Fordeler Av Moving Average Filteret

OANDA bruker informasjonskapsler for å gjøre våre nettsteder enkle å bruke og tilpasset til våre besøkende. Cookies kan ikke brukes til å identifisere deg personlig. Ved å besøke vår nettside samtykker du i OANDA8217s bruk av informasjonskapsler i samsvar med vår personvernpolicy. For å blokkere, slette eller administrere informasjonskapsler, vennligst besøk aboutcookies. org. Begrensning av informasjonskapsler forhindrer at du drar nytte av noen av funksjonaliteten til nettstedet vårt. Last ned vår Mobile Apps åpne en konto ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 bredde1 høyde1 frameborder0 styledisplay: ingen mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Leksjon 1: Glidende gjennomsnitt Fordelene ved å bruke glidende gjennomsnitt glidende gjennomsnitt jevner ut markedet svingninger som ofte oppstår med hver rapportering periode i et prisdiagram. Jo hyppigere renteoppdateringene - det vil si, oftere viser prisdiagrammet en oppdatert hastighet - jo større er potensialet for markedsstøy. For handelsmenn som arbeider i et rasktflyttende marked som strekker seg eller pisker opp og ned, er potensialet for falske signaler en konstant bekymring. Sammenligning av 20-periodes flytende gjennomsnitt til realtidsmarkedspriser Jo større grad av prisvolatilitet, jo større er sjansen for at et falsk signal genereres. Et falsk signal oppstår når det ser ut til at den nåværende trenden er i ferd med å reversere, men neste rapporteringsperiode viser at det som i utgangspunktet syntes å være en reversering, faktisk var en markedssvingning. Hvordan antall rapporteringsperioder påvirker flytende gjennomsnitt Antall antall rapporteringsperioder som inngår i den bevegelige gjennomsnittlige beregningen påvirker den bevegelige gjennomsnittlinjen som vist i et prisdiagram. Jo færre datapunkter (dvs. rapporteringsperioder) inngår i gjennomsnittet, jo nærmere beveger gjennomsnittet seg til spotrenten, og dermed reduserer verdien og gir litt mer innsikt i den generelle trenden enn prisdiagrammet selv. På den annen side utgjør et glidende gjennomsnitt som inkluderer for mange poeng ut prisendringer i en slik grad at du ikke kan oppdage en merkbar renteutvikling. Enten situasjon kan gjøre det vanskelig å gjenkjenne reverseringspoeng i tilstrekkelig tid for å utnytte en rate trend reversering. Lysestake Prisdiagram som viser tre forskjellige glidende gjennomsnitt linjer Rapporteringsperiode - En generell referanse som brukes til å beskrive hvor ofte valutakursdata oppdateres. Også referert til som granularitet. Dette kan variere fra en måned, en dag, en time - like ofte som noen få sekunder. Tommelfingerregelen er at jo kortere tiden du holder handler åpne, jo oftere bør du hente kursutvekslingsdata. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alle rettigheter reservert. OANDA, FxTrade og OANDAs fx familie av varemerker eies av OANDA Corporation. Alle andre varemerker som vises på denne nettsiden tilhører deres respektive eiere. Leveraged trading i valutakontrakter eller andre valutamarkedsprodukter på margen har høy risiko og kan ikke være egnet for alle. Vi anbefaler deg å nøye vurdere om handel passer for deg i lys av dine personlige forhold. Du kan miste mer enn du investerer. Informasjon på dette nettstedet er generelt i naturen. Vi anbefaler at du søker uavhengig finansiell rådgivning og sørger for at du fullt ut forstår de risikoene som er involvert før handel. Trading via en online plattform medfører ytterligere risiko. Se vår juridiske seksjon her. Spredningsbudgivning er kun tilgjengelig for OANDA Europe Ltd kunder som bor i Storbritannia eller Republikken Irland. CFDs, MT4 sikringsegenskaper og innflytelsesforhold på over 50: 1 er ikke tilgjengelige for amerikanske innbyggere. Informasjonen på dette nettstedet er ikke rettet mot innbyggere i land hvor distribusjonen, eller bruk av noen, ville være i strid med lokal lovgivning eller regulering. OANDA Corporation er en registrert handels - og detaljhandelsforhandler for Futures Commission med Commodity Futures