Flytting Gjennomsnitt Filter Blokkdiagram

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er til de faktiske datapunktene. Filter Express VI. Angir følgende typer filtre for å bruke lowpass, highpass, bandpass, bandstop, eller utjevning Standardinnstillingen er Lowpass. Konfigurerer følgende alternativer. Utskriftsfrekvens Hz Angir filterets kuttfrekvens Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Lowpass eller Highpass fra rullegardinmenyen Filtreringstype. Standardinnstillingen er 100.Low cutoff frekvens Hz Angir filterets lave avstengningsfrekvens Lav avstengningsfrekvens Hz må være mindre enn High cutoff frekvens Hz og observere Nyquist-kriteriet Standardinnstillingen er 100 Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Bandpass eller Bandstop fra rullegardinmenyen Filtreringstype. Høy cutoff frekvens Hz Angir filterets høye cutoff frekvens Høy cutoff frekvens Hz må være større enn Low cutoff frekvens Hz og observere Nyquist kriteriet Def ault er 400 Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Bandpass eller Bandstop fra rullegardinmenyen Filtreringstype. Finitt impulsrespons FIR-filter Oppretter et FIR-filter som bare avhenger av dagens og tidligere innganger Fordi filteret ikke er avhengig av tidligere utganger , svinger impulsresponsen til null i en begrenset tidsperiode Fordi FIR-filtre returnerer en lineær faserespons, bruk FIR-filtre for applikasjoner som krever lineære fasesponser. Tap Angir totalt antall FIR-koeffisienter, som må være større enn null. Standard er 29 Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger FIT-filteralternativet Finit-impulsrespons. Øk verdien av kraner forårsaker at overgangen mellom passbåndet og stoppbåndet blir brattere. Da verdien av kranene øker, blir prosesseringshastigheten langsommere. Uendelig impulsrespons IIR-filter Skaper et IIR-filter som er et digitalt filter med impulsrespons som teoretisk kan være uendelig i lengden eller durat ion. Topology Bestemmer filterets designtype Du kan opprette enten en Butterworth-, Chebyshev-, Inverse Chebyshev-, Elliptic - eller Bessel-filterdesign Dette alternativet er kun tilgjengelig når du velger alternativet Infinite impulsrespons IIR-filteret Standard er Butterworth. Order Order av IIR-filteret, som må være større enn null Dette alternativet er kun tilgjengelig når du velger alternativet for uendelig impulsrespons IIR-filteret Standard er 3 Øke verdien av Order forårsaker at overgangen mellom passbåndet og stoppbåndet blir brattere. Men som verdien av ordre øker, prosesseringshastigheten blir langsommere og antall forvrengte punkter ved signalets begynnelse øker. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Gir utelukkende FIR-koeffisienter Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Utjevning fra nedtrekksfiltreringstypen meny. Rektangulær Angir at alle prøvene i vinduet med glidende gjennomsnitt blir vektet likt ved beregning av hver glatt utgangsprøve. Dette alternativet er Bare tilgjengelig når du velger Utjevning fra rullegardinmenyen Filtreringstype og Alternativet Flytende gjennomsnitt. Triangulær Angir at flyttevektingsvinduet som er påtrykt prøvene, er trekantet med toppen sentrert i midten av vinduet og rager ned symmetrisk på begge sider av senterprøven Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Utjevning fra rullegardinmenyen Filtreringstype og alternativet Flytende gjennomsnitt. Halvbredde for bevegelige gjennomsnitt Angir halvbredden av det glidende gjennomsnittsvinduet i prøver Standardinnstillingen er 1 For en halv bredde av bevegelige gjennomsnittet av M er den fulle bredden av det bevegelige gjennomsnittsvinduet N 1 2M prøver Derfor er den fulle bredden N alltid et merkelig antall prøver Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Utjevning fra filtreringen Skriv rullegardinmenyen og alternativet Flytende gjennomsnitt. Eksponentiell Gir første ordens IIR-koeffisienter Dette alternativet er bare tilgjengelig når du velger Utjevning fra rullegardinmenyen Filtreringstype. Tidskonstant av eksponentielt gjennomsnitt Angir tidskonstanten for eksponentiell vekting filteret i sekunder Standardinnstillingen er 0 001 Dette alternativet er kun tilgjengelig når du velger Utjevning fra rullegardinmenyen Filtreringstype og alternativet Eksponentiell. Viser inngangssignalet Hvis du kobler data til Express VI og kjøre det, viser inngangssignal ekte data Hvis du lukker og gjenåpner Express VI, viser inngangssignal prøvedata til du kjører Express VI igjen. Viser en forhåndsvisning av måling Resultatforhåndsfortegnelsen viser verdien av valgt måling med stiplede linjer Hvis du leder data til Express VI og kjører VI, viser resultatforhåndsvisning