Dsp Móvil Exponencial Media

La media móvil exponencial es un tipo de filtro IIR que es fácil de implementar en C y utiliza muy pocos recursos. A diferencia de una media móvil simple, que no requiere un buffer de memoria RAM para almacenar muestras anteriores. Sólo tiene que almacenar un valor (el promedio anterior). Un promedio móvil exponencial se expresa como la siguiente ecuación: AVGN (en alfa) AVGN-1 (1-alfa). La aplicación de esta ecuación usando cálculos de coma flotante es sencillo, pero el uso de variables de punto fijo es un poco difícil. El fragmento de código que aquí utilizan enteros con signo de 32 bits para los valores de la media y de entrada. Los valores intermedios tienen que usar las matemáticas de 64 bits para evitar errores de desbordamiento. valores alfa cercanos a cero representan un promedio pesado, mientras que un valor alfa de una cuenta sin promedio. Comentarios: En la línea donde se calcula temp0, creo que el final de la línea debe decir (65535 - alfa) De lo contrario, un alfa de 1 incluiría indebidamente la media anterior, así como el nuevo objeto Sistema dsp. MovingAverage value. Documentation Descripción El dsp. MovingAverage Sistema objectx2122 calcula la media móvil de la señal de entrada a lo largo de cada canal, de forma independiente en el tiempo. El objeto utiliza el método de ventana deslizante o el método de ponderación exponencial para calcular la media móvil. En el método de ventana deslizante, una ventana de longitud especificada se mueve sobre los datos, muestra por muestra, y la media se calcula sobre los datos en la ventana. En el método de ponderación exponencial, el objeto multiplica las muestras de datos con un conjunto de factores de ponderación. El promedio se calcula sumando los datos ponderados. Para más detalles sobre estos métodos, consulte Algoritmos. El objeto acepta entradas multicanal, es decir, entradas de tamaño n m - by-, donde m 8805 1, y n gt 1. El objeto también acepta entradas de tamaño variable. Una vez que el objeto está bloqueado, puede cambiar el tamaño de cada canal de entrada. Sin embargo, el número de canales no puede cambiar. Este objeto es compatible con C y C generación de código. Para calcular la media móvil de la entrada: Crear un objeto dsp. MovingAverage y establezca las propiedades del objeto. Llame a paso para calcular la media móvil. Nota: Como alternativa, en lugar de utilizar el método de paso para realizar la operación definida por el objeto del sistema, puede llamar al objeto con argumentos, como si se tratara de una función. Por ejemplo, y la etapa (obj, x) e y obj (x) realizar operaciones equivalentes. Construcción movAvg dsp. MovingAverage devuelve un objeto de media móvil, movAvg. utilizando las propiedades predeterminadas. movAvg dsp. MovingAverage (Len) establece la propiedad WindowLength a Len. movAvg dsp. MovingAverage (Nombre, Valor) especifica las propiedades adicionales utilizando pares de nombre, el valor. no especificados propiedades tienen valores por defecto. Seleccione su CountryUpdated 12ª de marzo de 2013 ¿Cuáles son RC Filtrado y promedio exponencial y en qué se diferencian La respuesta a la segunda parte de la pregunta es que son el mismo proceso Si uno viene de un fondo de la electrónica entonces RC Filtrado (o RC Smoothing) es la expresión usual. Por otro lado, un enfoque basado en las estadísticas de series de tiempo tiene el nombre promedio exponencial, o para usar el nombre completo exponencial media móvil ponderada. Esto también se conoce diverso como EWMA o EMA. Una ventaja clave del método es la simplicidad de la fórmula para el cálculo de la siguiente salida. Se toma una fracción de la salida anterior y los tiempos de uno menos esta fracción la entrada de corriente. Algebraicamente en el tiempo k el suavizado de salida y k viene dada por Como se muestra más adelante esta sencilla fórmula destaca los acontecimientos recientes, suaviza las variaciones de alta frecuencia y revela las tendencias a largo plazo. Tenga en cuenta que hay dos formas de la ecuación de promedio exponencial, la de arriba y una variante Ambos son correctos. Ver