Equação Do Meio Filtro Móvel

Uma média móvel simples é uma média de dados calculada ao longo de um período de tempo. A média móvel é o indicador de preço mais popular usado nas análises técnicas. Esta média pode ser usada com qualquer preço incluindo Hi, Low, Open ou Close, e também pode ser aplicada a outros indicadores. Uma média móvel suaviza uma série de dados, que é muito importante em um mercado volátil, pois ajuda a identificar tendências significativas. Dundas Chart para ASP. NET tem quatro tipos de médias móveis, incluindo Simple, Exponential. Triangular. E Ponderado. A diferença mais importante entre as médias móveis acima é a forma como eles pesam seus pontos de dados. Recomendamos que você leia usando fórmulas financeiras antes de prosseguir. O uso de fórmulas financeiras fornece uma explicação detalhada sobre como usar fórmulas e também explica as várias opções disponíveis para você ao aplicar uma fórmula. Um gráfico de linha é uma boa opção ao exibir uma média móvel simples. Interpretação financeira: a média móvel é usada para comparar os preços de segurança com sua média móvel. O elemento mais importante usado no cálculo da média móvel é um período de tempo, que deve ser igual ao ciclo de mercado observado. A média móvel é um indicador de atraso, e sempre estará por trás do preço. Quando o preço segue uma tendência, a média móvel é muito próxima do preço de segurança. Quando um preço está subindo, a média móvel provavelmente permanecerá baixa devido à influência dos dados históricos. Cálculo: a média móvel é calculada utilizando a seguinte fórmula: na fórmula anterior o valor-n representa um período de tempo. Os períodos de tempo mais comuns são: 10 dias, 50 dias e 200 dias. Uma média móvel se move porque, à medida que cada novo ponto de dados é adicionado, o ponto de dados mais antigo é descartado. Uma média móvel simples dá igual peso a cada preço do ponto de dados. Este exemplo demonstra como calcular uma média móvel de 20 dias usando o método Formula. Médias móveis - Médias móveis simples e exponentes - Introdução simples e exponencial As médias móveis suavizam os dados do preço para formar um indicador de tendência a seguir. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Aqui é um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo da média móvel simples Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel diminui o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia 1 é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Cálculo médio exponencial da movimentação As médias móveis exponentes reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar, de modo que uma média móvel simples é usada como EMA do período anterior em o primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcule o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 para o preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de 18.18 EMA. Uma EMA de 20 períodos aplica uma pesagem de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é maior do que a ponderação para o período de tempo mais longo. Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o tempo médio móvel dobra. Se você quiser uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar essa fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: abaixo é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um 10- Média móvel exponencial do dia para a Intel. As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples (22.22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico devido ao curto período de visualização. Esta planilha apenas remonta a 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts remonta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos, de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo foram totalmente dissipados. O Factor de Lag. Quanto maior a média móvel, mais o atraso. Uma média móvel exponencial de 10 dias irá reduzir os preços de forma bastante próxima e virar-se pouco depois que os preços se transformarem. As médias de curto movimento são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos de mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o retardam. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - letárgicos e lentos para mudar. É necessário um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. O gráfico acima mostra o ETF SampP 500 com um EMA de 10 dias seguindo os preços e uma moagem de SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 a 100 dias quando se trata do fator de atraso. Médias móveis simples e exponentes Mesmo que existam diferenças claras entre as médias móveis simples e as médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que a outra. As médias móveis exponentes têm menos atraso e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponentes virarão antes das médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços durante todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média móvel depende dos objetivos, do estilo analítico e do horizonte temporal. Os cartistas devem experimentar com os dois tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com o SMA de 50 dias em vermelho e a EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais acentuado do que o declínio no SMA. O EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou abaixo até o final de março. Observe que o SMA apareceu mais de um mês após o EMA. Comprimentos e prazos O comprimento da média móvel depende dos objetivos analíticos. As médias de curto movimento (5-20 períodos) são mais adequadas para tendências e negociações de curto prazo. Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo optaram por médias móveis mais longas que poderiam prolongar 20-60 períodos. Os investidores de longo prazo preferirão as médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos médios móveis são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartéescos usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias era bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação da tendência Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Conforme mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel aplica-se a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel ascendente mostra que os preços geralmente aumentam. Uma média decrescente indica que os preços, em média, estão caindo. Uma média móvel crescente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo. Uma média móvel decrescente a longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias desistiu em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que demorou 15 para reverter a direção dessa média móvel. Esses indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou após ocorrerem (na pior das hipóteses). O MMM continuou abaixo em março de 2009 e passou de 40 a 50. Observe que o EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que fez, no entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam de forma brilhante em fortes tendências. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Tal como acontece com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilize um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema que usa SMA de 50 dias e SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz dourada. Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta passa abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os fluxos médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos médios móveis, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de cruzamento médio móvel produzirá muitos whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de cruzamento triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. O uso de um crossover médio móvel resultaria em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro (1), mas isso não durou tanto quanto os 10 dias se movimentaram atrás em meados de novembro (2). Esta cruz durou mais tempo, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços finais de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz descendente não durou tanto quanto a EMA de 10 dias voltou atrás dos 50 dias alguns dias depois (4). Depois de três sinais negativos, o quarto sinal anunciou um forte movimento, já que o estoque avançou acima de 20. Há duas coisas para levar aqui. Primeiro, os cruzamentos são propensos a whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de atuar ou exigir que a EMA de 10 dias se mova acima da EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha que representa a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. O MACD fica positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Percentage Price Oscillator (PPO) pode ser usado da mesma maneira para mostrar diferenças percentuais. Note-se que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não combinam com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50.200,1). Havia quatro passagens médias móveis ao longo de um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em chicotes ou malfeitos. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como a ORCL avançou até meados dos anos 20. Mais uma vez, os cruzamentos médios móveis funcionam bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preços As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os cruzamentos de preços podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um seria procurar cruzes de preços otimistas somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociado em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartists só se concentrarão em sinais quando o preço se mova acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas esses cruzamentos mais baixos seriam ignorados porque a maior tendência é maior. Uma cruz grosseira simplesmente sugeriria uma retração dentro de uma maior tendência de alta. Uma cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma recuperação dos preços e a continuação da maior tendência de alta. O próximo gráfico mostra Emerson Electric (EMR) com EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. O estoque moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços rapidamente se movimentaram atrás do EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima da EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo da EMA de 50 dias. Suporte e resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizada. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias forneceram várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência invertida com uma quebra de suporte de topo duplo, a média móvel de 200 dias atuou como resistência em torno de 9500. Não espere um suporte exato e níveis de resistência a partir de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superar. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias em movimento são indicadores de tendência, ou atraso, indicadores que sempre estarão um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim. Afinal, a tendência é sua amiga e é melhor negociar na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante esteja em linha com a tendência atual. Embora a tendência seja sua amiga, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo nas gamas de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis o manterão, mas também darão sinais tardios. Don039t espera vender no topo e comprar no fundo usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos de ações A média móvel está disponível como um recurso de sobreposição de preços no banco de trabalho SharpCharts. Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para Open, H para High, L para Low e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o lado esquerdo (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos esquerdos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos certos. Várias médias móveis podem ser sobrepostas ao gráfico de preços, simplesmente adicionando outra linha de sobreposição ao banco de trabalho. Os membros do StockCharts podem alterar as cores e o estilo para diferenciar entre médias móveis múltiplas. Depois de selecionar um indicador, abra Opções avançadas clicando no pequeno triângulo verde. Opções avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para obter um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias em Movimento com Análises de StockCharts Aqui estão algumas varreduras de amostra que os membros do StockCharts podem usar para escanear várias situações de média móvel: Cruzada média movimentada de Bullish: Esta varredura procura ações com uma média móvel crescente de 150 dias e uma cruz de alta dos 5 EMA EMA e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está aumentando, desde que esteja negociando acima do nível cinco dias atrás. Uma cruz de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias no volume acima da média. Croácia média baixa de Bearish: esta pesquisa procura ações com uma média móvel decrescente de 150 dias e uma cruz descendente da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto estiver negociando abaixo do nível cinco dias atrás. Uma cruz descendente ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias no volume acima da média. Estudo adicional O livro de John Murphy039 tem um capítulo dedicado às médias móveis e seus vários usos. Murphy cobre os prós e contras das médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com bandas Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy Atualizado 12 de março de 2013 O que é o Filtragem RC e a média Exponencial e como eles diferem. A resposta para a segunda parte da questão é que eles são o mesmo processo. Se um vem de um fundo eletrônico, então RC Filtragem ( Ou RC Smoothing) é a expressão usual. Por outro lado, uma abordagem baseada em estatísticas de séries temporais tem o nome de Exponential Averaging, ou para usar o nome completo, Promessa ponderada exponencial média. Isso também é conhecido como EWMA ou EMA. Uma vantagem chave do método é a simplicidade da fórmula para calcular a próxima saída. Demora uma fração da saída anterior e uma menos esta fração vezes a entrada atual. Algebraicamente no momento k, a saída suavizada y k é dada por Como mostrado mais adiante, esta fórmula simples enfatiza eventos recentes, suaviza as variações de alta freqüência e revela tendências de longo prazo. Observe