Movendo média hardware

O guia do cientista e do coordenador para o processamento de sinal digital Por Steven W Smith, Ph D. Capítulo 15 Moving Average Filters. Relatives da média móvel Filter. In um mundo perfeito, os designers de filtro só teria que lidar com o domínio do tempo ou de domínio de freqüência codificado Infelizmente, existem algumas aplicações em que ambos os domínios são simultaneamente importantes. Por exemplo, os sinais de televisão caem nesta categoria desagradável As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, isto é, na forma de A forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão o sinal de vídeo é tratado de acordo com a sua composição de frequência, tal como a sua largura de banda total, como as ondas portadoras para a cor do som são adicionadas, a restauração de eliminação da componente DC etc. Como outro exemplo, a interferência eletromagnética é melhor compreendida no domínio da freqüência, mesmo se a informação do sinal é codificada no tempo Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação de comutação ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local Os parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho de domínio de freqüência , E podem ser úteis nestas aplicações de domínio misto. Os filtros de média móvel de passagem múltipla envolvem a passagem do sinal de entrada através de um filtro de média móvel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o núcleo de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens Duas passagens São equivalentes a usar um kernel de filtro triangular um kernel de filtro retangular convolveu consigo mesmo Após quatro ou mais passes, o kernel de filtro equivalente parece um Gaussian lembrar o Teorema de Limite Central Como mostrado em b, múltiplas passagens produzem uma resposta de passo em forma de s, Para a linha reta da passagem única As respostas de freqüência em c e d são dadas pela Eq. 15-2 multiplicada por si mesma para cada passe Isso é, cada vez que A convolução principal resulta em uma multiplicação dos espectros de freqüência. A Figura 15-4 mostra a resposta de freqüência de dois outros parentes do filtro de média móvel Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência é também Gaussiana, conforme discutido em Por exemplo, um breve pulso de luz que entra em uma longa linha de transmissão de fibra óptica sairá como um pulso Gaussiano, devido aos diferentes caminhos levados pelos fótons dentro A fibra O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades únicas que permitem as convoluções bidimensionais rápidas veja o Capítulo 24 A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela de Blackman como um kernel de filtro A janela de termo Não tem significado aqui é simplesmente parte do nome aceito desta curva A forma exata da janela de Blackman é dada no Capítulo 16 Eq. 16-2, Fig. 16-2 no entanto, Ele se parece muito com um Gaussian. How são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si Três maneiras Primeiro, e mais importante, estes filtros têm melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel Em segundo lugar, os kernels filtro cônico para um Menor amplitude perto das extremidades Lembre-se de que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes são dadas menos peso do que aqueles perto de Terceiro, As respostas passo são curvas suaves, ao invés da linha recta abrupta da média móvel Estes dois últimos são geralmente de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicações onde eles são verdadeiras vantagens. O filtro de média móvel e seus parentes são todos aproximadamente o mesmo em Reduzindo o ruído aleatório enquanto mantém uma resposta passo agudo A ambiguidade reside na forma como o tempo de subida da resposta passo é medido Se o tempo de subida é medido de 0 a 1 00 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente Em comparação, medir o risetime de 10 a 90 torna a janela de Blackman melhor do que o filtro de média móvel O ponto é, isto é apenas disputas teóricas considerar estes Filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença entre estes filtros é a velocidade de execução Usando um algoritmo recursivo descrito a seguir, o filtro de média móvel será executado como um raio no seu computador Na verdade, é o mais rápido filtro digital disponível Várias passagens da média móvel Em comparação, os filtros Gaussiano e Blackman são extremamente lentos, porque eles devem usar convolução Pense um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro baseado na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adição Para Exemplo, esperamos que um Gaussiano de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursão. Estou trabalhando em um controle de robôs móveis D através de um receptor sem fio 2 4 GHz é conectado ao Arduino Uno que serve a bordo como o controlador principal O mais crítico e principal canal de entrada