Moving average cutoff

Filtro passa-baixa Essas são principalmente notas Não será completo em nenhum sentido. Ele existe para conter fragmentos de informações úteis. Pseudocódigo A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) é o nome para o que é provavelmente a mais fácil realização digital, tempo-domínio do (lowpass) de primeira ordem em dados discretos. Este filtro suaviza usando uma média local móvel, o que o torna um seguidor lento do sinal de entrada. Intuitivamente, ele responderá lentamente às mudanças rápidas (o conteúdo de alta freqüência) enquanto ainda segue a tendência geral do sinal (o conteúdo de baixa freqüência). É pesado por uma variável (ver x3b1) para poder variar a sua sensibilidade. Em aplicativos que amostra em um intervalo regular (por exemplo, som) você pode relacionar x3b1 ao conteúdo de freqüência. Nestes casos, muitas vezes você deseja calcular uma série de saída filtrada para uma série de entrada, fazendo um loop através de uma lista fazendo algo como: ou o equivalente: O último formulário pode se sentir mais intuitivo / informativo: a mudança na saída filtrada é proporcional ao Quantidade de mudança e pesado pela resistência do filtro x3b1. Ambos podem ajudar a considerar como usar a saída filtrada recente dá a inércia do sistema: Um x3b1 menor (1-x3b1 maior no primeiro) (também faz para RC maior) significa que a saída irá ajustar mais lentamente, e deve mostrar menos ruído Freqüência de corte é menor (verifique)). Um maior x3b1 (menor 1-x3b1) (menor RC) significa que a saída irá ajustar mais rápido (têm menos inércia), mas ser mais sensível ao ruído (desde a freqüência de corte é maior) Onde você quer apenas o último valor pode evitar o armazenamento de uma grande matriz, fazendo o seguinte para cada nova amostra (muitas vezes um monte de vezes em uma linha, para se certificar de que ajustar o suficiente). Em casos de amostragem não-tão regular, x3b1 está mais relacionado à velocidade de adaptação do que ao conteúdo de freqüência. Sua ainda relevante, mas as notas sobre o conteúdo de freqüência aplicam-se menos estritamente. Você normalmente deseja implementar a matriz / memória como flutuadores - mesmo se você retornar ints - para evitar problemas causados ​​por erros de arredondamento. A maior parte do problema: quando alphadifference (ele mesmo uma multiplicação flutuante) é menor que 1, torna-se 0 em um elenco (truncatng) para um inteiro. Por exemplo, quando alfa é 0,01, então as diferenças de sinal menores que 100 farão um ajuste de 0 (via truncamento inteiro), então o filtro nunca se ajustaria ao valor ADC real. EWMA tem a palavra exponencial, porque cada nova saída filtrada usa efetivamente todos os valores antes dele, e efetivamente com pesos exponencialmente em decomposição. Veja os links da wikipedia para mais discussão. Um exemplo gráfico: Uma captura de tela do arduinoscópio - um gráfico em movimento, com as amostras mais recentes à esquerda. O sinal em bruto na parte superior é de poucos segundos de uma amostragem ADC de um pino flutuante, com um dedo tocando de vez em quando. Os outros são versões lowpassed dele, em pontos fortes crescentes. Algumas coisas a notar sobre isso: o lento ajuste exponencial para passo-como respostas (bem como um capacitor de carregamento - rápido intially, então mais lento e mais lento) a supressão de single grandes picos / desvios. Que certamente é possível filtrar muito duro (embora esse julgamento depende muito da velocidade de amostragem e adaptação / conteúdo / freqüências de seu propósito precisa). Na segunda imagem, a oscilação de gama completa sai pela metade não tanto por causa da filtragem, mas também em grande parte porque a maioria das amostras em bruto por aí estão saturadas em qualquer extremidade da gama de ADCs. Em x3b1, x3c4 ea freqüência de corte Este artigo / seção é um stub x2017 provavelmente uma pilha de notas semi-classificadas, não é bem verificado, então pode ter bits incorretos. (Sinta-se livre para ignorar, corrigir ou me dizer) x3b1 é o fator de suavização, teoricamente entre 0,0 e 1,0, na prática geralmente lt0,2 e, muitas vezes, lt0,1 ou menor, porque acima você está apenas fazendo qualquer filtragem. Em DSP é frequentemente baseado em: x394 t. Regularmente escrito dt. O intervalo de tempo entre as amostras (recíproco da taxa de amostragem) uma escolha de constante de tempo x3c4 (tau), também conhecido como RC (este último parece uma referência a um circuito resistor-mais-capacitor, que também faz lowpass. Que o capacitor cobra para Se você escolher um RC perto de dt você obterá alphas acima de 0,5, e também uma freqüência de corte que está perto da freqüência nyquist (acontece em 0.666 (verificar)), que filtra tão pouco que torna o filtro Praticamente inútil. Na prática youll escolhem frequentemente um RC que é pelo menos alguns múltiplos de dt, o que significa que x3b1 é da ordem de 0,1 ou menos. Quando a amostragem acontece estritamente regular, como é para o som e muitas outras aplicações DSP , A frequência de corte, aka frequência do joelho, está bem definida, sendo: Por exemplo, quando RC0.002sec, o corte está em At 200Hz, 2000Hz, e 20000Hz amostragem, que faz para alfas de 0,7, 0,2 e 0,024, respectivamente (Para a mesma velocidade de amostragem: o alfa inferior é, mais lenta a adaptação a novos valores e menor a frequência de corte efetiva) (verifique) Para um lowpass de primeira ordem: em freqüências mais baixas, a resposta é quase completamente plana, em Esta freqüência a resposta é -3dB (começou a declinar em uma flexão suave / joelho) em freqüências mais altas ele cai em 6db / oitava (20dB / década) As variações de ordem mais alta caem mais rápido e têm um joelho mais duro. Observe que haverá também um deslocamento de fase, que fica atrás da entrada. Depende da frequência que começa mais cedo do que o falloff da amplitude, e será -45 graus na freqüência do joelho (verifique). Arduino exemplo Este artigo / seção é um esboço x2017 provavelmente uma pilha de meia-classificados notas, não é bem-verificado assim pode ter bits incorretos. (Sinta-se livre para ignorar, corrigir ou me dizer) Esta é uma versão de uma única peça de memória, para quando você está interessado apenas no (mais recente) valor de saída. Médias semi-ordenadas: Como usá-las Algumas das funções primárias de uma média móvel são identificar tendências e reversões. Medir a força de um momento de ativos e determinar áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, iremos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar o momento e como as médias móveis podem ser benéficas na definição de stop-loss. Além disso, vamos abordar algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar quando usá-los como parte de uma rotina de negociação. Tendência Identificar tendências é uma das principais funções de médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência de seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, um estoque é considerado em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só consideram a realização de uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir momentum e como médias móveis podem ser usados ​​para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo usados ​​na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de momentum. Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos. Olhando para as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de médio prazo momento. Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção de um momento de ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção para a forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que são geralmente utilizadas têm margens de tempo variáveis ​​numa tentativa de representar movimentos de preços a curto, médio e longo prazo. Na Figura 2, observa-se forte impulso ascendente quando as médias de curto prazo se situam acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão situadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis é determinar suportes de preços potenciais. Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um recurso muitas vezes parar e inverter direção no mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é raro ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores empurrar o preço de volta acima dessa média. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para ter lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço geralmente salta fora da resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para observar esses níveis de perto, porque eles podem afetar muito o valor de seu investimento. Stop-Losses As características de apoio e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciamento de risco. A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes para cortar perder posições antes que eles possam crescer qualquer maior. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem salvar-se muito dinheiro. Usando médias móveis para definir ordens stop-loss é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida. Eu preciso 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 estou ciente, o único parâmetro que pode ser alimentado é o número de pontos a serem calculados. Como isso pode se relacionar a 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. O filtro de média móvel (por vezes conhecido coloquialmente como um filtro de caixa) tem uma resposta de impulso retangular: Ou, afirmado 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 de termos exponenciais não afeta a resposta de magnitude global (em vez disso, eles afetam a resposta de fase de sistemas). A função resultante dentro dos parênteses de magnitude é uma forma de um kernel de Dirichlet. Às vezes é chamado de função periódica sinc, porque se assemelha a função sinc um pouco na aparência, mas é periódica em vez disso. 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 frequência 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 Ff / fs é: O inverso disso é: Esta fórmula é assintoticamente correta para N grande e tem cerca de 2 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-fra) 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 com o de um filtro de baixa passagem IIR de 1ª 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 perto dele). De facto, tanto a MA como a 1ª ordem IIR LPF têm uma inclinação de -20dB / década na banda de paragem (é necessário um N maior do que o utilizado na figura, N32, para ver isto), mas enquanto que MA tem nulos especulares em Fk / N e um evelope 1 / f, o filtro IIR tem apenas um perfil 1 / f. 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 (isto é, 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 calculava 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 (OmegaN / 2) / Sin (Omega / 2) Omega 2piF MA (F) aproximadamente N1 / 6F2 (N-N3) pi2. E derivando o cruzamento com 1 / sqrt a partir daí. Ndash Massimo Jan 17 em 2:08