Com vetor de peso quero dizer o vetor com pesos que você tem que multiplicar as observações na janela que desliza sobre seus dados com, portanto, se você adicionar esses produtos juntos, ele retorna o valor da EMA no lado direito da janela. Para um linear Média móvel ponderada a fórmula para encontrar o vetor de peso é 1 n soma 1 n no código R Esta série de comprimento n adiciona até 1 Para n 10 será.0 01818182 0 03636364 0 05454545 0 07272727 0 09090909 0 10909091 0 12727273 0 14545455 0 16363636 0 18181818.os números 1 a 10 55, com 55 a soma dos números 1 a 10.Como você calcula o vetor de peso para uma média móvel exponencial EMA de comprimento n. if n é o comprimento da janela, Então alfa -2 n 1 e i -1 n assim EmaWeightVector - alfa 1-alfa 1-i. Is isso correto. Mesmo que o EMA não é realmente confinado a uma janela com um início e um fim, shouldn t os pesos somam Para 1 como com o LWMA. Thanks Jason, quaisquer indicações de como aproximar o filtro EMA para qualquer desejado p Recisão, aproximando-o com um filtro FIR suficientemente longo Há um script perl que fez a imagem do vetor peso EMA, mas eu não entendo se eles definem o número de pesos para 15 por que há 20 barras vermelhas em vez de 15 MisterH Dec 19 12 at 22 40. Eu tenho um intervalo de datas e uma medição em cada uma dessas datas Eu gostaria de calcular uma média móvel exponencial para cada uma das datas Alguém sabe como fazer this. I m novo para python Ele Não parece que as médias são construídas na biblioteca de python padrão, o que me parece um pouco estranho Talvez eu não estou olhando no lugar certo. Então, dado o seguinte código, como eu poderia calcular a média móvel ponderada de pontos de QI para o calendário datas. Há provavelmente uma maneira melhor de estruturar os dados, qualquer conselho seria apreciado. Postado em Jan 28 09 às 18 01.My python é um pouco enferrujado ninguém pode se sentir livre para editar este código para fazer correções, se eu ve estragou o Esta função move-se para trás, do fim da lista para o início, calculando a média móvel exponencial para cada valor trabalhando para trás até que o coeficiente de peso para um elemento seja menor do que o epsilon dado. Da função, ele inverte os valores antes de retornar a lista para que eles re na ordem correta para o chamador. NOTA LATERAL se eu estava usando uma linguagem diferente de python, eu criaria uma matriz vazia de tamanho completo primeiro e depois preenchi-a para trás-ordem, para que eu não teria que inverter no final Mas eu não acho que você pode declarar Uma grande matriz vazia em python E em listas de python, acrescentando é muito menos caro do que prepending, é por isso que eu construí a lista na ordem inversa Por favor, corrija-me se estou errado. O argumento alfa é o fator de decaimento em cada iteração Por exemplo, Se você usou um alfa de 0 5, então o valor médio de movimento de hoje seria composto dos seguintes valores ponderados. Claro, se você tem uma grande variedade de valores, os valores de dez ou quinze dias atrás não vão contribuir muito Para a média ponderada de hoje O argumento epsilon permite que você defina um ponto de corte, abaixo do qual você deixará de se preocupar com valores antigos, uma vez que sua contribuição para o valor de hoje será insignificante. Você d invocar a função algo como this. answered Jan 28 09 at 18 46. Eu não sei Python, mas para a média Parte, você quer dizer um filtro de passagem decrescente exponencialmente decrescente da forma. Onde dt tau, dt o timestep do filtro, tau a constante de tempo do filtro a variável-timestep forma desta é a seguinte, apenas clipe dt tau Para não ser mais do que 1 0. Se você deseja filtrar algo como uma data, certifique-se de converter para uma quantidade de ponto flutuante como de segundos desde Jan 1 1970.resposta 28 de janeiro 09 em 18 10.I encontrou o trecho de código acima Por earino muito útil - mas eu precisava de algo que pudesse suavizar continuamente um fluxo de valores - então eu refatorou isso para this. and eu usá-lo assim. Onde produz o próximo valor que eu gostaria de consumir. Respondido Feb 12 14 em 20 35.I m sempre calculando EMAs com Pandas. Here é um exemplo de como fazê-lo. Mais informações sobre Pandas EWMA. respondeu Oct 4 15 em 12 42. Don t versões mais recentes de Pandas têm novas e melhores funções Cristian Ciupitu 11 de maio 16 às 14 10.Note que ao contrário em sua planilha, eu não calculo o SMA, e eu não espero para gerar o EMA após 10 amostras Isso significa que os meus valores Diferem ligeiramente, mas se você o traçar, segue-se exatamente após 10 amostras Durante as primeiras 10 amostras, o EMA que eu calculo é alisado apropriadamente. Updated 12 de março 2013.Que são RC Filtering e Exponencial Averaging e como eles diferem A resposta para a segunda parte da questão é que eles são o mesmo processo Se alguém vem de um fundo eletrônico, em seguida, RC Filtering ou RC Smoothing é a expressão usual Por outro lado uma abordagem baseada em estatísticas de séries temporais tem o nome de média exponencial, ou para usar o nome completo ponderada exponencial média móvel Esta também é conhecida como EWMA ou EMA. Uma vantagem chave do método é a simplicidade da fórmula para Computando a próxima saída É necessária uma fração da saída anterior e uma menos essa fração vezes a entrada atual algébrica no tempo k a saída suavizada yk é dada por. Como mostrado mais tarde esta fórmula simples enfatiza eventos recentes, suaviza as variações de alta freqüência e revela Tendências de longo prazo Observe que há duas formas da equação de média exponencial, a acima e uma variante. Estão corretas Ver as notas no final do artigo Para mais detalhes Nesta discussão vamos usar apenas a equação 1. A fórmula acima é por vezes escrito na forma mais limitada. Como é derivada esta fórmula e qual é a sua interpretação Um ponto-chave é como podemos selecionar Para olhar para esta uma maneira simples É considerar um filtro de baixa passagem RC. Now um filtro de baixa passagem RC é simplesmente um resistor série R e um capacitor paralelo C, como ilustrado abaixo. A equação de série de tempo para este circuito é. O produto RC tem unidades de tempo e é conhecido como A constante de tempo, T para o circuito Suponha que representamos a equação acima em sua forma digital para uma série de tempo que tem dados tomados todos os segundos h Nós temos. Esta é exatamente a mesma forma que a equação anterior Comparando os dois relacionamentos para a temos O que reduz à relação muito simples. Daí a escolha de N é guiada pela constante de tempo que escolhemos Agora a equação 1 pode ser reconhecida como um filtro passa-baixo ea constante de tempo tipifica o comportamento do filtro Para ver o significado de A constante de tempo que precisamos olhar para a característica de freqüência deste filtro RC de baixa passagem em sua forma geral este is. Expressing em módulo e forma de fase que temos. where o ângulo de fase é. A freqüência é chamado de freqüência de corte nominal Fisicamente ele Pode ser mostrado que a esta frequência a potência no sinal foi reduzida por metade e a amplitude é reduzida pelo factor Em dB termos esta frequência é onde a amplitude foi reduzida por 3dB. Clearly como a constante de tempo T aumenta então então A freqüência de corte reduz e aplicamos mais suavização aos dados, ou seja, eliminamos as freqüências mais altas. É importante observar que a resposta de freqüência é expressa em radianos segundo Isso é há um fator de envolvido Por exemplo, a escolha de uma constante de tempo De 5 segundos dá uma freqüência de corte efetiva de um uso popular de alisamento RC é para simular a ação de um medidor, como usado em um medidor de nível de som Estes são geralmente tipificado por sua constante de tempo suc H como 1 segundo para tipos S e 0 125 segundos para tipos F Para estes 2 casos, as frequências de corte efetivas são 0 16 Hz e 1 27 Hz, respectivamente. Na verdade, não é a constante de tempo que normalmente desejamos selecionar, mas aqueles períodos que desejamos incluir Suponha que temos um sinal onde queremos incluir características com um P segundo período Agora um período P é uma freqüência