Yo tengo esencialmente una matriz de valores como esta: La matriz anterior se simplifica, Im retirada de 1 valor por milisegundo en mi código real y que necesito para procesar la salida en un algoritmo que escribí para encontrar el pico más cercano antes de un punto en el tiempo. Mi lógica falla debido a que en el ejemplo anterior, 0,36 es el pico real, pero mi algoritmo sería mirar hacia atrás y ver el último número 0.25 como el pico, como theres una disminución de 0,24 antes de ella. El objetivo es tomar estos valores y aplicar un algoritmo para ellos que suavizarlos un poco, así que tengo los valores más lineales. (Es decir: Id como mis resultados sean curvas, no jaggedy) Ive dicho para aplicar un filtro de media móvil exponencial de mis valores. ¿Cómo puedo hacer esto Es muy difícil para mí leer ecuaciones matemáticas, trato mucho mejor con el código. ¿Cómo proceso los valores en mi matriz, aplicando un cálculo de la media móvil exponencial para igualar a cabo pedido Feb 8 12 de la 20:27 Para calcular una media móvil exponencial. que necesita para mantener un cierto estado alrededor y que necesita un parámetro de ajuste. Esto requiere de un (suponiendo que usted está usando Java 5 o posterior) poco de clase: una instancia con el parámetro de decaimiento que desee (puede tomar vibratoria tiene que estar entre 0 y 1) y luego usar la media () para filtrar. Al leer una página en cierta recurrencia mathmatical, todo lo que necesita saber cuando convirtiéndolo en código es que los matemáticos les gusta escribir en los índices de las matrices y las secuencias con subíndices. (Theyve algunas otras notaciones, así, que no ayuda.) Sin embargo, la EMA es bastante sencillo ya que sólo tiene que recordar una valor antiguo no hay conjuntos de estado complicados requeridos. 8 Feb contestado las 12 de la TKKocheran 20:42: Más o menos. Isn39t que sea agradable cuando las cosas pueden ser simples (Si se comienza con una nueva secuencia, conseguir un nuevo promediador.) Tenga en cuenta que los primeros términos de la secuencia promediado saltarán todo un poco debido a los efectos de frontera, pero se obtiene aquellos con otras medias móviles también. Sin embargo, una buena ventaja es que se puede envolver la lógica de media móvil en el promediador y experimentar sin molestar al resto de su programa demasiado. ndash Donal Fellows Feb 9 12 de la 0:06 estoy teniendo dificultades para comprender sus preguntas, pero voy a tratar de responder de todos modos. 1) Si el algoritmo encontró 0,25 en lugar de 0,36, entonces está mal. Es un error, porque supone un aumento o disminución monótona (que siempre va hacia arriba o bajar siempre por). A menos que usted hace un promedio de todos sus datos, los puntos de datos a medida que los --- --- presentar son no lineales. Si realmente quiere encontrar el valor máximo entre dos puntos en el tiempo, a continuación, cortar la matriz de Tmin hasta Tmax y encontrar el máximo de ese subconjunto. 2) Ahora bien, el concepto de medias móviles es muy simple: imaginar que tengo la lista siguiente: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Puedo alisarla tomando el promedio de los dos números: 1,45, 1,45, 1,45, 1,5. Observe que el primer número es el promedio de 1.5 y 1.4 (segundo y primeros números) el segundo (lista de nuevo) es el promedio de 1.4 y 1.5 (tercera y segunda lista de edad) el tercer (lista de nuevo) el promedio de 1.5 y 1.4 (cuarto y tercero), y así sucesivamente. Podría haber hecho periodo de tres o cuatro, o n. Observe cómo los datos son mucho más suave. Una buena manera de ver las medias móviles en el trabajo es ir a Google Finance, seleccione una acción (prueba Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) y haga clic en vehículos técnicos en la parte inferior del gráfico. Seleccionar media móvil con un período determinado, y la media móvil exponencial para comparar sus diferencias. Media móvil exponencial es más que otra elaboración de este, pero pondera los datos más antiguos menos que los nuevos datos se trata de una manera de empujar el alisado hacia la parte posterior. Por favor, lea el artículo de Wikipedia. Por lo tanto, esto es más un comentario de una respuesta, pero la caja de comentarios poco era sólo a la pequeña. Buena suerte. Si usted está teniendo problemas con las matemáticas, usted podría ir con una media móvil simple en lugar de exponencial. Lo que la salida se obtiene serían los últimos términos x dividido por x. pseudocódigo no probado: Tenga en cuenta que se necesita para manejar las partes inicial y final de los datos, ya que claramente no puede promediar los últimos 5 términos cuando usted está en su segundo punto de datos. También, hay formas más eficientes de cálculo de esta media móvil (suma suma más antiguo - más nuevo), pero esto es para obtener el concepto de qué está sucediendo al otro lado. Feb 8 contestado las 12 de la 20: 41Exponential Media Móvil - EMA Carga del reproductor. ROMPIENDO Media Móvil Exponencial - EMA El 12 y 26 días EMA son los promedios más populares a corto plazo, y que se utilizan para crear indicadores como la divergencia media móvil de convergencia (MACD) y el oscilador de precios porcentaje (PPO). En general, el de 50 y 200 días EMA se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico se encuentran las medias móviles muy útil e interesante cuando se aplica correctamente, pero crear el caos cuando se utiliza incorrectamente o mal interpretado. Todos los promedios móviles de uso común en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores de retraso. En consecuencia, las conclusiones extraídas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fuerza. Muy a menudo, en el momento en una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un cambio significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada en el mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo de la EMA pone más peso en los últimos datos, se abraza a la acción del precio un poco más fuerte y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando un EMA se utiliza para derivar una señal de entrada de comercio. La interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, que son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una tendencia alcista fuerte y sostenida. la línea del indicador EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia a la baja. Un comerciante vigilantes no sólo prestar atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la velocidad de cambio de un bar a otro. Por ejemplo, ya que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplanarse y revertir, la tasa de cambio EMA de una barra a la siguiente comenzará a disminuir hasta el momento en que la línea indicadora se aplana y la tasa de cambio es cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso unos pocos compases antes, la acción del precio ya debería haber revertido. Por lo tanto, se deduce que la observación de una disminución constante de la tasa de cambio de la EMA podría sí mismo ser utilizado como un indicador de que podrían contrarrestar aún más el dilema causado por el efecto de retraso de medias móviles. Usos comunes de la EMA EMA se utilizan comúnmente en conjunción con otros indicadores significativos para confirmar los movimientos del mercado y para medir su validez. Para los comerciantes que negocian intradía y los mercados de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMA para determinar un sesgo de operación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia operadores intradía puede ser para el comercio sólo desde el lado largo intradía chart. An media móvil exponencial IIR filtro Filtrado de variables medidas incrustados circuitos basados en microcontroladores que se necesita para seguir el valor medio de las señales y de reducir su variabilidad. Como las señales varían en su valor promedio con el tiempo, el filtro tiene que tener un medio para descartar mediciones de edad, mientras que la incorporación de nuevas muestras. El filtro de media móvil exponencial de la respuesta impule infinita (IIR) ha sido bien entendida por muchas décadas y se utiliza ampliamente en el análisis estadístico. Proporciona un medio computacionalmente sencillos de determinar el valor de la media de una variable cuando se desconoce el modelo subyacente de la variable. Si v es la variable n de ser filtrada, a continuación, un n º estimador para el valor medio es: donde a es el coeficiente de peso, cuyo valor determina la cantidad de suavizado. El cerrador es 0, mayor es la cantidad de suavizado. En algunos casos, el algoritmo en esta forma produce resultados intermedios que pueden convertirse en grande. Para implementar esto utilizando una aritmética de precisión finita número entero, se Refundición en una forma ligeramente diferente en el que los resultados intermedios están delimitadas por un valor conocido. El coeficiente de peso se representa como un 1-1 / c. donde c es una potencia de 2. La potencia de k se puede aumentar para aumentar la cantidad de suavizado, mientras que la restricción a una potencia de 2 permitirá multiplicaciones y divisiones para ser implementadas usando operaciones de desplazamiento a la izquierda en un microprocesador derecho muy rápido y. La av cantidad cv (n) se realiza un seguimiento para mantener la precisión: Si, por ejemplo las muestras son 8 cantidades de bits (tal como se utiliza en muchos de los algoritmos descritos para los circuitos SMPS descritos aquí), y se elige k ser 8, a continuación, la cantidad av cv (n) puede ser representada como un valor de 16 bits sin pérdida de información (precisamente: bits de 8K, ver más abajo). Una vez que esto ha sido determinado, la cantidad v av (n) se obtiene mediante un simple desplazamiento a la derecha por lugares k. En este punto hay una pérdida de información de menos de 1 LSB magnitud que puede ser absorbido por las incertidumbres de la V n (nota sin embargo que puede haber correlaciones en este pierde la información que puede provocar errores sistemáticos). Suponiendo que las variables V i son estadísticamente independientes, análisis de varianza muestra que se reduce en un factor 1 / (2c). Para cambios de paso en v n es la constante de tiempo de cálculo intervalos c. Seguimiento del valor medio se vuelve menos exacto como el tiempo aumenta constantes a convertirse comparable a la frecuencia más baja en el modelo de señal subyacente. límite superior para el valor medio El filtro comienza con v av (0) 0. Todas las medidas son v n entre 0 y menos de B (donde B es normalmente de 256 en nuestros ejemplos). De este modo de trabajo de nuevo al principio de la secuencia (que en la práctica siempre es finito), que es sólo B. Así que el valor máximo de la av cv promedio amplificado (n) es cB que está dentro de un número de 16 bits en el ejemplo anterior. Ponderación En el caso de que las muestras tienen diferente importancia estadística, es decir, algunos tienen una mayor probabilidad de error que otros, los pesos se pueden aplicar para crear una forma más general del filtro. Estos pesos se elige para que tenga una relación inversa con la probabilidad de error. Si w n son los pesos que han de aplicarse, el siguiente filtro se puede utilizar: La segunda ecuación produce una estimación IIR de la media de los pesos, que se utiliza en la primera ecuación. Esto se puede demostrar para producir una estimación imparcial de la media de n v con un factor de olvido de (1-a). Como antes de la av promedios modificadas cw (n) y Av cw (n) v av (n) dada en el lado izquierdo podría ser rastreado, y las cantidades deseadas extraídos por simple division. Im no certainn de la solución correcta, aunque ya sumando la media de cada muestra introduciría una buena cantidad de error de redondeo. Hmm. Me pregunto si separando la parte fraccionaria de la parte entera ayudaría. Divida la parte entera de cada número de la cuenta. Mantenga tres sumas de reproducción: 1) El promedio de la totalidad de las partes, 2) El resto de cada división, y 3) la parte fraccionaria de cada número. Cada vez que toda la parte de un número se divide, todo el resultado parte se añade a la suma promedio de ejecución y se añade el resto a la suma restante funcionamiento. Cuando el resto corriendo suma obtiene un valor mayor que o igual a la cuenta, su dividido por el recuento con todo el resultado parte añadió a la suma promedio de ejecución y el resto añadido a la suma restante funcionamiento. También, en cada cálculo, se añade la parte fraccionaria a la suma corriente fraccionada. Cuando se termina el cálculo del promedio, la suma de capital restante se divide entre el recuento y el resultado se añade a la suma promedio de ejecución como un número flotante. Por ejemplo: ¿Ahora qué hacer con la suma corriente fraccionada. El peligro de desbordamiento es mucho menos probable que aquí, aunque todavía es posible, por lo que una manera de manejar la situación sería dividir la suma corriente fraccionada por el recuento al final y añadirlo a nuestro resultado: Una alternativa sería la de comprobar el funcionamiento fraccional suma en cada cálculo para ver si es mayor que o igual a contar. Cuando eso sucede, simplemente hacer lo mismo que hacemos con la suma restante en funcionamiento. Excelente Jomit Vaghela 6-Mar-07 20:00 me ha gustado lo que ha dicho pequeños trabajos rápidamente se convierten en grandes puestos de trabajo. Pensando en la optimización mientras que la codificación es una buena práctica. Gran esfuerzo y explicación, ¿Es posible implementar un promedio móvil en C sin la necesidad de una ventana de muestras que he descubierto que puedo optimizar un poco, por la elección de un tamaño de ventana eso es una potencia de dos para permitir el desplazamiento de bits en lugar de dividiendo, pero que no necesitan un buffer estaría bien. ¿Hay una manera de expresar un nuevo resultado promedio móvil sólo como una función de la edad de resultados y la nueva muestra Definir un ejemplo de media móvil, a través de una ventana de 4 muestras a ser: Añadir nueva muestra de correo: Una media móvil se puede implementar de forma recursiva , pero para un cálculo exacto de la media móvil que tiene que recordar la muestra de entrada más antigua en la suma (es decir, la una en su ejemplo). Para un promedio móvil de longitud N a calcular: donde yn es la señal de salida y xn es la señal de entrada. Eq. (1) puede escribirse de forma recursiva como lo que siempre es necesario recordar que la muestra xn-N con el fin de calcular (2). Como ha señalado Conrad Turner, puede utilizar una línea (infinitamente largo) ventana exponencial en cambio, lo que permite calcular la salida sólo del pasado de salida y la entrada de corriente: pero esto no es un estándar (no ponderado) de media móvil, sino una forma exponencial media móvil ponderada, donde las muestras adicionales en el pasado conseguir un menor peso, pero (al menos en teoría) que nunca se olvida nada (los pesos acaba de obtener más y más pequeña para las muestras lejos en el pasado). inicializar total de 0, count0 (cada vez viendo un nuevo valor A continuación, una entrada (scanf), uno añadir totalnewValue, un incremento (recuento), un promedio de brecha (total / conteo) Este sería un medio móvil en todas las entradas para calcular el promedio sobre sólo los últimos 4 entradas, requeriría 4 inputvariables, quizás copiando cada entrada a una anterior inputvariable, entonces el cálculo de la nueva media móvil. como suma de los 4 inputvariables, dividido por 4 (desplazamiento a la derecha 2 sería bueno que todos los insumos eran positiva para hacer el cálculo de la media
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