FIR tiene polos. Este filtro IIR inverso es causal y estable si las raíces se encuentran estrictamente dentro del círculo unitario. En cuanto al filtro anterior, los coeficientes son 1 1 1 y el análisis simple revela que las raíces del filtro inverso se localizan, no estrictamente dentro, del círculo unitario en el dominio Z, por lo que el filtro IIR inverso causal es inestable. Como es el filtro inverso anticausal IIR. Vasiliv2000googlemail escribió en el mensaje lt8e4cd622-0ec4-43e8-9ead-85463b995e2a27g2000hsf. googlegroupsgt. Gt Supongamos que tengo datos de series temporales originales: x (1), x (2). X (n) gt gt gt si uso filtro de media móvil con el tamaño de la ventana 3: gt gt x (1f) (x (1) x (2) x (3)) / 3 gt x (2f) X (3) x (4)) / 3 gt. Gt. Gt. Gt x (n-2) f) (x (n-2) x (n-1) x (n)) / 3 gt gt que cómo reconstruir los datos originales de la secuencia x (1f), gt x 2f). X ((n - 2) f). Gt gt gt gt Depende de si se mantienen las condiciones finales. A partir de cero, si realiza un seguimiento de los cambios, ya que cada una de las tres primeras muestras se incluye en el promedio, puede predecir cuál será el cambio resultante cuando cada muestra vuelva a caer de la media. El resto del cambio debe ser hasta la próxima muestra que viene pulg Sin esas extra 2 salidas, sólo se puede decir la diferencia entre la muestra entrando en el promedio y la muestra que sale - esencialmente diff (x) ¿Qué es una lista de observación Se puede pensar De su lista de observación como hilos que tiene marcados. Puede agregar etiquetas, autores, hilos e incluso resultados de búsqueda a su lista de observación. De esta manera, puedes seguir fácilmente los temas que te interesan. Para ver tu lista de observación, haz clic en el vínculo Mi lector de noticias. Para agregar elementos a su lista de observación, haga clic en el vínculo quotadd para ver listquot en la parte inferior de cualquier página. Cómo añadir un elemento a mi lista de observación Búsqueda Para agregar criterios de búsqueda a su lista de observación, busque el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el enlace quotAñadir esta búsqueda a mi lista de observaciones en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de observación buscando la etiqueta con la directiva quottag: tagnamequot donde tagname es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para agregar un autor a su lista de observación, vaya a la página de perfil de autores y haga clic en el botón quotAdicionar este autor a mi lista de ver lista de enlaces en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de observación yendo a un hilo que el autor ha publicado y haciendo clic en el quotAdicionar este autor a mi lista de watchquot. Se le notificará cuando el autor haga una publicación. Tema Para agregar un hilo a su lista de observación, vaya a la página del hilo y haga clic en el enlace quotAñadir este hilo a mi lista de observaciones en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes publicados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, consulte: www. slyck / ngpage2 Seleccione su filtro de promedio de desplazamiento de país Puede utilizar el módulo de filtro de promedio de movimiento para calcular una serie de promedios de una cara o de dos caras en un conjunto de datos, utilizando una longitud de ventana que especifique. Después de haber definido un filtro que satisfaga sus necesidades, puede aplicarlo a las columnas seleccionadas de un conjunto de datos conectándolo al módulo Aplicar filtro. El módulo hace todos los cálculos y reemplaza los valores dentro de las columnas numéricas con las medias móviles correspondientes. Puede usar el promedio móvil resultante para el trazado y la visualización, como una nueva línea de base suave para el modelado, para calcular las desviaciones con respecto a los cálculos para periodos similares, y así sucesivamente. Este tipo de promedio le ayuda a revelar y pronosticar patrones temporales útiles en datos retrospectivos y en tiempo real. El tipo más simple de media móvil comienza en alguna muestra de la serie y utiliza el promedio de esa posición más las n posiciones anteriores en lugar del valor real. (Puede definir n como quiera.) Cuanto más largo sea el período n en el que se calcula el promedio, menor será la varianza entre los valores. Además, a medida que aumenta el número de valores utilizados, menos efecto tiene un solo valor en el promedio resultante. Un promedio móvil puede ser unilateral o bilateral. En un promedio unilateral, sólo se utilizan los valores que preceden al valor del índice. En un promedio de dos caras, se utilizan valores pasados ​​y futuros. Para los escenarios en los que está leyendo los datos de transmisión, las medias móviles acumuladas y ponderadas son particularmente útiles. Un promedio móvil acumulativo toma en cuenta los puntos anteriores al período actual. Puede ponderar todos los puntos de datos de manera igual al calcular el promedio, o puede garantizar que los valores más cercanos al punto de datos actual se ponderan más fuertemente. En una media móvil ponderada. Todos los pesos deben sumar a 1. En una media móvil exponencial. Los promedios consisten en una cabeza y una cola. Que pueden ponderarse. Una cola levemente ponderada significa que la cola sigue la cabeza muy de cerca, por lo que el promedio se comporta como una media móvil en un corto período de ponderación. Cuando los pesos de la cola son más pesados, el promedio se comporta más como un promedio móvil simple más largo. Agregue el módulo de filtro de media móvil a su experimento. Para Longitud. Escriba un valor de número entero positivo que define el tamaño total de la ventana a través de la cual se aplica el filtro. Esto también se llama la máscara de filtro. Para una media móvil, la longitud del filtro determina cuántos valores se promedian en la ventana deslizante. Los filtros más largos también se llaman filtros de orden superior y proporcionan una ventana de cálculo más grande y una aproximación más cercana a la línea de tendencia. Los filtros de orden más corto o inferior utilizan una ventana de cálculo más pequeña y se asemejan más a los datos originales. Para Tipo. Elija el tipo de media móvil a aplicar. Azure Machine Learning Studio soporta los siguientes tipos de cálculos de promedio móvil: Se calcula un promedio móvil simple (SMA) como una media de balanceo no ponderada. Los promedios móviles triangulares (TMA) se promedian dos veces para una línea de tendencia más suave. La palabra triangular se deriva de la forma de los pesos que se aplican a los datos, lo que hace hincapié en los valores centrales. Un promedio móvil exponencial (EMA) da más peso a los datos más recientes. La ponderación disminuye exponencialmente. Un promedio móvil exponencial modificado calcula un promedio móvil en ejecución, donde calcular el promedio móvil en cualquier punto considera la media móvil previamente calculada en todos los puntos anteriores. Este método produce una línea de tendencia más suave. Dado un solo punto y una media móvil actual, la media móvil acumulativa (CMA) calcula la media móvil en el punto actual. Agregue el conjunto de datos que tiene los valores que desea calcular un promedio móvil y agregue el módulo Aplicar filtro. Conecte el filtro de media móvil a la entrada de la izquierda de Aplicar filtro. Y conecte el dataset a la entrada derecha. En el módulo Aplicar filtro, utilice el selector de columnas para especificar a qué columnas debe aplicarse el filtro. De forma predeterminada, el filtro que cree se aplicará a todas las columnas numéricas, así que asegúrese de excluir todas las columnas que no tienen los datos adecuados. Ejecute el experimento. En ese punto, para cada conjunto de valores definido por el parámetro de longitud de filtro, el valor actual (o índice) se reemplaza con el valor de media móvil. Los datos suaves eliminan la variación aleatoria y muestran tendencias y componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados El tiempo es alguna forma de variación aleatoria. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica frecuentemente utilizada en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. El (izquierda (frac derecha)) son los pesos y, por supuesto, suman 1.