Glidande Medelvärde Filter Blockschema

Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena är de faktiska datapunkterna. Fil Express VI. Specifierar följande typer av filter för att använda lowpass, highpass, bandpass, bandstop, eller utjämning Standard är Lowpass. Innehåller följande alternativ. Kontrollfrekvens Hz Anger filterets avstängningsfrekvens Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Lowpass eller Highpass från rullgardinsmenyn Filtreringstyp Standard är 100. Låg avstängningsfrekvens Hz Anger filterets låga avbrottsfrekvens Låg avstängningsfrekvens Hz måste vara mindre än Hög avstängningsfrekvens Hz och observera Nyquist-kriteriet Standard är 100 Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Bandpass eller Bandstop från rullgardinsmenyn Filtreringstyp. Hög Cutoff frekvens Hz Anger filterets höga avstängningsfrekvens Hög avstängningsfrekvens Hz måste vara större än Low cutoff frekvens Hz och observera Nyquist kriteriet Def ault är 400 Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Bandpass eller Bandstop från rullgardinsmenyn Filtreringstyp. Finit-impulssvar FIR-filter Skapar ett FIR-filter som bara beror på aktuella och tidigare ingångar eftersom filtret inte beror på tidigare utgångar , sänker impulsresponsen till noll i en begränsad tid Eftersom FIR-filter returnerar ett linjärt fassvar använder du FIR-filter för applikationer som kräver linjära fasresponser. Tabeller Anger totalt antal FIR-koefficienter, som måste vara större än noll är 29 Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer FIT-filteralternativet Finit-impulsrespons. Öka värdet av kranar gör att övergången mellan passbandet och stoppbandet blir brantare. Men eftersom värdet på kranar ökar blir processhastigheten långsammare. Oändlig Impulsrespons IIR-filter Skapar ett IIR-filter som är ett digitalt filter med impulssvar som teoretiskt kan vara oändligt i längd eller durat ion. Topology Bestämmer filterets konstruktionstyp Du kan skapa antingen en Butterworth-, Chebyshev-, Inverse Chebyshev-, Elliptic - eller Bessel-filterdesign. Det här alternativet är endast tillgängligt när du väljer alternativet Infinite Impulse Response IIR-filtret. Standardvärdet är Butterworth. Order Order Av IIR-filtret, vilket måste vara större än noll Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer alternativet Infinitivt impulsrespons IIR-filter Standard är 3 Genom att öka Ordervärdet blir övergången mellan passbandet och stoppbandet brantare. Men som Ordningsvärdet ökar, bearbetningshastigheten blir långsammare och antalet förvrängda punkter vid början av signalen ökar. Flyttmedelvärde Utdelar framåtriktade FIR-koefficienter Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Utjämning från neddragningstypen Filterningstyp Menyn. Rektangulär Anger att alla prover i det glidande medelvärdet är viktat lika med att beräkna varje utjämnat utgående prov. Detta alternativ är Endast tillgänglig när du väljer Utjämning från rullgardinsmenyn Filtreringstyp och alternativet Flyttande medel. Triangulär Anger att det rörliga viktningsfönstret som tillämpas på proven är triangulärt med toppen centrerad i mitten av fönstret och rampar ned symmetriskt på båda sidor Av mittenprovet Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Utjämning från rullgardinsmenyn Filtreringstyp och alternativet Flyttande medel. Höjdbredden för rörligt medelvärde Anger halvfrekvensen för det genomsnittliga fönstret i prover Standard är 1 För en halv bredd av glidande medelvärde av M är den fullständiga bredden av det glidande medelfönstret N 1 2M-prover. Därför är hela bredden N alltid ett udda antal prover. Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Utjämning från filtreringen Skriv in rullgardinsmenyn och alternativet Flyttande medel. Exponential Returnerar första ordningens IIR-koefficienter Detta alternativ är endast tillgängligt när du väljer Utjämning från rullgardinsmenyn Filtreringstyp. Tidskonstant av exponentiellt medel Specificerar tidskonstanten för exponentiell viktningsfiltret i sekunder Standard är 0 001 Det här alternativet är endast tillgängligt när du väljer Utjämning från rullgardinsmenyn Filtreringstyp och alternativet Exponential. Visar ingångssignalen Om du kopplar data till Express VI och köra den, Input Signal visar reella data Om du stänger och återupptar Express VI, visar Input Signal provdata tills du kör Express VI igen. Visar en förhandsvisning av mätningen Resultatförhandsgranskningen visar värdet på Valda mätningar med streckad linje Om du kopplar data till Express VI och kör VI, visar resultatförhandsvisning verkliga data. Om du stänger och öppnar Express VI visar resultatförhandsgranskning provdata tills du kör VI igen om cutoff-frekvensvärdena är Ogiltig, Resultatförhandsvisning visar inte giltiga data. Innehåller följande alternativ. Notering Ändring av alternativen i avsnittet Visa läge påverkar inte uppförandet av Filter Express VI Använd t Han Visa läge alternativ för att visualisera vad filtret gör för signalen LabVIEW sparar inte dessa alternativ när du stänger konfigurationsdialogrutan. Signaler Visar filterrespons som reella signaler. Visa som spektrum Anger om de reella signalerna för filtersvaret ska visas Som ett frekvensspektrum eller att lämna displayen som en tidsbaserad display. Frekvensdisplayen är användbar för att se hur filtret påverkar signalens olika frekvenskomponenter. Standardvärdet är att visa filterresponsen som en tidsbaserad display. Detta alternativ är tillgänglig endast när du väljer alternativet Signaler. Överföringsfunktion Visar filterreaktionen som en överföringsfunktion. Innehåller följande alternativ. Magnetik i dB Presenterar magnitudresponsen hos filtret i decibel. Frekvens i logg Presenterar frekvensresponsen hos filtret på en Logaritmisk skala. Visar filtrets magnitudrespons Denna display är endast tillgänglig när du ställer in visningsläge för överföring. Filterets fasrespons Den här skärmen är endast tillgänglig när du ställer in visningsläge för överföring. MACD-metoden till avledande förändringsprognos. Denna sida beskriver MACD-metoden för filtrering för att uppskatta derivatfrekvensen för förändringar av variabler över tiden och andra derivat också Denna sida är en del av avsnittet om filtrering som ingår i en guide till feldetektering och diagnos. En översikt över MACD dual filter difference approach. Den centrala ideen är att subtrahera ett kraftigt filtrerat värde från ett lätt filtrerat värde , Som visas i följande blockschema En skalfaktor måste appliceras, inte visad här I det här diagrammet är filtren exponentiella filter med tidskonstanter. Det extrema fallet med 0 inget ljusfilter alls ingår också som diskuteras i en speciell Sektion senare Det är bara att subtrahera ett starkt filtrerat värde från det aktuella värdet. Detta är intuitivt tilltalande i stort sett, det lätta filtrerade värdet approximerar ett nytt värde och det starkt filtrerade värdet approximerar ett äldre värde Derivat är skillnaden mellan ett nytt värde och ett gammalt värde efter att ha delats av en skalfaktor som representerar ett tidsintervall. Den ursprungliga MACD-akronyn står för Moving Average Convergence Divergence Denna terminologi beskriver en viss beräkning används för trendanalys för investeringar I det fallet innefattar kalkylens hjärta exponentiella filter med 12-veckors och 26-veckors tidskonstanter. Den specifika MACD-beräkningen kastar också i ett annat 9 veckors exponentiellt filter i serie för att filtrera avledningsestimatet jämnt mer och möjliggör även uppskattning av det andra derivatet. Här använder vi terminologin MACD-metoden för att innebära att skillnaden mellan två filterutgångar ska beräknas för att beräkna ett derivat. Denna rörliga genomsnittliga del av MACD-akronyn missbrukar ARMA-glidande genomsnittliga terminologi sedan det finns ingen inmatningshistorik som används - bara den aktuella inmatningen. Denna namngivning fortsatte den olyckliga övningen du sed i lageranalys och några andra ställen att ringa ett exponentiellt filter ett exponentiellt vägt rörligt medelvärde EWMA eller EMA, även om det inte är ett glidande medelvärde med traditionella tidsserier. Effekter av tidskonstanterna för exponentiella filter i en MACD-approach. This Tillvägagångssätt med två exponentiella filter genererar en uppskattning av derivatets filtrerade värde. Beräkningen är ekvivalent med samma två filter i serie, i serie med differentiator, med en generell förstärkning av skillnaden i de två tidskonstanterna. Det vill säga, För att uppskatta derivatet, ta utmatningen och dela upp den. När du använder exponentiella filter med ett fast provintervall är tidsskalan baserad på provtiden. Omvandla till tidsderivatet dela utmatningen med provtagningsintervalltiden. En Viktigt specialfall är när 0 Det är du tar en variabel utan filtrering och subtraherar ett filtrerat värde med ett filter med tidskonstant. I det här fallet får du en esti mate av derivatet filtreras av ett filter med tidskonstant och förstärkning Den fulla versionen med båda filtren föredras vanligtvis för att minska bullers påverkan. Som en approximation vid låga frekvenser kan MACD-tillvägagångssättet ses ungefärligen approximativt en differentiator i serie med Ett enda filter Den ungefärliga filtertidskonstanten för det enkla ekvivalenta filtret är ungefär summan av de två tidskonstanterna. Utgången har samma förstärkning, lika med. Varför beräknar MACD tidderivatet. Du kan hoppa över förklaringen av denna approximation och bara Använd resultaten ovan Analysen som följer är för den kontinuerliga tiden analog ekvivalent av dessa digitala filter Vi gör viss hand vinkande att filterutgångarna för de analoga och digitala första orderlågorna är desamma vid provtagningstiderna när digital utjämning konstant a Tal mellan 0 och 1 är inställt baserat på tidskonstanten Detta förklaras i avsnittet om exponentiellt filter. Genom att titta på kontinuerlig tidsekvivalent , kan vi använda Laplace-transformer som förmodligen är mer kända än z-transformer av diskreta tidssystem. Motsvarande MACD-diagram ovan kan då representeras av följande blockdiagram där exponentiella filter ersätts med motsvarande första order Lags. We kan sedan skriva förstärkningen G s i det här systemet som. Det betyder att MACD-beräkningen motsvarar samma två filter i serie, i serie med differentiator. Förstärkningsperioden för det övergripande blocket är tidsskillnaden Konstanter I blockdiagramformen är detta det speciella fallet med enfilter. I specialfallet 0 har det första blocket i motsvarande diagram ovan inte någon dynamik - bara en vinst på 1 som kan ignoreras. Derivat Uppskattningen filtreras bara av det enda filtret med tidskonstant och vinst Detta är resultatet för den enklaste estimatorn - när du bara subtraherar ett filtrerat värde från inmatningsvärdet. I blockdiagramform är implementeringen bara. En approximation Ation för lågfrekvenser. Den tidigare formeln för MACD-förstärkningen kan skrivas om som. För lägre frekvenser, s närmar sig noll, så s kvadratiska termen kan försummas som en approximation. Efter borttagning av den termen är blockdiagrammet för systemet ungefär. Det vill säga att vi har en första ordningens filterlag i serie med en differentiator med en förstärkning. Det första orderfiltret har en tidskonstant som motsvarar summan av de ursprungliga tidskonstanterna. Förhöjningsperioden för det totala blocket är skillnaden mellan tidskonstanterna. MACD för uppskattning av det andra derivatet. Den fullständiga MACD-beräkningen involverar 3 exponentiella filter. Den härledda uppskattningen som beskrivs ovan, när den plottas på ett diagram kallas MACD-linjen. Ett ytterligare filter som kallas signalfiltret filtrerar därefter MACD-utgången ytterligare med en 9- Veckokonstant för den typiska MACD-beräkningen Utsignalen från det signalfiltret kallas signalen A-subtraktion MACD-signalen kallas histogrammet, inte för att det är ett verkligt histogram i normal sannolikhetsanvändning, men förmodligen eftersom det vanligen är plottat med staplar. Histogrammet är en uppskattning av det andra derivatet med ytterligare förstärkning och tidskonstant från signalfiltret. Histogrammet uppskattar det andra derivatet, eftersom, som tidigare noterat, subtraheras en Filtrerad variabel från variabeln genererar en uppskattning av dess tidderivat. Inmatningen till signalfiltret är redan det första derivatet, så histogrammet uppskattar derivatet av det för att få det andra derivatet. Det finns redan tillräckligt med filtrering på plats att det bara tar Ett extra signalfilter för att uppskatta det andra derivatet. Wikipedia-artikeln om MACD ger en bra visualisering av beräkningarna för aktiekursanalys med ett exempelgraf I teknisk lageranalys betyder hastighet derivat och acceleration betyder andra derivat. Tillägg och nackdelar med MACD-tillvägagångssättet. Fördelarna är enkelhet, minimal beräkning och minimal datalagring O exponentiella filter är lätta att implementera och allmänt tillgängliga i existerande system Exponentiella filter har ett minimalt minne för data - bara den tidigare utmatningen och den snabbaste beräkningen med antagande av fast tidprovtagningsstorlek. MACD-metoden tar mycket mindre beräkning än ett minsta kvadratfilter Även om det speciella fallet med Savitzky-Golay-filtret är jämförbart för sin enkelhet och beräkningsmässiga ansträngning. Resultatet är mycket smidigt förändrade utdata, kraftigt fördröjda, så att det inte finns någon överskott i derivatestimatet. En nackdel är extrafördröjningen jämfört med , Ett minsta kvadratfilter Även vissa kan vara obekväma med det faktum att detta är ett oändligt impulsrespons IIR-filter. Som en följd av en stegändring kommer signalen för derivatestimingen att förbli densamma i huvudsak för alltid då den sönderfall mot noll i den verkliga världen kommer ingången att förändras hela tiden, så det här är osannolikt att det är ett problem Exponentiella filter är IIR-filter, men används kraftigt i styrsystem. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley.