Movendo A Onda Senoidal Média

Mesa Sine Wave A MESA Sine Wave utiliza 2 sine plots para descrever se o mercado está em modo tendência ou em modo ciclo. Eles chamam isso de modo de tendência se as parcelas começam a vagar pelo mercado. O mercado está no modo de ciclismo se os 2 lotes parecem uma onda sinusoidal no mercado. Em um modo de tendência, os gráficos de Sine e Lead Sine tipicamente enfraquecem em um padrão lateral em torno do ponto zero, correndo distante e paralelo um do outro. John Elhers criou o MESA Sine Wave. O indicador MESA Sine Wave é que antecipará os pontos de rotação do modo de ciclo em vez de aguardar confirmação (como a maioria dos osciladores fazem). É uma característica extremamente útil. O indicador também possui uma vantagem extra que permite que os sinais do whipsaw do modo de tendência sejam minimizados. O indicador contém 2 lotes. Uma linha representa o Seno do ângulo de fase calculado ao longo do tempo. A outra linha retrata o Seno do ângulo de fase avançado em 45 graus, o que é chamado de Sino do Chumbo. Os cruzamentos do Sine and Lead Sine juntos fornecem imagem precisa e avançada de pontos de rotação do modo de ciclo. Se o traçado do Seno cruza abaixo da trama de Lead Sine, o sinal de venda é enviado. Um sinal de compra é enviado quando o traçado do Sine cruza sobre o gráfico Lead Sine se o mercado estiver no modo de ciclo. Vale a pena negociar a tendência se o mercado estiver no modo tendência. Os principais fluxos de média móvel são frequentemente úteis para sair e entrar em posições neste tipo de mercado. Quais são as desvantagens de mudar o filtro médio ao usá-lo com dados da série temporal. Existe uma confusão na terminologia no processamento de sinal. Os filtros médios móveis são filtros que calculam uma série de meios ponderados do sinal de entrada. Além do comentário de Balaacutezs Kotoszrsquo, é importante que os pesos não sejam iguais, ou seja, você calcula a média aritmética de execução do sinal de entrada. Este tipo de filtro geralmente é chamado de média de execução. Você não deve usar esses porque eles eliminam algumas freqüências em seu espectro e outros são revertidos. Isso é ruim se você estiver interessado em uma banda de freqüência específica, que é eliminada (sem resposta) ou invertida (mudança de sinal e, portanto, causalidade) (ver página 177 no meu livro de texto MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer 2010). Heres a MATLAB Exemplo para ver o efeito dos meios de corrida. Como exemplo, aplicar o filtro a um sinal com um período de aproximadamente 10.09082 elimina completamente esse sinal. Além disso, uma vez que a magnitude da resposta de freqüência é o absoluto da resposta de freqüência complexa, a resposta de magnitude é realmente negativa entre 0,3633 e entre 0,4546 e a freqüência de Nyquist. Todos os componentes de sinal com frequências dentro desses intervalos são espelhados no eixo t. Como exemplo, tentamos uma onda senoidal com um período de 7,0000, e. Uma frequência de aproximadamente 0,1429, que está dentro do primeiro intervalo com uma resposta de magnitude negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit7) b10 uns (1,11) 11 m10 comprimento (b10) filtro y10 (b10,1, x10 ) Y10 y10 (1 (m10-1) 2: final - (m10-1) 2,1) y10 (end1: endm10-1,1) argolas (m10-1,1) (t, x10, t, y10) ) Aqui está a resposta de amplitude do filtro mostrando os zeros e o recorte: h, w freqz (b10,1,512) f 1w (2pi) magnitude abs (h) trama (f, magnitude) A onda senoidal com um período de 7 experiências Uma redução de amplitude, por exemplo, Por volta de 80, mas também alterou o sinal como você pode ver no enredo. A eliminação de certas frequências e o deslocamento do sinal têm consequências importantes ao interpretar a causalidade nas ciências da terra. Esses filtros, embora sejam oferecidos como padrão em programas de planilhas para suavização, devem, portanto, ser completamente evitados. Como alternativa, os filtros com uma resposta de freqüência específica devem ser usados, como um filtro de passagem baixa Butterworth. Descrição geral do filtro móvel O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. O MovingAverageFilter é parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de sinal (ruído aleatório de onda sinusoidal) filtrada usando um filtro médio móvel. O sinal vermelho é o ruído de sinal original, o sinal verde é o sinal filtrado usando um filtro médio móvel com um tamanho de janela de 5 e o sinal azul é o sinal filtrado usando um filtro médio móvel com um tamanho de janela de 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vantagens O MovingAverageFilter é bom para remover uma pequena quantidade de ruído de alta freqüência de um sinal N dimensional. Desvantagens A principal desvantagem do MovingAverageFilter é que, para filtrar alto ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema de ter uma janela de filtro grande é que isso induzirá uma latência grande em qualquer sinal que passe pelo filtro, o que pode não ser vantajoso para aplicações em tempo real. Se você achar que você precisa de uma janela de filtro grande para filtrar o ruído de alta freqüência e a latência induzida por esse tamanho de janela não é adequada para seu aplicativo em tempo real, então você pode querer tentar um Filtro Médico de Movimento Duplo ou Filtro de Passagem Baixa em vez de. Exemplo de código GRT MovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o módulo de pré-processamento GRT MovingAverageFilter. O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. Neste exemplo, criamos uma instância de um MovingAverageFilter e usamos isso para filtrar alguns dados falsos, gerados a partir de um ruído aleatório de onda senoidal. O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (para que você possa traçar os resultados em Matlab, Excel, etc., se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal de 1 dimensional - Filtrar alguns dados usando o MovingAverageFilter - Salvar as configurações do MovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações do MovingAverageFilter de um arquivo incluem quotGRT. hquot Usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Crie uma nova instância de um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensional. MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 Crie e abra um arquivo para salvar o arquivo de dados fstream. Abra 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. 41 Gerar alguns dados (ruído das ondas sinusoidais) e filtrá-lo duplo x 0 const UINT M 1000 Random aleatório para 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 duplo sinal sin 40 x 41 aleatório. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 filtro de filtro duplo filtrado. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot tt ltlt filterValue ltlt endl x TWOPI duplo 40 M 41 10 125 Feche o arquivo de arquivo. Fechar 40 41 Salve as configurações do filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Podemos então carregar as configurações mais tarde, se necessário, o filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O MovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal N dimensional: Crie uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal tridimensional MovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 O valor que deseja filtrar Vetor lt dados gt duplo 40 3 41 dados 91 0 93 0. Obtenha valor dos dados do sensor 91 1 93 0. Obtenha valor dos dados do sensor 91 2 93 0. Obter valor do sensor Filtrar o vetor de sinal lt filtro gt filterValue duplo. Filtro 40 dados 41 Amplificador de código Recursos