Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na serię naszych czasów.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp, tym dokładniejsze są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Reakcja Częstotliwość Średniego Odczytu Filtr. Odpowiedź częstotliwościowa systemu LTI to DTFT odpowiedź impulsowa. Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej próbki L. Ruch średnia filtra FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy. Możemy użyć bardzo użytecznej tożsamości. to napisać odpowiedź częstotliwościową, ponieważ. let aej N 0 i ML 1 Interesuje nas wielkość tej funkcji w celu określenia, które częstotliwości przechodzą przez filtr nieatłuszczony i które są atenuowane Poniżej jest wykres wielkości tej funkcji dla L4 czerwony, 8 zielony , a 16 niebieski. Oś pozioma waha się od zera do radian na próbkę. Zazwyczaj, że we wszystkich trzech przypadkach częstotliwość odpowiedzi ma charakterystykę dolnopasmową Częstotliwość zerowa składowej stałej elementu w elemencie wejściowym przechodzi przez filtr nieosiągalny Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak 2, są całkowicie wyeliminowane przez filtr Jeśli jednak zamiar był zaprojektować filtr dolnoprzepustowy, to nie zrobiliśmy bardzo dobrze Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko przez współczynnik około 1 10 dla 16 punktów średniej ruchomej lub 1 3 dla czterech punktowych średnich ruchów Możemy zrobić znacznie lepiej niż to. Powyższy wykres został utworzony przez następujący kod Matlaba. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1- exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega wykres omega, abs H4 abs H8 abs H16 oś 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Uniwersytet w Kalifornii, Berkeley. Smoothing usuwa krótkotrwałe odchylenia lub hałas, aby ujawnić istotną nieuzasadnioną formę danych. Igor s Gładka operacja wykonuje pole, dwumianowe i wygładzanie Savitzky-Golay Różne algorytm wygładzania konwertuje dane wejściowe o różnych współczynnikach. Korekcja jest rodzajem filtru dolnoprzepustowego Typ wygładzania i ilość wygładzania zmienia częstotliwość odpowiedzi filtru. Również średnia aka Wygładzanie Box. najprostszą formą wygładzania jest średnia ruchoma, która po prostu zastępuje każdą wartość danych przy średniej sąsiadujących wartościach. Aby uniknąć przesunięcia danych, najlepiej przeciętnie taka sama liczba wartości przed i po obliczeniu średniej W postaci równania obliczana jest średnia ruchoma. Innym terminem tego rodzaju wygładzania jest średnia ślizgania, wygładzanie skrzyni lub wygładzanie skrzyni biegów Może być realizowana przez przekonywanie danych wejściowych z impulsem w kształcie pudełka o wartościach 2 M 1 wszystkie równe 1 2 M 1 Nazywamy te wartości współczynnikami wygładzającego jądra. Binomial Smoothing. Binomial smoothing jest filtrem Gaussa Zwraca dane z znormalizowanymi współczynnikami pochodzącymi z trójkąta Pascala na poziomie równym parametrem Wygładzanie algorytm pochodzi z artykułu Marchanda i Marmeta 1983. wygładzanie z. zbiór prekompensowanych współczynników popularnych w dziedzinie chemii Jest to rodzaj wygładzania wielomianów metodą najmniejszych kwadratów Wielkość wygładzania jest kontrolowana przez dwa parametry na wielomian i liczbę punktów obliczanych dla każdej wygładzonej wartości wyjściowej. Marchand, P i L Marmet, Filtr wygładzania dwumianowego Aby uniknąć pewnych pułapek o najmniejszym kwadratowym wygładzeniu wielomianowym, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A i MJE Golay, Wygładzanie i różnicowanie danych według uproszczonych procedur najmniejszych kwadratów, Chemia Analityczna 36 1627- 1639, 1964.
Comments
Post a Comment