3 Punkt Gleitfilter

Frequenzgang des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, die Impulsantwort eines L-Sample-gleitenden Mittelwerts Da der gleitende Mittelwert FIR ist, reduziert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe We Kann die sehr nützliche Identität verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi / 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen werden nur um einen Faktor von etwa 1/10 (für den 16-Punkte-gleitenden Durchschnitt) oder 1/3 (für den vier-Punkte-gleitenden Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. Der oben genannte Plot wurde durch den folgenden Matlab-Code erzeugt: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-Iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega)) - (1-exp (-iomega)) - Geispiel (Omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16) - Achse (0, pi, 0, 1) Copyright-Kopie 2000- - Universität von Kalifornien, BerkeleyHaben wir Sättigungspunkt erreicht mit Social Media Über die vergangene Generation scheint es gewesen zu sein Ein Rückgang der Zahl der hochwertigen Freundschaften. 1985 sagten die meisten Amerikaner Wähler, daß sie ungefähr drei Vertraute hatten, Leute, mit denen sie alles teilen konnten. Heute ist die Mehrheit der Menschen sagen, sie haben etwa zwei. Im Jahr 1985 sagten 10 Prozent der Amerikaner, sie hätten niemand in vollem Vertrauen, aber zu Beginn dieses Jahrhunderts 25 Prozent der Amerikaner sagte, dass. All dies hat die Menschen fragen, ob die Technik macht uns einsamer. Statt zu gehen, um die Nachbarn Haus, sind wir zu Hause sitzen deprimierend surfen alle elses perfekte Leben auf Facebook In den letzten zehn Jahren hat die beste Forschung vorgeschlagen, dass keine, Technologie und soziale Medien machen uns nicht einsamer. Diese Dinge sind Werkzeuge. Sein, was Sie zu Facebook bringen, das zählt. Sozial engagierte Menschen nutzen es weiter zu engagieren einsamen Menschen nutzen, um die Einsamkeit Mas Einsamkeit. Wie Stephen Marche es in den Atlantik im Jahr 2012, Mit Social Media nicht schaffen neue soziale Netzwerke es nur überträgt etablierten Netzwerken von einer Plattform zur anderen. Aber vor kurzem, Völker Ansichten der sozialen Medien sind ein wenig dunkler geworden. Das ist, weil wir scheinen eine Art von Sättigung schlagen. On-line ist nicht gerade etwas, das wir tun. Es ist geworden, wer wir sind, verwandelnd die Natur des Selbst. Früher in diesem Jahr hatte Jacob Weisberg einen feinen Aufsatz in der New York Review of Books berichtet, dass nach einer britischen Studie, überprüfen wir unsere Telefone im Durchschnitt 221 Mal am Tag etwa alle 4.3 Minuten. Vor einem Jahrzehnt hatte fast niemand ein Smartphone. Jetzt verbringt der durchschnittliche Amerikaner 5 1/2 Stunden am Tag mit digitalen Medien, und die jungen verbringen viel mehr Zeit. Eine Studie der weiblichen Kursteilnehmer an der Baylor Universität fand, daß sie 10 Stunden pro Tag auf ihren Telefonen verbrachten. Ein Großteil dieses Verkehrs wird durch die Angst vor dem Verpassen getrieben. Jemand kann etwas auf Snapchat Post, die Sie gerne wissen, so dass Sie besser ständig überprüfen werden. Der Verkehr wird auch von dem, was die Industrie-Führungskräfte Captology angetrieben. Die apps erzeugen kleine gewohnheitsmäßige Verhaltensweisen, wie Swiping rechts oder gefällt eine Post, die ephemere Dopamin platzen erzeugen. Jede Sekunde, dass Sie fühlen sich gelangweilt, einsam oder ängstlich, fühlen Sie diesen tiefen Hunger, um eine App zu öffnen und diese platzen. Im vergangenen Monat veröffentlichte Andrew Sullivan einen bewegten und viel besprochenen Essay in der Zeitschrift New York mit dem Titel I Used to Be One Human Being darüber, wie es ist, Ihre Seele durch das Web hohlen zu lassen. Durch den schnellen Austausch virtueller Realität für die Realität, schrieb Sullivan, reduzieren wir den Umfang der intimen Interaktion, auch wenn wir die Zahl der Menschen, mit denen wir interagieren multiplizieren. Wir entfernen oder drastisch filtern alle Informationen, die wir erhalten könnten, indem sie mit einer anderen Person. Wir reduzieren sie auf einige Konturen ein Facebook-Freund, ein Instagram-Foto, eine SMS-Nachricht in einer kontrollierten und sequestered Welt, die weitgehend frei von den plötzlichen Ausbrüchen oder Belastungen der tatsächlichen menschlichen Interaktion existiert. Wir werden jedes andere Kontakte, effiziente Schatten von uns selbst. Auf Sättigungsniveau reduziert Social Media die Zeit, die Menschen in ununterbrochener Einsamkeit verbringen, die Zeit, in der die Menschen ihre inneren Zustände ausgraben und verarbeiten können. Es fördert soziale Multitasking: Youre mit den Menschen youre mit, aber youre auch die Überwachung der 6 Milliarden anderen Menschen, die möglicherweise kommunizieren etwas Interessanter aus der Ferne. Es flacht das Spektrum der emotionalen Erfahrungen. Als Louis C. K. Setzen Sie es in ein TV-Auftritt, Sie fühlen sich nie völlig