Moving Media Filtro Spettro

Risposta in frequenza del filtro Esecuzione media La risposta in frequenza di un sistema LTI è DTFT della risposta impulsiva, la risposta all'impulso di un L - Sample media mobile è Poiché il filtro media mobile è FIR, la risposta in frequenza riduce alla somma finita Noi può utilizzare l'identità molto utile per scrivere la risposta in frequenza da dove abbiamo lasciato ae meno jomega. N 0 e M L meno 1. Ci può essere interessato grandezza di questa funzione per determinare quali frequenze ottenere attraverso il filtro non attenuato e che sono attenuati. Di seguito è un grafico della grandezza di questa funzione per L 4 (rosso), 8 (verde), e 16 (blu). L'asse orizzontale va da zero a radianti pi per campione. Si noti che in tutti e tre i casi, la risposta in frequenza ha una caratteristica passa-basso. Un componente costante (frequenza zero) in ingresso passa attraverso il filtro non attenuato. Alcune frequenze più alte, come Pi 2, sono completamente eliminati dal filtro. Tuttavia, se l'intento era quello di progettare un filtro passa-basso, quindi non abbiamo fatto molto bene. Alcune delle alte frequenze vengono attenuate solo per un fattore di circa 110 (per la media 16 punti in movimento) o 13 (per la media mobile di quattro punti). Possiamo fare molto meglio di così. La trama di cui sopra è stato creato dal seguente codice Matlab: omega 0: pi400:. PI H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) terreno (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) asse (0, pi, 0, 1) Copyright copia 2000- - University of California, BerkeleyI bisogno di progettare un filtro a media mobile che ha una frequenza di taglio di 7.8 Hz. Ho usato muovendo filtri medi prima, ma per quanto Im conoscenza, l'unico parametro che può essere alimentata in è il numero di punti da media. Come può questo riferirsi a una frequenza di cut-off L'inverso di 7.8 Hz è di 130 ms, e sto lavorando con i dati che vengono campionati a 1000 Hz. Questo implica che dovrei essere usando una dimensione della finestra del filtro media mobile di 130 campioni, o c'è qualcos'altro che Im manca qui ha chiesto 18 luglio 13 a 9:52 Il filtro media mobile è il filtro utilizzato nel dominio del tempo per rimuovere il rumore aggiunto e anche per levigare scopo, ma se si utilizza lo stesso filtro media mobile nel dominio della frequenza per la separazione di frequenza allora performance sarà peggiore. quindi in questo caso la frequenza dell'uso filtri dominio ndash user19373 3 febbraio 16 a 5:53 Il filtro media mobile (a volte conosciuto colloquialmente come filtro vagone) ha una risposta impulsiva rettangolare: Oppure, indicazioni diverse: Ricordando che una risposta in frequenza di sistemi a tempo discreto è uguale al tempo discreto trasformata di Fourier della risposta all'impulso, possiamo calcolare come segue: nei erano più interessato per il caso è la risposta in ampiezza del filtro, H (omega). Utilizzando un paio di semplici manipolazioni, possiamo ottenere che in una forma più facile da comprehend: Questo potrebbe non sembrare più facile da capire. Tuttavia, a causa di Eulero identità. ricordare che: Quindi, possiamo scrivere quanto sopra come: Come ho detto prima, ciò che tu sei davvero preoccupa è l'entità della risposta in frequenza. Quindi, possiamo prendere la grandezza di quanto sopra per semplificare ulteriormente: Nota: Siamo in grado di rilasciare i termini esponenziali fuori perché essi non influenzano l'entità del risultato e 1 per tutti i valori di omega. Poiché xy xy per ogni due finite numeri complessi x ed y, possiamo concludere che la