How Do Moving Average Filter Arbeit

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Durchschnitte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit Mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28 . Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als den ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, behaupten MAs die gegenwärtige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung So wird ein 200-Tage-MA einen viel größeren Grad an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil Es enthält Preise für die letzten 200 Tage Die Länge der MA zu verwenden, hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristig verwendet MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte Überkreuzen Ein aufsteigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA nach unten geht Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiger MA unterhalb eines längerfristigen MA übergeht. Der Wissenschaftler und Ingenieur für die digitale Signalverarbeitung von Steven W Smith, Ph D. Kapitel 15 Moving Average Filters. Relatives of Der Moving Average Filter. In einer perfekten Welt, Filter Designer würden nur mit Zeitbereich oder Frequenzbereich verschlüsselte Informationen zu behandeln, aber nie eine Mischung aus den beiden in der gleichen Signal Leider gibt es Einige Anwendungen, bei denen beide Domains gleichzeitig wichtig sind Zum Beispiel fallen Fernsehsignale in diese böse Kategorie Videoinformation wird im Zeitbereich codiert, dh die Form der Wellenform entspricht den Helligkeitsmustern im Bild Allerdings während der Übertragung das Video Signal wird entsprechend seiner Frequenzzusammensetzung, wie etwa seiner Gesamtbandbreite, behandelt, wie die Trägerwellen für die Klangfarbe addiert werden, die Eliminierungswiederherstellung der Gleichstromkomponente usw. Als weiteres Beispiel wird die elektromagnetische Interferenz am besten im Frequenzbereich verstanden Wenn die Signal-s-Information im Zeitbereich codiert ist. Beispielsweise könnte die Temperaturüberwachung in einem wissenschaftlichen Experiment mit 60 Hertz von den Stromleitungen, 30 kHz von einer Schaltnetzteil oder 1320 kHz von einer lokalen AM-Funkstation verunreinigt werden Verwandte des gleitenden Durchschnittsfilters haben eine bessere Frequenzdomänenleistung und können in diesen gemischten Domänenanwendungen nützlich sein. Mehrfachpass Gleitende durchschnittliche Filter beinhalten das Durchlassen des Eingangssignals durch einen gleitenden Durchschnittsfilter zweimal oder mehr Mal Abbildung 15-3a zeigt den Gesamtfilterkern, der aus einem, zwei und vier Durchgängen resultiert. Zwei Durchgänge sind gleichbedeutend mit der Verwendung eines dreieckigen Filterkerns, mit dem ein rechteckiger Filterkern versehen ist Selbst Nach vier oder mehr Pässe sieht der äquivalente Filterkernel wie ein Gaußscher Rückruf des zentralen Limit Theorems aus. Wie in b gezeigt, erzeugen mehrere Pässe eine s-förmige Schrittantwort, verglichen mit der geraden Linie des einzelnen Durchlaufs. Die Frequenzantworten in c und D sind gegeben durch Gl. 15-2 multipliziert mit sich selbst für jeden Durchlauf Das ist, jedes Mal Domänenfaltung führt zu einer Multiplikation der Frequenzspektren. Figur 15-4 zeigt den Frequenzgang von zwei anderen Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters Wenn ein reines Gaussian wird als Filterkern verwendet, der Frequenzgang ist auch ein Gaußer, wie in Kapitel 11 diskutiert. Der Gauß ist wichtig, weil es die Impulsantwort vieler nat ist Ural und künstliche Systeme Zum Beispiel wird ein kurzer Lichtpuls, der in eine lange faseroptische Übertragungsleitung eintritt, als Gaußscher Puls aufgrund der unterschiedlichen Pfade der Photonen innerhalb der Faser aus. Der Gaußsche Filterkernel wird auch in der Bildverarbeitung weitgehend verwendet Es gibt einzigartige Eigenschaften, die schnelle zweidimensionale Windungen ermöglichen, siehe Kapitel 24 Der zweite Frequenzgang in Abb. 15-4 entspricht der Verwendung eines Blackman-Fensters als Filterkernel. Der Begriff Fenster hat hier keine Bedeutung, hier ist einfach ein Teil des akzeptierten Namens Kurve Die genaue Form des Blackman-Fensters ist in Kapitel 16, Gl. 16-2, Abb. 16-2, aber es sieht viel wie ein Gaußscher aus. Wie sind diese Verwandten des gleitenden Durchschnittsfilters besser als der gleitende Mittelfilter selbst Drei Wege zuerst , Und am wichtigsten, diese Filter haben eine bessere Stoppband-Dämpfung als die gleitenden durchschnittlichen Filter Zweitens verjüngen sich die Filterkerne zu einer kleineren Amplitude in der Nähe der Enden Erinnern Sie sich, dass jeder Punkt in der Ausgabe si Gnal ist eine gewichtete Summe einer Gruppe von Samples aus dem Eingang Wenn sich der Filterkern verjüngt, werden die Abtastungen im Eingangssignal, die weiter entfernt sind, weniger Gewicht gegeben als die Drittel, die Schrittreaktionen sind glatte Kurven, anstatt die abrupten Gerade Linie der gleitenden Durchschnitt Diese letzten beiden sind in der Regel von begrenztem Nutzen, obwohl Sie Anwendungen finden können, wo sie echte Vorteile sind. Die gleitende durchschnittliche Filter und seine Verwandten sind alle über die gleiche bei der Verringerung der zufälligen Lärm bei der Aufrechterhaltung einer scharfen Schritt Antwort Die Mehrdeutigkeit liegt In wie die risetime der Sprungantwort gemessen wird Wenn die risetime von 0 bis 100 des Schrittes gemessen wird, ist der gleitende durchschnittliche Filter das Beste, was Sie tun können, wie bereits gezeigt Im Vergleich dazu misst die Messung von 20 bis 90 den Blackman Fenster besser als die gleitenden durchschnittlichen Filter Der Punkt ist, das ist nur theoretische Streiterei betrachten diese Filter gleich in diesem Parameter. Der größte Unterschied in diesen Filtern ist die Ausführung sp Eed Mit einem rekursiven Algorithmus, der als nächstes beschrieben wird, läuft der gleitende Durchschnittsfilter wie ein Blitz in deinem Computer. In der Tat ist es der schnellste digitale Filter. Mehrere Pässe des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend langsamer, aber immer noch sehr schnell Im Vergleich dazu sind die Gaußschen und Blackman-Filter sind quälend langsam, weil sie die Faltung verwenden müssen. Denken Sie einen Faktor von zehnmal die Anzahl der Punkte im Filterkern auf der Basis der Multiplikation, die etwa 10 mal langsamer als die Zugabe ist. Erwarten Sie beispielsweise, dass ein 100-Punkte-Gaussian 1000-mal langsamer als a ist Gleitender Durchschnitt mit Rekursion.