Trading Commission og er medlem av National Futures Association. Nei: 0325821. Vennligst referer til NFAs FOREX INVESTOR ALERT når det er aktuelt. OANDA (Canada) Corporation ULC-kontoer er tilgjengelig for alle som har en kanadisk bankkonto. OANDA (Canada) Corporation ULC er regulert av Canadian Investment Investment Regulatory Organization (IIROC), som inkluderer IIROCs online rådgiver sjekk database (IIROC AdvisorReport), og kundekontoer er beskyttet av det kanadiske investorbeskyttelsesfondet innenfor angitte grenser. En brosjyre som beskriver naturen og begrensningene for dekning er tilgjengelig på forespørsel eller på cipf. ca. OANDA Europe Limited er et selskap registrert i England nummer 7110087, og har sitt hovedkontor på Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Den er autorisert og regulert av the160Financial Conduct Authority. Nr. 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Selskapsreg. Nr. 200704926K) har en kapitalmarkedsservice lisens utstedt av Singapores monetære myndighet og er også lisensiert av International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd 160is regulert av Australian Securities and Investments Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL nr. 412981) og er utsteder av produkter og tjenester på denne nettsiden. Det er viktig for deg å vurdere den nåværende Financial Service Guide (FSG). Produktopplysningserklæring (PDS). Kontovilkår og andre relevante OANDA-dokumenter før du foretar økonomiske investeringsbeslutninger. Disse dokumentene finner du her. OANDA Japan Co Ltd Første Type I Finansielle Instrumenter Forretningsdirektør for Kanto Lokale Finansielle Bureau (Kin-sho) Nr. 2137 Institutt for Financial Futures Association Abonnentnummer 1571. Trading FX andor CFDs på margin er høy risiko og ikke egnet for alle. Tap kan overstige investment. The Scientist and Engineers Guide til Digital Signal Processing av Steven W. Smith, Ph. D. Kapittel 15: Flytte gjennomsnittlige filtre Slektskap til det bevegelige gjennomsnittsfilteret I en perfekt verden, ville filterdesignere bare ha å håndtere tidsdomene eller frekvensdomene kodet informasjon, men aldri en blanding av de to i samme signal. Dessverre er det noen programmer der begge domener er samtidig viktige. For eksempel faller TV-signaler inn i denne ekkel kategori. Videoinformasjon er kodet i tidsdomene, det vil si, formen på bølgeformen tilsvarer lysstyrkenes mønstre i bildet. Under sendingen blir imidlertid videosignalet behandlet i henhold til frekvenssammenstillingen, slik som dens totale båndbredde, hvordan bærebølgene for lydforsterkerfarge blir tilsatt, eliminering av forsterkning av DC-komponenten etc. Som et annet eksempel, er elektromagnetisk forstyrrelse forstås best i frekvensdomenet, selv om signalinformasjonen er kodet i tidsdomene. For eksempel kan temperaturmonitoren i et vitenskapelig eksperiment være forurenset med 60 hertz fra kraftledninger, 30 kHz fra en vekselstrømforsyning, eller 1320 kHz fra en lokal AM-radiostasjon. Släkting til det bevegelige gjennomsnittsfilteret har bedre frekvensdomenerytelse, og kan være nyttig i disse blandede domeneprogrammer. Multiple-pass-glidende gjennomsnittlige filtre involverer å sende inngangssignalet gjennom et glidende gjennomsnittfilter to eller flere ganger. Figur 15-3a viser den samlede filterkjernen som resulterer fra en, to og fire passerer. To passerer tilsvarer bruk av en trekantet filterkjerne (en rektangulær filterkjerne forbundet med seg selv). Etter fire eller flere passerer, ser den ekvivalente filterkjernen ut som en gaussisk (tilbakekall den sentrale grenseetningen). Som vist i (b), produserer flere passerer et s-formet trinnsvar, sammenlignet med den rette linjen i enkeltpasset. Frekvensresponsene i (c) og (d) er gitt av Eq. 15-2 multiplisert med seg selv for hvert pass. Dvs., hver gang domenekonvolusjon resulterer i en multiplikasjon av frekvensspektrene. Figur 15-4 viser frekvensresponsen til to andre slektninger av det bevegelige gjennomsnittsfilteret. Når en ren Gauss er brukt som filterkjerne, er frekvensresponsen