traurig oder völlig glücklich. Sie fühlen sich einfach irgendwie mit Ihren Produkten zufrieden. Und dann stirbst du. Vielleicht macht Telefon Sucht macht es schwieriger, die Art von Person, die gut in tiefe Freundschaft zu sein. In Leben, die bereits überfüllt und stressig sind, ist es einfacher, lassen Sie scherdern emotionale Präsenz. Es gibt tausend Wege online, um mit einem Witz oder einem glücklichen Gesicht Emoticon abzulenken. Sie können einen Tag der glücklichen Berührungspunkte ohne irgendwelche der furchtsamen Enthüllungen oder die langweiligen, ungeschickten oder unkontrollierbaren Momente haben, die tatsächliche Intimität darstellen. Als Montaigne die ansammelnde Intimität beschrieb, die er mit seinem besten Freund empfand, beschrieb er eine emotionale Interaktion, die voll und fortschrittlich war: Es war weder eine besondere Betrachtung noch zwei, noch drei, noch vier, noch tausend eine geheimnisvolle Quintessenz All dieses Gemenge, das sich meines Willens besaß und es führte, zu stürzen und sich zu verlieren in seinem, das seinen ganzen Willen besaß, und führte es mit einem ähnlichen Hunger und einem ähnlichen Trieb, sich zu stürzen und in mir zu verlieren. Wann waren süchtig nach Online-Leben, jeder Moment macht Spaß und Ablenkung, aber das Ganze ist zutiefst unbefriedigend. Ich nehme an, dass eine moderne Version des Heldentums die Kontrolle über die gesellschaftlichen Impulse wiedererlangt und nein zu tausend seichten Kontakten im Namen von wenigen mutigen Stürzen sagt. Verwandter Inhalt Kommentare Herausgeber Auswahl VideosDokumentation tsmovavg output tsmovavg (tsobj, s, lag) liefert den einfachen gleitenden Durchschnitt für die finanzielle Zeitreihe object, tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Output tsmovavg (tsobj, w, gewichte) liefert den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Ausgabe tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) Zeitintervall 8212 Zeitdauer nichtnegative Ganzzahl Wählen Sie Ihr CountryMoving Average Filter (MA Filter) Loading. Das gleitende Mittelfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetasteten Daten / Signalen verwendet wird. Es benötigt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastungen und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlänge (Parameter M) nimmt die Glätte des Ausgangs zu, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Der MA-Filter erfüllt drei wichtige Funktionen: 1) Es benötigt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungen / Berechnungen. Führt das Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpaßfilter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der Filter mit 3-Punkt-Moving-Average bei der Filterung des Rauschens nicht viel getan hat. Wir erhöhen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir können sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir können beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Übergänge drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddämpfung nicht gut ist. Bei dieser Stoppbanddämpfung kann klar sein, daß der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, führt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Kurz gesagt, ist der gleitende Durchschnitt ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpaßfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primäre SeitenleisteDer Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden für Digitale Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Wie der Name andeutet, arbeitet das gleitende Mittelfilter durch Mittelung einer Anzahl von Punkten von dem Eingangssignal, um jeden Punkt im Ausgangssignal zu erzeugen. In Gleichung ist dies geschrieben: Wo ist das Eingangssignal, ist das Ausgangssignal und M ist die Anzahl der Punkte im Mittelwert. Beispielsweise ist bei einem 5-Punkt-Gleitmittelfilter Punkt 80 im Ausgangssignal gegeben durch: Alternativ kann die Gruppe von Punkten aus dem Eingangssignal symmetrisch um den Ausgangspunkt gewählt werden: Dies entspricht der Änderung der Summation in Gl . 15-1 von: j 0 bis M -1, bis: j - (M -1) / 2 bis (M -1) / 2. Zum Beispiel wird in einem 10-Punkt-gleitenden Durchschnittsfilter der Index j. Kann von 0 bis 11 (einseitige Mittelung) oder -5 bis 5 (symmetrische Mittelung) laufen. Symmetrische Mittelung erfordert, dass M eine ungerade Zahl ist. Die Programmierung ist etwas einfacher mit den Punkten auf nur einer Seite, jedoch ergibt sich eine relative Verschiebung zwischen den Eingangs - und Ausgangssignalen. Sie sollten erkennen, dass das gleitende Durchschnittsfilter eine Faltung mit einem sehr einfachen Filterkern ist. Zum Beispiel hat ein 5-Punkt-Filter den Filterkernel: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Das heißt, das gleitende Durchschnittsfilter ist eine Faltung Des Eingangssignals mit einem Rechteckimpuls mit einer Fläche von Eins. Tabelle 15-1 zeigt ein Programm zum Implementieren des gleitenden Durchschnittsfilters.