Wednesday, 15 November 2017

Exponentieller Gleitender Mittlerer Tiefpassfilter


Ist es möglich, einen gleitenden Durchschnitt in C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben Ive gefunden, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Macht von zwei für Bit-Verschiebung statt zu teilen, aber nicht brauchen zu ermöglichen Ein Puffer wäre schön. Gibt es eine Möglichkeit, ein neues gleitendes Durchschnittsergebnis nur als Funktion des alten Ergebnisses und des neuen Beispiels auszudrücken, definieren Sie einen beispielhaften gleitenden Durchschnitt in einem Fenster von 4 Proben: Add new sample e: Ein gleitender Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden , Aber für eine exakte Berechnung des gleitenden Durchschnitts müssen Sie sich an die älteste Eingangsabfrage in der Summe (dh die a in Ihrem Beispiel) erinnern. Für einen N-gleitenden Durchschnitt berechnen Sie: wobei yn das Ausgangssignal und xn das Eingangssignal ist. Gl. (1) können rekursiv geschrieben werden, also müssen Sie sich stets an die Stichprobe xn-N erinnern, um (2) zu berechnen. Wie von Conrad Turner angemerkt, können Sie stattdessen ein (unendlich langes) exponentielles Fenster verwenden, mit dem Sie die Ausgabe nur aus dem vergangenen Ausgang und dem aktuellen Eingang berechnen können. Dies ist jedoch kein normaler (ungewichteter) gleitender Durchschnitt, sondern ein exponentieller Wert Gewogenen gleitenden Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht erhalten, aber (zumindest in der Theorie) man nie etwas vergessen (die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit). Initialize total 0, count0 (jedes Mal, wenn ein neuer Wert angezeigt wird) Dann ein Eingang (scanf), ein add totalnewValue, ein Inkrement (count), ein Divide-Durchschnitt (total / count) Dies wäre ein gleitender Durchschnitt über alle Eingänge Als nur die letzten 4 Eingänge, würde 4 Inputvariablen, vielleicht kopieren Sie jeden Eingang zu einer älteren inputvariable, dann die Berechnung der neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 Inputvariablen, geteilt durch 4 (rechte Verschiebung 2 wäre gut, wenn alle Eingänge waren Pseudocode Der exponentiell gewogene gleitende Durchschnitt (EWMA) ist der Name für das, was wahrscheinlich der einfachste digitale ist, Time-Domain-Realisierung des Tiefpasses (erster Ordnung) auf diskreten Daten. Dieser Filter glättet mit einem bewegten lokalen Durchschnitt, was es zu einem trägen Folger des Eingangssignals. Individuell wird es langsam auf die schnellen Änderungen (die High - Frequenz-Gehalt), während immer noch die gesamte Tendenz des Signals (der niederfrequente Gehalt) folgt. Er wird durch eine Variable (siehe x3b1) gewogen, um seine Empfindlichkeit variieren zu können. In Anwendungen, die in regelmäßigen Abständen (z. B. Sound) abtasten, können Sie x3b1 mit dem Frequenzinhalt in Beziehung setzen. In diesen Fällen wollen Sie oft eine gefilterte Ausgangsserie für eine Eingangsserie berechnen, indem Sie eine Liste durchlaufen, die so etwas wie: oder das Äquivalent macht: Letztere Form kann sich intuitiver / informativer fühlen: die Änderung des gefilterten Outputs ist proportional zur Betrag der Änderung und gewogen durch die Filterstärke x3b1. Beide können helfen, zu prüfen, wie die Verwendung der zuletzt gefilterten Ausgabe die Trägheit des Systems hervorruft: Ein kleineres x3b1 (größeres 1-x3b1 in dem ehemaligen) (macht auch für größere RC) bedeutet, dass der Ausgang träger anliegt und weniger Rauschen zeigen sollte Cutoff-Frequenz ist niedriger (überprüfen)). Ein größeres x3b1 (kleineres 1-x3b1) (kleineres RC) bedeutet, dass sich der Ausgang schneller einstellen wird (weniger Trägheit), aber empfindlicher gegenüber Rauschen ist (da die Grenzfrequenz höher ist) Wo Sie nur möchten, dass der letzte Wert die Speicherung eines großen Arrays vermeiden kann, indem Sie für jedes neue Sample (oft eine Reihe von Zeiten in einer Reihe, um