Moving Media Filtro Length

La media mobile come un filtro La media mobile è spesso usato per lisciare i dati in presenza di rumore. La media mobile non è sempre riconosciuta come filtro Finite Impulse Response (FIR) che è, mentre è in realtà uno dei filtri più comuni nel trattamento del segnale. Trattandolo come un filtro consente il confronto con, per esempio,-sinc finestrate filtri (vedi gli articoli sul passa-basso.. Banda passa-passa-alto e e-banda rifiutano filtri per gli esempi di quelli). La differenza principale con questi filtri è che la media mobile è adatto per segnali per cui le informazioni utili è contenuto nel dominio del tempo. dei quali lisciatura misurazioni facendo la media è un ottimo esempio. filtri finestrato-sinc, d'altro canto, sono forti esecutori nel dominio della frequenza. con equalizzazione in elaborazione audio come esempio tipico. C'è un confronto più dettagliato di entrambi i tipi di filtri nel dominio del tempo vs prestazioni dominio della frequenza dei filtri. Se si dispone di dati per i quali sia il tempo e dominio della frequenza sono importanti, allora si potrebbe desiderare di avere uno sguardo al Variazioni sul media mobile. che presenta un certo numero di versioni ponderata della media mobile che sono meglio a questo. La media mobile di lunghezza (N) può essere definito come scritto come è tipicamente implementato, con il campione di uscita corrente come media dei campioni precedenti (N). Visto come un filtro, la media mobile esegue una convoluzione della sequenza di input (xn) con un impulso rettangolare di lunghezza (N) e l'altezza (1N) (per rendere l'area del polso, e, di conseguenza, il guadagno del filtro , uno ). In pratica, è meglio prendere (N) dispari. Sebbene una media mobile può anche essere calcolata utilizzando un numero di campioni, utilizzando un valore dispari per (N) ha il vantaggio che il ritardo del filtro sarà un numero intero di campioni, poiché il ritardo di un filtro con (N) campioni è esattamente ((N-1) 2). La media mobile può quindi essere allineato esattamente ai dati originali spostandolo da un numero intero di campioni. Time Domain Poiché la media mobile è una convoluzione con un impulso rettangolare, la sua risposta in frequenza è una funzione sinc. Questo rende qualcosa come il duale del filtro finestrato-sinc, dal momento che è una convoluzione con un impulso sinc che si traduce in una risposta in frequenza rettangolare. È questa risposta in frequenza sinc che rende la media mobile un esecutore povero nel dominio della frequenza. Tuttavia, esso funziona molto bene nel dominio del tempo. Pertanto, è ideale per lisciare i dati per rimuovere il rumore, mentre allo stesso tempo mantenendo una risposta a gradino veloce (Figura 1). Per il tipico rumore additivo gaussiano bianco (AWGN) che è spesso assunto, media campioni (N) ha l'effetto di aumentare il SNR di un fattore (sqrt N). Dal momento che il rumore per i singoli campioni non è correlata, non vi è alcun motivo di trattare ogni campione in modo diverso. Quindi, la media mobile, che dà ogni campione lo stesso peso, sarà sbarazzarsi della quantità massima di rumore per una data nitidezza risposta al gradino. Attuazione Poiché è un filtro FIR, la media mobile può essere attuato mediante convoluzione. Si avrà quindi la stessa efficacia (o la mancanza di esso) come qualsiasi altro filtro FIR. Tuttavia, può anche essere implementato in modo ricorsivo, in maniera molto efficiente. Segue direttamente dalla definizione che questa formula è il risultato delle espressioni per (yn) e (YN1), vale a dire, in cui si nota che il cambio tra (YN1) e (yn) è che un termine supplementare (xn1N) appare in alla fine, mentre il termine (xn-n1n) viene rimosso dall'inizio. Nelle applicazioni pratiche, è spesso possibile omettere la divisione per (N) per ogni termine compensando il guadagno risultante di (N) in un altro luogo. Questo ricorsiva attuazione sarà molto più veloce di convoluzione. Ogni nuovo valore (y) può essere calcolato con solo due aggiunte, invece dei (N) aggiunte che sarebbe