også en Gauss, som omtalt i kapittel 11. Gauss er viktig fordi det er impulsresponsen til mange naturlige og menneskeskapte systemer. For eksempel vil en kort lyspuls som kommer inn i en lang fiberoptisk transmisjonslinje gå ut som en Gaussisk puls, på grunn av de forskjellige veiene tatt av fotene i fiberen. Den gaussiske filterkjernen brukes også mye i bildebehandlingen fordi den har unike egenskaper som tillater raske todimensjonale viklinger (se kapittel 24). Det andre frekvensresponset i figur 15-4 tilsvarer bruk av et Blackman-vindu som en filterkjerne. (Termen vinduet har ingen mening her, det er bare en del av det aksepterte navnet på denne kurven). Den nøyaktige formen til Blackman-vinduet er gitt i kapittel 16 (lik 16-2, figur 16-2), men det ser ut som en Gauss. Hvordan er disse slektninger i det bevegelige gjennomsnittlige filteret bedre enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret selv Tre måter: Først og viktigst, disse filtrene har bedre stoppbånddemping enn det bevegelige gjennomsnittlige filteret. For det andre taper filterkjernene til en mindre amplitude nær endene. Husk at hvert punkt i utgangssignalet er en vektet sum av en gruppe prøver fra inngangen. Hvis filterkjernen trekker seg, blir prøver i inngangssignalet som er lengre unna gitt mindre vekt enn de som ligger i nærheten. For det tredje, trinnresponsene er glatte kurver, i stedet for den raske rettlinjen til det bevegelige gjennomsnittet. Disse to sistnevnte er vanligvis begrenset, selv om du kanskje finner applikasjoner der de er ekte fordeler. Det bevegelige gjennomsnittsfilteret og dets slektninger handler om det samme for å redusere tilfeldig støy, samtidig som det opprettholdes et skarp trinnrespons. Tvetydigheten ligger i hvordan målingstiden for trinnresponsen måles. Hvis reistiden måles fra 0 til 100 av trinnet, er det glidende gjennomsnittsfilter det beste du kan gjøre, som tidligere vist. Til sammenligning, måler risetiden fra 10 til 90, Blackman-vinduet bedre enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret. Poenget er, dette er bare teoretisk skvelling betrakter disse filtene like i denne parameteren. Den største forskjellen i disse filtrene er eksekveringshastighet. Ved å bruke en rekursiv algoritme (beskrevet neste), vil det bevegelige gjennomsnittsfilteret løpe som lyn i datamaskinen. Faktisk er det det raskeste digitale filteret tilgjengelig. Flere passerer av det bevegelige gjennomsnittet vil være tilsvarende langsommere, men fortsatt veldig raske. Til sammenligning er de gaussiske og blackman-filtre ubøyelig sakte, fordi de må bruke konvolusjon. Tenk en faktor på ti ganger antall poeng i filterkjernen (basert på multiplikasjon er omtrent 10 ganger langsommere enn tillegg). For eksempel, forvent at en 100-punkts Gaussisk skal være 1000 ganger langsommere enn et bevegelige gjennomsnittsbruk ved hjelp av rekursjon. FIR-filtergrunnleggende 1.1 Hva er quotFIR filtersquot FIR-filtre er en av to primære typer digitale filtre som brukes i DSP-programmer (Digital Signal Processing), annen type er IIR. 1.2 Hva betyr quotFIRquot betyr quotFIRquot quotFinite Impulse Responsequot. Hvis du legger inn en impuls, det vil si en enkelt quot1quot-prøve etterfulgt av mange quot0quot-prøver, vil nuller komme ut etter at quot1quot-prøven har gått gjennom filterets forsinkelseslinje. 1.3 Hvorfor er impulsresponsen quotfinitequot I det vanlige tilfellet er impulsresponsen endelig fordi det ikke er tilbakemelding i FIR. Manglende tilbakemelding garanterer at impulsresponsen vil være endelig. Derfor er uttrykket quotfinite impulse responsequot nesten synonymt med quotno feedbackquot. Men hvis tilbakemeldingen er ansatt, er impulsresponsen endelig, men filteret er fortsatt en FIR. Et eksempel er det bevegelige gjennomsnittsfilteret, hvor den Nth-forhåndseksempler trekkes tilbake (hver gang en ny prøve kommer inn). Dette filteret har en endelig impulsrespons, selv om den bruker tilbakemelding: etter N prøver av en impuls, vil utgangen vil alltid være null. 1.4 Hvordan uttaler jeg quotFIRquot Noen sier at bokstavene F-I-R andre uttaler som om det var en type tre. Vi foretrekker treet. (Forskjellen er om du snakker om et F-I-R-filter eller et FIR-filter.) 