Ruchome przeciętne wdrożenie

Zasadniczo mam tablicę wartości takich jak this. The powyżej tablicy jest uproszczony, I m zbieranie 1 wartość na milisekundy w moim rzeczywistym kodzie i trzeba przetworzyć wyjście na algorytm I napisał, aby znaleźć najbliższy szczyt przed punktem w czasie Moje logika nie powiedzie się, ponieważ w moim przykładzie powyżej, 0 36 jest prawdziwym szczytem, ​​ale mój algorytm patrzył wstecz i zobaczył ostatnią cyfrę 0 25 jako szczyt, ponieważ istnieje spadek do 0 24 przed nim. Celem jest podjęcie tych wartości i zastosować algorytm do nich, które będą wygładzić je trochę tak, że mam bardziej liniowe wartości tj. chciałbym moje wyniki być curvy, a nie jaggedy. I ve powiedziano, aby zastosować wykładniczy ruchomy filtr średnich do moich wartości Jak mogę zrobić to To naprawdę trudne dla mnie do czytania równań matematycznych, ja zajmuje dużo lepiej z kodu. Jak mogę przetworzyć wartości w mojej tablicy, stosując wykładniczą średnią ruchomą obliczyć nawet je out. asked Feb 8 12 na 20 27.To obliczyć mnożona średnia ruchoma, musisz zachować stan wokół i potrzebujesz parametru strojenia To wymaga małej klasy przy założeniu, że używasz Java 5 lub późniejszej. Zauważ, że parametr zaniku, jaki chcesz wzbogacić, powinien wynosić od 0 do 1, a potem użyć średniej do filtrowania. Kiedy czytasz stronę na temat matematyki nawracanie, wszystko, co musisz wiedzieć, kiedy zmienia to w kodzie, to że matematycy lubią pisać indeksy w tablicach i sekwencjach z indeksami dolnymi. Oni też kilka innych notacji, co nie pomaga. Jednak EMA jest całkiem prosta, jak tylko potrzebujesz aby zapamiętać jedną starą wartość, nie wymaga skomplikowanych tablic stanu. odpowiedzi 8 lutego w 20 42. TKKocheran Całkiem niezłe, jeśli rzeczy mogą być proste Jeśli zaczynasz z nową sekwencją, pobierz nowy ułamek Uwaga: pierwsze kilka terminów w uśredniona sekwencja skoknie trochę z powodu efektów granicznych, ale otrzymasz te z innymi średnikami ruchomymi zbyt. Jednak dobrą zaletą jest to, że można zawrzeć średnią ruchliwą logikę do uśrednionego i eksperymentu bez zakłócania t reszta twojego programu zbyt wiele osób z Donal'a 9 lutego 12 w 0 06. Mam trudności ze zrozumieniem pytań, ale spróbuję odpowiedzieć mimo wszystko.1 Jeśli twój algorytm znalazł 0 25 zamiast 0 36, to jest źle Nieprawidłowe, ponieważ zakłada się monotoniczny wzrost lub spadek, który zawsze się zmienia i zawsze ustępuje. Jeśli nie prześlesnisz WSZYSTKICH danych, twoje punkty danych --- jak je przedstawisz --- są nieliniowe Jeśli naprawdę chcesz znaleźć maksimum wartość pomiędzy dwoma punktami w czasie, a następnie rozciąć tablicę od tmin do tmax i znajdź maksimum tej podbudówki.2 Teraz koncepcja przenoszenia średnich jest bardzo prosta wyobraź sobie, że mam poniższą listę 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Mogę to wygładzić, biorąc średnio dwie liczby 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Zwróć uwagę, że pierwszy numer to średnia 1 5 i 1 4 sekundy, a pierwsza druga nowa lista jest średnia z 1 4 i 1 5 trzeciej i drugiej starej listy trzeciej nowej listy średnio 1 5 i 1 4 czwarte i trzecie, i tak dalej uczyniły to okresem trzy lub cztery lub n Zauważ, że dane są dużo gładsze Dobrym sposobem na poruszanie się po przecinku w pracy jest przejście do Google Finance, wybranie magazynu, który próbuje Tesli Motors dość lotnych TSLA i kliknąć na Technicals na dole wykres Wybierz średnia ruchoma z danym okresem i Średnia ruchoma wykładnicza w celu porównania ich różnic. Średnia ruchoma jest równa kolejnym opracowywaniu tego faktu, ale ważenie starszych danych niższych niż nowe dane jest sposobem na odchylenie wygładzania w kierunku tyłu Proszę przeczytać wpis Wikipedii. Więc to jest więcej komentarza niż odpowiedź, ale małe pole komentarza było tylko małe. Powodzenia. Jeśli masz kłopoty z matematyką, możesz przejść z prostą średnią ruchoma zamiast wykładniczej Tak otrzymasz wynik będzie ostatnia x wyrażona przez x niepotwierdzona pseudokodka. Zauważ, że będziesz musiał obsługiwać początek i koniec części danych, ponieważ wyraźnie możesz średnio 5 ostatnich warunków, gdy jesteś w Twoim drugim punkcie danych , są skuteczniejszymi sposobami obliczania tej średniej sumy ruchomej - najstarszej najnowszej, ale jest to, aby uzyskać pojęcie, co się dzieje. Ale przemieszcza się jako filtr. Średnia ruchoma jest często używana dla wygładzania danych w obecności hałasu Prosta średnia ruchoma nie zawsze jest rozpoznawana jako filtr Finite Impulse Response FIR, chociaż jest to jeden z najczęstszych filtrów w przetwarzaniu sygnału Traktowanie go jako filtra umożliwia jego porównanie, na przykład filtry windowed-sinc można znaleźć w artykułach dotyczących filtrów górnoprzepustowych i pasm przenoszących pasmo górne i pasma odchylania dolnoprzepustowego dla przykładów tych Najważniejszą różnicą w tych filtrach jest to, że średnia ruchoma jest odpowiednia dla sygnałów, dla których użyteczne informacje jest zawarty w dziedzinie czasowej, w której pomiary wygładzania są uśrednione przykładowo. Filtry Windowed-sinc są z jednej strony silne w dziedzinie częstotliwości, z wyrównywaniem w przetwarzaniu dźwięku jako typica l Przykład Bardziej szczegółowe porównanie obu typów filtrów w domenie czasu i wydajność domen częstotliwości Filtrowanie Jeśli masz dane, dla których zarówno czas, jak i dziedzina częstotliwości są ważne, możesz zajrzeć do Wariacje na Moving Average, która przedstawia liczbę ważonych wersji średniej ruchomej, która jest lepsza. Średnia ruchoma długości N może być zdefiniowana jako zmienna, jaka jest zazwyczaj wykonywana, przy czym aktualna próbka wyjściowa jest średnią z poprzednich N próbek Widocznie jako filtr, średnia ruchoma wykonuje splot sekwencji wejściowej xn z prostokątnym impulsem o długości N i wysokości 1 N, aby utworzyć obszar impulsu, a tym samym zysk filtra, jeden W praktyce najlepiej podjąć N odd Chociaż średnia ruchoma może być obliczona przy użyciu parzystej liczby próbek, przy nieparzystej wartości dla N ma tę zaletę, że opóźnienie filtru będzie liczbą całkowitą próbek, ponieważ opóźnienie filtru wi N próbkami N jest dokładnie N-1 2 Średnia ruchoma może być wyrównana dokładnie do pierwotnych danych, przesuwając ją przez liczbę całkowitą próbek. Domena czasowa. Ponieważ średnia ruchoma jest splotem z prostokątnym impulsem, jej odpowiedź częstotliwościowa jest a sinc function To sprawia, że ​​coś takiego jak podwójny filtr windowed-sinc, ponieważ jest splotem z impemem sinc, który powoduje prostokątną odpowiedź częstotliwościową. Ta odpowiedź częstotliwościowa odpowiada, że ​​średnia ruchoma jest słabym wykonaniem w domena częstotliwości Ale działa bardzo dobrze w dziedzinie czasu Dlatego doskonale nadaje się do wygładzania danych w celu usunięcia zakłóceń, przy jednoczesnym zachowaniu szybkiej reakcji krokowej Rysunek 1.Figure 1 Wygładzanie za pomocą filtra średniej ruchomej. Dla typowego Additive Białe szumy Gaussa AWGN, które często zakłada się, uśrednianie N próbek powoduje zwiększenie współczynnika SNR przez współczynnik sqrt N Ponieważ hałas dla poszczególnych próbek nie jest ze sobą związany, nie ma powodu do traktowania e ach próbka różnie W związku z tym, średnia ruchoma, która daje każdą próbkę taką samą wagę, pozbędzie się maksymalnej ilości hałasu dla danej ostrości odpowiedzi na etapie. Ponieważ jest to filtr FIR, średnia ruchoma może być realizowana przez splot a następnie mają taką samą skuteczność lub brak tego jak każdy inny filtr FIR Jednak może on być również implementowany rekurencyjnie, w sposób bardzo efektywny Wynika to bezpośrednio z definicji, że. Ten wzór jest wynikiem wyrażeń dla yn i yn 1, tzn. gdy zauważymy, że zmiana między yn 1 i yn polega na tym, że na końcu znajduje się dodatkowy termin xn 1 N, podczas gdy termin x nN 1 N jest usuwany od początku W praktycznych zastosowaniach często można wyrzucić podział przez N dla każdej kadencji przez kompensację uzyskanego zysku N w innym miejscu Ta rekurencyjna implementacja będzie znacznie szybsza niż splot Każda nowa wartość y może być obliczona