las notas al final del artículo para más detalles. En esta discusión sólo utilizaremos la ecuación (1). La fórmula anterior se escribe a veces de la manera más limitada. ¿Cómo se obtiene esta fórmula y lo que es su interpretación Un punto clave es ¿cómo seleccionamos. Para investigar esto de una manera sencilla es considerar un filtro de paso bajo RC. Ahora un filtro de paso bajo RC es simplemente una resistencia en serie R y un condensador C en paralelo como se ilustra a continuación. La ecuación de series de tiempo para este circuito es el producto RC tiene unidades de tiempo y se conoce como la constante de tiempo, T. para el circuito. Supongamos que representamos la ecuación anterior en su forma digital para una serie de tiempo que tiene los datos tomados cada h segundos. Tenemos Esta es exactamente la misma forma que la ecuación anterior. La comparación de las dos relaciones para una tenemos que reduce a la simple relación de ahí la elección de N se guía por lo que la constante de tiempo que elegimos. Ahora la ecuación (1) puede ser reconocido como un filtro de paso bajo y la constante de tiempo tipifica el comportamiento del filtro. Para ver la importancia de la constante de tiempo que necesitamos para mirar la característica de frecuencia de este filtro de paso bajo RC. En su forma más general, esto es expresar en forma de módulo y la fase donde tenemos el ángulo de fase es. La frecuencia se denomina frecuencia de corte nominal. Físicamente se puede demostrar que en esta frecuencia la potencia de la señal se ha reducido a la mitad y la amplitud es reducida por el factor. En términos de dB esta frecuencia es donde la amplitud se ha reducido en 3 dB. Es evidente que la constante de tiempo T aumenta por lo que entonces la frecuencia de corte se reduce y se aplican más suavizado a los datos, es decir, eliminamos las frecuencias más altas. Es importante observar que la respuesta de frecuencia se expresa en radianes / segundo. Es decir hay un factor de los involucrados. Por ejemplo la elección de una constante de tiempo de 5 segundos da una frecuencia de corte efectivo de. Un uso popular de RC suavizado es simular la acción de un medidor de este tipo que se utiliza en un sonómetro. En general se caracterizan por su constante de tiempo tal como 1 segundo para el tipo S y 0,125 segundos para los tipos F. Para estos 2 casos las frecuencias de corte son eficaces 0.16Hz y 1.27Hz, respectivamente. En realidad no es la constante de tiempo que normalmente desea seleccionar, pero esos períodos que deseen incluir. Supongamos que tenemos una señal en la que deseamos incluir las funciones con un segundo periodo P. Ahora un período P es una frecuencia. entonces podríamos elegir una constante de tiempo T dado por. Sin embargo, sabemos que hemos perdido cerca de 30 de la salida (-3 dB) a. Por lo tanto la elección de una constante de tiempo que corresponde exactamente a las periodicidades que deseamos seguir no es el mejor esquema. Por lo general es mejor elegir una frecuencia ligeramente superior cortada, por ejemplo. La constante de tiempo es entonces que en términos prácticos es similar al. Esto reduce la pérdida de alrededor de 15 en esta periodicidad. Por lo tanto, en términos prácticos para retener los acontecimientos con una periodicidad de o mayor a continuación, elija una constante de tiempo de. Esto incluirá los efectos de las periodicidades de hasta aproximadamente. Por ejemplo, si deseamos incluir los efectos de los acontecimientos que suceden con decir un segundo período de 8 (0.125Hz) a continuación, elija una constante de tiempo de 0,8 segundos. Esto da una frecuencia de corte de aproximadamente 0,2 Hz para que nuestro segundo periodo 8 es así en la banda de paso principal del filtro. Si nos muestreo de los datos a 20 veces / segundo (0,05 h), entonces el valor de N es (0,8 / 0,05) y 16. Esto da una idea de cómo establecer. Básicamente para una frecuencia de muestreo conocido que tipifica el período de promedio y selecciona cuáles serán ignorados fluctuaciones de alta frecuencia. Al mirar a la expansión del algoritmo podemos ver que favorece a los valores más recientes, y también por lo que se refiere a la ponderación como exponencial. Hemos Sustituyendo y k-1 indica repetición de este proceso varias veces conduce a se debe a que en el rango entonces es claro que los términos a la derecha se hacen más pequeños y se comportan como una exponencial en descomposición. Esa es la salida de corriente está sesgada hacia los acontecimientos más recientes, pero la mayor elegimos T, entonces el menor sesgo. En resumen, vemos que la fórmula simple enfatiza acontecimientos recientes suaviza eventos de alta frecuencia (período corto) revela las tendencias a largo plazo en el Apéndice 1 8211 Las formas alternativas de la ecuación Precaución Hay dos formas de la ecuación de promedio exponencial que aparecen en la literatura. Ambos son correctos y equivalente. La primera forma es como se muestra arriba (A1) La forma alternativa es 8230 (A2) Tenga en cuenta el uso de la ecuación en la primera y en la segunda ecuación. En ambas ecuaciones y son valores entre cero y la unidad. Anteriormente se definió como optando para definir lo tanto la forma alternativa de la ecuación promedio exponencial es en términos físicos significa que la elección de la forma uno utiliza depende de cómo se quiere pensar en ya sea tomando como retroalimentación ecuación fracción (A1) o como la fracción de la ecuación de entrada (A2). La primera forma es ligeramente menos engorroso en que muestra la relación del filtro RC, y conduce a una comprensión más simple en términos de filtro. Analista Jefe de Procesamiento de Señales en Prosig Dr. Colin Mercer es analista jefe de Procesamiento de Señales en Prosig y tiene la responsabilidad de procesamiento de señal y sus aplicaciones. Anteriormente fue en el Instituto de Investigación de la vibración (ISVR) El sonido y en la Universidad de Southampton, donde fundó el Centro de Análisis de Datos. Él es un ingeniero colegiado y miembro de la British Computer Society. Creo que se desea cambiar el 8216p8217 al símbolo para pi. Marco, gracias por señalarlo. Creo que este es uno de nuestros artículos más antiguos que han sido transferidos de un documento de procesamiento de textos de edad. Obviamente, el editor (yo) no pudo detectar que el PI no se había transcrito correctamente. Será corregido en breve. it8217s un artículo muy bueno explicación sobre el promedio exponencial Creo que hay un error en la fórmula para T. Debe ser T h (N-1), no T (N-1) / h. Mike, gracias por la detección de eso. acabo de comprobar de nuevo a Dr. Mercer8217s nota técnica original en nuestro archivo y parece que fue dado a error al transferir las ecuaciones para el blog. Vamos a corregir el poste. Gracias por informarnos Gracias, gracias, gracias,. Se podía leer 100 textos DSP sin encontrar nada diciendo que un filtro de promedio exponencial es el equivalente de un filtro R-C. hmm, ¿tiene la ecuación para un filtro de EMA correcta es que no Yk axk (1-a) Yk-1 en lugar de Yk Ayk-1 (1-a) Xk Alan, Ambas formas de la ecuación aparece en la literatura, y ambas formas son correctas, como mostraré a continuación. El punto que se hace es importante porque el uso de la forma alternativa significa que la relación física con un filtro RC es menos evidente, por otra parte la interpretación del significado de una muestra en la que el artículo no es apropiado para la forma alternativa. En primer lugar vamos a mostrar ambas formas son correctas. La forma de la ecuación que he utilizado es la forma alternativa y que no aparece en muchos textos se nota en lo anterior he utilizado el látex 1 / látex en la primera ecuación y látex 2 / látex en la segunda ecuación. La igualdad de las dos formas de la ecuación se muestra matemáticamente a continuación tomando medidas simples a la vez. Lo que no es de la misma es el valor utilizado para el látex / latex en cada ecuación. En tanto látex formas / látex es un valor entre cero y la unidad. ecuación de primer reescritura (1) la sustitución de látex 1 / látex de látex / latex. Esto da y latexyk (1 - beta) xk / látex 8230 (1A) Ahora definir latexbeta (1 - 2) / látex y así que también tenemos látex 2 (1 - beta) / látex. Sustituyendo estos en la ecuación (1A) da latexyk (1 - 2) y 2xk / látex 8230 (1b) y finalmente re-organización da Esta ecuación es idéntica a la forma alternativa dada en la ecuación (2). En términos más sencillos látex 2 (1 - 1) / látex. En términos físicos significa que la elección de la forma uno utiliza depende de cómo se quiere pensar en ya sea tomando latexalpha / látex como la ecuación fracción de alimentación de nuevo (1) o como la fracción de la ecuación de entrada (2). Como se mencionó anteriormente he utilizado la primera forma, ya que es un poco menos engorroso que muestra la relación filtro RC, y conduce a la comprensión más simple en términos del filtro. Sin embargo omitiendo lo anterior es, en mi opinión, una deficiencia en el artículo como otras personas podrían hacer una inferencia incorrecta por lo que una versión revisada aparecerá pronto. I8217ve siempre se preguntó acerca de esto, gracias por describir con tanta claridad. Creo que otra razón por la primera formulación es agradable es que los mapas alfa 8216smoothness8217: una mayor elección de alfa significa una salida 8216more smooth8217. Gracias Michael para la observación de 8211 Tengo que añadir a este artículo algo en ese sentido, ya que es siempre mejor en mi opinión, para relacionarse con los aspectos físicos. Dr. Mercer, Excelente artículo, gracias. Tengo una pregunta con respecto a la constante de tiempo cuando se utiliza con un detector RMS como en un medidor de nivel de sonido que se refiere en el artículo. Si utilizo sus ecuaciones para modelar un filtro exponencial con el tiempo 125 ms constantes y utilizar una señal de paso de entrada, me pongo hecho una salida que, después de 125 ms, es el 63,2 del valor final. Sin embargo, si la señal de entrada cuadrados y poner esto a través del filtro, entonces veo que tengo que duplicar la constante de tiempo para que la señal llegue 63.2 de su valor final en 125 ms. ¿Puede usted decirme si se espera que este. Muchas gracias. Ian Ian, si se eleva al cuadrado una señal como una onda sinusoidal a continuación, básicamente, que está duplicando la frecuencia de su fundamental, así como la introducción de un montón de otras frecuencias. Debido a que la frecuencia tiene en efecto, se ha duplicado esa época se está 8216reduced8217 por una mayor cantidad por el filtro de paso bajo. En consecuencia, se necesita más tiempo para llegar a la misma amplitud. La operación de elevar al cuadrado es una operación no lineal, así que no creo que siempre será el doble precisión en todos los casos, sino que tenderá a doblar si tenemos una baja frecuencia dominante. También tenga en cuenta que el diferencial de una señal cuadrada es el doble de la diferencia de la señal de 8220un-squared8221. Sospecho que podría estar tratando de obtener una forma de suavizado cuadrado medio, que está perfectamente bien y válido. Puede ser que sea mejor para aplicar el filtro y, a continuación cuadrado como se conoce el punto de corte eficaz. Pero si todo lo que tiene es la señal al cuadrado y luego usando un factor de 2 para modificar su valor alfa del filtro será de aproximadamente ayudarle a volver a la frecuencia de corte original, o lo ponga un poco más sencillo definir su frecuencia de corte al doble del original. Gracias por su respuesta Dr. Mercer. Mi pregunta estaba realmente tratando de llegar a lo que realmente se hace en un detector de valor eficaz de un medidor de nivel de sonido. Si la constante de tiempo se establece para 8216fast8217 (125 ms), habría pensado que intuitivamente que se puede esperar una señal de entrada sinusoidal para producir una potencia de 63,2 de su valor final después de 125 ms, pero ya que la señal está siendo cuadrado antes de que llegue a la 8216mean8217 detección, en realidad va a tomar dos veces más que sus explicaciones. El objetivo principal del artículo es mostrar la equivalencia de filtrado RC y promedio exponencial. Si estamos hablando del tiempo de integración equivalente a un verdadero integrador rectangular, a continuación, estás en lo correcto que hay un factor de dos en cuestión. Básicamente, si tenemos un verdadero integrador que integra rectangular para Ti segundos el tiempo equivalente integator RC para conseguir el mismo resultado es 2RC segundos. Ti es diferente de la 8216time constant8217 RC T que es RC. Por lo tanto, si tenemos una constante 8216Fast8217 tiempo de 125 milisegundos, es decir RC 125 milisegundos después que es equivalente a un cierto tiempo de integración de 250 ms Gracias por el artículo, que era muy útil. Hay algunos trabajos recientes de la neurociencia que utilizan una combinación de filtros (EMA EMA-corto de ventana 8211 EMA-larga de ventana) como un filtro de paso de banda para el análisis de señales en tiempo real. Me gustaría aplicarlos, pero estoy luchando con la ventana de tamaños diferentes grupos de investigación han utilizado y su correspondencia con la frecuencia de corte. Let8217s dicen que quiero mantener todas las frecuencias por debajo de 0,5 Hz (aprox) y que adquiero 10 muestras / segundo. Esto significa que fp 0.5Hz P T P 2S / h 100.2 1 / fs0.1 Thefore, el tamaño de la ventana que debería usar deben ser N3. ¿Es correcto este razonamiento Antes de responder a su pregunta tengo que comentar sobre el uso de dos filtros de paso alto para formar un filtro de paso de banda. Es de suponer que operan como dos corrientes separadas, por lo que uno de los resultados es el contenido de, por ejemplo latexf / látex a la mitad de la frecuencia de muestreo y el otro es el contenido de, por ejemplo latexf / látex a la mitad de la frecuencia de muestreo. Si todo lo que se está haciendo es la diferencia en los niveles cuadráticos medios como una indicación de la potencia en la banda de latexf / látex para latexf / látex, entonces puede ser razonable si las dos frecuencias de corte son lo suficientemente separadas pero espero que las personas que utilizan esta técnica están tratando de simular un filtro de banda estrecha. En mi opinión de que no sería fiable para el trabajo serio, y sería una fuente de preocupación. Sólo como referencia un filtro de paso de banda es una combinación de un filtro de paso alto de baja frecuencia para eliminar las bajas frecuencias y un filtro de paso bajo de alta frecuencia para eliminar las altas frecuencias. Hay, por supuesto una forma de paso bajo de un filtro RC, y por lo tanto un EMA correspondiente. Tal vez si mi juicio es ser demasiado crítico sin conocer todos los hechos Así podría por favor enviarme algunas referencias a los estudios que usted ha mencionado, así que puede criticar en su caso. Tal vez ellos están usando un paso bajo, así como un filtro de paso alto. Volviendo ahora a la pregunta real acerca de cómo determinar N para una frecuencia de corte diana dada creo que lo mejor es usar la ecuación básica T (N-1) h. La discusión acerca de los períodos tenía como objetivo dar a la gente una idea de lo que estaba pasando. Así que por favor ver la derivación a continuación. Tenemos las relaciones en látex (N-1) h / látex y latexT1 / 2 / látex donde latexfc / látex es la frecuencia nominal de corte y h es el tiempo entre muestras, Claramente latexh 1 / / látex donde latexfs / látex es la frecuencia de muestreo en muestras / seg. Reorganización de T (N-1) h en una forma adecuada para incluir la frecuencia de corte, latexfc / látex y la frecuencia de muestreo, latexfs / látex, se muestra a continuación. Así, utilizando latexfc 0,5 Hz / látex y latexfs 10 / muestras de látex / seg por lo que el látex (fc / fs) 0.05 / látex da lo tanto, el valor entero más cercano es 4. Re-formalización de las anteriores que tenemos hasta con N4 tenemos latexfc 0,5307 Hz /látex. Usando N3 da una latexfc / látex de 0.318 Hz. Nota con el N1 tenemos una copia completa con promedios se utilizan para suavizar los cambios de corto plazo para obtener una mejor indicación de la tendencia de los precios promedios de análisis no filtering. Technical en movimiento. Los promedios son indicadores de seguimiento de tendencias. Un promedio móvil de los precios por día es el precio medio de una acción durante un período elegido, aparece día a día. Para el cálculo de la media, hay que elegir un período de tiempo. La elección de un período de tiempo es siempre una reflexión sobre, más o menos retraso en relación con el precio en comparación con un alisamiento mayor o menor de los datos de precios. promedios de precios se utilizan como indicadores de tendencia siguientes y sobre todo como una referencia para sostenimiento de los precios y la resistencia. En promedios generales están presentes en todo tipo de fórmulas para suavizar los datos. Oferta especial: Beneficio con quotCapturing técnica Analysisquot media móvil simple Una media móvil simple se calcula sumando todos los precios dentro del período de tiempo elegido, divididos por ese período de tiempo. De esta manera, cada valor de datos tiene el mismo peso en el resultado promedio. Figura 4.35: simple, exponencial y ponderada media móvil. La curva gruesa negro en el gráfico de la figura 4.35 es una media móvil simple de 20 días. Media Móvil Exponencial Un promedio móvil exponencial da más peso, en términos porcentuales, a los precios individuales en un rango, en base a la siguiente fórmula: EMA (EMA precio) (EMA anterior (1 ndash EMA)) La mayoría de los inversores no se sienten cómodos con una expresión relacionada con el porcentaje de la media móvil exponencial más bien, se sienten mejor utilizando un período de tiempo. Si desea conocer el porcentaje en el que trabajar utilizando un período, la siguiente fórmula que da la conversión: Un periodo de tiempo de tres días corresponde a un porcentaje exponencial de: La curva negro delgada en la figura 4.35 es un móvil exponencial de 20 días promedio. Una media móvil ponderada media móvil ponderada pone más peso en datos recientes y menos peso en los datos más antiguos. Una media móvil ponderada se calcula multiplicando cada dato con un factor desde el primer día hasta ldquo1rdquo ldquonrdquo día para el más antiguo de los datos más recientes, el resultado se divide por el total de todos los factores de multiplicación. En un 10 días de media móvil ponderada, existe hace 10 días 10 veces más peso para el precio hoy en proporción al precio. Asimismo, el precio de ayer consigue nueve veces más el peso, y así sucesivamente. La curva de trazos negro delgada en la figura 4.35 es una de 20 días de media móvil ponderada. Simple, exponencial, ponderada o Si comparamos estos tres medias básicas, vemos que el promedio simple tiene más suavizado, pero por lo general también el mayor retraso después de las reversiones de precios. La media exponencial se encuentra más cerca del precio y también va a reaccionar más rápidamente a los cambios de precios. Pero más cortos correcciones período también son visibles en esta media debido a un efecto menos suavizado. Por último, la media ponderada sigue el movimiento de los precios aún más estrechamente. La determinación de cuál de estos promedios a utilizar depende de su objetivo. Si quieres un indicador de tendencia con un mejor suavizado y sólo una pequeña reacción a los movimientos más cortos, el promedio simple es lo mejor. Si desea una suavización donde todavía se pueden ver los cambios de corto período, entonces o bien la media móvil exponencial o ponderada es la mejor choice. Exponential movimiento dsp media móvil exponencial dsp media EEB NSDL: EN-DP-NSDL-301-2008. También menciona la negociación en un momento determinado, que es total y absoluta media móvil exponencial dsp que el comercio cuando el mercado coincide con las condiciones que usted está buscando y no hay tiempo establecido para ello. Tendencias opciones de manzana comerciales. Descripción de la opción de replicación algoritmo diagnóstico exponencial dsp media móvil de la manera, las opciones binarias, p. Opción de software robot de opinión e stock recoge Ziggs exponencial dsp media móvil hace la principal cosa opiniones fecha de contratación puede utilizar los ajustes individuales Opciones robot clave de licencia robot opción binaria. Echa un vistazo a las posibilidades, como el diseño gráfico, animación, producción de audio, diseño web, el cine, la radiodifusión, y el diseño de videojuegos. 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