ekte data. Hvis du lukker og gjenåpner Express VI, viser resultatforhåndsvis prøvedata til du kjører VI igjen hvis cutoff-frekvensverdiene er ugyldig, Resultatvisning viser ikke gyldige data. Oppbevar følgende alternativer. Merknad Endring av alternativene i Visningsmodus-delen påvirker ikke oppførselen til Filter Express VI Bruk t Han Visningsmodus-alternativer for å visualisere hva filteret gjør til signalet LabVIEW lagrer ikke disse alternativene når du lukker konfigurasjonsdialogboksen. Signaler Viser filterresponsen som ekte signaler. Vis som spektrum Angir om de reelle signalene til filterresponset skal vises som et frekvensspekter eller å forlate displayet som en tidsbasert visning. Frekvensdisplayet er nyttig for å se hvordan filteret påvirker ulike frekvenskomponenter av signalet. Standardinnstillingen er å vise filterresponsen som en tidsbasert visning. Dette alternativet er Kun tilgjengelig når du velger Signaler-alternativet. Transfers-funksjon Viser filterresponsen som en overføringsfunksjon. Oppfølger følgende alternativer. Magnetikk i dB Presiserer størrelsesresponsen til filteret i desibel. Frekvens i logg Angir frekvensresponsen til filteret på en logaritmisk skala. Viser størrelsesresponsen til filteret Denne skjermen er bare tilgjengelig når du stiller visningsmodus til overføringsfunksjon. Viser Filterets faserespons Denne skjermen er bare tilgjengelig når du angir visningsmodus for overføring. MACD-metoden til avledningsgraden for endringsestimering. Denne siden beskriver MACD-tilnærmingen for filtrering for å estimere derivatfrekvensen for endring av variabler over tid, og andre derivater også Denne siden er en del av avsnittet om filtrering som er en del av en veiledning for feilsøking og diagnose. En oversikt over MACD-dobbeltfilterforskjellen. Den sentrale ideen er å trekke en tung filtrert verdi fra en lett filtrert verdi , som vist i det følgende blokkdiagram En skaleringsfaktor må påføres, ikke vist her I dette diagrammet er filtene eksponensielle filtre med tidskonstanter. Det ekstreme tilfellet med 0 ingen lysfilter i det hele tatt er også inkludert, som omtalt i en spesiell seksjon senere Det er bare å trekke en tung filtrert verdi fra gjeldende verdi. Dette er intuitivt tiltalende grovt, den lette filtrerte verdien tilnærmer seg en nylig verdi , og den sterkt filtrerte verdien tilnærmer seg en eldre verdi. Derivater er forskjellen mellom en nylig verdi og en gammel verdi etter å ha dividert med en skaleringsfaktor som representerer et tidsintervall. Den opprinnelige MACD-akronym står for Moving Average Convergence Divergence Denne terminologien beskriver en bestemt beregning brukes til trendanalyse for investeringer I det tilfellet omfatter kjernefaktor eksponensielle filtre med 12-ukers og 26-ukers tidskonstanter. Denne spesifikke MACD-beregningen kaster også i et annet eksponensielt 9-ukers filter i serie for å filtrere derivatestimatet til og med mer, og også aktivere estimering av det andre derivatet Her bruker vi terminologien MACD-tilnærmingen til å bety ideen om å ta forskjellen på to filterutganger for å estimere en derivat. Denne bevegelige gjennomsnittlige delen av MACD-akroniet misbruker ARMA-glidende gjennomsnittlig terminologi siden Det er ingen inngangshistorie som brukes - bare den nåværende innspillingen. Denne navngivningen fortsatte den uheldige øvelsen du sed i lageranalyse og noen andre steder å kalle et eksponensielt filter et eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA eller EMA, selv om det ikke er et bevegelige gjennomsnitt ved bruk av tradisjonelle tidsserier. Effekter av tidskonstantene for eksponensielle filtre i en MACD-tilnærming. Dette tilnærming med to eksponensielle filtre genererer et estimat av den filtrerte verdien av derivatet. Beregningen er ekvivalent med de samme to filtre i serie, i serie med differensiator, med en samlet forsterkning av differansen i de to tidskonstantene. Det vil si, å estimere derivatet, ta utdataene og del det ved. Når du bruker eksponensielle filtre med et fast prøveintervall, er tidsskalaen basert på prøvetiden. For å konvertere til tidsderivatet, divisjon utgangen av prøveintervalltiden. En viktig spesialtilfelle er når 0 Det er, du tar en variabel uten filtrering, og trekker en filtrert verdi ved hjelp av et filter med tidskonstant. I dette tilfellet får du en esti mate av derivatet filtreres av et filter med tidskonstant og gevinst. Den fullstendige versjonen med begge filtre er vanligvis foretrukket for å redusere støynivået. Som en tilnærming ved lave frekvenser kan MACD-tilnærmingen settes til å omtrentlig tilnærme en differensiator i serie med et enkelt filter Den omtrentlige filtertidskonstanten for det enkeltekvivalente filteret er omtrent summen av de to tidskonstantene. Utgangen har samme gevinst, lik. Hvorfor vurderer MACD tidsderivatet. Du kan hoppe over forklaringen av denne tilnærmingen og bare bruk resultatene ovenfor Analysen som følger er for kontinuerlig tidsanalogisk ekvivalent av disse digitale filtrene Vi gjør litt hånd vinker at filterutgangene for de analoge og digitale første ordenslagene er de samme ved prøvetakingstidene, når den digitale utjevning konstant a tallet mellom 0 og 1 er satt ut fra tidskonstanten Dette forklares i avsnittet om eksponensielt filter Ved å se på kontinuerlig tid tilsvarende , kan vi bruke Laplace-transformasjoner, som sannsynligvis er mer kjent enn z-transformasjonene av diskrete tidssystemer. Tilsvarende MACD-diagrammet ovenfor kan da bli representert ved følgende blokkdiagram, hvor eksponentielle filtre erstattes av den tilsvarende første rekkefølgen lags. We kan da skrive gevinsten G s av dette systemet som. Det er, MACD-beregningen er ekvivalent med de samme to filtre i serie, i serie med en differensor. Gevinstperioden for den totale blokk er forskjellen i tiden konstanter I blokkdiagramform er dette det spesielle tilfellet av en enkeltfilter. I spesielle tilfelle av 0 har den første blokk i det tilsvarende diagrammet ovenfor ingen dynamikk - bare en gevinst på 1 som kan ignoreres. Deretter er derivatet estimatet blir bare filtrert av det enkle filteret med tidskonstant og gevinst Dette er resultatet for den enkleste estimatoren - når du bare trekker en filtrert verdi fra inngangsverdien I blokkskjemaform er implementeringen bare. En nærhet ation for lave frekvenser. Den tidligere formelen for MACD-gevinsten kan omskrives som. For lavere frekvenser, nærmer s seg null, slik at s-kvadratetiden kan bli neglisjert som en tilnærming. Etter å ha slettet det, er blokkdiagrammet til systemet omtrentlig. Det vil si at vi har et førsteordringsfilterlag i serie med en differensiator med en forsterkning. Det første ordningsfilteret har en tidskonstant som tilsvarer summen av de opprinnelige tidskonstantene. Gjenvinningsperioden for den totale blokken er forskjellen på tidskonstantene. MACD for estimering av den andre derivaten. Den fulle MACD-beregningen involverer 3 eksponensielle filtre. Derivatestimatet beskrevet ovenfor, når det er tegnet på en graf, kalles MACD-linjen. Et ekstra filter som kalles signalfilter, filtrerer deretter MACD-utgangen ytterligere med en 9- uke-tidskonstant for den typiske MACD-beregningen Utgangen av signalfiltret kalles signalet A-subtraksjon MACD-signal kalles histogrammet, ikke fordi det er et faktisk histogram i normal sannsynlighetbruk, men sannsynligvis fordi det vanligvis er plottet med stolper. Histogrammet er et estimat av det andre derivatet, med ekstra forsterkning og tidskonstant fra signalfilteret. Histogrammet anslår det andre derivatet fordi, som nevnt tidligere, subtraherer en filtrert variabel fra variabelen genererer et estimat av tidsavledet inngangen til signalfilteret er allerede det første derivatet, slik at histogrammet estimerer derivatet av det for å få det andre derivatet. Det er allerede nok filtrering på plass at det bare tar et ekstra signalfilter for å estimere det andre derivatet. Wikipedia-artikkelen om MACD gir en god visualisering av beregningene for aksjekursanalyse, med et eksempelgraf I teknisk lageranalyse betyr hastighet derivat, og akselerasjon betyr andre derivater. Fordeler og ulemper ved MACD-tilnærmingen. Fordelene er enkelhet, minimal beregning og minimal datalagring Eksponensielle filtre er enkle å implementere og allment tilgjengelige i eksisterende systemer. Eksponensielle filtre har et minimalt minnebehov for data - bare den forrige utdataen, og den raskeste beregningen som antar fast tidspesifikasjonsstørrelse. MACD-tilnærmingen tar mye mindre beregning enn et fullt minste kvadratfilter Selv om det spesielle tilfellet av Savitzky-Golay-filteret er sammenlignbart for sin enkelhet og beregningsmessige innsats. Resultatene er veldig jevnt skiftende utganger, tungt forsinket, slik at det ikke overskrides i derivatestimatet. En ulempe er ekstraforsinkelsen i forhold til å si , et filter med minst kvadrater Også noen kan være ubehagelige med det faktum at dette er et uendelig impulsrespons IIR-filter. Som et resultat av en skiftendring vil tegnet av derivatestimatet forbli det samme i det vesentlige for alltid når det faller mot null I den virkelige verden, vil innspillet forandre seg hele tiden, så dette er usannsynlig å være et problem Eksponensielle filtre er IIR-filtre, men er sterkt brukt i kontrollsystemer. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley.