موفينغ ديوتسش فيلتر ديوتسش

هل من الممكن تنفيذ متوسط ​​متحرك في C دون الحاجة إلى نافذة من العينات وجدت أنه يمكنني تحسين قليلا، عن طريق اختيار حجم النافذة التي هي قوة اثنين للسماح بتغيير قليلا بدلا من تقسيم، ولكن لا تحتاج فإن المخزن المؤقت يكون لطيفا. هل هناك طريقة للتعبير عن نتيجة متوسط ​​متحرك جديد فقط كدالة للنتيجة القديمة والعينة الجديدة حدد مثالا متحركا على سبيل المثال، عبر نافذة مكونة من 4 عينات لتكون: إضافة عينة جديدة ه: يمكن تنفيذ المتوسط ​​المتحرك بشكل متكرر ، ولكن لحساب دقيق للمتوسط ​​المتحرك عليك أن تتذكر أقدم عينة المدخلات في المجموع (أي في المثال الخاص بك). وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك N الذي تحسبه: حيث ين هي إشارة الخرج و شن هي إشارة الدخل. مكافئ. (1) يمكن أن تكون مكتوبة بشكل متكرر كما كنت دائما بحاجة إلى تذكر العينة شن-N من أجل حساب (2). وكما أشار كونراد تيرنر، يمكنك استخدام نافذة أسي طويلة (بلا حدود) بدلا من ذلك، والتي تسمح لك بحساب الإخراج فقط من المخرجات السابقة والإدخال الحالي: ولكن هذا ليس متوسط ​​متحرك (غير مرجح) قياسي ولكن بشكل أضعافا مضاعفة (حيث على الأقل من الناحية النظرية) لا تنسى أبدا أي شيء (الأوزان فقط تحصل على أصغر وأصغر للعينات بعيدة في الماضي). أنا نفذت المتوسط ​​المتحرك دون ذاكرة البند الفردية لبرنامج تتبع غس كتبته. أبدأ مع 1 عينة وتقسيم بنسبة 1 للحصول على متوسط ​​الحالي. ثم قم بإضافة عينة أنوث وتقسيمها 2 إلى المتوسط ​​الحالي. يستمر هذا حتى يصل إلى طول المتوسط. في كل مرة بعد ذلك، أضيف في العينة الجديدة، واحصل على المتوسط ​​وأزل هذا المتوسط ​​من المجموع. أنا لست رياضياتيا ولكن هذا يبدو وكأنه وسيلة جيدة للقيام بذلك. أنا أحسب أنه من شأنه أن يحول المعدة من رجل الرياضيات الحقيقي ولكن، اتضح أنها واحدة من الطرق المقبولة للقيام بذلك. ويعمل بشكل جيد. فقط تذكر أن ارتفاع طول الخاص بك أبطأ هو اتباع ما كنت تريد أن تتبع. وهذا قد لا يهم معظم الوقت ولكن عندما تتبع الأقمار الصناعية، إذا كنت بطيئا، يمكن أن يكون درب بعيدا عن الوضع الفعلي، وسوف تبدو سيئة. هل يمكن أن يكون هناك فجوة بين جلس والنقاط زائدة. اخترت بطول 15 تحديث 6 مرات في الدقيقة الواحدة للحصول على تجانس كافية ولا تحصل بعيدا جدا عن الوضع الفعلي جلس مع نقاط درب ممهدة. أجاب 16 نوفمبر 16 في 23:03 تهيئة المجموع 0، العد 0 (في كل مرة رؤية قيمة جديدة ثم إدخال واحد (سكانف)، واحد إضافة توتالنوفالو، زيادة واحدة (العد)، واحد معدل الفجوة (توتالكونت) وهذا سيكون المتوسط ​​المتحرك أكثر من جميع المدخلات لحساب المتوسط ​​فوق المدخلات الأربعة الأخيرة فقط، يتطلب 4 مدخلات، ربما نسخ كل مدخلات إلى مدخلات قديمة، ثم حساب المتوسط ​​المتحرك الجديد، حيث أن مجموع المدخلات 4، مقسوما على 4 (التحول الصحيح 2 سيكون جيد إذا كانت جميع المدخلات إيجابية لجعل متوسط ​​الحساب أجاب فب 3 15 في 4:06 وهذا في الواقع حساب المتوسط ​​الكلي وليس المتوسط ​​المتحرك. كما يحصل العد أكبر تأثير أي عينة إدخال جديدة تصبح صغيرة تتلاشى نداش هيلمر فبراير 3 15 في 13:53 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، إنكموفينغ متوسط ​​التصفية يمكنك استخدام وحدة تصفية المتوسط ​​المتحرك لحساب سلسلة من المعدلات من جانب واحد أو من جانبين على مجموعة بيانات باستخدام طول الإطار الذي تحدده بعد ح أفي تعريف مرشح يلبي احتياجاتك، يمكنك تطبيقه على أعمدة مختارة في مجموعة بيانات من خلال ربطه بالوحدة تطبيق مرشح. الوحدة تقوم بكل العمليات الحسابية