Poderíamos então escolher uma constante de tempo T dada por No entanto, sabemos que temos perdido cerca de 30 da saída -3dB em Assim escolher Uma constante de tempo que corresponde exatamente às periodicidades que desejamos manter não é o melhor esquema Normalmente é melhor escolher uma freqüência de corte ligeiramente maior, digamos A constante de tempo é então que, em termos práticos, é semelhante a Isto reduz a perda em torno de 15 nesta periodicidade Portanto, em termos práticos para reter eventos com uma periodicidade de ou maior, em seguida, escolher uma constante de tempo de Isto irá incluir os efeitos das periodicidades de até cerca de Por exemplo, se quisermos incluir os efeitos do evento S acontecendo com dizer um período de 8 segundos 0 125Hz, em seguida, escolher uma constante de tempo de 0 8 segundos Isso dá uma freqüência de corte de aproximadamente 0 2Hz para que o nosso período de 8 segundos está bem na faixa de passagem principal do filtro Se nós estávamos amostragem a Dados a 20 vezes segundo h 0 05 então o valor de N é 0 8 0 05 16 e. Isto dá alguma introspecção em como ajustar Basicamente para uma taxa de amostragem sabida que tipifica o período de média e seleciona quais flutuações de alta freqüência serão ignoradas. Ao olhar para a expansão do algoritmo podemos ver que ele favorece os valores mais recentes, e também por isso é referido como ponderação exponencial We have. Substituing para y k-1 dá. Repetição deste processo várias vezes leva a. Because é No intervalo então claramente os termos à direita tornam-se menores e comportam-se como uma exponencial decadente Que é a saída atual é tendenciosa para os eventos mais recentes mas o maior nós escolhemos T então o menos viés. Em um sumário nós vemos que a fórmula simples. Enfatiza rece Nt events. smoes eventos de curto período de alta freqüência events. reveals tendências de longo prazo. Apêndice 1 Formas alternativas da equação. Caução Existem duas formas da equação de média exponencial que aparecem na literatura Ambos são corretos e equivalentes. O primeiro formulário como mostrado Acima é A1.O formulário alternativo é A2.Note o uso de na primeira equação e na segunda equação Em ambas as equações e são valores entre zero e unitário. Earlier foi definido como. Agora escolhendo definir. Portanto, a forma alternativa da Em termos físicos significa que a escolha da forma um usa depende de como se quer pensar de tomar tanto como a fração de alimentação de equação A1 ou como a fração da equação de entrada A2.O primeiro formulário é um pouco menos Pesado em mostrar a relação do filtro de RC, e conduz a uma compreensão mais simples nos termos do filtro. Analista de processamento do sinal do pulso em Prosig. Dr Colin Mercer era anteriormente no instituto do som e da pesquisa da vibração ISVR , Universidade de Southampton, onde ele fundou o Centro de Análise de Dados Ele, em seguida, passou a encontrar Prosig em 1977 Colin aposentado como Chief Signal Processing Analista em Prosig em dezembro de 2016 Ele é um Chartered Engineer e um companheiro da British Computer Society. Eu acho que você quer Para mudar o p para o símbolo de pi. Marco, obrigado por apontar que fora eu acho que este é um dos nossos artigos mais antigos que foi transferido de um documento de processamento de texto antigo Obviamente, o editor mim não conseguiu detectar que o pi não tinha Foi transcrita corretamente Será corrigida shortly. it sa explicação artigo muito bom sobre a média exponencial. Eu acredito que há um erro na fórmula para T Deve ser T h N-1, não T N-1 h. Mike, obrigado Para detectar que eu acabei de verificar de volta à nota técnica original do Dr. Mercer em nosso arquivo e parece que houve erro feito ao transferir as equações para o blog Vamos corrigir o post Obrigado por nos deixar know. Thank obrigado obrigado Você Você poderia ler 100 textos DSP sem encontrar nada dizendo que um filtro de média exponencial é o equivalente de um filtro RC. hmm, você tem a equação para um filtro EMA correto não é Yk aXk 1-a Yk-1 em vez de Yk AYk-1 1-a Xk. Alan, Ambas as