que existem duas formas da equação de média exponencial, a acima e uma variante. Ambos estão corretos. Veja as notas no final do artigo para obter mais detalhes. Nesta discussão, usaremos apenas a equação (1). A fórmula acima é às vezes escrita de forma mais limitada. Como esta fórmula é derivada e qual é a sua interpretação Um ponto-chave é como selecionamos. Examinar essa maneira simples é considerar um filtro passa-baixo RC. Agora, um filtro passa-baixo RC é simplesmente uma resistência série R e um capacitor paralelo C conforme ilustrado abaixo. A equação da série de tempo para este circuito é O produto RC tem unidades de tempo e é conhecido como constante de tempo, T. Para o circuito. Suponhamos que representamos a equação acima em sua forma digital para uma série de tempo que tenha dados dados cada h segundos. Nós temos exatamente a mesma forma que a equação anterior. Comparando os dois relacionamentos por um que temos, o que reduz ao relacionamento 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-baixa e a constante de tempo tipifica o comportamento do filtro. Para ver o significado da Constante de Tempo, precisamos olhar para a característica de freqüência desse filtro RC de passagem baixa. Em sua forma geral, esta é Expressar em módulo e forma de fase onde temos o ângulo de fase. A freqüência é chamada de freqüência de corte nominal. Fisicamente, pode-se mostrar que, a essa freqüência, a potência no sinal foi reduzida pela metade e a amplitude é reduzida pelo fator. Em termos de dB, esta frequência é onde a amplitude foi reduzida em 3dB. Claramente, à medida que a constante de tempo T aumenta, então a freqüência de corte reduz e aplicamos mais alisamento aos dados, ou seja, eliminamos as freqüências mais altas. É importante notar que a resposta de freqüência é expressa em radians por segundo. Isso é um fator envolvido. Por exemplo, escolher uma constante de tempo de 5 segundos dá uma freqüência de corte efetiva de. Um uso popular do alisamento de RC é simular a ação de um medidor, como é usado em um medidor de nível de som. Estes geralmente são tipificados por sua constante de tempo, como 1 segundo para tipos S e 0,125 segundos para tipos F. Para estes 2 casos, as freqüências de corte efetivas são 0,16 Hz e 1,27 Hz, respectivamente. Na verdade, não é a constante de tempo que geralmente desejamos selecionar, mas os períodos que desejamos incluir. Suponhamos que tenhamos um sinal onde desejamos incluir recursos com um segundo período de P. Agora, um período P é uma freqüência. Poderíamos então escolher uma constante de tempo T dada por. No entanto, sabemos que perdemos 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. Geralmente, é melhor escolher uma freqüência de corte ligeiramente maior, digamos. A constante de tempo é então que, em termos práticos, é semelhante. Isso reduz a perda para cerca de 15 nesta periodicidade. Portanto, em termos práticos, reter eventos com periodicidade ou maior, escolha uma constante de tempo de. Isso incluirá os efeitos das periodicidades de baixo para baixo. Por exemplo, se desejamos incluir os efeitos de eventos que aconteçam com digamos um período de 8 segundos (0.125Hz), então escolha uma constante de tempo de 0,8 segundos. Isso dá uma freqüência de corte de aproximadamente 0,2 Hz para que nosso período de 8 segundos esteja bem na faixa de passagem principal do filtro. Se estivéssemos amostragem dos dados em 20 timessecond (h 0.05), então o valor de N é (0.80.05) 16 e. Isso dá uma visão sobre como configurar. Basicamente, para uma taxa de amostragem conhecida 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 porque é referido como ponderação exponencial. Nós substituímos por y k-1 dá Repita este processo várias vezes leva a Porque está no intervalo então claramente os termos à direita tornam-se menores e se comportam como uma exponencial em decomposição. Essa é a saída atual é tendenciosa em relação aos eventos mais recentes, mas quanto maior, nós escolhemos T, então, o menor preconceito. Em resumo, vemos que a fórmula simples enfatiza eventos recentes suaviza eventos de alta freqüência (período curto) revela tendências de longo prazo Apêndice 1 8211 Formas alternativas da equação Cuidado Há duas formas da equação de média exponencial que aparecem na literatura. Ambos são corretos e equivalentes. A primeira forma, como mostrado acima, é (A1) O formulário alternativo é 8230 (A2) Observe o uso na primeira equação e na segunda equação. Em ambas as equações e são valores entre zero e unidade. Anteriormente, foi definido como Agora escolhendo para definir. Portanto, a forma alternativa da equação de média exponencial é, em termos físicos, significa que a escolha da forma uma usa depende de como alguém quer pensar em