Moving Durchschnittliche Sinuswelle

Mesa Sinuswelle Die MESA Sinuswelle verwendet 2 Sinuskurven, um zu zeigen, ob der Markt im Trendmodus oder im Zyklusmodus ist. Sie nennen es eine Trend-Modus, wenn die Grundstücke beginnen, um den Markt zu wandern. Der Markt befindet sich im Radverkehr-Modus, wenn die 2 Plots aussehen wie eine Sinuswelle auf dem Markt. In einem Trendmodus schwächen die Sinus - und Blei-Sinus-Kurven typischerweise in einem seitlichen Muster um den Nullpunkt herum, wobei sie fern und parallel zueinander laufen. John Elhers schuf die MESA Sinuswelle. MESA Sine Wave Indikator ist, dass es Zyklus-Modus Wendepunkte erwarten, anstatt zu warten, für die Bestätigung (wie die Mehrheit der Oszillatoren tun). Es ist ein äußerst nützliches Merkmal. Der Indikator hat auch einen zusätzlichen Vorteil, der es ermöglicht, dass die Trendmodus-Whipsaw-Signale minimiert werden. Der Indikator enthält 2 Plots. Eine Zeile stellt den Sinus des berechneten Phasenwinkels über der Zeit dar. Die andere Linie zeigt den Sinus des um 45 Grad vorgeschobenen Phasenwinkels, der als Bleisinus bezeichnet wird. Die Kreuzungen von Sinus und Bleisinus liefern zusammen ein präzises und fortschrittliches Bild der Wendepunkte des Zyklusmodus. Wenn die Sinuskurve unterhalb der Bleisinuskurve kreuzt, wird das Verkaufssignal gesendet. Ein Kaufsignal wird gesendet, wenn die Sine-Kurve über dem Lead Sine-Plot kreuzt, wenn sich der Markt im Zyklusmodus befindet. Es lohnt sich, den Trend, wenn der Markt im Trend-Modus ist. Main Moving Average Crossovers sind oft hilfreich für Exiting und Eingabe von Positionen in dieser Art von market. What sind die Nachteile der gleitenden durchschnittlichen Filter bei der Verwendung mit Zeitreihen-Daten Es ist ein wenig verwirrend in der Terminologie in der Signalverarbeitung. Gleitende Durchschnittsfilter sind Filter, die eine Reihe von gewichteten Mitteln des Eingangssignals berechnen. Zusätzlich zu Balaacutezs Kotoszrsquo Kommentar ist es wichtig, dass die Gewichte nicht gleich sind, d. H. Sie berechnen das laufende arithmetische Mittel des Eingangssignals. Dieser Filtertyp wird üblicherweise als laufender Mittelwert bezeichnet. Sie sollten nicht verwenden, weil sie einige Frequenzen in Ihrem Spektrum zu beseitigen und andere sind umgekehrt. Das ist schlecht, wenn man sich für ein bestimmtes Frequenzband interessiert, das entweder eliminiert (keine Antwort) oder umgekehrt (Zeichenwechsel und damit Kausalität) ist (siehe auch MATLAB Rezepte für Geowissenschaften, Springer 2010). Heres ein MATLAB Beispiel, um den Effekt der laufenden Mittel zu sehen. Als Beispiel beseitigt das Anlegen des Filters an ein Signal mit einer Periode von ungefähr 10,09082 vollständig dieses Signal. Da ferner die Größe des Frequenzgangs der Absolutwert des komplexen Frequenzgangs ist, ist die Betragsantwort tatsächlich zwischen 0,3633 und zwischen 0,4546 und der Nyquist-Frequenz negativ. Alle Signalanteile mit Frequenzen innerhalb dieser Intervalle werden auf der t-Achse gespiegelt. Als ein Beispiel versuchen wir eine Sinuswelle mit einer Periode von 7.0000, z. B. Eine Frequenz von ungefähr 0,1429, die innerhalb des ersten Intervalls mit einer negativen Amplitudenantwort ist: t (1: 100) × 10 2sin (2pit7) b10 Eins (1,11) 11m10 Länge (b10) y10 Filter (b10,1, x10 ), Y10 (1 (m10-1) 2: end - (m10-1) 2,1) y10 (end1: endm10-1,1) Nullen (m10-1,1) graphische Darstellung (t, x10, t, y10) ) Hier ist die Amplitudenantwort des Filters, die die Nullen und den Clipping zeigt: h, w freqz (b10,1,512) f 1w (2pi) Betrag abs (h) Diagramm (f, Größe) Die Sinuswelle mit einer Periode von 7 Erfahrungen Eine Amplitudenreduktion von z Um 80 aber auch geändertes Zeichen, wie Sie von der Handlung sehen können. Die Beseitigung bestimmter Frequenzen und das Spiegeln des Signals haben wichtige Bedeutung bei der Interpretation der Kausalität in den Geowissenschaften. Diese Filter, obwohl sie standardmäßig in Tabellenkalkulationsprogrammen zum Glätten angeboten werden, sollten daher vollständig vermieden werden. Als Alternative sollten Filter mit einem