sicherzustellen, dass wir genug einstellen) die folgenden Schritte ausführen. In Fällen von nicht-so-regelmäßiger Probenahme ist x3b1 mehr mit der Geschwindigkeit der Adaption als mit dem Häufigkeitsgehalt verbunden. Sein noch relevantes, aber die Anmerkungen über Frequenzinhalt gelten weniger streng. Sie sollten das Array / den Speicher normalerweise als Float implementieren, auch wenn Sie Ints zurückgeben, um Probleme zu vermeiden, die durch Rundungsfehler verursacht werden. Das meiste Problem: Wenn Alphadifferenz (selbst eine schwebende Multiplikation) kleiner als 1 ist, wird sie in einer (truncatng) Form zu einer ganzen Zahl 0. Wenn zum Beispiel Alpha 0,01 ist, werden Signalunterschiede kleiner als 100 für eine Einstellung von 0 (über eine Ganzzahl-Trunkierung) sorgen, so daß sich der Filter niemals auf den tatsächlichen ADC-Wert einstellen würde. EWMA hat das Wort exponentiell in ihr, weil jede neue gefilterte Ausgabe effektiv alle Werte vor ihr und effektiv mit exponentiell abklingende Gewichte verwendet. Siehe die Wikipedia Links für weitere Diskussion. Ein grafisches Beispiel: Ein Screenshot aus arduinoscope - ein bewegter Graph mit den neuesten Proben auf der linken Seite. Das rohe Signal an der Spitze ist ein paar Sekunden wert eines ADC-Sampling von einem schwimmenden Pin, mit einem Finger berührt es hin und wieder. Die anderen sind Lowpassed Versionen davon, mit zunehmender Stärke. Einige Dinge zu beachten: die langsame exponentielle Anpassung an stufenförmige Reaktionen (ähnlich wie ein Ladekondensator - schnell intially, dann langsamer und langsamer) die Unterdrückung von einzelnen großen Spikes / Abweichungen. Dass es sicher möglich ist, zu hart zu filtern (obwohl diese Beurteilung viel von der Abtastgeschwindigkeit und den Anpassungen / Inhalten / Frequenzen abhängt, die Ihr Zielzweck benötigt). Im zweiten Bild kommt die Vollbereichsschwingung auf halbem Weg nicht so sehr wegen der Filterung, sondern auch vor allem, weil die meisten Rohproben um sie herum an beiden Enden des ADCs-Bereichs gesättigt sind. Auf x3b1, x3c4, und die Cutoff-Frequenz Dieser Artikel / Abschnitt ist ein Stub x2014 wahrscheinlich ein Stapel von halb-sortierten Notizen, ist nicht gut überprüft, so haben möglicherweise falsche Bits. (Fühlen Sie sich frei zu ignorieren, zu fixieren, oder sagen Sie mir) x3b1 ist der Glättungsfaktor, theoretisch zwischen 0,0 und 1,0, in der Praxis meist lt0,2 und oft lt0.1 oder kleiner, weil über, dass Sie kaum noch Filterung. In DSP basiert es oft auf: x394 t. Regelmäßig schriftlich dt. Das Zeitintervall zwischen den Abtastwerten (Reziprokwert der Abtastrate) eine Wahl der Zeitkonstante x3c4 (tau), alias RC (letzteres scheint ein Hinweis auf einen Widerstand-plus-Kondensator-Schaltung, die auch Tiefpass Der Kondensator lädt auf Wenn Sie eine RC in der Nähe von dt youll erhalten Alphas höher als 0,5, und auch eine Cutoff-Frequenz, die in der Nähe der Nyquist-Frequenz ist (passiert bei 0.666 (überprüfen)), die herausfiltert so wenig, dass es den Filter fair macht In der Praxis youll oft wählen eine RC, die mindestens ein paar Vielfache von dt ist, was bedeutet, dass x3b1 ist in der Größenordnung von 0,1 oder weniger. Wenn die Probenahme erfolgt streng regelmäßig, wie es für Sound und viele andere DSP-Anwendungen, Die Cutoff-Frequenz liegt bei 200 Hz, 2000 Hz und 20000 Hz, was für Alpha-Werte von 0,7, 0,2 bzw. 0,024 ergibt. (Bei gleicher Abtastgeschwindigkeit: je niedriger Alpha, desto geringer die Anpassung an neue Werte und desto geringer die effektive Cutoff-Frequenz) (verifizieren) Für einen Tiefpass erster Ordnung: Bei niedrigeren Frequenzen ist das Ansprechverhalten nahezu vollständig flach Frequenz ist die Antwort -3dB (hat begonnen Rückgang in einem weichen Bend / Knie) bei höheren Frequenzen es es fällt bei 6db / Oktave (20dB / Dekade) höherer Ordnung Variationen fallen schneller und haben ein härteres Knie. Beachten Sie, dass es auch eine Phasenverschiebung gibt, die hinter dem Eingang zurückbleibt. Es hängt von der Frequenz, die es beginnt früher als die Amplitude fallen, und wird -45 Grad bei der Knie-Frequenz (überprüfen). Arduino Beispiel Dieser Artikel / Abschnitt ist ein Stub x2014 wahrscheinlich ein Haufen von halb-sortierten Notizen, ist nicht gut überprüft, so haben möglicherweise falsche Bits. (Fühlen Sie sich frei zu ignorieren, zu fixieren, oder sagen Sie mir) Dies ist eine Single-Stück-Speicher-Version, denn wenn Sie interessiert sind nur in den (neuesten) Ausgangswert. Semi-sortedExponential Filter Diese Seite beschreibt exponentielle Filterung, die einfachste und beliebteste Filter. Dies ist Teil des Abschnitts Filterung, der Teil des Leitfadens zur Fehlerdetektion und - diagnose ist. Überblick, Zeitkonstante und Analogäquivalent Der einfachste Filter ist der Exponentialfilter. Es hat nur einen Abstimmungsparameter (außer dem Probenintervall). Es erfordert die Speicherung nur einer Variablen - der vorherigen Ausgabe. Es ist ein IIR (autoregressive) Filter - die Auswirkungen einer Eingangsveränderung Zerfall exponentiell, bis die Grenzen der Displays oder Computer Arithmetik verstecken. In verschiedenen Disziplinen wird die Verwendung dieses Filters auch als 8220exponentielle Glättung8221 bezeichnet. In einigen Disziplinen wie der Investitionsanalyse wird der exponentielle Filter als 8220Exponential Weighted Moving Average8221 (EWMA) oder nur 8220Exponential Moving Average8221 (EMA) bezeichnet. Dies missbräuchlich die traditionelle ARMA 8220moving average8221 Terminologie der Zeitreihenanalyse, da es keinen Eingabehistorie gibt, der verwendet wird - nur die aktuelle Eingabe. Es ist das diskrete Zeit-Äquivalent der 8220 erster Ordnung lag8221, die üblicherweise in der analogen Modellierung von kontinuierlichen Zeitsteuerungssystemen verwendet wird. In elektrischen Schaltkreisen ist ein RC-Filter (Filter mit einem Widerstand und einem Kondensator) eine Verzögerung erster Ordnung. Bei der Betonung der Analogie zu analogen Schaltungen, ist der einzige Tuning-Parameter die 8220time constant8221, in der Regel als klein geschriebenen griechischen Buchstaben Tau () geschrieben. Tatsächlich entsprechen die Werte bei den diskreten Abtastzeiten genau der äquivalenten kontinuierlichen Zeitverzögerung mit der gleichen Zeitkonstante. Die Beziehung zwischen der digitalen Implementierung und der Zeitkonstante wird in den folgenden Gleichungen gezeigt. Exponentielle Filtergleichungen und Initialisierung Das Exponentialfilter ist eine gewichtete Kombination der vorherigen Schätzung (Ausgabe) mit den neuesten Eingangsdaten, wobei die Summe der Gewichtungen gleich 1 ist, so dass die Ausgabe mit dem Eingang im stationären Zustand übereinstimmt. Nach der bereits eingeführten Filternotation ist y (k) ay (k - 1) (1 - a) x (k) wobei x (k) die Roheingabe zum Zeitschritt ky (k) die gefilterte Ausgabe zum Zeitschritt ka ist Ist eine Konstante zwischen 0 und 1, normalerweise zwischen 0,8 und 0,99. (A-1) oder a wird manchmal die 8220-Glättungskonstante8221 genannt. Für Systeme mit einem festen Zeitschritt T zwischen Abtastwerten wird die Konstante 8220a8221 nur dann berechnet und gespeichert, wenn der Anwendungsentwickler einen neuen Wert der gewünschten Zeitkonstante angibt. Bei Systemen mit Datenabtastung in unregelmäßigen Abständen muss bei jedem Zeitschritt die exponentielle Funktion verwendet werden, wobei T die Zeit seit dem vorhergehenden Abtastwert ist. Der Filterausgang wird normalerweise initialisiert, um dem ersten Eingang zu entsprechen. Wenn die Zeitkonstante 0 nähert, geht a auf Null, so dass keine Filterung 8211 der Ausgang dem neuen Eingang entspricht. Da die Zeitkonstante sehr groß wird, werden Ansätze 1, so dass neue Eingabe fast ignoriert wird 8211 sehr starkes Filtern. Die obige Filtergleichung kann in folgendes Vorhersagekorrektor-Äquivalent umgeordnet werden: Diese Form macht deutlich, dass die variable Schätzung (Ausgabe des Filters) unverändert von der vorherigen Schätzung y (k-1) plus einem Korrekturterm basiert wird Auf die unerwartete 8220innovation8221 - die Differenz zwischen dem neuen Eingang x (k) und der Vorhersage y (k-1). Diese Form ist auch das Ergebnis der Ableitung des Exponentialfilters als einfacher Spezialfall eines Kalman-Filters. Die die optimale Lösung für ein Schätzproblem mit einem bestimmten Satz von Annahmen ist. Schrittantwort Eine Möglichkeit, den Betrieb des Exponentialfilters zu visualisieren, besteht darin, sein Ansprechen über die Zeit auf eine Stufeneingabe aufzuzeichnen. Das heißt, beginnend mit dem Filtereingang und dem Ausgang bei 0 wird der Eingangswert plötzlich auf 1 geändert. Die resultierenden Werte sind nachstehend aufgetragen: In dem obigen Diagramm wird die Zeit durch die Filterzeitkonstante tau geteilt, so daß man leichter prognostizieren kann Die Ergebnisse für einen beliebigen Zeitraum, für jeden Wert der Filterzeitkonstante. Nach einer Zeit gleich der Zeitkonstante steigt der Filterausgang auf 63,21 seines Endwertes an. Nach einer Zeit gleich 2 Zeitkonstanten steigt der Wert auf 86,47 seines Endwertes an. Die Ausgänge nach Zeiten gleich 3,4 und 5 Zeitkonstanten sind jeweils 95,02, 98,17 bzw. 99,33 des Endwerts. Da der Filter linear ist, bedeutet dies, dass diese Prozentsätze für jede Größenordnung der Schrittänderung verwendet werden können, nicht nur für den hier verwendeten Wert 1. Obwohl die Stufenantwort in der Theorie aus praktischer Sicht eine unendliche Zeit in Anspruch nimmt, sollte man an den exponentiellen Filter 98 bis 99 8220done8221 denken, der nach einer Zeit gleich 4 bis 5 Filterzeitkonstanten reagiert. Variationen des Exponentialfilters Es gibt eine Variation des exponentiellen Filters, der so genannte 8220nonlineare Exponentialfilter8221 Weber, 1980. Es ist beabsichtigt, Rauschen innerhalb einer bestimmten 8220 typischen Amplitude stark zu filtern, reagiert aber schneller auf größere Änderungen. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Teilen Sie diese Seite: Gleitende Mittel - Einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte - Einfache und exponentielle Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Preisdaten zu einem Trend folgendes Indikator. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jüngsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuweisen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, über / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen über einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. MACD (1,50,1) wird im Anzeigefenster angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können die Preisplots überlagert werden, indem einfach eine weitere Overlay-Zeile zur Workbench hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende Durchschnittssituationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John MurphyUpdated 12. März 2013 Was sind RC-Filter und exponentielle Mittelung und wie unterscheiden sie sich Die Antwort auf den zweiten Teil der Frage ist, dass sie der gleiche Prozess sind Wenn man aus einem Elektronik-Hintergrund dann RC Filtering Oder RC Glättung) ist der übliche Ausdruck. Auf der anderen Seite hat ein Ansatz, der auf Zeitreihenstatistik basiert, den Namen Exponential Averaging oder den vollen Namen Exponential Weighted Moving Average. Dies wird auch als EWMA oder EMA bezeichnet. Ein wesentlicher Vorteil des Verfahrens ist die Einfachheit der Formel für die Berechnung der nächsten Ausgabe. Es benötigt einen Bruchteil der vorherigen Ausgabe und einen Minus dieser Fraktion mal der Stromeingabe. Algebraisch zum Zeitpunkt k ist die geglättete Ausgabe y k gegeben durch Wie später gezeigt, hebt diese einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervor, glättet Hochfrequenzschwankungen und zeigt langfristige Trends. Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die eine oben und eine Variante Both sind richtig. Siehe die Hinweise am Ende des Artikels für weitere Details. In dieser Diskussion werden wir nur die Gleichung (1) verwenden. Die obige Formel wird manchmal in der begrenzten Weise geschrieben. Wie ist diese Formel abgeleitet und was ist ihre Interpretation Ein wichtiger Punkt ist, wie wir wählen. Um dies zu untersuchen, ist ein RC-Tiefpassfilter zu betrachten. Jetzt ist ein RC-Tiefpassfilter einfach ein Serienwiderstand R und ein Parallelkondensator C, wie unten dargestellt. Die Zeitreihengleichung für diese Schaltung ist Das Produkt RC hat Zeiteinheiten und wird als Zeitkonstante T bezeichnet. Für die Schaltung. Angenommen wir repräsentieren die obige Gleichung in ihrer digitalen Form für eine Zeitreihe, die alle h Sekunden dauert. Wir haben Dies ist genau die gleiche Form wie die vorherige Gleichung. Vergleicht man die beiden Beziehungen für a, die sich auf die sehr einfache Beziehung verringert, ergibt sich die Wahl von N, um welche Zeitkonstante wir uns entschieden haben. Nun kann Gleichung (1) als Tiefpassfilter erkannt werden, und die Zeitkonstante bezeichnet das Verhalten des Filters. Um die Bedeutung der Zeitkonstanten zu sehen, müssen wir die Frequenzcharakteristik dieses Tiefpass-RC-Filters betrachten. In seiner allgemeinen Form ist dies in E-Modul und Phase-Form haben wir, wo der Phasenwinkel ist. Die Frequenz wird als nominale Grenzfrequenz bezeichnet. Physikalisch kann gezeigt werden, daß bei dieser Frequenz die Leistung im Signal um die Hälfte reduziert wurde und die Amplitude um den Faktor verringert ist. In dB ist diese Frequenz, wo die Amplitude um 3dB reduziert wurde. Wenn die Zeitkonstante T zunimmt, nimmt die Grenzfrequenz ab, und wir wenden den Daten mehr Glättung zu, dh wir eliminieren die höheren Frequenzen. Es ist wichtig zu beachten, dass der Frequenzgang in Bogenmaß / Sekunde ausgedrückt wird. Das ist es ist ein Faktor der beteiligt. Wenn beispielsweise eine Zeitkonstante von 5 Sekunden gewählt wird, ergibt sich eine effektive Grenzfrequenz von. Eine beliebte Verwendung von RC-Glättung ist die Simulation der Wirkung eines Meters, wie er in einem Schallpegelmesser verwendet wird. Diese werden typischerweise durch ihre Zeitkonstante wie beispielsweise 1 Sekunde für S-Typen und 0,125 Sekunden für F-Typen typisiert. Für diese beiden Fälle liegen die effektiven Grenzfrequenzen bei 0,16 Hz bzw. 1,27 Hz. Eigentlich ist es nicht die Zeitkonstante, die wir normalerweise wählen wollen, sondern jene Perioden, die wir einschließen möchten. Angenommen, wir haben ein Signal, wo wir Merkmale mit einer P zweiten Periode einschließen möchten. Nun ist eine Periode P eine Frequenz. Dann können wir eine Zeitkonstante T wählen. Allerdings wissen wir, dass wir etwa 30 der Ausgabe (-3dB) verloren haben. Die Wahl einer Zeitkonstante, die genau den Perioden entspricht, die wir beibehalten wollen, ist nicht das beste Schema. Es ist normalerweise besser, eine etwas höhere Grenzfrequenz zu wählen, sagen wir. Die Zeitkonstante ist dann die in der Praxis ähnelt. Dies verringert den Verlust auf etwa 15 bei dieser Periodizität. In der Praxis also, um Ereignisse mit einer Periodizität von oder größer zu halten, dann wählen Sie eine Zeitkonstante von. Dies beinhaltet die Auswirkungen der Periodizität von bis zu etwa. Zum Beispiel, wenn wir die Auswirkungen der Ereignisse, die mit sagen, eine 8-Sekunden-Periode (0,125 Hz), dann wählen Sie eine Zeitkonstante von 0,8 Sekunden. Dies ergibt eine Grenzfrequenz von ungefähr 0,2 Hz, so daß unsere 8-Sekunden-Periode im Hauptdurchlaßband des Filters gut ist. Wenn wir die Daten mit 20 mal / sekunde (h 0,05) abtasten, dann ist der Wert von N (0,8 / 0,05) 16 und. Dies gibt einen Einblick in die Einstellung. Grundsätzlich für eine bekannte Abtastrate bezeichnet er die Mittelungsperiode und wählt aus, welche Hochfrequenzschwankungen ignoriert werden. Mit Blick auf die Erweiterung des Algorithmus können wir sehen, dass es die neuesten Werte begünstigt, und auch, warum es als exponentielle Gewichtung bezeichnet wird. Wir haben Ersatz für y k-1 gibt Wiederholen dieses Prozesses mehrmals führt zu, weil im Bereich dann deutlich die Begriffe nach rechts kleiner werden und sich wie eine abklingende Exponential verhalten. Das ist die aktuelle Ausgabe ist auf die jüngeren Ereignisse voreingenommen, aber je größer wir wählen, desto weniger Bias. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die einfache Formel die jüngsten Ereignisse hervorhebt, die die Ereignisse mit hoher Frequenz (kurzzeitig) glätten, zeigt langfristige Trends Anhang 1 8211 Alternative Formen der Gleichung Achtung Es gibt zwei Formen der exponentiellen Mittelungsgleichung, die in der Literatur vorkommen. Beide sind richtig und gleichwertig. Die erste Form, wie oben gezeigt, ist (A1) Die alternative Form ist 8230 (A2) Beachten Sie die Verwendung von in der ersten Gleichung und in der zweiten Gleichung. In beiden Gleichungen sind Werte zwischen Null und Eins. Früher wurde definiert als Jetzt wählen, um zu definieren Also die alternative Form der exponentiellen Mittelung Gleichung ist In physikalischen Begriffen bedeutet es, dass die Wahl der Form verwendet wird, hängt davon ab, wie man denken, entweder nehmen als die Rückkopplung Fraktion Gleichung (A1) oder Als den Bruchteil der Eingangsgleichung (A2). Die erste Form ist etwas weniger umständlich, wenn sie die RC-Filterbeziehung zeigt, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filterausdrücken. Chief Signal Processing Analyst bei Prosig Dr. Colin Mercer ist Chief Signal Processing Analyst bei Prosig und verantwortlich für die Signalverarbeitung und deren Anwendungen. Er war früher am Institute of Sound and Vibration Research (ISVR) an der Southampton University, wo er das Data Analysis Center gründete. Er ist ein Chartered Ingenieur und ein Fellow der British Computer Society. Ich denke, dass Sie den 8216p8217 zum Symbol für pi ändern möchten. Marco, danke für das Zeigen. Ich denke, dies ist einer unserer älteren Artikel, die von einem alten Textverarbeitungsdokument übertragen wurde. Offensichtlich, der Herausgeber (mir) nicht zu erkennen, dass die pi nicht korrekt transkribiert wurde. Sie wird in Kürze behoben. Es ist ein sehr guter Artikel Erklärung über die exponentielle Mittelung Ich glaube, es gibt einen Fehler in der Formel für T. Es sollte T h (N-1), nicht T (N-1) / h sein. Mike, danke für das Spotting. Ich habe gerade zurück zu Dr Mercer8217s ursprünglichen technischen Hinweis in unserem Archiv und es scheint, dass es Fehler bei der Übertragung der Gleichungen auf den Blog. Wir korrigieren die Post. Danke, dass Sie uns wissen Danke Danke danken Ihnen. Sie können 100 DSP-Texte lesen, ohne etwas zu sagen, dass ein exponentieller Mittelungsfilter das Äquivalent eines R-C-Filters ist. Hmm, haben Sie die Gleichung für einen EMA-Filter richtig ist es nicht Yk aXk (1-a) Yk-1 anstatt Yk aYk-1 (1-a) Xk Alan, Beide Formen der Gleichung erscheinen in der Literatur, und Beide Formen sind richtig, wie ich unten zeigen werde. Der Punkt, den Sie machen, ist wichtig, weil die Verwendung der alternativen Form bedeutet, dass die physikalische Beziehung mit einem RC-Filter weniger offensichtlich ist, darüber hinaus ist die Interpretation der Bedeutung eines in dem Artikel gezeigt nicht geeignet für die alternative Form. Zuerst zeigen wir, dass beide Formen korrekt sind. Die Form der Gleichung, die ich verwendet habe, und die alternative Form, die in vielen Texten erscheint, ist Anmerkung in der oben genannten habe ich Latex 1 / Latex in der ersten Gleichung und Latex 2 / Latex in der zweiten Gleichung verwendet. Die Gleichheit beider Formen der Gleichung wird mathematisch unterhalb der einfachen Schritte auf einmal gezeigt. Was nicht das gleiche ist, ist der Wert, der für Latex / Latex in jeder Gleichung verwendet wird. In beiden Formen ist Latex / Latex ein Wert zwischen Null und Eins. Die erste Gleichung (1) ersetzt Latex 1 / Latex durch Latex / Latex. Dies ergibt Latexk y (1 - beta) xk / latex 8230 (1A) Nun definieren wir Latexbeta (1 - 2) / Latex und so haben wir auch Latex 2 (1 - beta) / Latex. Setzt man diese in die Gleichung (1A) ein, so erhält man die Latexyk (1 - 2) y 2xk / Latex 8230 (1B) und schließlich die Reanordnung. Diese Gleichung ist identisch mit der in Gleichung (2) angegebenen alternativen Form. Legen Sie einfacher Latex 2 (1 - 1) / Latex. In physikalischer Hinsicht bedeutet das, dass die Wahl der verwendeten Form davon abhängt, wie man annehmen will, ob man Latexalpha / Latex als Rückkopplungsfraktionsgleichung (1) oder als Bruchteil der Eingangsgleichung (2) verwendet. Wie oben erwähnt, habe ich die erste Form verwendet, da sie etwas weniger mühsam ist, die RC-Filterbeziehung zu zeigen, und führt zu einem einfacheren Verständnis in Filtertermen. Allerdings Auslassung der oben ist, meiner Meinung nach, ein Mangel in dem Artikel als andere Menschen könnten eine falsche Schlussfolgerung, so dass eine überarbeitete Version wird bald erscheinen. Ich habe immer darüber nachgedacht, danke für die Beschreibung so klar. Ich denke, ein anderer Grund die erste Formulierung ist schön ist Alpha-Maps zu 8216smoothness8217: eine höhere Auswahl an Alpha bedeutet eine 8216more smooth8217 Ausgabe. Michael Vielen Dank für die Beobachtung 8211 Ich werde den Artikel etwas auf diese Zeilen hinzufügen, da es immer besser in meiner Sicht auf physische Aspekte beziehen. Dr Mercer, Ausgezeichneter Artikel, danke. Ich habe eine Frage bezüglich der Zeitkonstante, wenn sie mit einem RMS-Detektor wie in einem Schallpegelmesser verwendet wird, auf den Sie in dem Artikel verweisen. Wenn ich Ihre Gleichungen verwenden, um einen exponentiellen Filter mit Zeitkonstanten 125ms zu modellieren und ein Eingangsschrittsignal zu verwenden, bekomme ich tatsächlich einen Ausgang, der nach 125ms 63,2 des Endwertes ist. Jedoch wenn ich das Eingangssignal quadriere und dieses durch den Filter stelle, sehe ich, daß ich die Zeitkonstante verdoppeln muß, damit das Signal 63.2 seines Endwertes in 125ms erreicht. Können Sie mir mitteilen, ob dies erwartet wird. Danke vielmals. Ian Ian, Wenn Sie ein Signal wie ein Sinus-Welle dann im Grunde Sie verdoppeln die Häufigkeit ihrer grundlegenden sowie die Einführung von vielen anderen Frequenzen. Da die Frequenz in Wirklichkeit verdoppelt worden ist, wird sie um 8216 um einen grßeren Betrag durch das Tiefpaßfilter verringert. Infolgedessen dauert es länger, die gleiche Amplitude zu erreichen. Die Quadrierung Operation ist eine nicht lineare Operation, so glaube ich nicht, dass es immer doppelt genau in allen Fällen, aber es wird dazu neigen, zu verdoppeln, wenn wir eine dominante niedrige Frequenz haben. Beachten Sie auch, dass die Differenz eines quadrierten Signals das Doppelte des Differentials des 8220un-squared8221 Signals ist. Ich vermute, Sie könnten versuchen, eine Form der mittleren quadratischen Glättung, die vollkommen in Ordnung und gültig ist zu bekommen. Es könnte besser sein, den Filter anzuwenden und dann quadratisch, wie Sie die effektive Cutoff kennen. Aber wenn alles, was Sie haben, ist das quadrierte Signal dann mit einem Faktor von 2, um Ihre Filter-Alpha-Wert ändern wird etwa erhalten Sie zurück auf die ursprüngliche Cut Off-Frequenz, oder setzen Sie es ein wenig einfacher definieren Sie Ihre Cutoff-Frequenz auf das Doppelte des Originals. Vielen Dank für Ihre Antwort Dr. Mercer. Meine Frage war wirklich versuchen, zu bekommen, was tatsächlich in einem rms Detektor eines Schallpegelmessgerät getan. Wenn die Zeitkonstante für 8216fast8217 (125ms) eingestellt ist, hätte ich gedacht, dass Sie intuitiv erwarten würden, dass ein sinusförmiges Eingangssignal einen Ausgang von 63,2 seines Endwertes nach 125ms erzeugt, aber da das Signal quadriert wird, bevor es an die 