Filtro de média móvel de 3 pontos

Resposta de Freqüência do Filtro de Média Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso, A resposta de impulso de uma média móvel de L é de média móvel. Uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita We Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde temos deixar ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa. Uma componente constante (frequência zero) na entrada passa através do filtro sem ser atenuada. Certas frequências mais elevadas, como pi / 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro lowpass, então não temos feito muito bem. Algumas das frequências mais altas são atenuadas apenas por um factor de cerca de 1/10 (para a média móvel de 16 pontos) ou 1/3 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O gráfico acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) lote (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Cópia de direitos autorais 2000- - Universidade da Califórnia, BerkeleyTemos atingido o ponto de saturação com as mídias sociais Sobre a geração passada parece ter sido Um declínio no número de amizades de alta qualidade. Em 1985, a maioria dos americanos disse aos pesquisadores que tinham cerca de três confidentes, pessoas com quem poderiam compartilhar tudo. Hoje, a maioria das pessoas diz que tem cerca de dois. Em 1985, 10 por cento dos americanos disseram que não tinham ninguém para confiar plenamente, mas no início deste século 25 por cento dos americanos disseram isso. Tudo isso deixou as pessoas se perguntando se a tecnologia está nos tornando mais solitários. Ao longo da última década, a melhor pesquisa sugeriu que não, a tecnologia e as mídias sociais não estão nos fazendo mais solitários. Essas coisas são ferramentas. É o que você traz para o Facebook que importa. Pessoas socialmente engajadas usá-lo para se envolver ainda mais pessoas solitárias usá-lo para mascarar a solidão. Como Stephen Marche colocá-lo no Atlântico em 2017, Usando redes sociais não cria novas redes sociais ele apenas transfere redes estabelecidas de uma plataforma para outra. Mas recentemente, as opiniões dos povos das mídias sociais cresceram um pouco mais escuras. Isso é porque parece que estamos batendo algum tipo de nível de saturação. Estar online não é apenas algo que fazemos. Tornou-se quem somos, transformando a própria natureza do eu. No início deste ano, Jacob Weisberg fez um excelente ensaio em The New York Review of Books relatando que, de acordo com um estudo britânico, verificamos nossos telefones em média 221 vezes por dia a cada 4,3 minutos. Há uma década, quase ninguém tinha um smartphone. Agora, o americano médio gasta 5 1/2 horas por dia com a mídia digital, e os jovens gastam muito mais tempo. Um estudo de estudantes do sexo feminino na Baylor University descobriu que eles passavam 10 horas por dia em seus telefones. Muito deste tráfego é dirigido pelo medo de perder. Alguém pode estar postando algo no Snapchat que você gostaria de saber, então você deveria estar melhor constantemente verificando. O tráfego também é impulsionado pelo que os executivos da indústria chamam de captologia. Os aplicativos geram pequenos comportamentos habituais, como deslizar para a direita ou gostar de um post, que geram explosões efêmeras de dopamina. Qualquer segundo que você está se sentindo entediado, solitário ou ansioso, você sente essa fome profunda para abrir um aplicativo e obter essa explosão. No mês passado, Andrew Sullivan publicou um movimento e muito discutido ensaio na revista de Nova York intitulado Eu costumava ser um ser humano sobre o que é como ter sua alma oca pela web. Substituindo rapidamente a realidade virtual pela realidade, escreveu Sullivan, estamos diminuindo o alcance da interação íntima mesmo quando multiplicamos o número de pessoas com as quais interagimos. Removemos ou filtramos drasticamente todas as informações que possamos obter por estar com outra pessoa. Nós os reduzimos a alguns contornos de um amigo do Facebook, uma foto Instagram, uma mensagem de texto em um mundo controlado e seqüestrado que existe em grande parte livre das erupções súbitas ou ônus da interação humana real. Nós nos tornamos contactos uns dos outros, sombras eficientes de nós mesmos. No nível de saturação, a mídia social reduz a quantidade de tempo que as pessoas gastam em solidão ininterrupta, o tempo em que as pessoas podem escavar e processar seus estados internos. Incentiva a multitarefa social: Você está com as pessoas que você está com, mas você também está monitorando os outros 6 bilhões de pessoas que poderiam estar comunicando algo mais interessante de longe. Ele aplaina a gama de experiências emocionais. Como Louis C. K. Colocá-lo em uma aparência de TV, Você nunca se sente completamente triste ou completamente feliz. Você apenas sente kinda satisfeito com seus produtos. E então você morre. Talvez o vício do telefone está fazendo mais duro ser o tipo da pessoa que é boa na amizade profunda. Em vidas que já estão lotados e estressante, é mais fácil deixar banter afastar a presença emocional. Há mil maneiras em linha para desviar com uma piada ou um emoticon feliz da cara. Você pode ter um dia de pontos de toque feliz sem qualquer das revelações assustadoras, ou os momentos chatos, desajeitados ou incontroláveis ​​que constituem a intimidade real. Quando Montaigne descrevia a intimidade que acumulava com seu melhor amigo, ele descrevia uma interação emocional plena e progressiva: não era uma consideração especial, nem duas, nem três, nem quatro, nem mil, uma misteriosa quintessência de Toda essa mistura que se apoderou de minha vontade e levou-a a mergulhar e perder-se na sua, que possuía toda a sua vontade e levou-a, com uma fome semelhante e um impulso semelhante, mergulhar e perder-se na minha. Quando eram viciados na vida online, cada momento é divertido e divertido, mas a coisa toda é profundamente insatisfatória. Acho que uma versão moderna do heroísmo está recuperando o controle dos impulsos sociais, dizendo não a mil contatos rasos por causa de alguns mergulhos ousados. Conteúdo relacionado Comentários Editores Escolha vídeosDocumentação tsmovavg saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples por para o tempo financeiro série objeto, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. A saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensão para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional, e se não for incluído como uma entrada, o padrão Valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada a coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Porcentagem Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Selecione seu paísMoving Average Filter (MA filter) Carregando. O filtro de média móvel é um simples filtro Low Pass FIR (Finite Impulse Response) comumente usado para suavizar uma matriz de dados / sinal amostrados. Ele toma M amostras de entrada de cada vez e pegue a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar componentes não desejados ruidosos dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M) a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições nítidas nos dados são feitas cada vez mais sem corte. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo mas uma resposta de frequência pobre. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Toma M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido à computação / cálculos envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro age como um Filtro de Passagem Baixa (com fraca resposta de domínio de freqüência e uma boa resposta de domínio de tempo). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta no domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response: No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído. A figura a seguir é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques do filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é mostrado na próxima figura. Nós aumentamos as derivações para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído seja quase zero, as transições são drasticamente ditas (observe a inclinação em ambos os lados do sinal e compare-as com a transição ideal da parede de tijolo em Nossa entrada). Resposta de Freqüência: A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é boa. Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em mau desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passa-baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: Livros recomendados: Primary SidebarThe Scientist and Engineers Guide to Processamento de sinais digitais Por Steven W. Smith, Ph. D. Como o nome indica, o filtro de média móvel opera fazendo a média de um número de pontos a partir do sinal de entrada para produzir cada ponto no sinal de saída. Na forma de equação, isto é escrito: Onde está o sinal de entrada, é o sinal de saída, e M é o número de pontos na média. Por exemplo, num filtro de média móvel de 5 pontos, o ponto 80 no sinal de saída é dado por: Como alternativa, o grupo de pontos do sinal de entrada pode ser escolhido simetricamente em torno do ponto de saída: Isto corresponde à alteração da soma em Eq . 15-1 de: j 0 a M -1, para: j - (M -1) / 2 a (M -1) / 2. Por exemplo, em um filtro de média móvel de 10 pontos, o índice, j. Pode variar de 0 a 11 (média de um lado) ou -5 a 5 (média simétrica). A média simétrica requer que M seja um número ímpar. A programação é ligeiramente mais fácil com os pontos de apenas um lado no entanto, isso produz uma mudança relativa entre os sinais de entrada e saída. Você deve reconhecer que o filtro de média móvel é uma convolução usando um kernel de filtro muito simples. Por exemplo, um filtro de 5 pontos tem o kernel do filtro: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Ou seja, o filtro de média móvel é uma convolução Do sinal de entrada com um impulso retangular com uma área de um. A Tabela 15-1 mostra um programa para implementar o filtro de média móvel.