Med vektvektor mener jeg vektoren med vekter at du må multiplisere observasjonene i vinduet som glir over dataene dine med, så hvis du legger til disse produktene, returnerer du verdien av EMA på høyre side av vinduet. For en lineær vektet glidende gjennomsnittlig formelen for å finne vektvektoren er 1 n sum 1 n i R-kode Denne serien av lengde n legger opp til 1 For n 10 vil det være 0 01818182 0 03636364 0 05454545 0 07272727 0 09090909 0 10909091 0 12727273 0 10909091 0 12727273 0 14545455 0 16363636 0 18181818.tallene 1 til 10 55, med 55 summen av tallene 1 til 10.Hvordan beregner du vektorgraven for et eksponentielt glidende gjennomsnittlig EMA med lengde n. if n er lengden av vinduet, da alfa -2 n 1 og i -1 n så EmaWeightVector - alfa 1-alfa 1-i. Dette er riktig. Selv om EMA ikke egentlig er begrenset til et vindu med en start og en slutt, bør ikke vektene legge opp til 1 akkurat som med LWMA. Takk Jason, noen poeng på hvordan å tilnærme EMA-filteret til ønsket p recision ved å tilnærme det med et langt nok FIR-filter Det er et perl-skript på det som gjorde bildet av EMA vektvektoren, men jeg forstår det ikke hvis de setter antall vekter til 15, hvorfor er det 20 røde stolper i stedet for 15 MisterH Des 19 12 på 22 40.Jeg har en rekke datoer og en måling på hver av disse datoene. Jeg vil gjerne beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt for hver av datoene. Vet noen hvordan å gjøre dette. Jeg er ny til å python det ser det ikke ut som gjennomsnitt er bygd inn i standard pythonbiblioteket, noe som slår meg som et lite merkelig. Kanskje jeg ikke ser på riktig sted. Så, gitt følgende kode, hvordan kunne jeg beregne det flytende veide gjennomsnittet av IQ-poeng for kalender datoer. det er sannsynligvis en bedre måte å strukturere dataene på, noe råd vil bli verdsatt. Skrevet 28. januar kl 18 01.My python er litt rustet. Noen kan gjerne redigere denne koden for å gjøre rettelser, hvis jeg har slått opp syntax på en eller annen måte, men her går. Denne funksjonen beveger seg bakover, fra slutten av listen til begynnelsen, beregner eksponentielt glidende gjennomsnitt for hver verdi ved å arbeide bakover til vektkoeffisienten for et element er mindre enn det angitte epsilonet. På slutten av funksjonen, reverserer den verdiene før du returnerer listen slik at de er i riktig rekkefølge for den som ringer. SIDEMERK Hvis jeg brukte et annet språk enn python, danner jeg først en fullstendig tomt array først og fyller den deretter på baksiden, slik at jeg ikke vil måtte reversere den på slutten. Men jeg tror ikke du kan erklære et stort tomt utvalg i python Og i pythonlister er vedlegg mye billigere enn forutsetningen, og derfor bygde jeg listen i omvendt rekkefølge. Rett meg hvis jeg er feil. Alfa-argumentet er forfallsfaktoren på hver iterasjon. For eksempel, hvis du brukte en alfa på 0 5, ville dagens glidende gjennomsnittsverdi bestå av følgende vektede verdier. Selvfølgelig, hvis du har et stort utvalg av verdier, vil verdiene fra ti eller femten dager siden ikke bidra veldig mye til dagens vektede gjennomsnitt Med epsilon-argumentet kan du angi et cutoff-punkt, under hvilket du vil slutte å bry deg om gamle verdier siden deres bidrag til dagens verdi vil være ubetydelig. Du påberoper funksjonen noe som dette. ansvaret 28. januar 09 på 18 46. Jeg vet ikke Python, men for gjennomsnittet del, mener du et eksponentielt forfallende lavpasfilter i formet. hvor alfa dt tau, dt filterets tidstap, da filterets tidskonstant er variabelstartformen for dette, er det bare å klippe dt tau å ikke være mer enn 1 0. Hvis du vil filtrere noe som en dato, må du passe på at du konverterer til en flytende punktmengde som for sekunder siden 1. januar 1970. Svaret 28. januar kl. 18 10. Jeg fant den ovenfor angitte kodebiten av earino ganske nyttig - men jeg trengte noe som kunne kontinuerlig jevne