Movimento Média Filtro Espectro

Resposta de Freqüência do Filtro de Média Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso, A resposta de impulso de uma média móvel de L é de média móvel. Uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita We Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde temos deixar ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa. Uma componente constante (frequência zero) na entrada passa através do filtro sem ser atenuada. Determinadas frequências mais elevadas, tais como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro lowpass, então não temos feito muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O gráfico acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- (1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) traço (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright cópia 2000 - Universidade da Califórnia, BerkeleyI precisa projetar um filtro de média móvel que tem uma freqüência de corte de 7,8 Hz. Eu usei filtros de média móvel antes, mas até onde eu estou ciente, o único parâmetro que pode ser alimentado é o número de pontos a serem calculados. Como isso pode se relacionar com uma freqüência de corte O inverso de 7,8 Hz é de 130 ms, e Im trabalhando com dados que são amostrados a 1000 Hz. Isso implica que eu deveria estar usando um tamanho de janela de filtro média móvel de 130 amostras, ou há algo mais que estou faltando aqui pediu Jul 18 13 at 9:52 O filtro de média móvel é o filtro usado no domínio do tempo para remover O ruído adicionado e também para o propósito de suavização, mas se você usar o mesmo filtro de média móvel no domínio da freqüência para a separação de freqüência, o desempenho será pior. Então, nesse caso, use filtros de domínio de freqüência O filtro de média móvel (por vezes conhecido coloquialmente como um filtro de caixa) tem uma resposta de impulso retangular: Ou, declarado de forma diferente: Lembrando que uma resposta de freqüência de sistemas de tempo discreto É igual à transformada de Fourier de tempo discreto da sua resposta de impulso, podemos calculá-la da seguinte forma: O que mais interessou para o seu caso é a resposta de magnitude do filtro, H (ômega). Usando algumas manipulações simples, podemos obter isso em uma forma mais fácil de compreender: Isso pode não parecer mais fácil de entender. No entanto, devido à identidade Eulers. Lembre-se que: Portanto, podemos escrever o acima como: Como eu disse antes, o que você está realmente preocupado com a magnitude da resposta de freqüência. Assim, podemos tomar a magnitude do acima para simplificá-lo ainda mais: Nota: Nós somos capazes de soltar os termos exponenciais, porque eles não afetam a magnitude do resultado e 1 para todos os valores de ômega. Como xy xy para quaisquer dois números finitos x e y, podemos concluir que a presença dos termos exponenciais não afeta a resposta da magnitude global (em vez disso, eles afetam a resposta da fase do sistema). A função resultante dentro dos parênteses de magnitude é uma forma de um kernel de Dirichlet. É chamado às vezes uma função periódica de sinc, porque se assemelha à função do sinc um tanto na aparência, mas é periódica preferivelmente. De qualquer forma, uma vez que a definição de freqüência de corte é um pouco underspecified (-3 dB ponto -6 dB ponto primeiro sidelobe nulo), você pode usar a equação acima para resolver o que você precisa. Especificamente, você pode fazer o seguinte: Definir H (omega) para o valor correspondente à resposta do filtro que você deseja na freqüência de corte. Defina ômega igual à freqüência de corte. Para mapear uma freqüência de tempo contínuo para o domínio de tempo discreto, lembre-se que omega 2pi frac, onde fs é sua taxa de amostragem. Encontre o valor de N que lhe dá o melhor acordo entre os lados esquerdo e direito da equação. Isso deve ser o comprimento de sua média móvel. Se N é o comprimento da média móvel, então uma frequência de corte aproximada F (válida para N gt 2) na frequência normalizada Fffs é: O inverso disso é Esta fórmula é assintoticamente correta para N grande e tem cerca de 2 erro Para N2, e menos de 0,5 para N4. P. S. Depois de dois anos, aqui finalmente qual foi a abordagem seguida. O resultado foi baseado na aproximação do espectro de amplitude da MA em torno de f0 como uma parábola (série de 2ª ordem) de acordo com MA (Omega) aproximadamente 1 (frac-fra) Omega2 que pode ser feita mais exata perto do cruzamento zero de MA (Omega) Frac por multiplicação de Omega por um coeficiente de obtenção de MA (Omega) aprox. 10.907523 (frac - frac) Omega2 A solução de MA (Omega) - frac 0 dá os resultados acima, onde 2pi F Omega. Tudo o que acima se refere à freqüência de corte -3dB, o sujeito deste post. Às vezes, porém, é interessante obter um perfil de atenuação em banda de parada que é comparável ao de um filtro passa-baixo IIR de primeira ordem (LPF de um pólo) com uma determinada freqüência de corte -3dB (tal LPF é também chamado integrador com vazamento, Tendo um pólo não exatamente em DC, mas próximo a ele). De facto, tanto a MA como a Ia ordem IIR LPF têm uma inclinação de 20dBdecade na banda de paragem (é necessário um N maior do que o utilizado na figura, N32, para ver isto), mas enquanto MA tem nulos espectricos em FkN e um 1f evelope, o filtro IIR só tem um perfil 1f. Se se deseja obter um filtro MA com capacidades semelhantes de filtragem de ruído como este filtro IIR, e corresponder às frequências de corte 3dB para ser o mesmo, ao comparar os dois espectros, ele perceberá que a ondulação da banda de parada do filtro MA acaba 3dB abaixo do filtro IIR. Para obter a mesma ondulação de banda de parada (ou seja, a mesma atenuação de potência de ruído) como o filtro IIR as fórmulas podem ser modificadas da seguinte forma: Eu encontrei de volta o script Mathematica onde eu calculou o corte para vários filtros, incluindo o MA. O resultado foi baseado na aproximação do espectro MA em torno de f0 como uma parábola de acordo com MA (Omega) Sin (OmegaN2) Sin (Omega2) Omega 2piF MA (F) aproximadamente N16F2 (N-N3) pi2. E derivando o cruzamento com 1sqrt de lá. Ndash Massimo Jan 17 16 at 2:08 Quais são as desvantagens do filtro de média móvel ao usá-lo com dados de séries temporais Heres um exemplo MATLAB para ver o efeito de correr significa. Como exemplo, a aplicação do filtro a um sinal com um período de aproximadamente 10.09082 elimina completamente esse sinal. Além disso, uma vez que a magnitude da resposta de frequência é o absoluto da resposta de frequência complexa, a resposta de magnitude é realmente negativa entre 0,3633 e entre 0,4546 ea frequência de Nyquist. Todos os componentes de sinal com frequências dentro destes intervalos são espelhados no eixo t. Como um exemplo, tentamos uma onda senoidal com um período de 7.0000, e. Uma frequência de aproximadamente 0,1429, que está dentro do primeiro intervalo com uma resposta de magnitude negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) b10 unidades (1,11) 11 m10 comprimento (b10) y10 filtro (b10,1, x10 ) Y10 y10 (1 (m10-1) 2: extremidade (m10-1) 2,1) y10 (extremidade 1: endm10-1,1) zeros (m10-1,1) parcela (t, x10, t, y10 ) Aqui está a resposta de amplitude do filtro mostrando os zeros e o recorte: h, w w (b10,1,512) f 1w (2pi) magnitude abs (h) parcela (f, magnitude) A onda senoidal com um período de 7 experiências Uma redução de amplitude de Cerca de 80, mas também mudou de sinal como você pode ver a partir da trama. A eliminação de certas frequências ea inversão do sinal têm consequências importantes ao interpretar a causalidade nas ciências da terra. Esses filtros, embora oferecidos como padrão em programas de planilhas para suavização, devem, portanto, ser completamente evitados. Como alternativa, filtros com uma resposta de freqüência específica devem ser usados, como um filtro passa-baixa Butterworth. Recomendar 2 Recomendações Philippe de Peretti middot Universit Paris 1 Panthon-Sorbonne, Paris, França Um bom negócio seria usando séries temporais estruturais, e nele o modelo de tendência linear locar que é basicamente um modelo IMA. Eu sugiro ter um looka em Durbin e Koopman (2001) sobre métodos de filtragem de Kalman. Usar o filtro de Kalman é ótimo em meu ponto de vista. Recomendo 1 Recomendação Oi Bilal Esmael, a função de peso do seu filtro de média móvel deve ser simétrica. Caso contrário, os valores filtrados são deslocados em fase: dependendo da estrutura da função de peso, o desfasamento de fase pode atingir metade do comprimento da função de peso. Por exemplo: um filtro unilateral de Kalman tem uma função de peso assimétrico. Mais adiante, tenha cuidado ao interpretar os valores filtrados nas duas extremidades de uma série de tempo, eles têm um atraso de fase estrutural sempre. Atenciosamente, Michael HeinertVocê está sendo direcionado