8 จุด เฉลี่ยเคลื่อนที่ - กรอง MATLAB

8 จุด เฉลี่ยเคลื่อนที่ - กรอง MATLAB

Forex -5- จุด กลยุทธ์
Forex- CZK -usd
Forex- OMR


Binary ตัวเลือก ซื้อขาย ใน อินเดีย ยิบรอลตา -forex- ใบอนุญาต ที่ดีที่สุด หุ้น ตัวเลือก แอป iPhone นายหน้า สำหรับ ตัวเลือก การซื้อขาย ใน อินเดีย Forex โบรกเกอร์ สิงคโปร์ มีการตรวจทาน ป้องกันความเสี่ยง - กลยุทธ์ โดยใช้ ตัวเลือก - PPT

การตอบสนองความถี่ของตัวกรองเฉลี่ยที่ใช้งานการตอบสนองความถี่ของระบบ LTI คือ DTFT ของการตอบสนองอิมพัลส์การตอบสนองต่อแรงกระตุ้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบแอลเอสมีค่าเนื่องจากตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็น FIR การตอบสนองต่อความถี่ลดลงเป็นจำนวน จำกัด ที่แน่นอน สามารถใช้ตัวตนที่มีประโยชน์มากในการเขียนการตอบสนองตามความถี่ที่เราได้ให้ ae minus jomega N 0 และ M L ลบ 1. เราอาจสนใจขนาดของฟังก์ชั่นนี้เพื่อหาความถี่ที่จะได้รับผ่านตัวกรองที่ไม่มีการลดทอนและจะถูกลดทอนลง ด้านล่างเป็นพล็อตของขนาดของฟังก์ชั่นนี้สำหรับ L 4 (สีแดง), 8 (สีเขียว) และ 16 (สีฟ้า) แกนแนวนอนมีตั้งแต่ศูนย์ถึง pi radian ต่อตัวอย่าง สังเกตได้ว่าในทั้งสามกรณีการตอบสนองต่อความถี่มีลักษณะ lowpass คอมโพเนนต์คงที่ (ความถี่เป็นศูนย์) ในอินพุตจะผ่านตัวกรองที่ไม่มีการลดทอน ความถี่ที่สูงขึ้นบางอย่างเช่น pi 2 จะถูกกำจัดออกโดยตัวกรอง อย่างไรก็ตามหากมีเจตนาในการออกแบบตัวกรองสัญญาณ Lowpass เราก็ยังไม่ได้ผลดีนัก บางส่วนของความถี่ที่สูงขึ้นจะลดทอนลงได้เพียงประมาณ 110 (สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 16 จุด) หรือ 13 (สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่จุด) เราสามารถทำได้ดีกว่าที่ พล็อตข้างต้นถูกสร้างขึ้นโดยรหัส Matlab ต่อไปนี้: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- (1-exp (-iomega16)) (1-exp (-iomega)) พล็อต (โอเมก้า, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) axis (0, pi, 0, 1) สำเนาลิขสิทธิ์ 2000- - University of California, BerkeleyMoving Average Function ผลลัพธ์ (data, window, dim, option) คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ศูนย์กลางของข้อมูล matrix โดยใช้ขนาดหน้าต่างที่ระบุ ในหน้าต่างในมิติสลัวโดยใช้อัลกอริทึมที่ระบุไว้ในตัวเลือก Dim และ option เป็นอินพุตตัวเลือกและจะใช้ค่าเริ่มต้นเป็น 1 Dim และ option optional inputs สามารถข้ามได้ทั้งหมดหรือสามารถแทนที่ด้วย a. ตัวอย่างเช่น movingmean (data, window) จะให้ผลลัพธ์เช่น movingmean (ข้อมูลหน้าต่าง 1,1) หรือ movingmean (ข้อมูลหน้าต่าง ,, 1) ข้อมูลเมทริกซ์ขนาดและมิติข้อมูลจะถูก จำกัด