en strøm av verdier - så jeg refactored det til dette. Og jeg bruker det slik. hvor produserer den neste verdien jeg vil like å konsumere. Ansatt 12. februar 14 på 20 35. Jeg beregner alltid EMAer med Pandas. Here er et eksempel på hvordan du gjør det. Mer informasjon om Pandas EWMA. answered 4 oktober 15 kl 12 42. Don t nyere versjoner av Pandas har nye og bedre funksjoner Cristian Ciupitu 11 mai 16 kl 14 10. Merk at i motsetning til i regnearket, regner jeg ikke med SMA, og jeg venter ikke på å generere EMA etter 10 prøver Dette betyr mine verdier Avviker litt, men hvis du kartlegger det, følger det nøyaktig etter 10 prøver. I løpet av de første 10 prøvene, beregner EMA jeg er på riktig måte. Oppdatert 12. mars 2013. Hva er RC-filtrering og eksponentiell gjennomsnittsverdi og hvordan de adskiller Svaret på den andre delen av spørsmålet er at de er samme prosess Hvis en kommer fra en elektronikkbakgrunn, er RC-filtrering eller RC-utjevning det vanlige uttrykket På den annen side har en tilnærming basert på tidsseriestatistikk navnet Exponential Averaging, eller for å bruke fullt navn Eksponentiell vektet Flytende Gjennomsnitt Dette er også forskjellige kjent som EWMA eller EMA. En hovedfordel ved metoden er enkelheten av formelen for beregning av neste utgang Det tar en brøkdel av forrige utgang og en minus denne brøkdel ganger gjeldende inngang Algebraisk ved tid k den glatte utdata yk er gitt av. Som vist senere, legger denne enkle formelen vekt på nylige hendelser, jevner ut høyfrekvensvarianter og avslører langsiktige trender Merk at det er to former for eksponentiell gjennomsnittlig ligning, den ene over og en variant. Både er korrekte Se notatene i slutten av artikkelen for flere detaljer I denne diskusjonen vil vi bare bruke ligning 1. Formelen ovenfor er noen ganger skrevet på mer begrenset måte. Hvordan er denne formelen avledet og hva er dens tolkning Et sentralt punkt er hvordan velger vi å se på denne enkle måten er å vurdere et RC lavpasfilter. Nå er et RC lavpasfilter bare en seriemotstand R og en parallell kondensator C som illustrert nedenfor. Tidsserier ligningen for denne kretsen er. Produktet RC har tidsenheter og er kjent som tidskonstanten T for kretsen Anta at vi representerer ovennevnte ligning i sin digitale form for en tidsserie som har data tatt hvert sekund vi har. Dette er nøyaktig samme form som forrige ligning Sammenligning av de to relasjonene for en vi har. Du reduserer til det svært enkle forholdet. Hvordan er valget av N styrt av hvilken tidskonstant vi valgte Nå kan ligning 1 bli gjenkjent som et lavpassfilter og tidskonstanten karakteriserer filterets oppførsel For å se betydningen av Time Constant må vi se på frekvenskarakteristikken til dette lavpas-RC-filteret. I sin generelle form er dette. Ekspansjon i modul og faseform har vi. hvor fasevinkelen er. Frekvensen kalles den nominelle avskjæringsfrekvensen Fysisk det kan det påvises at ved denne frekvensen er effekten i signalet redusert med en halv og amplituden reduseres med faktoren I dB-termer er denne frekvensen hvor amplituden er redusert med 3dB. Klar når tiden Konstant T øker så da kuttfrekvensen reduseres og vi bruker mer utjevning til dataene, det er at vi eliminerer de høyere frekvensene. Det er viktig å merke seg at frekvensresponsen uttrykkes i radianer andre. Det er en faktor involvert. For eksempel å velge en tidskonstant av 5 sekunder gir en effektiv avskjæringsfrekvens av En populær bruk av RC-utjevning er å simulere virkemåten til en måler som brukes i et lydnivåmåler. Disse er vanligvis typifisert av deres tidskonstant suksess h som 1 sekund for S-typer og 0 125 sekunder for F-typer For disse 2 tilfellene er de effektive kuttfrekvensene henholdsvis 0 16 Hz og 1 27 Hz. Det er ikke den tidskonstanten vi vanligvis ønsker å velge, men de perioder vi ønsker å inkludere Anta at vi har