spezifischen Frequenzgang verwendet werden, wie z. B. ein Butterworth-Tiefpassfilter. Moving Average Filter Beschreibung Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpaß-Gleitfilter. Der MovingAverageFilter ist Teil der Preprocessing Module. Ein Beispiel für ein Signal (Sinus-Zufallsrauschen), das unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters gefiltert wurde. Das rote Signal ist das ursprüngliche Signalrauschen, das grüne Signal das gefilterte Signal einen gleitenden Mittelwert-Filter mit einer Fenstergröße von 5, und das blaue Signal das gefilterte Signal unter Verwendung eines gleitenden Mittelwertfilter mit einer Fenstergröße von 20 MovingAverageFilterExampleImage1 verwenden. Jpg Vorteile Der MovingAverageFilter eignet sich gut zum Entfernen einer kleinen Menge von hochfrequenten Rauschen aus einem N-dimensionalen Signal. Nachteile Der Hauptnachteil des MovingAverageFilters besteht darin, dass die Fenstergröße des Filters groß sein muss, um deutlich hochfrequentes Rauschen auszufiltern. Das Problem mit einem großen Filterfenster besteht darin, dass dies eine große Latenz in jedem Signal hervorruft, das durch den Filter hindurchgeht, was für Realzeitanwendungen nicht vorteilhaft sein kann. Wenn Sie feststellen, dass Sie eine große Filterfenster müssen Hochfrequenzrauschen heraus zu filtern und die durch diese Fenstergröße induzierte Latenzzeit ist für Ihre Echtzeit-Anwendung nicht geeignet, dann möchten Sie vielleicht entweder ein Doppel Moving Average Filter oder Low Pass Filter, um zu versuchen stattdessen. Beispielcode GRT MovingAverageFilter Beispiel Dieses Beispiel zeigt, wie das GRT MovingAverageFilter PreProcessing Module erstellt und verwendet wird. Der MovingAverageFilter implementiert einen Tiefpass-Durchschnittsfilter. In diesem Beispiel erstellen wir eine Instanz eines MovingAverageFilters und verwenden diese, um einige Dummy-Daten zu filtern, die aus einem Sinuswellen-Zufallsrauschen erzeugt werden. Das Testsignal und die gefilterten Signale werden dann in einer Datei gespeichert (so können Sie die Ergebnisse in Matlab, Excel usw. notieren, falls erforderlich). Dieses Beispiel zeigt Ihnen, wie Sie: - Erstellen Sie eine neue MovingAverageFilter Instanz mit einem bestimmten Fenstergröße für ein 1-dimensionales Signal - Filter einige Daten die MovingAverageFilter mit - Speichern Sie die MovingAverageFilter Einstellungen in einer Datei - Laden Sie die MovingAverageFilter Einstellungen aus einer Datei enthalten quotGRT. hquot Mit Namensraum GRT int main 40 int argc. const char argv 91 93 41 123 Erstellen Sie eine neue Instanz eines gleitenden Durchschnitts-Filter mit einer Fenstergröße von 5 für ein 1-dimensionalen Signal MovingAverageFilter Filter 40 5. 1 41 Erstellen und Öffnen einer Datei die Daten fstream Datei Datei zu speichern. Öffnen Sie 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 Erzeugen Sie einige Daten (Sinuswellenrauschen) und filtern Sie es doppelt x 0 const UINT M 1000 Random random für 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 Doppelsignal sin 40 x 41 random. GetRandomNumberUniform 40 - 0,2. 0,2 41 DoppelfilterValue-Filter. Filter 40 Signal 41 Datei ltlt Signal ltlt t ltlt gefiltertValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 Schließen Sie die Datei. Close 40 41 Speichern Sie die Filtereinstellungen in einem Dateifilter. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Wir können die Einstellungen später bei Bedarf wieder laden. loadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Rück EXITSUCCESS 125 Die MovingAverageFilter auch mit jedem N-dimensionalen Signal funktioniert: Erstellen Sie eine neue Instanz des MovingAverageFilter mit einer Fenstergröße von 10 für ein 3-dimensionales Signal MovingAverageFilter Filter 40 10 3 41 Der Wert, den Sie filtern möchten Vektor lt doppelte gt Daten 40 3 41 Daten 91 0 93 0. Wert aus Sensordaten abrufen 91 1 93 0. Wert aus Sensordaten abrufen 91 2 93 0. Get value from sensor Filtern Sie den Signalvektor lt double gt filteredValue Filter. Filter 40 Daten 41 Code amp Ressourcen