Z wektorem wagi mam na myśli wektor z odważnikami, które trzeba pomnożyć obserwacje w oknie, które przesuwa się nad Twoimi danymi, więc jeśli te produkty zostaną dodane razem, zwraca wartość EMA po prawej stronie okna. ważona średnia ruchoma wzór dla znalezienia wektora wagi wynosi 1 n suma 1 n w kodzie R Ta seria długości n dodaje do 1 Dla n 10 będzie to 0 01818182 0 03636364 0 05454545 0 07272727 0 09090909 0 10909091 0 12727273 0 14545455 0 16363636 0 18181818.je liczby od 1 do 10 55, z 55 sumą liczb od 1 do 10. Jak obliczyć wektor wagi dla wykładniczej średniej ruchomej EMA długości n. if n jest długością okna, a następnie alpha -2 n 1 i i -1 n, więc EmaWeightVector - alfa 1-alfa 1- i. Jest to poprawne. Chociaż EMA nie jest naprawdę ograniczony do okna z początkiem i końcem, nie powinno się zwiększać wagi do 1 podobnie jak w przypadku LWMA. Thanks Jason, wszelkie wskazówki, jak przybliżyć filtr EMA do dowolnej żądanej strony recision przez przybliżenie go za pomocą wystarczająco długiego filtra FIR Z tamtego skryptu perl uczyniłem obraz wektora ciężaru EMA, ale nie rozumiem go, jeśli ustawisz liczbę wagi na 15, dlaczego jest 20 czerwonych prętów zamiast 15 MisterH 19 grudnia w 22 40. Mam zakres dat i pomiaru w każdym z tych dni Chciałbym obliczyć wykładniczą średnią ruchomą dla każdego dnia Czy ktoś wie, jak to zrobić. I m new to python To nie wydaje się, że średnie są wbudowane w standardową bibliotekę python, która uderza mnie za trochę dziwne Może nie szukam we właściwym miejscu. So, biorąc pod uwagę następujący kod, w jaki sposób można obliczyć ruchome ważone średnie punkty IQ dla kalendarza daty. istnieje prawdopodobnie lepszy sposób na strukturę danych, wszelkie porady byłoby mile widziane. sked 28 stycznia 09 w 18 01.My python jest trochę rusty każdy może się swobodnie edytować ten kod, aby dokonać korekt, jeśli I ve messed up składnia jakoś, ale tu idzie. Ta funkcja porusza się do tyłu, od końca listy do początku, obliczając wykładniczą średnią ruchomą dla każdej wartości, pracując do tyłu, aż współczynnik wagi elementu będzie mniejszy niż podany epsilon. Na końcu funkcji, odwraca wartości przed powrotem listy, tak aby były one we właściwej kolejności dla rozmówcy. SIDE UWAGA, jeśli używałem języka innego niż Pythona, najpierw utwórz pustą tablicę w pełnym rozmiarze, a następnie wypełnij ją w kierunku wstecznym, tak że nie będę musiał go cofnąć na końcu. Ale nie sądzę, że możesz zadeklarować duża pusta tablica w pycie I na listach Pythona dołączanie jest znacznie tańsze niż prepending, dlatego zbudowałem listę w odwrotnej kolejności Proszę popraw mnie, jeśli się nie zgadzam. Argument alfa to współczynnik zaniku na każdej itercie Na przykład, jeśli używasz alfa wynoszącej 0 5, to dziś średnia średnia ruchoma składałaby się z następujących ważonych wartości. Oczywiście, jeśli masz mnóstwo wartości, wartości z dziesięciu lub piętnaście dni temu nie przyczyniają się do znacznego wzrostu do dzisiejszej średniej ważonej Argument epsilon umożliwia ustawienie punktu odcięcia, poniżej którego przestaniesz się martwić starymi wartościami, ponieważ ich wkład do dzisiejszej wartości będzie mało znaczący. Należy d wywołać funkcję podobną do tej. 18 46. Nie wiem Python, ale za uśrednienie część, czy masz na myśli wykładniczy filtra dolnoprzepustowy form. where alpha dt tau, dt timestep filtra, tau stałej czasowej filtru zmienna forma timestep to jest w następujący sposób, tylko clip dt tau nie więcej niż 1 0.Jeśli chcesz filtrować coś w rodzaju daty, upewnij się, że konwertujesz do zmiennoprzecinkowej ilości jak kilka sekund od 1 stycznia 1970. odpowiedzi Jan 28 09 w 18 10.I znalazłem powyższy fragment kodu przez earino bardzo przydatne - ale potrzebowałem czegoś, co mogłoby ciągle wygładzić strumień wartości - więc ja refakturowałem go do tego. i używam go w ten sposób. gdzie produkuje następną wartość chcę konsumować. wypowiedzi 12 lutego 14 w 20 35.I m zawsze obliczania EMAs z Pandas. Here jest przykładem, jak to zrobić. Więcej informacji na temat Pandas EWMA. answered 4 października w 12 42. Don t nowsze wersje Pandas mają nowe i lepsze funkcje Cristian Ciupitu 11 maja 16 w 14 10.Zauważ, że w przeciwieństwie do arkusza kalkulacyjnego nie liczę SMA, a ja nie czekaj, aby wygenerować EMA po 10 próbkach To oznacza moje wartości różnią się nieznacznie, ale jeśli go wykresie, dokładnie po 10 próbkach W ciągu pierwszych 10 próbek obliczona EMA I jest odpowiednio wygładzona. Zaktualizowano 12 marca 2017.Jakie są filtrowanie RC i Exponential Uśrednianie i jak się różnią Odpowiedź na drugą część pytania jest to, że są one ten sam proces Jeśli pochodzi z tła elektroniki, RC Filtering lub RC Smoothing jest zwykłym wyrażeniem Z drugiej strony podejście oparte na statystykach serii czasowych ma nazwę Exponential Averaging (Średnia ułamkowa wykładnicza) lub użycie pełnej nazwy Exponential Weighted Moving Average. Jest to również różnie znana jako EWMA lub EMA. Kluczową zaletą metody jest prostota wzoru obliczanie następnego wyjścia Bierze udział ułamka poprzedniego sygnału wyjściowego i minus ten ułamek w stosunku do bieżącego sygnału wejściowego algebraicznie w czasie wygładzonego sygnału wyjściowego yk. Poniżej przedstawiono tę prostą formułę podkreślającą ostatnie zdarzenia, wyeliminowanie odchyleń częstotliwości i ujawnienie długoterminowe trendy Uwaga: istnieją dwie formy równania średniej wykładniczej, jeden powyżej i wariant. Są poprawne Patrz uwagi na końcu artykułu więcej szczegółów W tej dyskusji użyjemy tylko równania 1. Powyższy wzór jest czasami napisany w bardziej ograniczonym stylu. Jaka jest ta formuła i co jest jej interpretacją Kluczowym punktem jest to, jak wybrać Aby spojrzeć w ten jeden prosty sposób jest rozważyć RC low pass filter. Now filtr niskiego przecięcia RC jest po prostu szeregowy rezystor R i równolegle kondensator C jak zilustrowano poniżej. Równowaga szeregowa czas dla tego obwodu. Jeśli produkt RC ma jednostki czasu i jest znany jako stała czasowa, T dla obwód Załóżmy, że reprezentujemy powyższe równanie w swoim cyfrowym formularzu dla serii czasowej, która ma dane z każdego h sekund Mamy. Jest dokładnie taka sama jak poprzedni równanie porównanie dwóch relacji dla mamy co zmniejsza się do bardzo prostej relacji. W związku z tym, wybór N jest prowadzony przez jaką stałą czasową wybraliśmy. Teraz równanie 1 może być rozpoznawane jako filtr dolnoprzepustowy, a stała czasowa określa zachowanie filtra. Aby zobaczyć znaczenie Time Constant musimy spojrzeć na charakterystykę częstotliwościową tego filtru RC Low Pass w swojej ogólnej formie jest to. Ekspresji w module i formie fazowej mamy. gdzie jest kąt fazy. Częstotliwość nazywa się nominalną częstotliwością odcinania Fizycznie można wykazać, że przy tej częstotliwości moc sygnału została zmniejszona o połowę, a amplituda została zmniejszona przez współczynnik W dB, ta częstotliwość jest tam, gdzie amplituda została zmniejszona o 3dB. PoniewaŜ wzrasta stała czasowa T, częstotliwość odcięcia zmniejsza się i przyłożymy do wygładzania danych, eliminując wyższe częstotliwości. Ważne jest, aby pamiętać, że odpowiedź częstotliwościowa wyrażana jest w radianach. Jest to czynnik zaangażowany Na przykład wybór stałej czasowej z 5 sekundami daje efektywną częstotliwość odcięcia Jednym z popularnych zastosowań wygładzania RC jest symulowanie działania miernika, takiego jak używany w mierniku poziomu akustycznego Są one zazwyczaj charakteryzowane przez ich stałą czasową h jako 1 sekunda dla typów S i 0 125 sekund dla typów F Dla tych dwóch przypadków skuteczne częstotliwości odcięcia wynoszą odpowiednio 0-16 Hz i 1 27 Hz. Zwykle nie jest to stała czasowa, którą zwykle chcemy wybrać, ale te okresy, które chcemy uwzględnić Załóżmy, że mamy sygnał, w którym chcemy uwzględnić funkcje z okresem P drugi Teraz okres P jest częstością Możemy wtedy wybrać stałą czasową T podaną przez jednak wiemy, że straciliśmy około 30 wyjściowej -3dB na Tak wybierając stała czasowa dokładnie odpowiadająca periodyczności, którą chcemy zachować, nie jest najlepszym schematem Zazwyczaj lepiej jest wybrać nieco wyższą częstotliwość odcięcia, powiedzmy Stała czasowa, która w praktyce jest podobna do tego Zmniejsza to stratę wokół 15 w tej okresowości W związku z tym w praktyce zachowuj zdarzenia z okresem lub większą, a następnie wybierz stałą czasową obejmującą efekty okresowości do około Na przykład jeśli chcemy uwzględnić skutki zdarzenia s dzieje się z powiedzmy 8 sekundy 0 125Hz czasu następnie wybierz stałą czasową 0 8 sekund To daje częstotliwość odcięcia w przybliżeniu 0 2 Hz, tak że nasz 8 drugi okres jest dobrze w głównym pasmie przechodzenia filtra Jeśli próbowaliśmy dane w 20 razy na sekundę h 0 05, a wartość N wynosi 0 8 0 05 16 i daje pewien wgląd w to, jak ustawić zasadniczo dla znanej szybkości próbkowania, który określa okres uśredniania i określa, które fluktuacje wysokiej częstotliwości są ignorowane. Patrząc na rozszerzenie algorytmu możemy zobaczyć, że sprzyja ostatnie wartości, a także dlaczego jest określana jako ważność wykładnicza. Mamy do tego przydzielanie dla y k-1. Ponowne odtworzenie tego procesu prowadzi kilka razy. w przedziale wyraźnie jasne jest, że słowa po prawej stają się mniejsze i zachowują się jak rozkład niszczący To bieżące wyjście jest tendencyjne w kierunku ostatnich wydarzeń, ale im większe wybieramy T, tym mniej stronniczą. Podsumowując, widzimy prostą formułę. podkreśla odbiorcę nt events. smoothes wysokiej częstotliwości krótkotrwałych events. reveals trendów długoterminowych. Appendix 1 Alternatywne formy równania. Caution Istnieją dwie formy średniej wykładniczej równanie, które pojawiają się w literaturze Oba są poprawne i równoważne. Najpierw formularz, jak pokazano powyżej jest A1.Inną formą jest A2.Zauważyć użycie w pierwszym równaniu i w drugim równaniu W obu równań i są wartościami między zerem a jednością. Wcześniej został zdefiniowany jako. Teraz wybierając definicję. Stąd alternatywna forma równanie średniej wykładniczej jest w fizycznym znaczeniu oznacza, że wybór jednego formularza zależy od tego, jak ktoś chce myśleć albo przyjmując jako równanie frakcji powrotem A1 albo jako ułamek równania wejściowego A2. Pierwsza forma jest nieco mniej kłopotliwe w wykazywaniu relacji filtrów RC i prowadzi do prostszego zrozumienia filozofów filtrów. Chirurg w dziedzinie przetwarzania sygnałów w Prosig. Dr Colin Mercer był wcześniej w Instytucie Badań Dźwięku i Wibracji ISVR , University of Southampton, gdzie założył centrum analizy danych, a następnie udał się do Prosig w 1977 r. Colin przeszedł na emeryturę jako Starszy Analityk ds. Przetwarzania Sygnału w Prosig w grudniu 2017 r. Jest on Chartered Engineer i członkiem British Computer Society. I think you want aby zmienić p na symbol dla pi. Marco, dziękuję za wskazanie, że myślę, że jest to jeden z naszych starszych artykułów, które zostały przeniesione z starego edytora tekstu Oczywiście, redaktor nie zauważył, że pi nie został poprawnie skorygowany. Zostanie to skorygowane krótko. tam bardzo dobre wyjaśnienie artykułu dotyczące średniej wykładniczej. Uważam, że jest błąd w formule dla T To powinno być T h N-1, a nie T N-1 h. Mike, dzięki za spostrzeganie, że właśnie sprawdziłem z powrotem do oryginalnej notatki technicznej Dr Mercer w naszym archiwum i wydaje się, że podczas przesyłania równań do bloga wystąpił błąd, poprawimy post Dziękujemy za poinformowanie nas. Dziękuję, że dziękuję możesz przeczytać 100 tekstów DSP bez znalezienia niczego mówiącego, że filtr średniej wykładniczej jest odpowiednikiem filtru RC. hmm, czy masz równanie dla filtru EMA poprawnego nie jest Yk aXk 1-a Yk-1, a nie Yk aYk-1 1-a Xk. Alan, Obie formy równania pojawiają się w literaturze, a oba formularze są poprawne, jak pokazuję poniżej Punkt, który podajesz jest ważny, ponieważ użycie alternatywnej formy oznacza fizyczne relacje z RC filtr jest mniej oczywisty, a ponadto interpretacja znaczenia przedstawionego w artykule nie jest odpowiednia dla alternatywnej formy. Najpierw pokazujemy oba formularze są poprawne. Forma równania, którą używałem, jest i zastępczą formą, która nie pojawia się w wielu tekstach. Zauważ w powyższym zastosowałam lateks 1 lateks w pierwszym równaniu i lateks 2 lateks w drugim równaniu Równość obu form równości jest przedstawiona matematycznie poniżej wykonywania prostych kroków w czasie Co nie jest to samo użyta wartość dla lateksu lateksowego w każdym równaniu. W obu postaciach lateks lateksowy jest wartością pomiędzy zerem a jednością. Najpierw przepisuję równanie 1, zastępując lateks 1 lateksem lateksem lateksowym. lateks yk y 1 - beta xk lateks 1A. Nawiąż lateks lateksu 1 - 2 lateks, a więc mamy również lateks 2 1 - beta lateks Zastępując je w równaniu 1A daje. lateks yk 1 - 2 y 2xk lateks 1B. I wreszcie ponownie rozmieszcza daje. To równanie jest identyczne z alternatywną formą podaną w równaniu 2.Pod prostszego lateksu 2 1 - 1 lateksu. W fizycznych znaczeniach oznacza to wybór formy jedno zastosowanie zależy od tego, jak ktoś chce myśleć o przyjmowaniu lateksu lateksu alfa jako równania frakcji odchodu 1 lub jako ułamek równania wejściowego 2. Jak wspomniano powyżej używałem pierwszego kształtu, ponieważ jest nieco mniej uciążliwy w pokazaniu Relacji filtrów RC i prowadzi do prostszego zrozumienia w filtrach terms. However pomijając powyższe jest, moim zdaniem, niedobór w artykule, jak inni mogą dokonać błędnego wnioskowania, więc poprawiona wersja pojawi się wkrótce. I ve zawsze zastanawiałem się nad tym , dzięki za opisanie go tak wyraźnie. Myślę, że kolejny powód, że pierwszy preparat jest miły jest alfa mapy gładkości wyższy wybór alfa oznacza bardziej gładki output. Michael Dzięki za obserwację dodam do artykułu coś na tych wierszach, jak to jest alw ays lepiej moim zdaniem odnoszą się do aspektów fizycznych. Dr Mercer, Doskonały artykuł, dziękuję Mam pytanie odnośnie stałej czasowej, gdy jest używany z detektorem rms jak w mierniku poziomu dźwięku, o którym mowa w artykule Jeśli używam równań do modelu filtr wykładniczy z Constant czasu 125ms i korzystać z sygnału kroku wejściowego, ja naprawdę dostać wyjście, które po 125ms, 63 2 wartości końcowej. Jednakże, jeśli I kwadratowy sygnał wejściowy i umieścić to przez filtr , to widzę, że muszę podwoić stałą czasową, aby sygnał osiągnął 63 2 jego ostatecznej wartości w 125ms. Czy daj mi znać, jeśli to się spodziewać Wiele Dziękuję Ian. Ian, Jeśli kwadrat sygnału jak sinusoidy to w zasadzie podwojenie częstotliwości jego podstawowej, jak również wprowadzenie wielu innych częstotliwości Ponieważ częstotliwość w efekcie została podwojona, to jest zmniejszona o większą kwotę przez filtr dolnoprzepustowy W konsekwencji trwa dłużej, tej samej amplitudzie. squarin g operacji jest nielinearna operacja, więc nie sądzę, że zawsze podwójnie we wszystkich przypadkach, ale będzie miał tendencję do podwojenia, jeśli mamy dominującą niską częstotliwość również zauważyć, że różnicę kwadratu sygnał jest dwukrotnie różniczka un - squared signal. I podejrzewam, że może być próbuje uzyskać formę średniej kwadratowej wygładzanie, co jest doskonale i prawidłowe Może być lepiej zastosować filtr, a następnie kwadrat jak znasz skuteczne odcięcie, ale jeśli wszystko co masz to kwadratowy sygnał a następnie za pomocą współczynnika 2, aby zmodyfikować wartość filtru alpha, w przybliżeniu przybliżisz do pierwotnej częstotliwości odcięcia lub ustawisz nieco prostszą częstotliwość odcięcia na dwa razy. Oryginalne odpowiedzi na pytanie Dr Mercer Moje pytanie naprawdę próbowało aby dostać się do tego, co jest rzeczywiście zrobione w detektorze rms miernika poziomu dźwięku Jeśli stała czasowa jest ustawiona na szybką 125ms, pomyślałem, że intuicyjnie oczekujesz sinusoidalnego sygnału wejściowego, aby uzyskać sygnał wyjściowy 63 2 jego wartość końcowa po 125ms, ale ponieważ sygnał jest wyrównywany, zanim dojdzie do średniej detekcji, będzie to rzeczywiście trwać dwa razy tak długo, jak wyjaśniono. Głównym celem artykułu jest wykazanie równoważności filtrowania RC i wykładniczej uśredniania If mówimy o czasie integracji równoważnym prawdziwemu integratorowi prostokątnemu, to jest prawidłowe, że istnieje czynnik dwóch zaangażowanych W zasadzie, jeśli mamy prawdziwą integralną prostokątną, która integruje się z sekundami Ti, równoważny czas sumatora RC, aby osiągnąć ten sam wynik to 2RC sekundy Ti różni się od stałej czasowej RC, która jest RC Tak więc, jeśli mamy stałą czasową 125 msec, czyli RC 125 msec, która odpowiada rzeczywistemu czasie całkowania 250 ms. Dziękuję za artykuł, był bardzo pomocny Istnieją ostatnie prace w neurochirurgii, które używają kombinacji filtrów EMA krótko ekranowanych EMA długowiecznej EMA jako filtr pasmowy dla analizy sygnału w czasie rzeczywistym chciałbym ap ale ja zmagam się z wielkością okna różnych grup badawczych i ich korespondencji z częstotliwością cut. Let s powiedzieć chcę, aby wszystkie częstotliwości poniżej 0 5Hz aprox i że mam 10 próbek sekund To oznacza, że fp 0 5Hz P2s TP 10 0 2 h 1 fs 0 1.Ponieważ rozmiar okna powinienem być użyty powinien być N 3 Czy to rozumowanie jest poprawne. Przed odpowiedzią na Twoje pytanie muszę skomentować użycie dwóch filtrów górnoprzepustowych w celu utworzenia pasma pass filter Prawdopodobnie działają one jako dwa oddzielne strumienie, więc jednym z nich jest zawartość z powiedzmy lateksowej f lateksu na połowę częstotliwości próbkowania, a druga jest zawartością z powiedzmy, lateksowej f lateksu na połowę częstotliwości próbkowania, jeśli wszystko, co jest zrobione, jest różnicą średnie kwadratowe poziomy wskazujące na moc w pasmie od lateksu lateksowego do lateksowego lateksu, to może być rozsądne, jeśli oba odcięte częstotliwości są wystarczająco daleko od siebie, ale spodziewam się, że ludzie używający tej techniki starają się symulować węższy filtr pasma W moim vi ew, które byłyby niewiarygodne dla poważnych prac i byłyby źródłem niepokoju. Tylko do odczytu filtr pasmowy jest połączeniem filtru High Pass o niskiej częstotliwości w celu usunięcia niskich częstotliwości i wysokiej częstotliwości filtrów dolnoprzepustowych, aby usunąć wysoki częstotliwości. Jest oczywiście filtr dolnoprzepustowy filtru RC, a zatem odpowiednia EMA Może chociaż mój wyrok jest nadkrytyczny, nie znając wszystkich faktów. Więc proszę przesłać mi jakieś odniesienia do studiów, o których wspomniałeś, więc mogę krytykować jako Odpowiednie Może być przy użyciu niskiego przełęczy, a także filtr górnoprzepustowy. Teraz zwracając się do rzeczywistego pytania o to, jak ustalić N dla danej granicy wyłączenia celowego Myślę, że najlepiej jest użyć podstawowego równania T N-1 h Dyskusja o okresach miała na celu danie ludziom poczucia, co się dzieje Więc proszę zobaczyć poniższe pochodzenie. Mamy relacje lateksu T N-1 h lateksu i lateksu T 1 2 lateksu, gdzie lateks lateksowy fc jest nominalnym odcięciem częstotliwość i h czas pomiędzy próbkami, lateks bezbarwny lateks 1 lateks, w którym lateks fs lateks jest szybkością próbkowania w próbkach na sekundę. Rearranging T N-1 h do odpowiedniej postaci, aby uwzględnić częstotliwość odcięcia, lateks lateksowy lateksu i szybkość próbkowania, lateks fs lateks, pokazano poniżej. Więc przy użyciu lateksu lateksowego Fc 0 5Hz lateks i lateksu fs 10 próbek lateksu tak, że lateks fcfs 0 05 lateks daje. Ale najbliższa liczba całkowita to 4 Re-arranging above we have. So z N 4 we lateks fc 0 5307 Hz lateks Stosowanie N 3 daje lateks lateksowy Fc 0 318 Hz Uwaga z N 1 mamy pełną kopię bez filtracji.
No comments:
Post a Comment