provenientes do receptor produz um sinal muito ruidoso, o que leva a muitas pequenas mudanças na saída do Atualizadores, mesmo que estes não são needed. I estou procurando bibliotecas que podem executar alisamento eficiente Há alguma bibliotecas de suavização de sinal disponíveis para o Arduino Uno. asked Feb 16 14 em 13 57.I acho que vejo um monte de ruído de uma única amostra Spikes em seu sinal ruidoso. O filtro mediano faz mais melhor em livrar-se de picos de ruído da único-amostra do que todo o filtro linear É melhor do que todo o filtro baixo do passo, média movente, média móvel ponderada, etc. em termos de seu tempo de resposta e de sua habilidade Para ignorar tais picos de ruído de amostra única outliers. There são, de fato, muitas bibliotecas de suavização de sinal para o Arduino, muitos dos quais incluem uma mediana filter. signal-suavização bibliotecas at. signal-suavização bibliotecas em github. Would som E algo como este trabalho em seu robô A mediana de 3 requer muito pouco poder de CPU e, portanto, fast. You poderia filtrar isso digitalmente usando um filtro passa baixa. Cambiar o 0 99 para mudar a freqüência de corte mais próximo de 1 0 é menor Freqüência A expressão real para esse valor é exp -2 pi f fs onde f é a freqüência de corte que você quer e fs é a freqüência de dados é amostrada em. Outro tipo de filtro digital é um filtro de eventos Funciona bem em dados que têm outliers Por exemplo, 9,9,8,10,9,25,9 Um filtro de eventos retorna o valor mais freqüente. Estatisticamente, este é o modo. Médias estatísticas, como Média, Modo etc. podem ser calculadas usando a Biblioteca Média Arduino. A média movente simples SMA é o tipo o mais simples de média movente na análise do forex DUH Basicamente, uma média movente simples é calculada adicionando acima os preços de fechamento do último período de X e dividindo então aquele Número por X. Don não se preocupe, vamos m Ake-lo cristalino. Calculando a SMA simples Moving Average. Se você plotou uma média móvel simples 5 período em um gráfico de 1 hora, você somaria os preços de fechamento para as últimas 5 horas e, em seguida, dividir esse número por 5 Voila Você Tem o preço de fechamento médio durante as últimas cinco horas Seqüência esses preços médios juntos e você começa uma média móvel. Se você fosse traçar uma média móvel simples de 5 períodos em um gráfico de moeda de 10 minutos, você somaria os preços de fechamento de Os últimos 50 minutos e, em seguida, dividir esse número por 5.If ​​você estava a traçar uma média móvel simples 5 período em um gráfico de 30 minutos, você somaria os preços de fechamento dos últimos 150 minutos e, em seguida, dividir esse número por 5.If Você deve traçar a média móvel de 5 períodos simples no gráfico de 4 horas. Ok, nós sabemos, nós sabemos que você começa a foto. A maioria dos pacotes de gráficos fará todos os cálculos para você A razão de nós apenas entediá-lo bocejar com um como No cálculo de médias móveis simples é porque é importante entender Tand para que você saiba como editar e ajustar o indicador. Compreender como um indicador funciona significa que você pode ajustar e criar estratégias diferentes como o ambiente de mercado changes. Now, como com quase qualquer outro indicador de forex lá fora, as médias móveis operam com um atraso Porque você está tomando as médias da história do preço passado, você está realmente apenas vendo o caminho geral do passado recente e da direção geral do futuro curto prazo preço action. Disclaimer Moving médias não vai transformá-lo em Ms Cleo o psychic. Here é um Exemplo de como as médias móveis suavizam a ação de preço. No gráfico acima, nós planejamos três SMAs diferentes no gráfico de 1 hora de USD CHF. Como você pode ver, quanto mais tempo o período SMA é, mais ele fica atrás do preço. Observe como o SMA 62 está mais distante do preço atual do que o SMA 30 e 5. Isso ocorre porque o 62 SMA acrescenta os preços de fechamento dos últimos 62 períodos e divide-o por 62 O período mais longo que você usa para o SMA, Mais lento é para Reagir ao movimento de preço. Os SMAs neste gráfico mostrar-lhe o sentimento geral do mercado neste momento No tempo, podemos ver que o par é tendência. Em vez de apenas olhar para o preço atual do mercado, as médias móveis Dar-nos uma visão mais ampla, e agora podemos avaliar a direção geral de seu preço futuro Com o uso de SMAs, podemos dizer se um par está tendendo para cima, tendência para baixo, ou apenas range. There é um problema com a média móvel simples Eles são suscetíveis a picos Quando isso acontece, isso pode nos dar sinais falsos Podemos pensar que uma nova tendência de moeda pode estar se desenvolvendo, mas na realidade, nada mudou. Na próxima lição, vamos mostrar o que queremos dizer, e também apresentá-lo Para outro tipo de média móvel para evitar este problema. Guarde o seu progresso ao iniciar sessão e marcar a lição completa.