وتحل محل القيم داخل الأعمدة العددية مع المتوسطات المتحركة المقابلة. يمكنك استخدام المتوسط ​​المتحرك الناتج للتآمر والتصور، كخط أساس سلس جديد للنمذجة، لحساب الفروق مقابل الحسابات لفترات مماثلة، وما إلى ذلك. هذا النوع من المتوسط ​​يساعدك على كشف وتوقع أنماط زمنية مفيدة في البيانات بأثر رجعي وفي الوقت الحقيقي. يبدأ أبسط نوع من المتوسط ​​المتحرك في بعض عينات السلسلة، ويستخدم متوسط ​​ذلك الموضع بالإضافة إلى المواضع n السابقة بدلا من القيمة الفعلية. (يمكنك تحديد n كما تريد.) ويعد الفترة n التي يتم حساب المتوسط، أقل التباين سيكون لديك بين القيم. أيضا، كما تقوم بزيادة عدد القيم المستخدمة، تأثير أقل أي قيمة واحدة على المتوسط ​​الناتج. ويمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك من جانب واحد أو من جانبين. في المتوسط ​​أحادي الجانب، يتم استخدام القيم التي تسبق قيمة الفهرس فقط. في المتوسط ​​على الوجهين، يتم استخدام القيم السابقة والمستقبلية. بالنسبة للسيناريوهات التي تقرأ فيها البيانات المتدفقة، فإن المتوسطات التراكمية والمرجحة المتحركة مفيدة بشكل خاص. ويأخذ المتوسط ​​المتحرك التراكمي في الاعتبار النقاط السابقة للفترة الحالية. يمكنك وزن جميع نقاط البيانات بالتساوي عند حساب المتوسط، أو يمكنك التأكد من أن القيم الأقرب لنقطة البيانات الحالية يتم ترجيحها بقوة أكبر. في المتوسط ​​المتحرك المرجح. يجب أن تحسب جميع الأوزان إلى 1. في المتوسط ​​المتحرك الأسي. وتتكون المتوسطات من رأس وذيل. والتي يمكن أن تكون مرجحة. ذيل خفيف الوزن يعني أن الذيل يتبع الرأس بشكل وثيق، وبالتالي فإن المتوسط ​​يتصرف مثل المتوسط ​​المتحرك على فترة الترجيح القصير. عندما تكون أوزان الذيل أثقل، فإن المتوسط ​​يتصرف أكثر كمتوسط ​​متحرك بسيط أطول. أضف وحدة تصفية المتوسط ​​المتحرك إلى تجربتك. طول. اكتب قيمة عدد صحيح موجبة تحدد الحجم الكلي للنافذة التي يتم من خلالها تطبيق الفلتر. ويسمى هذا أيضا قناع الترشيح. بالنسبة إلى المتوسط ​​المتحرك، يحدد طول الفلتر عدد القيم التي تم حساب متوسطها في النافذة المنزلقة. وتسمى مرشحات أطول أيضا مرشحات ترتيب أعلى، وتوفير نافذة أكبر من الحساب وتقريب أقرب من خط الاتجاه. مرشحات النظام الأقصر أو الأدنى تستخدم نافذة أصغر من الحساب وتشبه بشكل وثيق البيانات الأصلية. للنوع. اختر نوع المتوسط ​​المتحرك لتطبيقه. يدعم أزور ماشين ليارنينغ ستوديو الأنواع التالية من حسابات المتوسط ​​المتحرك: يتم حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) كمتوسط ​​متداول غير مرجح. المتوسطات المتحركة الثلاثية (تما) هي في المتوسط ​​مرتين لخط الاتجاه أكثر سلاسة. وتستمد كلمة الثلاثي من شكل الأوزان التي يتم تطبيقها على البيانات، والتي تؤكد القيم المركزية. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يعطي وزنا أكبر للبيانات الأخيرة. ينخفض ​​الترجيح أضعافا مضاعفة. ويحسب المتوسط ​​المتحرك الأسي المعدل المتوسط ​​المتحرك الجاري، حيث يعتبر حساب المتوسط ​​المتحرك في أي نقطة واحدة المتوسط ​​المتحرك المحسوب سابقا في جميع النقاط السابقة. هذه الطريقة تعطي خط اتجاه أكثر سلاسة. وبالنظر إلى نقطة واحدة ومتوسط ​​متحرك حالي، فإن المتوسط ​​المتحرك التراكمي (سما) يحسب المتوسط ​​المتحرك عند النقطة الحالية. أضف مجموعة البيانات التي تحتوي على القيم التي تريد حساب متوسط ​​متحرك لها، ثم أضف وحدة تطبيق أبلي فيلتر. قم بتوصيل عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك إلى المدخل الأيمن من تطبيق عامل التصفية. وربط مجموعة البيانات إلى المدخلات اليمنى. في وحدة تطبيق تصفية، استخدم محدد العمود لتحديد الأعمدة التي يجب تطبيق عامل التصفية عليها. بشكل افتراضي، سيتم تطبيق الفلتر الذي تنشئه على جميع الأعمدة الرقمية، لذا تأكد من استبعاد أية أعمدة لا تحتوي على بيانات مناسبة. تشغيل التجربة. عند هذه النقطة، يتم استبدال القيمة الحالية (أو الفهرس) لكل قيمة من القيم التي تحددها معلمة طول المرشح بقيمة المتوسط ​​المتحرك. مرشح رقمي تمهيدي. حسنا فتح ميكروموديلر دسب وحدد مرشح رقمي من شريط الأدوات في الأعلى واسحبه إلى التطبيق لدينا. حسنا، اختر مرشح متوسط ​​متحرك لأنه واحد من أبسط أنواع الفلاتر. بعد إسقاط الفلتر، سيتم تحديث شاشات العرض تلقائيا. (انقر لإطلاق ميكروموديلر دسب في نافذة جديدة) ونحن نعلم جميعا ما هو متوسط ​​- إضافة الأرقام معا وتقسيم كم عدد هناك. المرشح المتوسط ​​المتحرك يفعل ذلك فقط. فإنه يخزن تاريخ آخر أرقام N وينتج متوسطها. في كل مرة يأتي عدد جديد في، يتم إعادة حساب المتوسط ​​بشكل فعال من العينات المخزنة وعدد جديد هو الإخراج. استجابة التردد لمرشح في الجزء العلوي الأيسر، نرى الرسم البياني ل ماجنيتيود مقابل التردد، أو مدى الترددات المختلفة سيتم تضخيمها أو خفضها من قبل المرشح المتوسط ​​المتحرك. كما قد تتوقع، فإن متوسط ​​عدد العينات N الماضية تطبيق بعض نوع من تمهيد للإشارة، والحفاظ على الترددات المنخفضة وإزالة الترددات العالية. يمكننا التحكم في عدد المدخلات السابقة، أو العينات التي متوسطات عن طريق ضبط طول مرشح، N. من خلال ضبط هذا، يمكننا أن نرى أن لدينا بعض السيطرة الأساسية على أي الترددات يمكن أن تمر والتي يتم التخلص منها. داخل مرشح إذا نظرنا إلى طريقة عرض البنية، يمكننا أن نرى ما قد يبدو داخل مرشح المتوسط ​​المتحرك. تم توضيح الرسم التوضيحي لإظهار ما تعنيه الرموز المختلفة. وتعني الرموز Z -1 التأخير بعينة زمنية واحدة والرموز تعني إضافة أو الجمع بين الإشارات. وتعني الأسهم مضاعفة (فكر في تكبير أو تصغير أو قياس) الإشارة بالمقدار الموضح على يسار السهم. لمتوسط ​​5 عينات، ونحن نأخذ الخامس (0.2) من العينة الأخيرة، وخامس العينة الثانية الأخيرة وهلم جرا. وتسمى سلسلة التأخيرات خط التأخير مع تأخير إشارة الدخل بخطوة إضافية واحدة أثناء السير على طول خط التأخير. وتسمى السهام أيضا الصنابير، لذلك هل يمكن أن نتصور تقريبا أنها الصنابير مثل واحد في بالوعة المطبخ الخاص بك التي هي كل خمس مفتوحة. هل يمكن أن تتخيل إشارة تتدفق في من اليسار ويجري تأخير تدريجيا لأنها تتحرك على طول خط التأخير، ثم إعادة تجميعها في نقاط القوة المختلفة من خلال الصنابير لتشكيل الإخراج. وينبغي أيضا أن يكون من السهل أن نرى أن إخراج المرشح سيكون: وهو ما يعادل متوسط ​​آخر 5 عينات. (الإدخال t-N يعني الإدخال المتأخر من الزمن t-N) في الممارسة العملية، فإن الشفرة التي يولدها ميكروموديلر دسب ستستخدم الحيل للقيام بذلك بكفاءة أكبر، بحيث لا يلزم إشراك سوى العينات الأولى والأخيرة إلا أن الرسم البياني جيد لأغراض التوضيح. إذا كنت يمكن أن نفهم هذا ثم يمكنك الحصول على فكرة ما هو مرشح فير. ويتشابه مرشح فلتر الهواء مع المرشح المتوسط ​​المتحرك، ولكن يمكن أن يكون مختلفا بدلا من كل نقاط قوة النقر. هنا لدينا مرشح متوسط ​​متحرك ومرشح معلومات الطيران. يمكنك أن ترى أنها هي الهيكلية نفسها، والفرق الوحيد هو نقاط القوة من الصنابير. القسم التالي سوف أعرض لكم لمرشحات رد فعل محدود (فير). من خلال تغيير قوة الحنفية، يمكننا إنشاء بالقرب من أي استجابة التردد الذي نريده.