ด้วยขนาดเมตริกซ์สูงสุดสำหรับแพลตฟอร์มของคุณ หน้าต่างต้องเป็นจำนวนเต็มและควรเป็นเลขคี่ ถ้าหน้าต่างเป็นได้แล้วจะมีการปัดเศษลงไปที่เลขคี่ที่ต่ำกว่าถัดไป ฟังก์ชันจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่รวมจุดกลางและ (window-1) 2 องค์ประกอบก่อนและหลังในมิติข้อมูลที่ระบุ ที่ขอบของเมทริกซ์จำนวนองค์ประกอบก่อนหรือหลังจะลดลงเพื่อให้ขนาดหน้าต่างที่เกิดขึ้นจริงน้อยกว่าหน้าต่างที่ระบุ ฟังก์ชันถูกแบ่งออกเป็นสองส่วนคืออัลกอริธึม 1d-2d และอัลกอริทึม 3 มิติ วิธีนี้ทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการแก้ปัญหาโดยเฉพาะในเมทริกซ์ขนาดเล็ก (เช่น 1000 x 1) นอกจากนี้อัลกอริทึมต่างๆในปัญหา 1d-2d และ 3d มีให้เช่นเดียวกับในบางกรณีอัลกอริทึมเริ่มต้นไม่เร็วที่สุด โดยทั่วไปจะเกิดขึ้นเมื่อเมทริกซ์กว้างมาก (เช่น 100 x 100000 หรือ 10 x 1000 x 1000) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณในมิติที่สั้นกว่า ขนาดที่อัลกอริทึมดีฟอลต์จะทำงานช้าลงจะขึ้นอยู่กับคอมพิวเตอร์ MATLAB 7.8 (R2009a) แท็กสำหรับไฟล์นี้โปรดล็อกอินเพื่อแท็กไฟล์ กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อเพิ่มความคิดเห็นหรือให้คะแนน ความคิดเห็นและการให้คะแนน (8) ฟังก์ชั่นเกี่ยวข้องกับปลายโดยการตัดส่วนท้ายหรือส่วนนำของหน้าต่างและเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชั้นนำหรือต่อท้ายแทนที่จะเป็นจุดศูนย์กลาง ไปกับตัวอย่างที่คุณให้ไว้ในความคิดเห็นของคุณถ้าขนาดหน้าต่างอยู่ที่ 3 จากนั้นตรงกลาง 1 ฟังก์ชันค่าเฉลี่ยข้อมูลจากจุด 1 และ 2 ที่จุดศูนย์ 2 จุด 1, 2 และ 3 จะเฉลี่ยที่จุดศูนย์กลาง 9 จุดที่ 8, 9 และ 10 เป็นค่าเฉลี่ยและอยู่ที่ศูนย์ 10 (สมมุติว่าเวกเตอร์มี 10 รายการ) คะแนนเฉลี่ย 9 และ 10 movmean จัดการกับปลายไม่ว่าจะเริ่มต้นด้วยขนาดหน้าต่างที่ครอบคลุมเฉพาะจุด 1 ที่ 1 แล้ว 3 จุดที่จุด 2 แล้วเพิ่มขึ้นในขนาดหน้าต่างจนกว่าขนาดหน้าต่างที่ระบุไว้ในการป้อนข้อมูลฟังก์ชั่นขอบคุณ ดีและเรียบง่าย ขอขอบคุณ. งานที่ดีเป็นประโยชน์อย่างที่ Stephan Wolf กล่าว สิ่งที่ฉันกำลังมองหา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางซึ่งสามารถทำงานได้ในพล็อตมากกว่าความกว้างทั้งหมดโดยไม่ต้องมองหาขนาดหน้าต่างของตัวกรองและย้ายจุดเริ่มต้น เร่งการก้าวของวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ MathWorks เป็นผู้นำในการพัฒนาซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์สำหรับวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์โดยเฉลี่ย (ตัวกรอง MA) การกรองเฉลี่ย (ตัวกรอง MA) กำลังโหลด ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองแบบ FIR (Finite Impulse Response) แบบ Low Pass ที่ใช้กันโดยทั่วไปสำหรับการจัดเรียงข้อมูลตัวอย่างแบบสุ่มตัวอย่าง ใช้เวลา M ตัวอย่างของการป้อนข้อมูลในแต่ละครั้งและใช้ค่าเฉลี่ยของ M-samples เหล่านี้และสร้างจุดเอาต์พุตเดี่ยว เป็นโครงสร้าง LPF (Low Pass Filter) ที่เรียบง่ายซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรในการกรององค์ประกอบเสียงรบกวนที่ไม่พึงประสงค์จากข้อมูลที่ต้องการ เมื่อความยาวของตัวกรองเพิ่มขึ้น (พารามิเตอร์ M) ความนุ่มนวลของเอาท์พุทจะเพิ่มขึ้นในขณะที่ความคมชัดของการเปลี่ยนข้อมูลจะเพิ่มมากขึ้น นี่หมายความว่าตัวกรองนี้มีการตอบสนองโดเมนเวลาที่ยอดเยี่ยม แต่มีการตอบสนองต่อความถี่ต่ำ ตัวกรอง MA ทำหน้าที่สำคัญ 3 ประการคือ 1) ต้องใช้ M Input Point, คำนวณค่าเฉลี่ยของ M-points เหล่านี้และสร้างจุดเอาต์พุตเดี่ยว 2) เนื่องจากมีการคำนวณการคำนวณ ตัวกรองแนะนำจำนวนครั้งที่แน่นอนของการหน่วงเวลา 3) ตัวกรองทำหน้าที่เป็นตัวกรองความถี่ต่ำ (มีการตอบสนองโดเมนความถี่ต่ำและการตอบสนองโดเมนที่ดี) รหัส Matlab: โค้ด MATLAB ดังต่อไปนี้จะจำลองการตอบสนองโดเมนเวลาของตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ M-point และคำนวณการตอบสนองความถี่สำหรับความยาวของตัวกรองต่างๆ การตอบสนองโดเมนระยะเวลา: ในพล็อตแรกเรามีข้อมูลเข้าที่จะเข้าสู่ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การป้อนข้อมูลมีเสียงดังและวัตถุประสงค์ของเราคือการลดเสียงรบกวน ตัวเลขต่อไปคือการตอบสนองการส่งออกของตัวกรองการเคลื่อนที่เฉลี่ย 3 จุด สามารถอนุมานได้จากรูปที่ตัวกรอง 3 จุด Moving Average ไม่ได้ทำอะไรมากนักในการกรองเสียงรบกวน เราเพิ่มตัวกรองก๊อกเป็น 51 จุดและเราจะเห็นว่าเสียงในเอาต์พุตลดลงมากซึ่งแสดงในรูปถัดไป เราเพิ่มก๊อกต่อไปที่ 101 และ 501 และเราสามารถสังเกตได้ว่าถึงแม้จะมีสัญญาณรบกวนอยู่เกือบเป็นศูนย์การเปลี่ยนภาพจะลดลงอย่างเห็นได้ชัด (สังเกตความชันที่ด้านข้างของสัญญาณและเปรียบเทียบกับการเปลี่ยนแปลงของผนังอิฐที่เหมาะสมใน ข้อมูลของเรา) การตอบสนองต่อความถี่: จากการตอบสนองต่อความถี่คุณสามารถยืนยันได้ว่าการม้วนออกช้ามากและการลดทอนของแถบหยุดไม่ดี เมื่อพิจารณาการลดทอนแถบหยุดนี้อย่างชัดเจนตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่สามารถแยกย่านความถี่หนึ่งจากอีกความถี่หนึ่งได้ อย่างที่เราทราบดีว่าประสิทธิภาพที่ดีในโดเมนเวลาทำให้ประสิทธิภาพในโดเมนความถี่ต่ำและในทางกลับกัน ในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองความราบเรียบที่ดีเยี่ยม (การทำงานในโดเมนเวลา) แต่เป็นตัวกรองความถี่ต่ำที่ไม่ดี (การดำเนินการในโดเมนความถี่) ลิงก์ภายนอก: หนังสือแนะนำ: แถบข้างต้น
Forex- วงกลม เวทมนตร์ ติด
Forex- อัตราแลกเปลี่ยน ดอลลาร์