et signal hvor vi ønsker å inkludere funksjoner med en P-periode. Nå en periode P er en frekvens. Vi kan da velge en tidskonstant T gitt av. Men vi vet at vi har mistet ca. 30 av utgangen -3dB ved dermed å velge en tidskonstant som nøyaktig tilsvarer periodicitetene vi ønsker å beholde, er ikke den beste ordningen. Det er vanligvis bedre å velge en litt høyere avskjæringsfrekvens, si Tidskonstanten er da som praktisk sett ligner dette. Dette reduserer tapet til 15 i denne periodiciteten Derfor, i praksis, å beholde hendelser med en periodighet eller større, velg en tidskonstant av dette. Dette vil inkludere effektene av periodiskhetene ned til, for eksempel hvis vi ønsker å inkludere virkningen av hendelsen s skjer med en 8 sekunders periode 0 125Hz og velg en tidskonstant på 0 8 sekunder Dette gir en kuttfrekvens på ca. 0 2 Hz, slik at vår 8 sekunders periode er godt i filterets hovedpassbånd. Hvis vi prøvde det data ved 20 ganger andre h 0 05 da er verdien av N 0 8 0 05 16 og. Dette gir litt innsikt i hvordan man setter. I utgangspunktet for en kjent samplingsfrekvens, karakteriserer den gjennomsnittlig periode og velger hvilke høyfrekvent svingninger som vil bli ignorert. Ved å se på ekspansjonen av algoritmen kan vi se at den favoriserer de nyeste verdiene, og også hvorfor det er referert til som eksponentiell vekting. Vi har. Substitutering for y k-1 gir. Repeating denne prosessen flere ganger fører til. Fordi er I rekkevidden blir det tydelig at vilkårene til høyre blir mindre og oppfører seg som en forfallende eksponentiell. Det er dagens utgang er forspent mot de nyere hendelsene, men jo større velger vi T, desto mindre bias. Sammendrag ser vi den enkle formelen. understreker rece nt events. smoothes ut høyfrekvent kort periode events. reveals langsiktige trender. Vedlegg 1 Alternative former for ligningen. Forsiktig Det er to former for eksponentiell gjennomsnittlig ligning som vises i litteraturen. Begge er korrekte og likeverdige. Det første skjemaet som vist over er A1. Den alternative formen er A2. Noter bruk av i den første ligningen og i den andre ligningen I begge ligninger og er verdier mellom null og enhet. Tidligere ble definert som. Nå valgte å definere. Hvordan den alternative form av eksponentiell gjennomsnittlig ligning er. I fysiske uttrykk betyr det at valget av form en bruker avhenger av hvordan man ønsker å tenke på enten å ta som tilbakebetegnelsesfraksjonen A1 eller som en brøkdel av inngangsligningen A2. Den første form er litt mindre besværlig med å vise RC-filterforholdet, og fører til en enklere forståelse i filterbetingelser. Kjærlighetssignalbehandling Analyst hos Prosig. Dr Colin Mercer var tidligere ved Institute of Sound and Vibration Research ISVR University of Southampton hvor han grunnla Data Analysis Center Han fortsatte deretter med å finne Prosig i 1977 Colin pensjonert som Chief Signal Processing Analyst hos Prosig i desember 2016 Han er en Chartered Engineer og en stipendiat fra British Computer Society. I tror du vil å endre p til symbolet for pi. Marco, takk for at du peker på at jeg tror dette er en av våre eldre artikler som er blitt overført fra et gammelt tekstbehandlingsdokument. Åpenbart har redaktøren meg ikke klar over at pi ikke hadde blitt transkribert riktig. Det vil bli korrigert shortly. it sa veldig god artikkel forklaring på eksponentiell gjennomsnittlig. Jeg tror det er en feil i formelen for T Det skal være T h N-1, ikke T N-1 h. Mange takk for å oppdage at jeg nettopp har sjekket tilbake til Dr Mercer s opprinnelige tekniske notat i vårt arkiv, og det ser ut til at det var feil ved overføring av ligningene til bloggen. Vi vil rette innlegget. Takk for at du fikk beskjed. Takk, takk takkdu Du kan lese 100 DSP-tekster uten å finne noe som sier at et eksponentielt gjennomsnittlig filter er ekvivalent av et RC-filter. Hmm, har du ligningen for et EMA-filter, er det ikke Yk aXk 1-en Yk-1 i stedet for Yk aYk-1 1-a Xk. Alan, begge formene av ligningen vises i litteraturen, og begge skjemaene er korrekte som jeg vil vise nedenfor. Poenget du lager er viktig, fordi det å bruke den alternative form betyr at det fysiske forholdet med en RC filter er mindre tydelig, dessuten er tolkningen av betydningen av en som er vist i artikkelen ikke hensiktsmessig for den alternative formen. Først la oss vise at begge skjemaene er korrekte. Formen av ligningen som jeg har brukt er. og den alternative form som gjør vises i mange tekster er. Merknad i det ovennevnte har jeg brukt latex 1 latex i den første ligningen og latex 2 latex i den andre ligningen. Likningen av begge former av ligningen er vist matematisk under det å ta enkle trinn om gangen. Hva er ikke Det samme er verdien som brukes for latex latex i hver ligning. I begge former er latex latex en verdi mellom null og enhet. Første omskrivningsligning 1 erstatter latex 1 latex med latex latex. Dette gir. latex yk y 1 - beta xk latex 1A. Nå definerer latex beta 1 - 2 latex og så har vi også latex 2 1 - beta latex. Bytt disse inn i ligning 1A gir. latex yk 1 - 2 y 2xk latex 1B. And endelig re-arrangere gir. Denne ligningen er identisk med den alternative form gitt i ligning 2.Puttere mer bare latex 2 1 - 1 latex. I fysisk form betyr det at valg av form en bruk avhenger av hvordan man ønsker å tenke på enten å ta latex alpha latex som feed back fraksjon ekvation 1 eller som brøkdel av inngangsligningen 2. Som nevnt ovenfor har jeg brukt den første form som det er litt mindre besværlig å vise RC filter forhold, og fører til enklere forståelse i filterbetingelser. Uansett om man unnlater det ovenfor, er det etter min mening en mangel i artikkelen som andre mennesker kan gjøre feil forklaring, så en revidert versjon vil vises snart. Jeg har alltid lurt på dette , takk for å beskrive det så klart. Jeg tror en annen grunn den første formuleringen er fin er alfa-kart for å glatte et høyere valg av alfa betyr en mer jevn utgang. Michael Takk for observasjon Jeg vil legge til artikkelen noe på disse linjene som det er ALW ays bedre i min mening å forholde seg til fysiske aspekter. Mercer, Utmerket artikkel, takk Jeg har et spørsmål angående tidskonstanten når den brukes med en rms detektor som i et lydnivåmålere som du refererer til i artikkelen Hvis jeg bruker din ligninger for å modellere et eksponensielt filter med Time Constant 125ms og bruke et input-trinns signal, får jeg faktisk en utgang som etter 125ms er 63 2 av den endelige verdien. Men hvis jeg kvitterer inngangssignalet og legger dette gjennom filteret , så ser jeg at jeg må doble tidskonstanten for at signalet skal kunne nå 63 2 av sin endelige verdi på 125 ms. Kan du fortelle meg om dette er forventet Mange takk Ian. Ian, Hvis du kvitterer et signal som en sinusbølge så baserer du i utgangspunktet på frekvensen av dens grunnleggende, så vel som introduserer mange andre frekvenser. Fordi frekvensen faktisk er blitt fordoblet, blir den redusert med en større mengde av lavpasfilteret. Det tar derfor lengre tid å nå samme amplitude. The squarin g-operasjon er en ikke-lineær drift, så jeg tror ikke det vil alltid doble nøyaktig i alle tilfeller, men det vil ha en tendens til å doble hvis vi har en dominerende lavfrekvens. Merk også at differansen av et kvadratisk signal er to ganger differensialet av un - kvadratisk signal. Jeg mistenker at du kanskje prøver å få en form for middels kvadratutjevning, som er helt fint og gyldig. Det kan være bedre å bruke filteret og deretter firkantet som du vet den effektive cutoff. Men hvis alt du har er kvadrert signal så bruker du en faktor på 2 for å endre filteret ditt, vil alfa-verdien omtrentlig gi deg tilbake til den opprinnelige kuttefrekvensen, eller sette den litt enklere. Definer cutofffrekvensen ved to ganger originalen. Takk for ditt svar Dr Mercer Mitt spørsmål var virkelig å prøve for å komme til det som faktisk gjøres i en rms detektor av en lydnivåmåler Hvis tidskonstanten er satt for rask 125m, ville jeg ha trodd at intuitivt du ville forvente et sinusformet inngangssignal for å produsere en utgang på 63 2 av dens endelige verdi etter 125ms, men siden signalet blir kvadret før det kommer til gjennomsnittsdetektering, vil det faktisk ta dobbelt så lenge du forklarte. Hovedprinsippet med artikkelen er å vise ekvivalensen til RC-filtrering og eksponentiell gjennomsnittlig Hvis vi diskuterer integrasjonstiden som tilsvarer en ekte rektangulær integrator, da er du korrekt at det er to faktorer involvert. I utgangspunktet hvis vi har en ekte rektangulær integrator som integreres i Ti sekunder, er den tilsvarende RC integatortiden for å oppnå det samme resultatet 2RC sekunder Ti er forskjellig fra RC tidskonstanten T som er RC Dermed hvis vi har en fasttidskonstant på 125 msek, det er RC 125 msek da det tilsvarer en sann integrasjonstid på 250 msek. Takk for artikkelen, er det var veldig hjelpsom Det er noen nyere papirer i nevrovitenskap som bruker en kombinasjon av EMA-filtre kortvarig EMA long-windowed EMA som et bandpassfilter for sanntidsanalyse, jeg vil gjerne ap ply dem, men jeg sliter med vinduene størrelser ulike forskergrupper har brukt og dens korrespondanse med cutoff frekvens. Let si at jeg vil beholde alle frekvensene under 0 5Hz aprox og at jeg skaffer 10 prøver andre Dette betyr at fp 0 5Hz P 2s TP 10 0 2 h 1 fs 0 1.Denfor bør vindustørrelsen jeg skal bruke, være N 3 Er denne begrunnelsen riktig. Før du svarer på spørsmålet ditt, må jeg kommentere bruken av to høypasningsfiltre for å danne et bånd pass filter Formentlig fungerer de som to separate strømmer, slik at et resultat er innholdet fra si latex f latex til halv prøvefrekvens og den andre er innholdet fra si latex f latex til halv prøvefrekvens Hvis alt som gjøres er forskjellen i gjennomsnittlige firkantnivåer som indikerer kraften i bandet fra latex f latex til latex f latex, så kan det være rimelig hvis de to avskjærefrekvensene er tilstrekkelig langt fra hverandre, men jeg forventer at folkene som bruker denne teknikken forsøker å simulere et smalere bandfilter I min vi ew det ville være upålitelig for seriøst arbeid og ville være en kilde til bekymring. Bare for referanse er et bandpassfilter en kombinasjon av et lavfrekvent High Pass-filter for å fjerne de lave frekvensene og et høyfrekvent Lavpassfilter for å fjerne den høye frekvenser. Det er selvfølgelig en lavpasningsform av et RC-filter og dermed en tilsvarende EMA. Kanskje selv om min vurdering er overkritisk uten å vite alle fakta. Så kan du sende meg noen referanser til studiene du nevnte, så jeg kan kritisere som passende Kanskje de bruker et lavt pass og et høypassfilter. Nå vender du til ditt faktiske spørsmål om hvordan du bestemmer N for en gitt målkuttfrekvens. Jeg synes det er best å bruke grunnverdien T N-1 h Diskusjonen om perioder var rettet mot å gi folk en følelse av hva som skjedde. Vennligst se avledningen nedenfor. Vi har forholdene latex T N-1 h latex og latex T 1 2 latex hvor latex fc latex er den fiktive cut-off frekvens og h er tiden mellom prøver, tydelig latex h 1 latex hvor latex fs latex er prøvefrekvensen i prøver sek. Rearrangering T N-1 h til en passende form for å inkludere avskjæringsfrekvensen, latex fc latex og prøvefrekvensen, latex-fs latex, vises nedenfor. Så ved bruk av latex fc 0 5Hz latex og latex fs 10 latex prøver sek slik at latex fc fs 0 05 latex gir. Så nærmeste heltall verdi er 4 Re-arrangere ovennevnte vi har. Så med N 4 vi har latex fc 0 5307 Hz latex Bruke N 3 gir en latex fc latex på 0 318 Hz Note with N 1 vi har en komplett kopi uten filtrering.
No comments:
Post a Comment