Minulla on oleellisesti joukko arvoja, kuten tämä. Yllä oleva taulukko on yksinkertaistettu, minä kerää 1 arvoa millisekunnin ajan oikeassa koodissani ja minun täytyy käsitellä lähdön algoritmissa, jonka kirjoitin löytää lähimpään huippuun ennen ajanhetkeä. logiikka epäonnistuu, koska yllä olevassa esimerkissämme 0 36 on todellinen huippu, mutta algoritmini katsottaisiin taaksepäin ja näkee viimeisen numeron 0 25 huippuna, sillä se laskee 0 24: een ennen sitä. Tavoitteena on ottaa nämä arvot ja soveltaa niitä algoritmia, joka tasoittaa heidät hieman niin, että minulla on enemmän lineaarisia arvoja eli haluan tulokseni olla curvy, ei jaggedy. Itäni on kerrottu soveltaa eksponentiaalinen liukuva keskiarvo suodatin arvojani Miten voin tee se Se on todella vaikeaa minun lukea matemaattisia yhtälöitä, olen käsitellä paljon paremmin koodilla. Miten käsitellä arvot minun array, soveltamalla eksponentiaalinen liukuva keskiarvo laskenta jopa niitä out. asked helmikuu 8 12 klo 20 27.Laskata eksponentiaalinen liukuva keskiarvo sinun täytyy pitää jonkin valtion ympäri ja tarvitset viritysparametrin Tämä vaatii hieman luokkaa, olettaen, että käytät uudestaan Java 5: ta tai uudempaa. Vahvista haluttu hajoamisparametri, joten virityksen tulisi olla välillä 0 ja 1 ja sitten käyttää keskimäärin suodatinta. Kun luet sivua joissakin matemaattisissa toistuvuus, kaikki, mitä todella tarvitsee tietää, kun kääntäkää se koodiksi, on, että matemaatikot haluavat kirjoittaa indeksejä taulukkoihin ja sekvensseihin, joilla on indeksejä. He antavat myös muutamia muita merkintöjä, mikä ei t help. EMA on kuitenkin melko yksinkertainen, koska tarvitset vain muistaa yksi vanha arvo ei ole monimutkaisia tilarivityyppejä. vastattu 8 helmikuu 12 klo 20 42. TKKocheran melko paljon ei ole mukavaa, kun asiat voivat olla yksinkertaisia Jos aloitat uuden sekvenssin, saat uuden keskiarvon Huomaa, että ensimmäiset ehdot keskimääräinen sekvenssi hypyttää hieman rajojen vaikutuksesta, mutta saat ne, joilla on muita liikkuvia keskiarvoja. Hyvänä etuna on kuitenkin se, että voit liittää liikkuvan keskimääräisen logiikan keskiarvoon ja kokeiluun häiritsemättä t hän loput ohjelmasi liian paljon Donal Fellows 9. helmikuuta 12 klo 0 06. Minulla on vaikea ymmärtää kysymyksiesi, mutta yritän vastata joka tapauksessa.1 Jos algoritmi löysi 0 25 sijaan 0 36, niin se on väärä Se on väärin, koska se olettaa monotonisen kasvun tai laskutavan, joka aina nousee tai laskee aina, ellei keskitän KAIKKI TIEDOSI, TIETOJÄRJESTELMIÄ --- kuten esität ne - ovat epälineaarisia Jos haluat todella löytää maksimiarvon arvo välillä kaksi pistettä ajassa, sitten viipaloi taulukko tmin ja tmax ja löytää enintään että subarray.2 Nyt käsite liikkuvien keskiarvojen on hyvin yksinkertainen kuvitella, että minulla on seuraava luettelo 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Voin tasoittaa sen ottamalla keskimäärin kaksi numeroa 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Huomaa, että ensimmäinen numero on keskimäärin 1 5 ja 1 4 sekunnin ja ensimmäiset numerot toista uutta luetteloa on keskimäärin 1 4 ja 1 5 kolmas ja toinen vanha luetellaan kolmas uusi luettelo keskimäärin 1 5 ja 1 4 neljäs ja kolmas ja niin voisin on tehnyt sen ajan kolmesta tai neljästä, tai n Huomaa, miten tiedot ovat paljon pehmeämpi Hyvä tapa nähdä liikkuvia keskiarvoja työssä on mennä Google Finance, valitse varastossa kokeilla Tesla Motors melko vaihtuva TSLA ja klikkaa teknisiä alareunassa taulukko Valitse Keskimäärän siirto tietyn ajanjakson ja Exponential liukuva keskiarvo vertailemalla niiden eroja. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on vain yksi tämän kehittely, mutta painaa vanhempia tietoja pienempiä kuin uudet tiedot. Tämä on keino puolustaa tasoitusta taaksepäin Ole hyvä ja lue Wikipedia-merkintä. Joten tämä on enemmän kommentti kuin vastaus, mutta pikku kommentti ruutuun oli vain pieni Hyvää onnea. Jos sinulla on vaikeuksia matematiikan kanssa, voit mennä yksinkertaisella liukuva keskiarvo eksponentiaalisen sijasta. saat tuotoksesi viimeiset x termit jaettuna x testatulla pseudokoodilla. Huomaa, että sinun on käsiteltävä tietojen alku - ja loppuosaa, koska selvästi et voi keskiarvoa viimeisten viiden ehdon ollessasi 2. datapisteessäsi. Myös , ovat tehokkaampia laskentamenetelmiä tämän liukuvan summan summasta - vanhin uusin, mutta tämä on saada käsitys siitä, mitä tapahtumilla tapahtuu. Vastaus: Helmikuu 8 12 klo 20 41. Keskimääräisen Suodattimen taajuusvaste. LTI-järjestelmä on impulssivasteen DTFT. L-mallin liukuvan keskiarvon impulssivaste. Koska liikkuva keskimääräinen suodatin on FIR, taajuusvaste pienenee äärelliseen summaan. Voimme käyttää erittäin hyödyllistä identiteettiä. taajuusvaste niin, missä olemme antaneet aej N 0: n ja ML 1: n. Me voimme olla kiinnostuneita tämän toiminnon suuruudesta sen määrittämiseksi, mitkä taajuudet pääsevät suodattimen läpi heikentämättä ja jotka heikennetään Alla on tämän toiminnon suuruus L 4 punainen, 8 vihreä ja 16 sininen Vaaka-akseli vaihtelee nollasta radiaaseihin näytettä kohti. Huomaa, että kaikissa kolmessa tapauksessa taajuusvasteessa on alipäästöominaisuus. suodatin ei ole valittu Suodatin poistaa kokonaan eräät korkeammat taajuudet, kuten 2. Kuitenkin, jos tarkoituksena oli suunnitella alipäästösuodatin, niin emme ole tehneet kovin hyvää Jotkut korkeammista taajuuksista heikentävät vain kertoimella 1 10 16 pisteen liukuvalle keskiarvolle tai 1 3 neljän pisteen liukuvalle keskiarvolle Voimme tehdä paljon parempaa kuin tämä. Yllä oleva tontti on luotu seuraavalla Matlab-koodilla. Omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp-omega H8 1 8 1-exp-omega 8 1-exp-omega H16 1 16 1-exp-omega 16 1-exp-omega omega, abs H4 abs H8 abs H16 akseli 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Kalifornian yliopisto, Berkeley. Simple Moving Average Filter. Tämä sivu kuvaa yksinkertaista liikkuvaa keskimääräistä suodatinta. Tämä sivu on osa Filtration-osaa, joka on osa Vianmääritys - ja diagnoositietoa . Yksinkertainen liukuva keskiarvo suodattaa keskiarvot suodatintulon viimeisimpiin arvoihin tietyn panosmäärän osalta. Tämä on yleisin esimerkki suodattimien liikkuvan keskiarvon MA-luokasta, joita kutsutaan myös äärellisiksi impulssivasteisiksi FIR-suodattimiksi. Jokainen viimeisin tulo kerrotaan kertoimella kaikille lineaarisille MA-suodattimille ja kertoimet ovat samoja tämän yksinkertaisen liukuvan keskiarvon osalta Kertoimien summa on 1 0 , niin että ulostulo vastaa lopulta tuloa, kun tulo ei muutu. Ulostulo riippuu vain viimeaikaisista tuloista, toisin kuin eksponentiaalisuodatin, joka käyttää myös edellistä lähtöään. Ainoa parametri on keskimääräisten pisteiden määrä - ikkunan koko. Kuten kaikissa MA-suodattimissa, se täydentää vaiheen vasteen äärellisessä ajassa ikkunan koosta riippuen. Tämä yksinkertainen liukuva keskimääräinen esimerkki yllä perustui 9 pisteen. Matalissa oletuksissa se tarjoaa optimaalisen tasoituksen estimaatin arvoon aikajakson keskipisteessä, tässä tapauksessa 4 5 näytteen välein aiemmin. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley.
No comments:
Post a Comment