formas da equação aparecem na literatura, e ambas as formas estão corretas como vou mostrar abaixo O ponto que você faz é importante porque usando a forma alternativa significa que a relação física com um RC Filtro é menos aparente, além disso, a interpretação do significado de um mostrado no artigo não é apropriado para a forma alternativa. Primeiro vamos mostrar que ambas as formas são corretas A forma da equação que eu usei é. Ea forma alternativa que faz Aparecem em muitos textos is. Note no acima Eu usei latex 1 látex na primeira equação e latex 2 latex na segunda equação A igualdade de ambas as formas da equação é mostrado matematicamente abaixo de tomar medidas simples em um momento O que não é o Mesmo é o valor usado Para látex látex em cada equação. Em ambas as formas látex látex é um valor entre zero e unidade Primeiro reescrever equação 1 substituindo látex 1 látex por látex látex Isso dá. Latex yk y 1 - beta xk latex 1A. Now definir latex beta 1 - 2 látex e por isso também temos latex 2 1 - beta latex Substituindo estes na equação 1A dá. Latex yk 1 - 2 y 2xk latex 1B. E finalmente reorganizar dá. Esta equação é idêntica à forma alternativa dada na equação 2.Put mais simplesmente latex 2 1 - 1 latex. Em termos físicos, isso significa que a escolha da forma Um usa depende de como se quer pensar em tomar látex látex alfa como a fração feed back equação 1 ou como a fração da equação de entrada 2. Como mencionado acima eu usei a primeira forma, pois é um pouco menos pesado em mostrar a RC filtro de relacionamento e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. No entanto, omitindo o acima é, na minha opinião, uma deficiência no artigo como outras pessoas poderiam fazer uma inferência incorreta para uma versão revista aparecerá soon. I sempre me perguntei sobre este , Obrigado por descrevê-lo tão claramente. Eu acho que outra razão a primeira formulação é agradável é mapas alfa para suavidade uma maior escolha de alfa significa uma saída mais suave. Michael Obrigado pela observação vou adicionar ao artigo algo sobre as linhas como é Sempre Ays melhor na minha opinião para se relacionar com aspectos físicos. Dr Mercer, excelente artigo, obrigado Eu tenho uma pergunta sobre a constante de tempo quando usado com um detector rms como em um medidor de nível de som que você consulte no artigo Se eu usar o seu Equações para modelar um filtro exponencial com Constante de Tempo 125ms e usar um sinal de passo de entrada, eu realmente obter uma saída que, após 125ms, é 63 2 do valor final. No entanto, se eu quadrado o sinal de entrada e colocar isso através do filtro , Então eu vejo que eu preciso dobrar a constante de tempo para que o sinal atinja 63 2 de seu valor final em 125ms. Can você deixe-me saber se isso é esperado Muito obrigado Ian. Ian, Se você quadrado um sinal como um Senoidal, em seguida, basicamente, você está dobrando a freqüência de sua fundamental, bem como a introdução de lotes de outras freqüências Porque a freqüência tem, em efeito, foi dobrado, em seguida, ele está sendo reduzido por uma maior quantidade pelo filtro de baixa passagem Em conseqüência leva mais tempo para alcançar o Mesma amplitude. G operação é uma operação não linear, então eu não acho que ele vai sempre dupla precisamente em todos os casos, mas ele tenderá a dobrar se tivermos uma baixa freqüência dominante Também note que o diferencial de um sinal quadrado é o dobro do diferencial do un - Sinal quadrado. Eu suspeito que você pode estar tentando obter uma forma de quadrado médio suavização, que é perfeitamente bem e válido Pode ser melhor aplicar o filtro e, em seguida, quadrado como você sabe o eficaz corte Mas se tudo o que você tem é o sinal quadrado Em seguida, usando um fator de 2 para modificar o seu filtro de valor alfa irá aproximá-lo de volta para a freqüência de corte original, ou colocá-lo um pouco mais simples definir sua freqüência de corte em duas vezes o original. Graças para a sua resposta Dr. Mercer Minha pergunta foi realmente tentando Para obter o que é realmente feito em um detector rms de um medidor de nível de som Se a constante de tempo é definido para 125ms rápido eu teria pensado que intuitivamente você esperaria um sinal de entrada sinusoidal para produzir uma saída de 63 2 de Seu valor final após 125ms, mas desde que o sinal está sendo esquadrado antes que comece à deteção média, fará exame realmente de duas vezes tão por muito tempo como você explicou. O objetivo principal do artigo é mostrar a equivalência da filtragem de RC e da média exponencial If Estamos discutindo o tempo de integração equivalente a um verdadeiro integrador retangular, então você está correto que existe um fator de dois envolvidos Basicamente, se temos um verdadeiro integrador retangular que integra para Ti segundos o tempo equivalente RC integator para alcançar o mesmo resultado é 2RC Segundos Ti é diferente da constante de tempo RC T que é RC Assim, se temos uma constante de tempo rápida de 125 ms, ou seja, RC 125 ms, então isso é equivalente a um verdadeiro tempo de integração de 250 msec. Obrigado pelo artigo, ele Foi muito útil Existem alguns trabalhos recentes em neurociência que usam uma combinação de EMA filtros de curta janela EMA de longa janela EMA como um filtro passa-banda para análise de sinal em tempo real eu gostaria de ap Mas eu estou lutando com os tamanhos de janela diferentes grupos de pesquisa têm usado e sua correspondência com a freqüência de corte. Por isso, eu quero manter todas as freqüências abaixo de 0 5Hz aprox e que eu adquiro 10 amostras segundo Isto significa que fp 0 5Hz P 2s TP 10 0 2 h 1 fs 0 1.Então, o tamanho da janela que eu deveria estar usando deve ser N 3 É este raciocínio correto. Antes de responder sua pergunta eu tenho que comentar sobre o uso de dois filtros de alta passagem para formar uma banda Passa filtro presumivelmente que funcionam como duas correntes separadas, de modo que um resultado é o conteúdo de dizer latex f latex para metade da taxa de amostragem eo outro é o conteúdo de dizer latex f latex para metade da taxa de amostragem Se tudo o que está sendo feito é a diferença na Níveis quadrados médios como indicando a potência na faixa de latex f latex para latex f latex, então pode ser razoável se as duas freqüências de corte estão suficientemente distantes, mas eu espero que as pessoas que usam esta técnica estão tentando simular um filtro de banda mais estreito Na minha vi Ew que não seria confiável para o trabalho sério e seria uma fonte de preocupação. Apenas para referência um filtro passa banda é uma combinação de um filtro de alta freqüência passa alta para remover as baixas freqüências e uma alta freqüência filtro passa baixa para remover a alta É claro que uma forma de passagem baixa de um filtro RC, e, portanto, um EMA correspondente Talvez, embora o meu julgamento está sendo overcritical sem conhecer todos os fatos Então, você poderia por favor me envie algumas referências aos estudos que você mencionou para que eu possa criticar como Apropriado Talvez eles estão usando um passe baixo, bem como um filtro passa-alta. Agora voltando para a sua pergunta real sobre como determinar N para uma dada freqüência de corte de destino eu acho que é melhor usar a equação básica T N-1 h A discussão sobre períodos foi destinada a dar às pessoas uma sensação do que estava acontecendo. Então, por favor veja a derivação abaixo. Temos as relações latex T N-1 h látex e latex T 1 2 latex onde latex fc latex é o cut-off nocional Freqüência eh é O tempo entre as amostras, Claramente latex h 1 latex onde latex fs latex é a taxa de amostragem em amostras sec. Rearranging T N-1 h em uma forma adequada para incluir a freqüência de corte, latex fc látex ea taxa de amostragem, látex fs Látex, é mostrado abaixo. Assim, usando latex fc 0 5Hz látex e latex fs 10 amostras de látex sec para que látex fc fs 0 05 latex dá. So o valor inteiro mais próximo é 4 Re-arranjar o acima temos. So com N 4 nós Têm latex fc 0 5307 Hz latex Utilizando N 3 dá um latex fc latex de 0 318 Hz Nota com N 1 temos uma cópia completa sem filtragem.
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