presenza dei termini esponenziali dont influenza la risposta complessiva grandezza (invece, influenzano la risposta di fase sistemi). La funzione risultante all'interno delle parentesi grandezza è una forma di kernel Dirichlet. A volte è chiamato una funzione sinc periodica, perché assomiglia alla funzione sinc un po 'in apparenza, ma è periodica, invece. In ogni caso, dal momento che la definizione di frequenza di taglio è un po 'underspecified (-3 dB -6 dB primo punto nullo lobo laterale), è possibile utilizzare l'equazione di cui sopra per risolvere per qualsiasi cosa avete bisogno. In particolare, è possibile effettuare le seguenti operazioni: Set H (omega) al valore corrispondente alla risposta del filtro che si desidera alla frequenza di taglio. Impostare omega uguale alla frequenza di taglio. Per mappare una frequenza a tempo continuo al dominio tempo discreto, si ricordi che frac omega 2pi, dove fs è la frequenza di campionamento. Trovare il valore di N che ti dà la migliore accordo tra le parti della mano sinistra e destra dell'equazione. Questo dovrebbe essere la lunghezza del vostro media mobile. Se N è la lunghezza della media mobile, quindi una frequenza di taglio approssimativa F (valido per N gt 2) in Fffs frequenza normalizzata è: L'inverso di questo è Questa formula è asintoticamente corretto per N grande, e ha circa 2 errore per N2, e meno dello 0,5 per N4. Post scriptum Dopo due anni, ecco finalmente quale fosse l'approccio seguito. Il risultato è stato basato sulla approssimare lo spettro di ampiezza MA intorno f0 come una parabola (2 ° Serie ordine) in base a MA (Omega) circa 1 (frac - frac) OMEGA2 che può essere reso più preciso vicino al passaggio per lo zero di MA (Omega) - frac moltiplicando per un coefficiente Omega ottenendo MA (Omega) circa 10,907,523 mila (frac - frac) OMEGA2 La soluzione di MA (Omega) - frac 0 dà i risultati di cui sopra, dove 2pi F Omega. Tutto quanto sopra si riferisce alla -3dB frequenza di taglio, l'oggetto di questo post. A volte, però è interessante per ottenere un profilo di attenuazione in stop-banda che è paragonabile a quella di un 1 ° ordine IIR filtro passa basso (LPF unipolare) con un dato -3dB frequenza di taglio (ad esempio un LPF viene anche chiamato integratore leaky, avente un polo non esattamente DC ma vicino ad esso). Infatti sia il MA e il 1 ° ordine IIR LPF hanno pendenza -20dBdecade nella banda di arresto (uno ha bisogno di una N grande di quello utilizzato nella figura, N32, per vedere questo), ma che, MA ha null spettrale a FKN e un 1f evelope, il filtro IIR ha solo profilo 1f. Se si vuole ottenere un filtro MA con simili capacità di filtraggio del rumore da questo filtro IIR, e corrisponde al 3dB tagliato frequenze essere la stessa, sul confronto tra i due spettri, si renderebbe conto che il ripple banda di arresto del filtro MA finisce 3dB inferiore a quello del filtro IIR. Al fine di ottenere la stessa fermata banda ondulazione (cioè a parità di potenza attenuazione del rumore) come IIR filtrano le formule possono essere modificate come segue: ho trovato di nuovo lo script di Mathematica dove ho calcolato il limite per diversi filtri, tra cui quella MA. Il risultato è stato basato sul ravvicinamento spettro MA intorno f0 come una parabola in base a MA (Omega) Sin (OmegaN2) Sin (OMEGA2) Omega 2piF MA (F) PI2 circa N16F2 (N-N3). E derivante all'incrocio con 1sqrt da lì. ndash Massimo 17 gennaio 16 alle 2: 08What sono gli svantaggi di spostamento filtro a media quando lo si utilizza con i dati di serie temporali Heres un esempio MATLAB per vedere l'effetto dei mezzi in esecuzione. Come esempio, applicando il filtro ad un segnale con un periodo di circa 10,09,082 mila elimina completamente tale segnale. Inoltre, poiché l'ampiezza della risposta in frequenza è l'assoluto della risposta in frequenza complessa, la risposta in ampiezza è in realtà negativa tra 0,3633 e tra 0,4546 e la frequenza Nyquist. Tutti i componenti del segnale con frequenze all'interno di questi intervalli si riflettono sulla t-asse. Come esempio, proviamo una sinusoide con un periodo di 7.0000, ad esempio una frequenza di circa 0,1429, che è all'interno del primo intervallo con una risposta grandezza negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) quelli B10 (1,11) 11 Lunghezza m10 (b10) Filtro y10 (b10,1, x10 ) Y10 Y10 (1 (m10-1) 2: finale (m10-1) 2,1) Y10 (END1: endm10-1,1) zeri (m10-1,1) plot (t, x10, t, Y10 ) Ecco la risposta di ampiezza del filtro che mostra gli zeri e il ritaglio: h, w freqz (b10,1,512) f 1W (2pi) magnitudo abs (h) terreno (F, magnitudo) l'onda sinusoidale con un periodo di 7 esperienze una riduzione dell'ampiezza di esempio circa 80, ma anche cambiato il segno, come si può vedere dal grafico. L'eliminazione di alcune frequenze e capovolgimento del segnale è importante conseguenza interpretando causalità in scienze della terra. Questi filtri, anche se sono offerti di serie in fogli di calcolo per la levigatura, dovrebbero quindi essere completamente evitato. In alternativa, filtri con risposta in frequenza specifica dovrebbero essere usati, ad esempio un filtro passa-basso Butterworth. Consiglia 2 Raccomandazioni Philippe de Peretti middot Universit Parigi 1 Panthon-Sorbonne, Parigi, Francia Un buon affare sarebbe utilizzando serie storiche strutturali, e in esso il modello di tendenza locar lineare che è fondamentalmente un modello IMA. Posso suggerire di avere un looka a Durbin e Koopman (2001) sui metodi di filtraggio Kalman. Utilizzando filtro di Kalman è ottimale nel mio punto di vista. Consiglia 1 Raccomandazione Hi Bilal Esmael, la funzione di peso della vostra muovendo filtro medio dovrebbe essere simmetrica. Altrimenti i valori filtrati sono spostati in fase di: a seconda della struttura della funzione peso sfasamento può raggiungere la metà della lunghezza della funzione peso. Ad esempio: un unilaterale filtro Kalman ha una funzione peso asimmetrica. Più avanti, fare attenzione nell'interpretare i valori filtrati a entrambe le estremità di una serie temporale, theyve ha un ritardo di fase strutturale sempre. Con i migliori saluti, Michael HeinertYou vengono indirizzati a ZacksTrade, una divisione di LBMZ Titoli e concesso in licenza broker-dealer. ZacksTrade e Zacks sono società separate. Il collegamento web tra le due società non è una sollecitazione o offerta di investire in un particolare titolo o il tipo di sicurezza. ZacksTrade non approva o adottare qualsiasi strategia di investimento particolare, qualsiasi opinionratingreport analista o qualsiasi approccio alla valutazione titoli idual indiv. Se si desidera andare a ZacksTrade, fare clic su OK. Se non lo fai, fare clic su Annulla. Spectrum Brands Holdings (SPB): media mobile Crossover Alert 21 Febbraio 2017 da Zacks Equity Research pubblicato il 21 febbraio 2017 Spectrum Brands Holdings, Inc. (SPB - rapporto libero) sta cercando come una scelta interessante dal punto di vista tecnico, come il società sta vedendo tendenze favorevoli sul fronte di crossover media mobile. Recentemente, la media mobile a 50 giorni per SPB scoppiata al di sopra del 200 ° giorno di media mobile semplice, il che suggerisce un trend rialzista di breve termine. Questo ha già iniziato a prendere posto, in quanto il titolo ha spostato più in alto del 10,2 nelle ultime quattro settimane. Inoltre, la società ha attualmente un Zacks Grado 2 (Buy) suggerendo che ora potrebbe sicuramente il tempo per questo candidato breakout. Più tendenza al rialzo può essere particolarmente il caso in cui gli investitori considerano ciò che sta accadendo per SPB sul fronte revisione guadagni stima ultimamente. Nessuna stima è andato più bassa negli ultimi due mesi, rispetto al 9 più in alto, mentre la stima di consenso ha anche spostato più in alto troppo. Quindi, dato questa mossa nelle stime, ei fattori tecnici positivi, gli investitori potrebbero voler guardare da vicino questo candidato breakout per ulteriori guadagni nel prossimo futuro. È possibile vedere la lista completa delle scorte todayrsquos Zacks 1 Rank (Strong Buy) qui. Zacks Top 10 titoli per il 2017 Oltre alle scorte di cui sopra, vorresti sapere sui nostri 10 migliori ticker buy-and-hold per l'interezza del 2017 Chi non alloggerebbero ultimi anni,-battendo mercato Top 10 portafoglio prodotto 5 vincitori a due cifre . Ad esempio, l'olio e il gigante del gas naturale Pioneer Natural Resources e First Republic Bank collezionato guadagni stellari di rispettivamente 44,9 e 44,3. Ora una lista nuova di zecca per il 2017 è stato raccolto a mano da 4.400 società di cui il Zacks Rank. Vedere il 2017 Top 10 nowgtgt destro In-Depth Zacks di ricerca per il Ticker Sopra Normalmente 25 ciascuno - clicca qui sotto per ricevere un rapporto libero: Zacks stampa 7 migliori titoli per sé ora Zacks 1 rango superiore Movers per Mar 7, 2017 Zacks 1 Classifica migliori e peggiori Zacks 1 Classifica dei migliori e peggiori per 030.717 Link veloci mio account Supporto client Zacks ricerca è segnalata On: Zacks Investment Research è una un rating BBB accreditati business. Copyright 2017 Zacks Investment Research Al centro di tutto ciò che facciamo è un forte impegno per la ricerca indipendente e condividere le sue scoperte proficue con gli investitori. Questa dedizione a dare agli investitori un vantaggio commerciale ha portato alla creazione del nostro collaudato sistema di magazzino-rating Zacks Rank. Dal 1988 si è quasi triplicato la SP 500 con un guadagno medio di 26 euro all'anno. Questi ritorni coprono un periodo 1988-2015 e sono state esaminate e attestate da Baker Tilly Virchow Krause, LLP, uno studio contabile indipendente. Zacks Classifica rendimenti stock-sistema di valutazione sono calcolati mensilmente sulla base del principio del mese e fine del mese Zacks Classifica prezzi delle azioni più eventuali dividendi percepiti durante quel mese particolare. Un semplice rendimento medio, altrettanto ponderata di tutti gli stock Zacks Rank è calcolato per determinare il ritorno mensile. I risultati mensili sono poi aggravate per arrivare alla dichiarazione annuale. Solo gli stock Zacks Classifica inclusi nel Zacks ipotetici portafogli all'inizio di ogni mese sono inclusi nei calcoli di ritorno. Zack Classifiche scorte possono, e spesso lo fanno, cambiare per tutto il mese. Alcuni stock Zacks Rank per cui nessun prezzo di fine mese era disponibile, informazioni sui prezzi non sono stati raccolti, o per taluni altri motivi sono stati esclusi da questi calcoli di ritorno. Visita prestazioni per informazioni sui numeri di prestazioni mostrate sopra. Visita zacksdata per ottenere i nostri dati e contenuti per la tua app mobile o un sito web. i prezzi in tempo reale da pipistrelli. Le quotazioni di Sungard. NYSE e AMEX dei dati è di almeno 20 minuti in ritardo. i dati NASDAQ è di almeno 15 minuti in ritardo.