Ich muss einen gleitenden mittleren Filter mit einer Grenzfrequenz von 7,8 Hz entwerfen. Ich habe gleitende durchschnittliche Filter vor verwendet, aber soweit ich weiß, ist der einzige Parameter, der eingegeben werden kann, die Anzahl der zu durchschnittlichen Punkte. Wie kann sich dies auf eine Grenzfrequenz beziehen Die Inverse von 7,8 Hz beträgt 130 ms und Im arbeiten mit Daten, die bei 1000 Hz abgetastet werden. Bedeutet dies implizieren, dass ich sollte eine gleitende durchschnittliche Filter-Fenstergröße von 130 Proben verwenden, oder gibt es etwas anderes, das ich hier fehlte, ist der Filter, der in der Zeitdomäne zu entfernen verwendet wird Das Rauschen hinzugefügt und auch für Glättung Zweck, aber wenn Sie die gleiche gleitende durchschnittliche Filter im Frequenzbereich für Frequenztrennung dann Leistung wird am schlimmsten. So dass in diesem Fall nutzen Frequenzbereich Filter ndash user19373 Feb 3 16 at 5:53 Der gleitende Durchschnitt Filter (manchmal auch umgangssprachlich als Boxcar-Filter) hat eine rechteckige Impulsantwort: Oder anders ausgedrückt: Denken Sie daran, dass eine diskrete Zeit Frequenz Frequenzgang Gleich der diskreten Zeit-Fourier-Transformation ihrer Impulsantwort ist, können wir sie wie folgt berechnen: Was am meisten für Ihren Fall interessiert ist, ist die Amplitudenreaktion des Filters H (omega). Mit ein paar einfachen Manipulationen, können wir, dass in einer einfacher zu verstehen: Das sieht vielleicht nicht leichter zu verstehen. Allerdings wegen Eulers Identität. Erinnern, dass: Daher können wir schreiben, die oben als: Wie ich schon sagte, was Sie wirklich besorgt ist die Größe der Frequenzgang. So können wir die Größenordnung der oben genannten zu vereinfachen, um es weiter zu vereinfachen: Hinweis: Wir sind in der Lage, die exponentiellen Begriffe aus, weil sie nicht beeinflussen die Größe des Ergebnisses e 1 für alle Werte von Omega. Da xy xy für irgendwelche zwei endlichen komplexen Zahlen x und y ist, können wir schließen, daß die Anwesenheit der exponentiellen Terme die Gesamtgrößenreaktion nicht beeinflußt (sie beeinflussen die Systemphasenreaktion). Die resultierende Funktion innerhalb der Größenklammern ist eine Form eines Dirichlet-Kerns. Sie wird manchmal als periodische sinc-Funktion bezeichnet, weil sie der sinc-Funktion etwas im Aussehen ähnelt, aber stattdessen periodisch ist. Wie auch immer, da die Definition der Cutoff-Frequenz etwas unterspezifiziert ist (-3 dB Punkt -6 dB Punkt erste sidelobe Null), können Sie die obige Gleichung, um für was auch immer Sie brauchen, zu lösen. Im Einzelnen können Sie Folgendes tun: Stellen Sie H (omega) auf den Wert ein, der der Filterantwort entspricht, die Sie bei der Cutoff-Frequenz wünschen. Set Omega gleich der Cutoff-Frequenz. Um eine kontinuierliche Frequenz auf den diskreten Zeitbereich abzubilden, denken Sie daran, dass osga 2pi frac, wobei fs Ihre Abtastrate ist. Finden Sie den Wert von N, der Ihnen die beste Übereinstimmung zwischen der linken und der rechten Seite der Gleichung gibt. Das sollte die Länge des gleitenden Durchschnitts sein. Wenn N die Länge des gleitenden Mittelwerts ist, dann ist eine angenäherte Grenzfrequenz F (gültig für N gt 2) bei der normalisierten Frequenz Fffs: Der Kehrwert dieser Gleichung ist für große N asymptotisch korrekt und hat etwa 2 Fehler Für N2 und weniger als 0,5 für N4. P. S. Nach zwei Jahren, hier schließlich, was war der Ansatz folgte. Das Ergebnis beruht auf der Annäherung des MA-Amplitudenspektrums um f0 als Parabel (2. Ordnung) nach MA (Omega) ca. 1 (frac - frac) Omega2, die in der Nähe des Nulldurchgangs von MA (Omega) Frac durch Multiplikation von Omega mit einem Koeffizienten, der MA (Omega), ca. 10.907523 (frac-frac) Omega2 ergibt. Die Lösung von MA (Omega) - frac 0 liefert die obigen Ergebnisse, wobei 2pi F Omega. Alle der oben genannten bezieht sich auf die -3dB abgeschnitten Frequenz, das Thema dieser Post. Manchmal ist es zwar interessant, ein Dämpfungsprofil im Stoppband zu erhalten, das vergleichbar ist mit dem eines 1. Ordnung IIR-Tiefpassfilters (Einpol-LPF) mit einer gegebenen -3dB Grenzfrequenz (ein solcher LPF wird auch Leaky-Integrator genannt, Mit einem Pol nicht genau an DC, aber nah an ihm). Tatsächlich haben sowohl das MA und das 1. Ordnung IIR LPF -20dBdecade Slope im Stopband (man braucht ein größeres N als das, das in der Figur verwendet wird, N32, um dies zu sehen), während aber MA spektrale Nullen bei FkN und a hat 1f Evelope hat das IIR-Filter nur ein 1f-Profil. Wenn man ein MA-Filter mit ähnlichen Rauschfilterungs-Fähigkeiten wie dieses IIR-Filter erhalten möchte und die gleichgeschnittenen 3dB-Grenzfrequenzen anpaßt, würde er beim Vergleich der beiden Spektren erkennen, daß die Stopbandwelligkeit des MA-Filters endet 3dB unter dem des IIR-Filters. Um die gleiche Stoppbandwelligkeit (d. h. dieselbe Rauschleistungsdämpfung) wie das IIR-Filter zu erhalten, können die Formeln wie folgt modifiziert werden: Ich fand das Mathematica-Skript zurück, wo ich die Unterbrechung für mehrere Filter einschließlich des MA-Werts berechnete. Das Ergebnis basiert auf der Annäherung des MA-Spektrums um f0 als Parabel nach MA (Omega) Sin (OmegaN2) Sin (Omega2) Omega 2piF MA (F) ca. N16F2 (N-N3) pi2. Und Ableitung der Kreuzung mit 1sqrt von dort. Ndash Massimo Jan 17 16 am 2: 08 Ich muss einige grundlegende Bildverarbeitungstechniken in Matlab prüfen. Ich muss vor allem zwei Arten von Filtern testen und vergleichen: Mittelfilter und Medianfilter. Um das Bild mit Median-Filterung zu glätten, gibt es eine große Funktion medfilt2 aus der Bildverarbeitungs-Toolbox. Gibt es eine ähnliche Funktion für Mittelfilter Oder wie man die Filter2-Funktion verwenden, um den mittleren Filter zu erstellen Eines der wichtigsten Dinge für mich ist die Möglichkeit der Einstellung Radius des Filters haben. D. h. Für Medianfilter, wenn ich den 3 x 3 Radius (Maske) möchte, verwende ich einfach ich möchte etwas Ähnliches für Mittelfilter erreichen. Ich habe nicht Zugriff auf das Buch jetzt, aber in der Regel der Gauß-Kernel bietet eine sanftere Glättung Wirkung und neigt dazu, die Kanten besser als ein Mittel-Filter der gleichen Größe zu bewahren. Denken Sie an den Frequenzgang des Tiefpaßfilters in beiden Fällen. Hier ist eine Seite mit einer guten Erläuterung: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 um 9: 48Software Downloads für Geometric Moving Durchschnittlich er Code führt die Simulation von Zeitreihen mit autoregressiven fraktionally integrierten gleitenden Durchschnitt (ARFIMA ) Modelle, die ARIMA (autoregressive integrierten gleitenden Durchschnitt) und ARMA autoregressive gleitende durchschnittliche Modelle verallgemeinern. ARFIMA-Modelle erlauben nicht-ganzzahlige Werte des Differenzparameters und sind bei der Modellierung von Zeitreihen mit langem Speicher nützlich. Der Code simuliert im Allgemeinen ein ARFIMA-Modell (p, d, q), wobei d der differenzierende Parameter ist und p und q die Reihenfolge der autoregressiven und sich bewegenden mittleren Teile des Modells sind. Es berechnet die Tillson gleitenden Durchschnitt. Der Benutzer ist in der Lage, die Parameter wie die Glättung Sweeps und die Lautstärke Faktor ändern. Der WSMA (WeightedSimple Moving Average) ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, wie er von Tillson vorgeschlagen wurde (d. h. TillsonT3). Unter dem gleichen Konzept aber viel glatter, ist die WSMA eine zuverlässige Alternative chioce. Die angegebene m-Datei ist sehr einfach zu bedienen. Wenn kein Ausgang definiert ist, wird ein Diagramm gezeichnet. Implementierung des Moving Average Filters. Das gleitende Mittelfilter arbeitet durch Mittelung einer Anzahl von Punkten aus dem Eingangssignal, um jeden Punkt im Ausgangssignal zu erzeugen. In Gleichung ist das geschrieben: 1 M-1 Yi --- SUM Xi j M j0. Schätzung des Value at Risk durch Verwendung von Exponential Weighted Moving Averagege Lizenz: Shareware Diese Datei enthält drei m-Dateien, die den Value at Risk (VaR) des Portfolios, bestehend aus zwei Aktienkursen, unter Verwendung eines exponentiell gewichteten Moving Average abschätzen. Die Hauptfunktion ist ewmaestimatevar. Für die Schätzung des VaR sollten Sie diese Funktion verwenden. Diese Funktion skizziert auch Diagramm. Bei geben Vertrauen Ebenen (zwei Konfidenzniveaus) .. Sehr effiziente gleitende durchschnittliche Filter implementiert mit Faltung. Verwendung: Smoothed Data movave (Datenvektor, Fenstergröße in Samples) Siehe auch: slidefilter. m vom selben Autor. Moving-Average-Filter implementiert mit einem Gleit-Summe-Technik. Vergleichsweise effizient. Verwendung: Smoothed Data slidefilter (Datenvektor, Gleitintervalllänge in Samples) Siehe auch: movave. m. CHEAPHLOCPLOT Ein freier Hoch-Tief-Öffnen-Schließen (und Volumen und gleitender Durchschnitt) Plot, zum eines CSSM Fadens zu beantworten (Thema: bei Verwendung von Matlab, um Aktiendiagramme zu zeichnen). Parm Beschreibung Größe Optional ------ ----------- ---- -------- 1 Daten 1xN Nein 2 Hohe Preise 1xN Nein 3 Niedrige Preise 1xN Nein 4 Offene Preise 1xN Nein 5 Preise schließen 1xN Nein 6 Volumen 1xN Ja 7 Moving Durchschnittliche Verzögerung 1 1xN Ja 8 Moving Average lag 2 1xN Ja Wenn keine Parameter angegeben sind, werden zufällige Daten verwendet Für pädagogische Zwecke wird ITS NOT FANCY ABER FUNKTIONIERT. Erzeugt Bruch-Gauß-Rauschen, dh die Inkremente der fraktionalen Brownschen Bewegung. () Bei 0ltHlt12 wird die Lowens-Methode verwendet, um exakte Pfade zu erzeugen. () Wenn 12ltHlt1 verwendet wird, wird ein einfacher symmetrischer gleitender Durchschnitt verwendet. Eine gleitende Durchschnittsimplementierung unter Verwendung eines eingebauten Filters, der sehr schnell ist. Ein gleitender Durchschnittsfilter mittelt eine Anzahl von Eingangsabtastwerten und erzeugt ein einziges Ausgangsmuster. Diese Mittelungsaktion entfernt die hochfrequenten Komponenten, die in dem Signal vorhanden sind. Gleitende Mittelfilter werden normalerweise als Tiefpassfilter verwendet. Bei dem rekursiven Filteralgorithmus werden auch vorhergehende Abtastwerte für die Mittelung genommen. Dies ist der Grund, warum seine Impulsantwort bis ins Unendliche reicht. Wir haben einen niedrigen Berechnungsansatz für die Iriserkennung auf der Basis eines 1D-gleitenden Durchschnittsfilters entwickelt. Ein einfaches Mitteln wird verwendet, um die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren und eine signifikante Verbesserung der Rechenleistung kann erreicht werden, wenn wir die Berechnung des Mittelwertes rekursiv durchführen. 1) intg. m Beschreibung: Diese m-Datei implementiert einen digitalen Integrator. Die Gleichung für einen digitalen Integrator lautet: y (n) y (n-1) 0,5Tx (n) x (n-1) T-Intervalllänge Syntax: yintg (input, intv) Die Argument-Eingabe ist die Eingabesequenz. Das Argument intv ist T, die Intervalllänge. Y ist die Ausgabesequenz. Er hat die gleiche Länge wie die Eingangsfolge. Y hintg (input, intv) Das Argument h gibt die Impulsantwort für den Integrator an. Y hintg (input, intv, fig) Das zusätzliche Argument fig zeigt die Eingangsfolge, die Ausgangssequenz und die Impulsantwort des Integrators. Für Vektoren berechnet Y RUNMEAN (X, M) einen laufenden Mittelwert (auch als gleitender Durchschnitt bezeichnet) auf den Elementen des Vektors X. Er verwendet ein Fenster mit 2M1-Datenpunkten. M eine positive ganze Zahl, die (die Hälfte) die Größe des Fensters definiert. In Pseudocode: Y (i) Summe (X (j)) (2M1), für j (iM): (iM) und i1: Länge (X) Für Matrizen wird Y RUNMEAN (X, M) oder RUNMEAN (X , M,) auf der ersten Nicht-Singleton-Dimension von X. RUNMEAN (X, M, DIM) berechnet den laufenden Mittelwert entlang der Dimension DIM. Wenn die gesamte Fenstergröße (2M1) größer als die Größe in Dimension DIM ist, wird der Gesamtdurchmesser entlang der Dimension DIM berechnet. Inverse Distanz gewichtet (IDW) oder Simple Moving Average (SMA) INTERPOLATION Lizenz: Freeware Diese Funktion berechnet bei (Xi, Yi) unbekannten Orten die IDW (wlt0) oder die SMA (w0) Vorhersagen mit r1 Nachbarschaftsart (n: Anzahl der Punkte R: Radius) und r2 Nachbarschaftsgröße von Vc-Messwerten an (Xc, Yc) Stellen. OUTPUTS Vi: (zwingend) PxQ gIDW interpolierte Werte - P1, Q1 ergibt Interpolation an einem Punkt - P1, Q1 ergibt die Interpolation an einem Vektor der Punkte - P1, Q1 ergibt die Interpolation an einem (ir) regulären Gitter der Punkte INPUTS Xc : (Zwingend) Nx1 x Koordinaten der bekannten Punkte Yc: (obligatorisch) Nx1 y Koordinaten der bekannten Punkte Vc: (obligatorisch) Nx1 bekannte Werte an Xc, Yc Positionen Xi: (zwingend) PxQ x Koordinaten der zu interpolierenden Punkte Yi: Obligatorisch) PxQ y Koordinaten der zu interpolierenden Punkte w: (zwingend) Skalarabstand. Anleitung: 1. Geben Sie das Symbol der Aktie. 2. Geben Sie das aktuelle Datum in dem bestimmten Format (Monate-Tage-Jahr) an. 3. GET DATA-Taste holt die Daten vom Yahoo-Server. 4. Wählen Sie die Anzahl der Tage, die Sie untersuchen möchten. 5. Wählen Sie die schnellen und langsamen Mittelwerte, die von den Funktionen verwendet werden (merken Sie, dass schnell kleiner als langsam sein muss). 6. Drücken Sie die RESULTS-Taste, um die Plots zu erhalten: Bollinger, einfacher gleitender Durchschnitt. Quadratwurzel gewichteter gleitender Durchschnitt. Linear gleitenden Durchschnitt. Quadratisch gewichteter gleitender Durchschnitt und exponentieller gleitender Durchschnitt. Dieser Code berechnet die exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Standardabweichung Die exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) Standardabweichung wendet unterschiedliche Gewichte auf unterschiedliche Renditen an. Neuere Renditen haben ein größeres Gewicht auf die Varianz. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein, den sogenannten Glättungsparameter. Lambda muss kleiner als eins sein. Hinsichtlich des Verhaltens ist dies eine Alternative zum Filter () für einen gleitenden Kern, mit der Ausnahme, dass er schneller ist. Die Geschwindigkeit hängt nicht von der Filterlänge ab. Der Code verwendet eine Variante des Cumsum-Tricks, allerdings nicht die Gartenvielfalt, sondern in einer Weise, die nicht in numerische Probleme für lange Datenarrays einfließt .. Hauptfunktion: - Vergleich der Werteentwicklung: Aktien, Fonds, Index, Statistiken (BEA, BLS, EDF). - Technische Analyse (Leuchter, Fibonacci, gleitender Durchschnitt, MACD) - Listenverwaltung - Überwachung des Portfolios und Handel mit Wertpapieren - Zoomfunktion zur Anpassung des Bildschirms an jedes Gerät Zielgeräte: Leistungsfähige Smartphones und Tablets Smartphone mit Stylus Pro-Version: Unbegrenzter Zugriff auf Data Curve Fit Creator Add-In ist ein einfach zu bedienendes Datenanalyse-Add-In für Microsoft Excel und fügt Kurvenanpassung, Interpolation und Datenglättung hinzu Funktionen zu Excel. Kurvenanpassung Funktionen umfassen polynomische Anpassungen und eine vielseitige lokale Regression (Löss) - Funktion. Zwischeninterpolationen umfassen lineare, kubische Spline, Bessel und monoton beschränkte Splines, sowie eine flexible Spline, mit dem Sie die Steilheit an jedem Datenpunkt spezifizieren können Daten-Glättungsfunktionen: Gleitender Durchschnitt, Medianfilter und Gaußscher Glättungsfilter SQLRollingStats erweitert die T-SQL-Skriptumgebung um 31 fenster - oder kumulative Funktionen, in denen Ergebnisse für jede Zeile von vorherigen Zeilen abhängig sind und als reguläre Funktionen verwendet werden können In Abfragen. Dies ermöglicht es, Metriken wie laufende Summen oder gleitende Durchschnitte leicht innerhalb einfacher Abfragen berechnet werden - etwas, das bisher eine große Herausforderung in SQL Server war. Alle Funktionen unterstützen das Fenstern (so dass nur Werte aus den letzten n Zeilen in dem Eingabesatz enthalten sind - wobei n die Fenstergröße ist), kumulative Operation (wobei alle vorherigen Werte gezählt werden) und Kacheln (so wird die Akkumulation für neu gestartet Jeder einzelne Wert einer gegebenen Spalte). Es ist ziemlich schwierig, alle Computer-Nutzer heutzutage, die nicht brauchen, um das Web zu verwenden, für jeden Zweck zu finden. Ob es für Bildung oder Unterhaltung ist, ist das Internet Ihre beste Ressource. Sie müssen auch verschiedene Online-Dienste für Banking verwenden. Heutzutage kommt die Mehrheit der PC-Nutzer auf eine digitale Bildbearbeitung zurück. Es kann für das Retuschen von Bildern in Smartphones oder für die Erstellung eines Albums in Facebook erforderlich sein. Für einige Leute, Basteln mit digitalen Bildern ist ein Zeitvertreib zu. PC-Sicherheit hat sich zu einem schwierigen und komplizierten Thema sowohl für Heimanwender und Netzwerk-Supervisoren, mit Komplexität und Risikofaktoren Multiplikation im Laufe der Jahre. Mit einer einzigen