Фильтрация при помощи скользящего среднего

Фильтр методом скользящего среднего

Perfect code Да, дорогой читатель, такое тоже бывает, и может быть вкусно и полезно! Как ты уже наверняка знаешь, дорогой читатель, существует два способа построения цифровых фильтров. Это рекурсивные фильтры, они же фильтры с бесконечной импульсной характеристикой БИХи трансверсальные фильтры, они же фильтры с конечной импульсной характеристикой КИХ.В статье описаны методы сглаживания колебаний в последовательностях. Введение Задача сглаживания колебаний возникает когда надо выявить основное направление изменения сильно осцилирующей последовательности.

Фильтры скользящего среднего популярны для сглаживания данных, например, для анализа стоимости акций и. Входные отсчеты x n пропускаются через ряд регистров памяти помеченных z—1 в соответствии с представлением элемента задержки при z-преобразовании.

Виды и Настройка Скользящих Средних, ВСЕ СЕКРЕТЫ

Метод скользящей средней

Стратегия МАлыш – торговля на одной скользящей средней

Краш-тест идикатора Moving Average (Метод скользящего среднего)

LabVIEW 8.6. Фильтр скользящего среднего

Метод скользящих средних примеры прогнозирования стратегии

Метод экстраполяции и скользящей средней. Константин Терёхин. Часть 2 (серия 44)

Как правильно пользоваться Скользящей Средней

Лекция 294. Скользящее среднее

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Шенягин А. БТСм Скользящее среднее — один из распространенных методов сглаживания временных рядов. Данный метод широко используется фильтр методом скользящего среднего отображения изменений биржевых котировок, цен, годовых колебаний температур. Метод так же может быть весьма полезен в цифровой обработке сигналов для устранения высокочастотных составляющих и шумов, то есть он может быть использован в качестве фильтр методом скользящего среднего низких частот. Пусть имеется оцифрованный сигнал S nгде n — номер отчета в выборке сигнала.

Применив метод скользящего среднего получаем сигнал F n. Общая формула для вычисления скользящего среднего: Суть метода заключается фильтр методом скользящего среднего замене точки выборки средним значением соседствующих точек в заданной окрестности.

В общем случае для усреднения используются весовые коэффициенты, которые могут быть различными по фильтр методом скользящего среднего. Частным случаем формулы 1 является простое скользящее среднее на котором мы остановимся подробнее в данной статьеявляющееся результатом усреднения значений в окрестности точки S k. Таким образом, формула 1 принимает вид: Например, при устранении шумов перед декодированием из оцифрованного сигнала информации.

Главным достоинством алгоритма простого скользящего среднего являются простота его реализации и нетребовательность к вычислительным ресурсом по сравнению с цифровыми фильтрами, реализующимися дискретной линейной сверткой.

Вот некоторые из фильтров, которые можно установить для простой скользящей средней. Вариант 1. Вариант 2. Вариант 3. Конверты и полосы — удобные и наглядные фильтры.

Если рассмотреть формулу 1, можно заметить, что она является описанием КИХ-фильтра, где весовые коэффициенты pi являются импульсной характеристикой. Трудоемкость вычисления результата КИХ-фильтрации определяется количеством коэффициентов импульсной характеристики Nh и количеством семплов отсчетов в выборке сигнала Ns.

Тогда для вычисления одного результирующего отсчета потребуется произвести Nh операций умножения и Nh операций сложения. При реализации систем реального времени такая трудоемкость зачастую бывает неприемлемой.

Если рассмотреть формулу 2 то несложно подсчитать, что для вычисления одного результирующего семпла потребуется Nh операций сложения и всего одна операция умножения.

Смотрите также

grant-prefekta.ru