J'ai besoin de concevoir un filtre de moyenne mobile qui a une fréquence de coupure de 7,8 Hz. J'ai utilisé des filtres de moyenne mobile avant, mais pour autant que je sache, le seul paramètre qui peut être alimenté est le nombre de points à évaluer. Comment cela peut-il se rapporter à une fréquence de coupure L'inverse de 7,8 Hz est de 130 ms, et Im travaillant avec des données qui sont échantillonnées à 1000 Hz. Est-ce que cela implique que je devrais utiliser une taille moyenne de fenêtre de filtre mobile de 130 échantillons, ou est-il quelque chose d'autre qui manque ici demandé Le filtre de la moyenne mobile est le filtre utilisé dans le domaine temporel pour supprimer Le bruit ajouté et également pour le but de lissage, mais si vous utilisez le même filtre de la moyenne mobile dans le domaine fréquentiel pour la séparation de fréquence, alors la performance sera pire. Donc dans ce cas, utilisez des filtres de domaine de fréquence ndash user19373 Feb 3 16 at 5:53 Le filtre de moyenne mobile (parfois connu colloquially comme un filtre boxcar) a une réponse impulsionnelle rectangulaire: Or, déclaré différemment: Rappelant qu'une réponse en fréquence à temps discret Est égale à la transformée de Fourier à temps discret de sa réponse impulsionnelle, on peut la calculer comme suit: Ce qui a été le plus intéressé pour votre cas est la réponse en amplitude du filtre, H (oméga). En utilisant quelques manipulations simples, nous pouvons obtenir que dans une forme plus facile à comprendre: Cela peut ne pas sembler plus facile à comprendre. Cependant, en raison de l'identité d'Eulers. Rappelez-vous que: Par conséquent, nous pouvons écrire ce qui précède comme: Comme je l'ai dit auparavant, ce que vous êtes vraiment préoccupé par l'amplitude de la réponse en fréquence. Remarque: Nous sommes capables de supprimer les termes exponentiels parce qu'ils n'influencent pas l'ampleur du résultat e 1 pour toutes les valeurs d'oméga. Puisque xy xy pour deux nombres finis quelconques x et y, on peut conclure que la présence des termes exponentiels n'affecte pas la réponse de la grandeur globale (au lieu de cela, ils affectent la réponse de phase des systèmes). La fonction résultante à l'intérieur des parenthèses d'amplitude est une forme d'un noyau de Dirichlet. Il est parfois appelé une fonction périodique sinc, car il ressemble à la fonction sinc un peu en apparence, mais est périodique à la place. Quoi qu'il en soit, puisque la définition de la fréquence de coupure est un peu sous-spécifiée (-3 dB point -6 dB point premier lobe latéral null), vous pouvez utiliser l'équation ci-dessus pour résoudre ce que vous avez besoin. Plus précisément, vous pouvez effectuer les opérations suivantes: Définissez H (omega) sur la valeur correspondant à la réponse du filtre que vous voulez à la fréquence de coupure. Réglez les oméga égales à la fréquence de coupure. Pour cartographier une fréquence de temps continu au domaine à temps discret, n'oubliez pas que le fragment omega 2pi, où fs est votre taux d'échantillonnage. Trouvez la valeur de N qui vous donne le meilleur accord entre les côtés gauche et droit de l'équation. Cela devrait être la longueur de votre moyenne mobile. Si N est la longueur de la moyenne mobile, alors une fréquence de coupure approchée F (valable pour N gt 2) dans la fréquence normalisée Fffs est: L'inverse de ceci est Cette formule est asymptotiquement correcte pour N grand et a environ 2 erreur Pour N2, et moins de 0,5 pour N4. P. S. Après deux ans, voici enfin quelle était l'approche suivie. Le résultat a été basé sur l'approximation du spectre d'amplitude MA autour de f0 comme une parabole (série de 2ème ordre) selon MA (Omega) environ 1 (frac-fra) Omega2 qui peut être rendu plus exact près du passage à zéro de MA (Omega) La solution de MA (Omega) - frac 0 donne les résultats ci-dessus, où 2pi F Omega. La solution de MA (Omega) - frac 0 donne les résultats ci-dessus, où 2pi F Omega. Tout ce qui précède se rapporte à la fréquence de coupure -3dB, le sujet de ce post. Parfois, il est intéressant d'obtenir un profil d'atténuation en bande d'arrêt qui est comparable à celui d'un filtre passe-bas IIR de premier ordre (LPF unipolaire) avec une fréquence de coupure -3 dB donnée (un tel LPF est également appelé intégrateur à fuite, Ayant un pôle pas exactement à DC mais près de lui). En fait, tant le MA que le 1er ordre IIR LPF ont une pente de 20dBdecade dans la bande d'arrêt (on a besoin d'un N plus grand que celui utilisé dans la figure, N32, pour voir cela), mais alors que MA a des nuls spectrales à FkN et un 1f evelope, le filtre IIR n'a qu'un profil 1f. Si l'on veut obtenir un filtre MA avec des capacités de filtrage du bruit similaires à celles de ce filtre IIR, et que les fréquences de coupure 3dB soient les mêmes, après comparaison des deux spectres, il réalisera que l'ondulation de bande d'arrêt du filtre MA finit 3dB au-dessous de celle du filtre IIR. Pour obtenir la même ondulation de bande d'arrêt (c'est-à-dire la même atténuation de puissance de bruit) que le filtre IIR, les formules peuvent être modifiées comme suit: J'ai trouvé en arrière le script Mathematica où j'ai calculé la coupure de plusieurs filtres, y compris MA. Le résultat est basé sur l'approximation du spectre MA autour de f0 comme une parabole selon MA (Omega) Sin (OmegaN2) Sin (Omega2) Omega 2piF MA (F) environ N16F2 (N-N3) pi2. Et en dérivant le croisement avec 1sqrt de là. Ndash Massimo Jan 17 16 à 2: 08A Moyenne mobile simple est une moyenne des données calculées sur une période de temps. La moyenne mobile est l'indicateur de prix le plus utilisé dans les analyses techniques. Cette moyenne peut être utilisée avec n'importe quel prix, y compris Hi, Low, Open ou Close, et peut être appliquée à d'autres indicateurs aussi. Une moyenne mobile lisse une série de données, ce qui est très important dans un marché volatil car il aide à identifier les tendances importantes. Dundas Graphique pour ASP. NET a quatre types de moyennes mobiles, y compris Simple, Exponential. Triangulaire. Et pondéré. La différence la plus importante entre les moyennes mobiles ci-dessus est la façon dont ils pondent leurs points de données. Nous vous recommandons de lire la section Utilisation des formules financières avant de continuer. L'utilisation de formules financières fournit une explication détaillée sur l'utilisation des formules et explique également les différentes options disponibles lorsque vous appliquez une formule. Un graphique en ligne est un bon choix lorsque vous affichez une moyenne mobile simple. Interprétation financière: La moyenne mobile est utilisée pour comparer les prix des titres avec leur moyenne mobile. L'élément le plus important utilisé pour calculer la moyenne mobile est une période qui devrait être égale au cycle du marché observé. La moyenne mobile est un indicateur de retard, et sera toujours derrière le prix. Lorsque le prix suit une tendance, la moyenne mobile est très proche du prix des titres. Quand un prix monte, la moyenne mobile restera probablement basse en raison de l'influence des données historiques. Calcul: La moyenne mobile est calculée en utilisant la formule suivante: Dans la formule précédente, la valeur n représente une période de temps. Les périodes les plus courantes sont: 10 jours, 50 jours et 200 jours. Une moyenne mobile se déplace parce que chaque nouveau point de données est ajouté, le point de données le plus ancien est supprimé. Une moyenne mobile simple donne le même poids à chaque prix de point de données. Cet exemple montre comment calculer une moyenne mobile de 20 jours en utilisant la méthode Formula. Filtrage moyen-mobile des données de trafic Cet exemple montre comment lisser les données de flux de trafic en utilisant un filtre de moyenne mobile avec une fenêtre coulissante de 4 heures. L'équation de différence suivante décrit un filtre qui fait la moyenne de l'heure courante et des trois heures précédentes de données. Importez les données de trafic et affectez la première colonne de comptage de véhicules au vecteur x. Créez les vecteurs de coefficients de filtrage. Calculez la moyenne mobile de 4 heures des données et tracez à la fois les données originales et les données filtrées. MATLAB et Simulink sont des marques déposées de The MathWorks, Inc. Veuillez consulter mathworkstrademarks pour obtenir une liste des autres marques de commerce appartenant à The MathWorks, Inc. Les autres noms de produits ou de marques sont des marques de commerce ou des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. Sélectionnez votre pays
No comments:
Post a Comment