1.5 Hva er alternativet til FIR-filtre DSP-filtre kan også være quotInfinite Impulse Responsequot (IIR). (Se dspGurus IIR FAQ.) IIR-filtre bruker tilbakemelding, så når du skriver inn en impuls, ringer utgangen teoretisk på ubestemt tid. 1.6 Hvordan sammenligner FIR-filtre med IIR-filtre Hver har fordeler og ulemper. Samlet sett er fordelene ved FIR-filter større enn ulempene, så de brukes mye mer enn IIR. 1.6.1 Hva er fordelene med FIR-filter (sammenlignet med IIR-filtre) Sammenlignet med IIR-filtre, tilbyr FIR-filtre følgende fordeler: De kan enkelt utformes for å være kvadratlinjefase (og vanligvis er). Enkelt sagt, linjeskiftfiltre forsinker inngangssignalet, men donrsquot forvrenger sin fase. De er enkle å implementere. På de fleste DSP-mikroprosessorer kan FIR-beregningen gjøres ved å løse en enkelt instruksjon. De er egnet til multi-rate applikasjoner. Med multi-rate mener vi enten quotdecimationquot (redusere samplingsfrekvensen), quotinterpolationquot (øke samplingsfrekvensen), eller begge deler. Uansett om deimerer eller interpolerer, gjør bruk av FIR-filtre det mulig å utelate noen av beregningene, og gir dermed en viktig beregningseffektivitet. I motsetning dersom IIR-filtre brukes, må hver utgang beregnes individuelt, selv om den utgangen vil kasseres (slik at tilbakemeldingen vil bli innlemmet i filteret). De har ønskelige numeriske egenskaper. I praksis må alle DSP-filtre implementeres ved å bruke finite-presis aritmetikk, det vil si et begrenset antall biter. Bruk av finite-presisjon aritmetikk i IIR-filtre kan forårsake betydelige problemer på grunn av bruk av tilbakemelding, men FIR-filtre uten tilbakemelding kan vanligvis implementeres med færre biter, og designeren har færre praktiske problemer å løse i forbindelse med ikke-ideell aritmetikk. De kan implementeres ved hjelp av fraksjonal aritmetikk. I motsetning til IIR-filtre, er det alltid mulig å implementere et FIR-filter ved hjelp av koeffisienter med størrelsen mindre enn 1,0. (Den samlede gevinsten til FIR-filteret kan justeres ved utgang, hvis ønskelig.) Dette er et viktig hensyn når du bruker fastpunkts-DSP, fordi det gjør implementeringen mye enklere. 1.6.2 Hva er ulempene med FIR-filter (sammenlignet med IIR-filtre) Sammenlignet med IIR-filtre, har FIR-filtre noen ganger den ulempen at de krever mer minne og - beregning for å oppnå en gitt filterresponskarakteristikk. Også enkelte svar er ikke praktiske å implementere med FIR-filtre. 1.7 Hvilke begreper brukes til å beskrive FIR-filter Impulsrespons - Quimpulsresponsequot av et FIR-filter er faktisk bare settet med FIR-koeffisienter. (Hvis du legger et kvoteprotokvot i et FIR-filter som består av en quot1quot-prøve etterfulgt av mange quot0quot-prøver, vil filterets utgang være settet av koeffisienter, da den ene prøven beveger seg forbi hver koeffisient i sin tur for å danne utgangen.) Trykk - En FIR quottapquot er bare et koeffisientpar. Antallet FIR-kraner, ofte angitt som quotNquot, er en indikasjon på 1) mengden minne som kreves for å implementere filteret, 2) antall kalkulasjoner som kreves, og 3) mengden av kvoteringskvotene som filteret kan utføre, flere kraner betyr mer stoppbånddemping, mindre krusninger, smalere filtre, etc. Multiply-Accumulate (MAC) - I en FIR-sammenheng er en quotMACquot drift av å multiplisere en koeffisient av den tilsvarende forsinkede dataprøven og akkumulere resultatet. FIRs krever vanligvis en MAC per trykk. De fleste DSP mikroprosessorer implementerer MAC-operasjonen i en enkelt instruksjons syklus. Overgangsbånd - Båndet mellom frekvenser mellom passbånd og stoppbåndskanter. Jo smalere overgangsbåndet, desto flere kraner er nødvendig for å implementere filteret. (Et quotsmallquot overgangsbånd resulterer i et quotsharpquot filter.) Delay Line - Settet av minneelementer som implementerer quZ-1quot forsinkelseselementene i FIR-beregningen. Sirkulær buffer - En spesiell buffer som er quotcircularquot