4 punkt glidande medelvärde filter

Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i 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. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet 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. Slutsats: Ju större intervall desto mer toppar och dalar släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Frequency Response of the Running Average Filter. Ett LTI-systemets frekvensrespons är DTFS för impulsreaktionen. Impulssvaret för ett L-provrörande medelvärde är Eftersom det rörliga genomsnittliga filtret är FIR, minskar frekvensresponsen till den ändliga summan. Vi kan använda den mycket användbara identiteten för att skriva frekvensresponsen som där vi har låt oss minus jomega. N 0 och M L minus 1. Vi kan vara intresserade av storleken på denna funktion för att bestämma vilka frekvenser som går igenom filtret obetydligt och vilka dämpas. Nedan är en plot av storleken på denna funktion för L 4 (röd), 8 (grön) och 16 (blå). Den horisontella axeln sträcker sig från noll till pi radianer per prov. Observera att frekvensresponsen i alla tre fallen har en lowpass-egenskap. En konstant komponent (nollfrekvens) i ingången passerar genom filtret obetydligt. Vissa högre frekvenser, såsom pi 2, elimineras helt av filtret. Men om avsikt var att designa ett lågpassfilter, har vi inte gjort det bra. Några av de högre frekvenserna dämpas endast med en faktor på ca 110 (för 16-punkts glidande medelvärdet) eller 13 (för det fyrapunkts glidande medlet). Vi kan göra mycket bättre än det. Ovanstående plot skapades av följande Matlab-kod: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) iomega8)) (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)) (1-exp (-iomega)) plot (omega, abs (H4) H16)) axel (0, pi, 0, 1) Copyright kopia 2000- - University of California, Berkeley När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantiden. I föregående exempel beräknade vi medelvärdet av det första 3 tidsperioder och placerade den bredvid period 3. Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervallen av tre perioder, det vill säga intill period 2. Detta fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämn tidsperioder. Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4 Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2.5, 3.5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2. Således släpper vi de släta värdena Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena Följande tabell visar resultaten med M 4.