Antivirus-Anwendung kann nicht mehr genug sein. Das erklärt, warum viele Benutzer. Fast jeder PC-Nutzer müssen Screenshots von Zeit zu Zeit zu nehmen, ob es für persönliche oder berufliche Bedürfnisse ist. Während der Verwendung der grundlegenden Windows-Screenshot Capture-Methode zur Verfügung steht, ist es nicht für jeden ausreichend. Wenn Sie aufnehmen möchten. Der Umgang mit verschiedenen Arten von Daten effizient ist der Schlüssel zum Erfolg in jeder Rechenaufgabe. Neben der Erzeugung neuer Daten und der Änderung bestehender Dateien ist es notwendig, vorhandene Dateien zeitweise zu löschen. Während die meisten Benutzer zu verwenden verwenden. Mit dem Internet ist eine Notwendigkeit für eine Mehrheit der Menschen, auch diejenigen, die nicht verwenden einen PC regelmäßig geworden. Um Internet zu surfen, Stream Video oder laden Sie Online-Inhalte, die Menschen oft auf verschiedene Anwendungen von Drittanbietern. Zum Beispiel, mit. Mit einer E-Mail-Software können Sie eine Reihe von Dingen, einschließlich der Verwaltung Ihrer Adresslisten, E-Mails und sogar endende Memos, Dokumente und sogar virtuelle Briefe zu tun. Sie können es auch verwenden, um Ihre Aufgaben leicht zu verwalten. Die E-Mail-Software kommt. Web-Design-Sektor hat mehrere Trends und technologische Innovationen beeinflusst Website-Entwicklung in großen Weisen erlebt. Mit der Zeit ist das Entwerfen von Websites einfacher geworden. Heutzutage finden Sie Web-Design-Software, die fast die Notwendigkeit zu beseitigen. Kein ernsthafter PC-Benutzer braucht Einleitung über die Notwendigkeit, Daten zu sichern, zu Hause und am Arbeitsplatz. Es gab eine Zeit, wenn die Mehrheit der Menschen externe Festplatte oder Speichermedien verwendet, um wichtige Daten zu sichern. Allerdings hat die lokale Datensicherung ihre Grenzen und. So halten Sie Ihren Laptop und Desktop läuft reibungslos und erhalten die beste Leistung aus ihm heraus, ist es wichtig, die Aufmerksamkeit auf einige Aspekte zu bezahlen. Es ist ganz wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre PC-Gerätetreiber aktualisiert werden. Komponenten wie Motherboards, GPU und. Mühe, etwas zu erklären --- Erhalten Sie Ihren Punkt über sofort mit einem Schirmschuß, spritzen Text und Clipart. SynciOS Data Recovery für Mac ClickCharts Flowchart Software kostenlos Mgosoft PDF To PS Converter ist für die Umwandlung von pdf in Postscript (PS) EPS-Datei entwickelt. Mgosoft PDF To PS Konverter nicht. Zeitreihen - und Frequenzspektrumanalysator für die Verarbeitung großer Signale (Big Data) optimiert. Entworfen für Wissenschaftler. Leistungsstarke Bearbeitung und Aufzeichnung von Audiodateien. Mit den verschiedenen Filter - und Klangoptimierungsmethoden können Sie erstellen. WinBatch automatisiert PCs mit einfachem Scripting und vorgefertigten Beispiellösungen. Es manipuliert PCs, einschließlich: Windows-APIs. Entwirft eine ins Auge fallende Abdeckung leicht und ohne Sorge gerade jetzt und verziert Ihr Produkt mit einer sehr schönen Abdeckung. . Integrieren Sie eine intelligente Klasse Buchungssystem in Ihre Website und verwalten Sie Ihre Kursplan mit Leichtigkeit Hinzufügen von verschiedenen Klassen. WonderCMS ist das kleinste CMS der Welt, mit dem Sie eine Website in Sekunden erstellen können, die SEO optimiert ist. Nein .
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