fordi inkrementering på slutten fører til at den vikles rundt til begynnelsen, eller fordi dekrementering fra begynnelsen fører til at den vikles rundt til slutten. Sirkulære buffere leveres ofte av DSP mikroprosessorer for å implementere kvoteringskvoten av prøvene gjennom FIR-forsinkelseslinjen uten å måtte bokstavelig talt flytte dataene i minnet. Når en ny prøve legges til bufferen, erstatter den automatisk den eldste. Flytende gjennomsnittlig filterbeskrivelse MovingAverageFilter implementerer et lavpass glidende gjennomsnittlig filter. MovingAverageFilter er en del av Preprocessing Modules. Et eksempel på et signal (sinusbølgeavhengig støy) filtrert ved hjelp av et glidende gjennomsnittsfilter. Det røde signalet er den opprinnelige signalstøyen, det grønne signalet er det filtrerte signalet ved hjelp av et glidende gjennomsnittsfilter med en vindustørrelse på 5, og det blå signalet er det filtrerte signalet ved hjelp av et glidende gjennomsnittsfilter med en vindustørrelse på 20. MovingAverageFilterExampleImage1. jpg-fordeler MovingAverageFilter er bra for å fjerne en liten mengde høyfrekvent støy fra et N-dimensjonssignal. Ulemper Den største ulempen ved MovingAverageFilter er at for å filtrere ut signifikant høyfrekvent støy, må filterstørrelsen på filteret være stor. Problemet med å ha et stort filtervindu er at dette vil forårsake stor latens i ethvert signal som passerer gjennom filteret, noe som kanskje ikke er fordelaktig for sanntidsapplikasjoner. Hvis du finner ut at du trenger et stort filtervindu for å filtrere ut høyfrekvent støy, og latensen fremkalt av dette vinduets størrelse ikke passer for din sanntidsapplikasjon, vil du kanskje prøve enten et dobbeltflytende gjennomsnittfilter eller lavpasfilter i stedet. Eksempelkode GRT MovingAverageFilter Eksempel Dette eksempelet viser hvordan du lager og bruker GRT MovingAverageFilter PreProcessing Module. MovingAverageFilter implementerer et lavpass glidende gjennomsnittlig filter. I dette eksemplet oppretter vi en forekomst av en MovingAverageFilter og bruker dette til å filtrere noen dummy data, generert fra en sinusbølge tilfeldig støy. Testsignalet og filtrerte signaler blir deretter lagret i en fil (slik at du kan plotte resultatene i Matlab, Excel, etc. hvis nødvendig). Dette eksempelet viser hvordan du: - Lag en ny MovingAverageFilter-forekomst med en bestemt vindusstørrelse for et 1-dimensjonalt signal - Filtrer noen data ved hjelp av MovingAverageFilter - Lagre MovingAverageFilter-innstillingene til en fil - Legg inn MovingAverageFilter-innstillingene fra en fil, inkluderer quotGRT. hquot bruker navneområde GRT int main 40 int argc. const char argv 91 93 41 123 Opprett en ny forekomst av et bevegelig gjennomsnittsfilter med en vindustørrelse på 5 for et 1-dimensjonalt signal MovingAverageFilter-filter 40 5. 1 41 Opprett og åpne en fil for å lagre datafilens filfil. åpne 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. fstream. ut 41 Generer noen data (sinusbølge støy) og filtrer den dobbel x 0 const UINT M 1000 Tilfeldig tilfeldig for 40 UINT i 0 I lt I 41 123 dobbelt signal sin 40 x 41 tilfeldig. getRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 dobbeltfilterValuefilter. filter 40 signal 41 fil l ltt signal l lt kvittet filtrertValue LLT endl x TWOPI dobbelt 40 M 41 10 125 Lukk filfilen. lukk 40 41 Lagre filterinnstillingene til et filfilter. saveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Vi kan deretter laste inn innstillingene senere hvis det er nødvendig, filter. loadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 returnering EXITSUCCESS 125 MovingAverageFilter fungerer også med et N-dimensjonalt signal: Opprett en ny forekomst av MovingAverageFilter med en vindustørrelse på 10 for et 3-dimensjonalt signal MovingAverageFilter-filter 40 10. 3 41 Verdien du vil filtrere vektor lt dobbelt gt data 40 3 41 data 91 0 93 0. Få verdi fra sensordata 91 1 93 0. Få verdi fra sensordata 91 2 93 0. Få verdi fra sensor Filtrer signalvektoren lt double gt filteredValue filter. filter 40 data 41 kode amp ressurser