tomar como a equação da fração retroativa (A1) ou Como a fração da equação de entrada (A2). A primeira forma é um pouco menos pesada ao mostrar a relação de filtro RC e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. Analista chefe de processamento de sinal da Prosig Dr. Colin Mercer é analista de processamento de sinal principal da Prosig e é responsável pelo processamento de sinais e suas aplicações. Anteriormente, no Instituto de Pesquisas de Som e Vibração (ISVR) da Universidade de Southampton, onde fundou o Data Analysis Center. Ele é um engenheiro fretado e um companheiro da British Computer Society. Eu acho que você deseja mudar o 8216p8217 para o símbolo para pi. Marco, obrigado por apontar isso. Eu acho que este é um dos nossos artigos mais antigos que foi transferido de um documento antigo de processamento de texto. Obviamente, o editor (eu) não conseguiu detectar que o pi não havia sido transcritos corretamente. Isso será corrigido em breve. É uma boa explicação do artigo sobre a média exponencial. Creio que há um erro na fórmula para T. Ele deve ser T h (N-1), não T (N-1) h. Mike, obrigado por detectar isso. Acabei de verificar a nota técnica original do Dr. Mercer8217 em nosso arquivo e parece que houve erro ao transferir as equações para o blog. Vamos corrigir a publicação. Obrigado por nos informar. Obrigado, obrigado, obrigado. Você pode ler 100 textos DSP sem encontrar nada dizendo que um filtro de média exponencial é o equivalente a um filtro R-C. 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 Ambos os formulários estão corretos, como vou mostrar abaixo. O ponto que você faz é importante porque usar a forma alternativa significa que a relação física com um filtro RC é menos aparente, além disso, a interpretação do significado de um mostrado no artigo não é apropriada para o formulário alternativo. Primeiro, mostre que ambos os formulários estão corretos. A forma da equação que eu usei é e a forma alternativa que aparece em muitos textos é Nota no acima, usei latex 1latex na primeira equação e latex 2latex na segunda equação. A igualdade de ambas as formas da equação é mostrada matematicamente abaixo, tomando passos simples de cada vez. O que não é o mesmo é o valor usado para látex latex em cada equação. Em ambas as formas latex latex é um valor entre zero e unidade. Primeira equação de reescrita (1) substituindo latex 1latex por latex latex. Isso dá latexyk y (1 - beta) xklatex 8230 (1A) Agora defina latexbeta (1 - 2) látex e também temos latex 2 (1 - beta) látex. Substituindo estes na equação (1A) dá latexyk (1 - 2) y 2xklatex 8230 (1B) E, finalmente, reorganizar dá Esta equação é idêntica à forma alternativa dada na equação (2). Coloque mais látex de latex 2 (1 - 1). Em termos físicos, significa que a escolha da forma uma usa depende de como se quer pensar em tomar latexalphalatex como a equação da fração retrocessora (1) ou como a fração da equação de entrada (2). Como mencionado acima, usei o primeiro formulário, uma vez que é um pouco menos pesado ao mostrar a relação de filtro RC e leva a uma compreensão mais simples em termos de filtro. No entanto, omitir o acima é, na minha opinião, uma deficiência no artigo, já que outras pessoas podem fazer uma inferência incorreta, então uma versão revisada aparecerá em breve. Sempre me perguntei sobre isso, obrigado por descrevê-lo tão claramente. Eu acho que outro motivo para a primeira formulação é agradável é o mapa alfa para 8216smoothness8217: uma escolha maior de alfa significa uma saída 8216 mais suave8217. Michael Obrigado pela observação 8211 Eu adicionarei ao artigo algo nessas linhas, pois sempre me parece melhor relacionar-me com os 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 se refere no artigo. Se eu usar suas equações para modelar um filtro exponencial com Constante de Tempo 125ms e usar um sinal de passo de entrada, eu realmente recebo uma saída que, após 125ms, é 63.2 do valor final. No entanto, se eu quadrado o sinal de entrada e coloque isso através do filtro, vejo que preciso dobrar a constante de tempo para que o sinal atinja 63,2 de seu valor final em 125ms. Você pode me informar se isso é esperado? Muito Obrigado. Ian Ian, se você marcar um sinal como uma onda senoidal, basicamente, você está dobrando a freqüência de sua fundamental, além de apresentar muitas outras freqüências. Como a freqüência foi efetivamente dobrada, está sendo 8216 reduzida8217 por uma quantidade maior pelo filtro passa-baixa. Em conseqüência, leva mais tempo para atingir a mesma amplitude. A operação de quadratura é uma operação não linear, então eu não acho que sempre dobrará precisamente em todos os casos, mas tenderá a dobrar se tivermos uma baixa freqüência dominante. Observe também