tylko dwoma dodatkami, zamiast N dodatków, które mogłyby konieczna jest prosta implementacja definicji Jedyną rzeczą, na którą trzeba zwrócić uwagę na rekurencyjne wdrożenie jest gromadzenie się błędów zaokrąglania To może być problemem w Twoim wniosku, ale sugeruje również, że ta rekurencyjna implementacja będzie działać lepiej z implementacja liczby całkowitej niż w przypadku liczb zmiennoprzecinkowych Jest to dość nietypowe, ponieważ implementacja zmiennoprzecinkowa jest zazwyczaj prostsza. Komunikacja polega na tym, że nigdy nie należy lekceważyć użyteczności prostego ruchomego filtra w aplikacjach przetwarzania sygnału. Filter Design Narzędzie. Ten artykuł został uzupełniony o narzędzie do projektowania filtrów Eksperymentuj z różnymi wartościami dla N i wizualizuj uzyskane filtry Wypróbuj teraz. Jest to możliwe do wdrożenia średniej ruchomej w C bez potrzeby okna próbek. Znalazłem, że I może zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna, który jest równy mocy dwóch, aby umożliwić przesunięcie bitów zamiast dzieląc, ale nie trzeba ga bufor byłby ładny Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego wyniku średniej ruchomej tylko w wyniku starego wyniku i nowej próbki. Zdefiniuj przykładową średnią ruchu, w oknie 4 próbek, aby dodać. Dodać nową średnią próbki eA może być implementowana rekurencyjnie, ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie, tj. a w swoim przykładzie Dla długości N średniej ruchomej obliczysz. gdzie yn jest sygnałem wyjściowym a xn jest sygnał wejściowy Eq 1 można zapisać rekurencyjnie jako as. o zawsze musisz pamiętać próbkę xnN w celu obliczenia 2. Jak wskazano przez Conrad Turner, można użyć nieskończenie długiego okna wykładniczego zamiast tego, co pozwala obliczyć wyjście tylko z poprzednich wyjść i bieżącego wejścia. na nie jest to standardowa nieważona średnia ruchoma, ale średnia geometryczna ważona średnią ruchoma, gdzie próbki w przeszłości uzyskują mniejszą masę, ale przynajmniej teoretycznie nigdy nie zapominasz niczego o weig hts po prostu uzyskać mniejsze i mniejsze dla próbek daleko w przeszłości. I zaimplementowane średniej ruchomej bez pojedynczej pamięci pozycji dla programu śledzenia GPS I napisał. Zacznij od 1 próbki i podzielić przez 1, aby uzyskać aktualną avg. I następnie dodać anothe próbki i podzielić przez 2 na obecną średnią. To trwa, aż dojdę do średniej. Każdego czasu później dodam nową próbkę, przeciętnie i usuń tą średnią z sumy. Nie jestem matematykiem, ale to wydawało się, że to dobry sposób to zrobić Założę, że to zwróci żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest jednym z dozwolonych sposobów, aby to zrobić I to działa dobrze Pamiętaj tylko, że im większa długość tym wolniej jest śledzenie tego, co chcesz śledzić To może nie mieć znaczenia przez większość czasu, ale po śledzeniu satelitów, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od rzeczywistej pozycji i będzie wyglądał źle Możesz mieć przerwę między siadaniem a końcem kropki Wybrałem długość 15 aktualizowanych 6 razy na minutę uzyskać odpowiednią wygładzanie i nie za daleko od rzeczywistej pozycji sutowej z wygładzonym szlakiem dots. doc 16 listopada 16 w 23 03.initialize całkowity 0, licznik 0 za każdym razem, gdy widząc nową wartość. Ten jeden scanf wejściowy, jeden dodać całkowity newValue, jedna liczba przyrostów, jedna dzielna średnia liczba. Jest to średnia ruchoma na wszystkich wejściach. Aby obliczyć średnią z ostatnich ostatnich 4 wejść, wymagałoby 4 zmiennych wejściowych, być może kopiowanie każdego wejścia do starszych zmiennych wejściowych, a następnie obliczenie nowego ruchu średnia jako suma 4 zmiennych wejściowych, podzielona przez 4 przesunięcie w prawo2 byłaby dobra, gdyby wszystkie wejścia były pozytywne, aby obliczyć średnie obliczenia. przy odpowiedzi 3 lutego 15 w 4 06.To faktycznie obliczy całkowitą średnią, a nie średnią ruchoma liczba wzrasta, wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikomy mały Hilmar 03 lutego 15 w 13 53. Odpowiedź2017 Stack Exchange, Inc.