necessaria per un'attuazione semplice della definizione. Una cosa da guardare fuori per una implementazione ricorsiva è che errori di arrotondamento si accumulano. Questo può o non può essere un problema per la vostra applicazione, ma implica anche che questo ricorsiva implementazione potrà mai funzionare meglio con un'implementazione intero che con numeri in virgola mobile. Questo è piuttosto insolito, poiché una implementazione in virgola mobile solito è più semplice. La conclusione di tutto questo deve essere che non bisogna mai sottovalutare l'utilità del semplice filtro media mobile nelle applicazioni di elaborazione dei segnali. Filter Design Tool Questo articolo è completato con uno strumento Filter Design. Esperimento con diversi valori di (N) e visualizzare i filtri risultanti. Provalo Nowi recentemente pubblicato una domanda su come calcolare una media mobile raggruppati su due o più variabili. Mi è stato mostrato che utilizzando il pacchetto dplyr è possibile utilizzare il filtro per fare quello che cercavo. Tuttavia, questo funziona solo se ci sono abbastanza variabili all'interno di ogni combinazione di gruppo per creare la media. quando provo il seguente suggerimento: ottengo l'errore: Errore: il filtro è più lungo di serie temporali C'è un modo per fare questo in modo che r dà solo quelli che non hanno valori abbastanza NA piuttosto che erroring out Ecco il mio risultato desiderato: qui è il codice per ricreare la tabella iniziale R: The Simple Moving Filter media Questa pagina descrive il semplice filtro a media mobile. Questa pagina fa parte della sezione di filtraggio che fa parte di una guida Fault Detection and Diagnosis .. I media mobile semplice filtro medie valori recenti dell'ingresso filtro per un determinato numero di ingressi. Questo è l'esempio più comune della categoria 8220moving media 8221 (MA) di filtri, chiamati anche risposta impulsiva (FIR) filtri finiti. Ogni ingresso recente è moltiplicato per un coefficiente di tutti i filtri MA lineari, ei coefficienti sono tutti uguali per questo semplice media mobile. La somma dei coefficienti è 1.0, in modo che l'uscita eventualmente corrisponda all'ingresso quando il cambiamento di ingresso doesn8217t. La sua uscita dipende solo da ingressi recenti, a differenza del filtro esponenziale che riutilizza anche la sua uscita precedente. L'unico parametro è il numero di punti nel medio - la size8221 8220window. Media mobile passo risposta Come ogni filtro MA, completa una risposta a gradino in un tempo finito a seconda della dimensione della finestra: Questo mobile semplice esempio sopra la media era basato su 9 punti. Sotto ipotesi modesti, che fornisce la stima ottimale (smoothing) per un valore a metà dell'intervallo di tempo, in questo caso, 4,5 intervalli di campionamento in passato. Copyright 2010 - 2013, Greg StanleyCreate un filtro a media mobile Moving Filter Media consente di calcolare serie di uno o due lati delle medie sulla base di una lunghezza della finestra specificato dall'utente. Il modulo poi aggiunge una nuova colonna funzionalità per il set di dati. La media mobile risultante può quindi essere utilizzato per la stampa e visualizzazione, una linea di base per la modellizzazione, predizione, calcolando varianze contro calcolo per i periodi simili, e così via. Per lo scenario di streaming, media cumulativa e ponderata in movimento può essere usato. Cumulativa media mobile tiene conto dei punti che precedono quei punti in arrivo per il periodo in corso. Questo modulo consente di rivelare e previsioni utili schemi temporali in entrambi i dati retrospettivi e in tempo reale. Si usa con il modulo Applica filtro. Questo modulo prevede i seguenti parametri di input: i filtri di ordine superiore offrono una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtri ordine inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più strettamente i dati originali. Il tipo di media mobile da applicare. Vedere la seguente tabella per gli esempi. ML Studio fornisce i seguenti modi per definire una media mobile: