Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais os picos e vales são suavizados Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Filter Express VI. Specifies os seguintes tipos de filtros para usar lowpass, highpass, bandpass, bandas, Ou suavização O padrão é Lowpass. Contains as seguintes opções. Cutoff Freqüência Hz Especifica a freqüência de corte do filtro Esta opção está disponível somente quando você seleciona Lowpass ou Highpass no menu suspenso Filtering Type O padrão é 100.Low freqüência de corte Hz Especifica a freqüência de corte baixa do filtro A freqüência de corte baixa Hz deve ser menor que a freqüência de corte alta Hz e observe o critério Nyquist O padrão é 100 Esta opção está disponível somente quando você seleciona Bandpass ou Bandstop no menu suspenso Filtering Type. Freqüência de corte Hz Especifica a freqüência de corte alta do filtro A freqüência de corte alta Hz deve ser maior que a freqüência de corte baixa Hz e observe o critério de Nyquist A def Ault is 400 Esta opção está disponível somente quando você seleciona Bandpass ou Bandstop no menu suspenso Filtering Type. Filtro FIR de resposta de impulso instantâneo Cria um filtro FIR que depende somente das entradas atuais e passadas Como o filtro não depende de saídas passadas , A resposta ao impulso decai para zero em uma quantidade finita de tempo Como os filtros FIR retornam uma resposta de fase linear, use filtros FIR para aplicações que exigem respostas de fase linear. Taps Especifica o número total de coeficientes FIR que deve ser maior que zero O padrão É 29 Esta opção está disponível somente quando você seleciona a opção de filtro FIR de resposta de impulso finito Aumentar o valor de Taps faz com que a transição entre a faixa de passagem ea faixa de interrupção se torne mais acentuada No entanto, à medida que o valor de Taps aumenta, a velocidade de processamento fica mais lenta. Resposta de impulso Filtro IIR Cria um filtro IIR que é um filtro digital com respostas de impulso que pode teoricamente ser infinito em comprimento ou durat Ion. Topology Determina o tipo de design do filtro Você pode criar um filtro Butterworth, Chebyshev, Chebyshev Inverso, Elíptico ou Bessel Esta opção está disponível somente quando você seleciona a opção de filtro IIR de resposta de impulso infinita O padrão é Butterworth. Order Order Do filtro IIR, que deve ser maior do que zero Esta opção está disponível somente quando você seleciona a opção de filtro IIR de resposta de impulso infinito O padrão é 3 Aumentar o valor de Order faz com que a transição entre a banda de passagem e stopband se torne mais acentuada No entanto, O valor de Ordem aumenta, a velocidade de processamento torna-se mais lenta e o número de pontos distorcidos no início do sinal aumenta. Média de movimento Rende coeficientes FIR apenas de encaminhamento Esta opção está disponível somente quando você seleciona Suavização a partir do tipo de Filtragem Menu. Rectangular Especifica que todas as amostras na janela de média móvel são ponderadas igualmente na computação de cada amostra de saída suavizada Esta opção é Disponível somente quando você seleciona Suavização no menu suspenso Tipo de filtragem e na opção Média em movimento. Triangular Especifica que a janela de ponderação móvel aplicada às amostras é triangular, com o pico centralizado no meio da janela, rampa simetricamente em ambos os lados Do modelo de centro Esta opção está disponível somente quando você seleciona Suavização no menu suspenso Tipo de filtragem e na opção Média móvel. Largura média da média móvel Especifica a largura média da janela da média móvel em amostras O padrão é 1 Para uma meia largura da média móvel de M, a largura total da janela de média móvel é N 1 2M amostras Portanto, a largura total N é sempre um número ímpar de amostras Esta opção está disponível somente quando você seleciona Suavização da filtragem Digite o menu suspenso e a opção de média móvel. Exponencial Fornece coeficientes de IIR de primeira ordem Essa opção está disponível somente quando você seleciona Suavização no menu suspenso Tipo de filtragem. Constante de tempo Da média exponencial Especifica a constante de tempo do filtro de ponderação exponencial em segundos O padrão é 0 001 Esta opção está disponível somente quando você seleciona Suavização no menu suspenso Tipo de filtragem e na opção Exponencial. Exibe o sinal de entrada Se você conectar dados Para o Express VI e executá-lo, Sinal de Entrada exibe dados reais Se você fechar e reabrir o VI Express, Sinal de Entrada exibe dados de exemplo até que você execute o VI Express novamente. Exibe uma visualização da medição O gráfico de Preview de Resultados indica o valor do Se você fechar e reabrir o VI expresso, a Visualização de resultados exibirá os dados de amostra até que você execute o VI novamente Se os valores de freqüência de corte estiverem selecionados Inválido, a Visualização de resultados não exibe dados válidos. Contém as seguintes opções. Nota A alteração das opções na seção Modo de Exibição não afeta o comportamento do Filtro Express VI Use t Opções do modo de visualização para visualizar o que o filtro faz para o sinal O LabVIEW não salva essas opções quando fecha a caixa de diálogo de configuração. Sinais Exibe a resposta do filtro como sinais reais. Show as spectrum Especifica se os sinais reais da resposta do filtro devem ser exibidos Como um espectro de frequência ou para deixar o mostrador como um visor com base no tempo O visor de frequência é útil para ver como o filtro afecta os vários componentes de frequência do sinal O padrão é mostrar a resposta do filtro como um visor baseado no tempo Esta opção é Disponível somente quando você seleciona a opção Signals. Transfer Exibe a resposta do filtro como uma função de transferência. Constenta as seguintes opções. Magnitude em dB Apresenta a resposta de magnitude do filtro em decibels. Frequency in log Apresenta a resposta de freqüência do filtro em um Escala logarítmica. Exibe a resposta de magnitude do filtro Este display está disponível somente quando você define o Modo de Visualização para a função de Transferência. A resposta de fase do filtro Esta exibição está disponível somente quando você define o Modo de Visualização para a função de Transferência. A Abordagem do MACD para a Taxa de Derivação de Estimação de Mudança. Esta página descreve a abordagem de MACD para a filtragem para estimar a taxa de variação de variáveis ao longo do tempo e Segunda derivados também Esta página faz parte da seção sobre Filtragem que faz parte de Um Guia para Detecção de Falhas e Diagnóstico. Uma visão geral da MACD abordagem de diferença de filtro duplo. A idéia central é subtrair um valor fortemente filtrada de um valor ligeiramente filtrada , Como mostrado no diagrama de blocos a seguir. Um fator de escala deve ser aplicado, não mostrado aqui. Neste diagrama, os filtros são filtros exponenciais com constantes de tempo. O caso extremo com 0 nenhum filtro de luz é incluído, como discutido em um Seção posterior Isso é, basta subtrair um valor fortemente filtrada do valor atual. Isso é intuitivamente atraente, grosso modo, o valor ligeiramente filtrado aproxima um valor recente , E o valor fortemente filtrado aproxima um valor mais antigo. As derivadas são a diferença entre um valor recente e um valor antigo, depois de dividir por um fator de escala que representa um intervalo de tempo. O acrônimo MACD original significa Divergência de Convergência de Média Móvel Esta terminologia descreve um cálculo particular Usado para análise de tendências para investimentos Nesse caso, o coração do cálculo envolve filtros exponenciais com constantes de tempo de 12 semanas e 26 semanas. Esse cálculo MACD específico também lança em outro filtro exponencial de 9 semanas em série, para filtrar a estimativa de derivada mesmo Mais, e também permitir a estimativa da segunda derivada Aqui, usamos a terminologia abordagem MACD para significar a idéia de tomar a diferença de duas saídas de filtro para estimar uma derivada. Esta parte média móvel do acrônimo MACD abusa a terminologia de média móvel ARMA desde Não há histórico de entrada que é usado - apenas a entrada atual Esta nomeação continuou a prática infeliz u Sed em análise de estoque e alguns outros lugares de chamar um filtro exponencial EWMA ou EMA média ponderada exponencialmente, embora não seja uma média móvel usando a linguagem de séries temporais tradicionais. Efeitos das constantes de tempo para filtros exponenciais em uma abordagem MACD. A abordagem com dois filtros exponenciais gera uma estimativa do valor filtrado da derivada O cálculo é o equivalente dos mesmos dois filtros em série, em série com um diferenciador, com um ganho global da diferença nas duas constantes de tempo - Ou seja, Para estimar a derivada, pegue a saída e divida-a por. Quando usar filtros exponenciais com um intervalo de tempo de amostra fixo, a escala de tempo é baseada no tempo de amostra Para converter para a derivada de tempo, divida a saída pelo intervalo de amostragem time. One Importante é quando 0 Isso é, você pega uma variável sem filtragem, e subtrai um valor filtrado usando um filtro com constante de tempo Nesse caso, você obtém um estim Mate da derivada filtrada por um filtro com constante de tempo e ganho A versão cheia com ambos os filtros é geralmente preferida para reduzir o impacto do ruído. Como uma aproximação em baixas freqüências, a aproximação de MACD pode ser vista aproximadamente aproximar um diferenciador na série com Um único filtro A constante de tempo aproximada do filtro para esse único filtro equivalente é aproximadamente a soma das duas constantes de tempo A saída tem o mesmo ganho, igual a. Por que o MACD estima a derivada do tempo. Você pode ignorar a explicação dessa aproximação e apenas Use os resultados acima A análise que se segue é para o tempo contínuo equivalente analógico destes filtros digitais Fazemos algumas mão acenando que as saídas de filtro para os retornos de primeira ordem analógicos e digitais são os mesmos nos tempos de amostragem, quando a constante de suavização digital a O número entre 0 e 1 é definido com base na constante de tempo Isto é explicado na seção sobre o filtro exponencial Observando o equivalente em tempo contínuo , Podemos usar transformações de Laplace, que são provavelmente mais comumente conhecidas do que as transformações z de sistemas discretos de tempo. O equivalente ao diagrama MACD acima pode então ser representado pelo seguinte diagrama de blocos, onde os filtros exponenciais são substituídos pela correspondente primeira ordem Lags. We pode então escrever o ganho G s deste sistema como. Isto é, o cálculo MACD é o equivalente dos mesmos dois filtros em série, em série com um diferenciador O termo de ganho para o bloco global é a diferença de tempo Constantes Em forma de diagrama de blocos, este é o caso especial de um único filtro. No caso especial de 0, o primeiro bloco no diagrama equivalente acima não tem dinâmica - apenas um ganho de 1, que pode ser ignorado Então a derivada Estimativa é apenas filtrada pelo filtro único com constante de tempo e ganho Este é o resultado para o estimador mais simples - quando você apenas subtrair um valor filtrado a partir do valor de entrada Em forma de diagrama de blocos, a implementação é apenas. A fórmula anterior para o MACD ganho pode ser reescrita como. Para freqüências mais baixas, s se aproxima de zero, de modo que o s quadrado termo pode ser negligenciado como uma aproximação Após descartar esse termo, o diagrama de blocos do sistema é aproximadamente. Ou seja, temos um lag de filtro de primeira ordem em série com um diferenciador com um ganho. O filtro de primeira ordem tem uma constante de tempo equivalente à soma das constantes de tempo originais. O termo de ganho para o bloco global é a diferença das constantes de tempo. MACD para estimar a segunda derivada. O cálculo completo de MACD envolve 3 filtros exponenciais. A estimativa de derivada descrita acima, quando plotada em um gráfico, é chamada de linha MACD. Um filtro adicional chamado filtro de sinal filtra ainda mais a saída MACD com um 9- Semana para o cálculo MACD típico A saída desse filtro de sinal é chamada de sinal de subtração MACD - o sinal é chamado histograma, não porque ele é um histograma real No uso de probabilidade normal, mas provavelmente porque geralmente é plotada com barras. O histograma é uma estimativa da segunda derivada, com ganho adicional e constante de tempo do filtro de sinal. O histograma estima a segunda derivada, porque, como observado anteriormente, subtraindo um Filtrada a partir da variável gera uma estimativa de sua derivada tempo A entrada para o filtro de sinal já é a primeira derivada, de modo que o histograma estima a derivada de que, para obter a segunda derivada Já há filtragem suficiente no lugar que só leva a Um filtro de sinal adicional para estimar a segunda derivada. O artigo da Wikipédia sobre MACD fornece uma boa visualização dos cálculos para a análise de preços de ações, com um gráfico de exemplo Na análise de estoque técnico, velocidade significa derivado, e aceleração significa segunda derivada. Vantagens e desvantagens de MACD. As vantagens são simplicidade, computação mínima e armazenamento de dados mínimo. Os filtros exponenciais são fáceis de implementar e amplamente disponíveis em sistemas existentes Os filtros exponenciais têm um requisito mínimo de memória para os dados - apenas a saída anterior e o cálculo mais rápido assumindo o tamanho de amostragem de tempo fixo A abordagem MACD leva muito menos computação do que um filtro de mínimos quadrados completo Embora o caso especial do filtro de Savitzky-Golay é comparável para sua simplicidade e esforço computacional. Os resultados são produtos muito suavemente de mudança, retardados pesadamente de modo que não haja overshoot na estimativa derivative. Uma desvantagem é o lag extra comparado a, digamos , Um filtro de mínimos quadrados Além disso, alguns podem se sentir desconfortáveis com o fato de que este é um filtro de resposta de impulso infinito IIR Como resultado, após uma mudança de passo, o sinal da estimativa derivada permanecerá o mesmo essencialmente para sempre, O mundo real, a entrada estará mudando constantemente, assim que este é improvável ser um problema Os filtros exponenciais são filtros de IIR, mas São fortemente utilizados em sistemas de controle. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley.
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