8216mean8217 gelangt Erkennung, es dauert doppelt so lange wie Sie erklärt haben. Das Hauptziel des Artikels ist es, die Äquivalenz der RC-Filterung und exponentielle Mittelung zu zeigen. Wenn wir die Integrationszeit äquivalent zu einem echten rechteckigen Integrator diskutieren, dann sind Sie richtig, dass es einen Faktor von zwei beteiligt ist. Grundsätzlich, wenn wir einen echten rechtwinkligen Integrator haben, der für Ti Sekunden integriert, ist die äquivalente RC-Integatorzeit, um dasselbe Ergebnis zu erzielen, 2RC Sekunden. Ti unterscheidet sich von der RC 8216zeit constant8217 T, die RC ist. Also, wenn wir eine 8216Fast8217 Zeitkonstante von 125 msec haben, das ist RC 125 msec, dann ist das äquivalent zu einer echten Integrationszeit von 250 msec Vielen Dank für den Artikel, es war sehr hilfreich. Es gibt einige neuere Arbeiten in der Neurowissenschaften, die eine Kombination von EMA-Filtern (kurzfensternde EMA 8211 langfaserige EMA) als Bandpassfilter für die Echtzeit-Signalanalyse verwenden. Ich möchte sie anwenden, aber ich kämpfe mit den Fenstergrößen, die verschiedene Arbeitsgruppen verwendet haben, und ihre Entsprechung mit der Grenzfrequenz. Let8217s sagen, ich möchte alle Frequenzen unter 0,5Hz (aprox) zu halten, und dass ich 10 Proben / Sekunde zu erwerben. Das bedeutet, dass fp 0,5Hz P 2s T P / 100.2 h 1 / fs0.1 Die Fenstergröße I sollte mit N3 verwendet werden. Ist diese Argumentation richtig Vor der Beantwortung Ihrer Frage muss ich kommentieren die Verwendung von zwei Hochpass-Filter, um ein Bandpassfilter zu bilden. Vermutlich arbeiten sie als zwei getrennte Ströme, so ein Ergebnis ist der Inhalt von sagen, latexf / latex zu halben Sample-Rate und der andere ist der Inhalt von sagen, latexf / latex zu halben Sample-Rate. Wenn alles, was getan wird, die Differenz der mittleren quadratischen Niveaus als Angabe der Leistung in der Band aus latexf / latex zu latexf / latex dann kann es sinnvoll sein, wenn die beiden abgeschnittenen Frequenzen sind ausreichend weit auseinander, aber ich erwarte, dass die Menschen mit Diese Technik versucht, ein schmaleres Bandfilter zu simulieren. Aus meiner Sicht wäre das für eine ernsthafte Arbeit unzuverlässig und würde eine Quelle der Besorgnis sein. Nur als Referenz ist ein Bandpassfilter eine Kombination eines Niederfrequenz-Hochpassfilters, um die niedrigen Frequenzen zu entfernen, und ein Hochfrequenz-Tiefpaßfilter, um die hohen Frequenzen zu entfernen. Es gibt natürlich eine Tiefpaßform eines RC-Filters und damit eine entsprechende EMA. Vielleicht aber mein Urteil ist überkritisch, ohne zu wissen, alle Fakten So könnten Sie bitte senden Sie mir einige Verweise auf die Studien, die Sie erwähnt, so kann ich Kritik als angemessen. Vielleicht verwenden sie einen Tiefpass sowie ein Hochpassfilter. Ich denke, es ist am besten, die grundlegende Gleichung T (N-1) h verwenden, um Ihre tatsächliche Frage, wie zu bestimmen N für eine bestimmte Ziel-Cut-off-Frequenz. Die Diskussion über Zeiträume zielte darauf ab, den Menschen ein Gefühl dafür zu geben, was vor sich ging. Also bitte die Ableitung unten. Wir haben die Beziehungen latexT (N-1) h / latex und latexT1 / 2 / latex, wobei latexfc / latex die nominale Grenzfrequenz ist und h die Zeit zwischen den Proben ist, klar latexh 1 / / latex wo latexf / latex ist Abtastrate in Abtastungen / Sek. Die Umwandlung von T (N-1) h in eine geeignete Form, um die Grenzfrequenz, Latexfc / Latex und die Abtastrate, Latexf / Latex, einzuschließen, wird nachfolgend gezeigt. Also mit latexfc 0.5Hz / latex und latexfs 10 / latex-Samples / sec so dass Latex (fc / fs) 0,05 / Latex gibt Also der nächste Integer-Wert ist 4. Re-Arrangierung der oben haben wir So mit N4 haben wir latexfc 0.5307 Hz /Latex. Unter Verwendung von N3 ergibt sich ein Latexfc / Latex von 0,318 Hz. Hinweis mit N1 haben wir eine komplette Kopie ohne Filterung.

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