que o diferencial de um sinal quadrado é o dobro do diferencial do sinal 8220un-squared8221. Eu suspeito que você esteja tentando obter uma forma de alisamento quadrático médio, que é perfeitamente bom e válido. Pode ser melhor aplicar o filtro e depois quadrado, como você conhece o ponto de corte efetivo. Mas se tudo o que você tiver é o sinal ao quadrado, então, usando um fator de 2 para modificar seu valor alfa do filtro, você irá retornar à freqüência de corte original, ou colocando um pouco mais simples, defina sua freqüência de corte duas vezes o original. Obrigado pela sua resposta, Dr. Mercer. Minha pergunta estava realmente tentando entender o que realmente é feito em um detector de rms de um medidor de nível sonoro. Se a constante de tempo estiver definida para 8216fast8217 (125ms), teria pensado que, intuitivamente, você esperaria um sinal de entrada sinusoide para produzir uma saída de 63,2 de seu valor final após 125ms, mas como o sinal está sendo quadrado antes de chegar ao 8216mean8217 Detecção, na verdade, levará duas vezes o tempo que você explicou. O objetivo principal do artigo é mostrar a equivalência da filtragem RC e da média exponencial. Se estamos discutindo o tempo de integração equivalente a um verdadeiro integrador retangular, você está correto que há um fator de dois envolvidos. Basicamente, se possuímos um verdadeiro integrador retangular que se integra aos segundos de Ti, o tempo equivalente do integer RC para alcançar o mesmo resultado é 2RC segundos. Ti é diferente do RC 8216time constant8217 T que é RC. Assim, se tivermos uma constante de tempo 8216Fast8217 de 125 ms, isso é RC 125 ms, então isso é equivalente a um verdadeiro tempo de integração de 250 ms. Obrigado pelo artigo, foi muito útil. Existem alguns trabalhos recentes em neurociência que usam uma combinação de filtros EMA (EMA de janela curta com espaço largo EMA 8211) como um filtro passa-banda para análise de sinal em tempo real. Eu gostaria de aplicá-los, mas estou lutando com os tamanhos de janela que diferentes grupos de pesquisa usaram e sua correspondência com a freqüência de corte. Let8217s dizem que eu quero manter todas as freqüências abaixo de 0.5Hz (aprox) e que adquiro 10 amostras em segundo lugar. Isso significa que fp 0.5Hz P 2s T P100.2 h 1fs0.1 O anterior, o tamanho da janela que eu deveria usar deveria ser N3. Este raciocínio correto Antes de responder a sua pergunta, devo comentar sobre o uso de dois filtros de passagem alta para formar um filtro de passagem de banda. Presumivelmente, eles funcionam como dois fluxos separados, então um resultado é o conteúdo de látex latexf para metade da taxa de amostragem e o outro é o conteúdo do latex latexf para metade da taxa de amostragem. Se tudo o que está sendo feito é a diferença nos níveis quadrados médios como indicar o poder na banda do latex latexf para latexf latex, então pode ser razoável se as duas freqüências de corte estiverem suficientemente distantes, mas espero que as pessoas que usam essa técnica Estão tentando simular um filtro de banda mais estreito. Na minha opinião, isso não seria confiável para um trabalho sério e seria motivo de preocupação. Apenas para referência, um filtro de passagem de banda é uma combinação de um filtro de passagem alta de baixa freqüência para remover as baixas freqüências e um filtro passa-baixa de alta freqüência para remover as altas freqüências. Há, naturalmente, uma forma de passagem baixa de um filtro RC e, portanto, um EMA correspondente. Talvez, embora o meu julgamento seja excessivo, sem saber todos os fatos. Então, você poderia me enviar algumas referências aos estudos que você mencionou, para que eu possa criticar conforme apropriado. Talvez estejam usando um passe baixo, bem como um filtro passa-alto. Agora, voltando-se para a sua pergunta real sobre como determinar N para uma determinada freqüência de corte do alvo, acho melhor usar a equação básica T (N-1) h. A discussão sobre os períodos teve como objetivo dar às pessoas a sensação do que estava acontecendo. Então, veja a derivação abaixo. Nós temos o latexT latexT (N-1) hlatex e látex latexT12 onde latexfclatex é a freqüência de corte nocional e h é o tempo entre as amostras, Claramente latexh 1 latex, onde latexfslatex é a taxa de amostragem em samplessec. A reorganização de T (N-1) h em uma forma adequada para incluir a freqüência de corte, latexfclatex e a taxa de amostragem, latexfslatex, é mostrada abaixo. Então, use latexfc 0.5Hzlatex e latexfs 10latex samplessec para que latex (fcfs) 0.05latex Dê Assim, o valor inteiro mais próximo é 4. Reorganizando o acima, temos Assim com N4 temos latexfc 0.5307 Hzlatex. O uso de N3 dá um latexfclatex de 0,318 Hz. Note com N1 que temos uma cópia completa sem filtragem.