para ZacksTrade, uma divisão da LBMZ Securities e corretora licenciada. ZacksTrade e Zacks são empresas separadas. O link da web entre as duas empresas não é uma solicitação ou oferta para investir em uma determinada segurança ou tipo de segurança. A ZacksTrade não endossa ou adota nenhuma estratégia de investimento específica, qualquer opinião de analista ou qualquer abordagem para avaliar valores mobiliários individuais. Se você deseja ir para ZacksTrade, clique em OK. Se não o fizer, clique em Cancelar. Spectrum Brands Holdings (SPB): Moving Average Crossover Alert 21 de fevereiro de 2017 pela Zacks Equity Research Publicado em 21 de fevereiro de 2017 Spectrum Brands Holdings, Inc. (SPB - Free Report) está parecendo uma escolha interessante de uma perspectiva técnica, Empresa está vendo tendências favoráveis ​​na frente de passagem média móvel. Recentemente, a média móvel de 50 dias para SPB quebrou acima da média movente simples de 200 dias, sugerindo uma tendência bullish a curto prazo. Isso já começou a ocorrer, como o estoque se moveu mais alto por 10,2 nas últimas quatro semanas. Além disso, a empresa tem atualmente um Zacks Rank 2 (Buy), sugerindo que agora poderia definitivamente ser o momento para este candidato breakout. Mais bullishness pode especialmente ser o caso quando os investors consideram o que tem acontecido para o SPB na revisão da estimativa dos salários dianteira ultimamente. Nenhuma estimativa foi mais baixa nos últimos dois meses, em comparação com 9 maiores, enquanto a estimativa de consenso também avançou mais alto. Assim, dado este movimento nas estimativas, e os fatores técnicos positivos, os investidores podem querer assistir a este candidato breakout de perto para mais ganhos no futuro próximo. Você pode ver a lista completa de todayrsquos Zacks 1 Rank (Compra Forte) ações aqui. Zacks Top 10 Stocks para 2017 Além das ações discutidas acima, você gostaria de saber sobre os nossos 10 melhores buy-and-hold tickers para a totalidade de 2017 Quem wouldnt Últimos anos batendo no mercado Top 10 carteira produziu 5 vencedores de dois dígitos . Por exemplo, a gigante do petróleo e gás natural, a Pioneer Natural Resources ea First Republic Bank, obtiveram ganhos estelares de 44,9 e 44,3, respectivamente. Agora uma lista brandnew para 2017 foi hand-picked de 4.400 companhias cobertas pelo Rank de Zacks. Veja o 2017 Top 10 agora em cima Zacks Pesquisa para os Tickers Acima Normalmente 25 cada - clique abaixo para receber um relatório GRÁTIS: Zacks lança 7 melhores ações para possuir agora Zacks 1 Rank Top Movers para 7 de março de 2017 Zacks 1 Rank Top Movers Zacks 1 Rank Top Movers para 030717 Links rápidos A minha conta Apoio ao cliente Zacks Research é relatado em: Zacks Investment Research é um BBB BBB Business credenciados. Copyright 2017 Zacks Investment Research No centro de tudo o que fazemos é um forte compromisso com a pesquisa independente e compartilhar suas descobertas lucrativas com os investidores. Esta dedicação para dar aos investidores uma vantagem comercial levou à criação do nosso comprovado Zacks Rank sistema de classificação de ações. Desde 1988 quase triplicou o SP 500 com um ganho médio de 26 por ano. Esses retornos cobrem um período de 1988 a 2015 e foram examinados e atestados pela Baker Tilly Virchow Krause, LLP, uma empresa de contabilidade independente. Os retornos do sistema Zacks Rank-rating são calculados mensalmente com base no início do mês e no final do mês Zacks Rank preços das ações mais quaisquer dividendos recebidos durante esse mês específico. Um retorno simples, igualmente ponderado médio de todas as ações Zacks Rank é calculado para determinar o retorno mensal. Os retornos mensais são então compostos para chegar ao retorno anual. Apenas os títulos Zacks Rank incluídos nas carteiras hipotéticas da Zacks no início de cada mês são incluídos nos cálculos de retorno. Zack Ranks ações podem, e muitas vezes, mudam ao longo do mês. Determinadas ações da Zacks classificam as ações para as quais nenhum preço de fim de mês estava disponível, informações de preços não foram coletadas ou, por outras razões, foram excluídas desses cálculos de retorno. Visite o desempenho para obter informações sobre os números de desempenho exibidos acima. Visite zacksdata para obter nossos dados e conteúdo para seu aplicativo ou website para celular. 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