ความแตกต่าง ระหว่าง การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย และ Low Pass กรอง

ข้อกำหนดเกี่ยวกับความถี่สูงต่ำและแบนด์หมายถึงความถี่ ใน high-pass คุณพยายามลบความถี่ต่ำ ใน low-pass คุณพยายามขจัดความต้องการสูง ในแถบผ่านคุณอนุญาตเฉพาะช่วงความถี่ต่อเนื่องเท่านั้น การเลือกความถี่ในการตัดจะขึ้นอยู่กับใบสมัครของคุณ การเข้ารหัสตัวกรองเหล่านี้สามารถทำได้โดยการจำลองวงจร RC หรือโดยการเล่นรอบกับการแปลงฟูเรียร์ของข้อมูลตามเวลาของคุณ ดูบทความวิกิพีเดียสำหรับตัวอย่างโค้ด ตอบนี่คือวิธีที่คุณใช้ตัวกรองความถี่ต่ำผ่าน convolution: โปรดทราบว่าตัวอย่างนี้ง่ายมาก ไม่ทำการตรวจสอบช่วงและไม่สามารถจับขอบได้อย่างถูกต้อง ตัวกรองที่ใช้ (กล่องรถ) เป็นตัวกรองสัญญาณ Lowpass ที่ไม่ดีเพราะจะทำให้เกิดสิ่งประดิษฐ์จำนวนมาก (เสียงเรียกเข้า) อ่านเกี่ยวกับการออกแบบตัวกรอง นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ตัวกรองในโดเมนความถี่ ต่อไปนี้เป็นวิธีที่คุณใช้ตัวกรองความถี่สูงโดยใช้ FFT: อีกครั้งซึ่งง่ายกว่า แต่คุณจะได้แนวคิดนี้ โค้ดไม่ซับซ้อนเท่าคณิตศาสตร์ ตอบ 17 ก. ย. 08 เวลา 12:06 เจ๋งมากที่มีตัวอย่างโค้ด ทำไมต้องสับสนในกรณีหนึ่งและ FFT ใน ndash อื่น ๆ dfrankow 13 มีนาคมที่ 19:03 dfrankow ไม่มีเหตุผลเฉพาะ เพียงเพื่อแสดงให้เห็นว่ามันดูในโดเมนที่แตกต่างกัน อัปเดตข้อความเพื่อแสดงข้อความนี้ ขอบคุณ คุณแน่ใจว่าส่วนแรกของคำตอบของคุณถูกต้องที่คุณใช้ convolution ในโดเมนเวลาโดยใช้ฟังก์ชันสี่เหลี่ยมผืนผ้าฉันคิดว่าตัวกรองต่ำผ่านในโดเมนเวลาต้อง convolution ของ sinc. ฟังก์ชัน ndash stackoverflowuser2010 พฤศจิกายน 4 11 at 18:10 การกรองจะอธิบายการประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่ใช้การลดทอนระดับต่างๆในความถี่ที่ต่างกันภายในข้อมูล ตัวกรองความถี่สูงจะใช้การให้ความสนใจน้อยที่สุด (เช่นระดับการออกจากที่ไม่เปลี่ยนแปลง) สำหรับความถี่สูง แต่ใช้การลดทอนคลื่นความถี่ต่ำสุดกับความถี่ต่ำ ตัวกรองความถี่ต่ำผ่านสัญญาณย้อนกลับ - จะใช้การลดทอนสัญญาณกับความถี่ต่ำโดยใช้การลดทอนสัญญาณไปยังความถี่สูง มีอัลกอริทึมการกรองหลายแบบที่ใช้กันอยู่ สองตัวที่ง่ายที่สุดน่าจะเป็นตัวกรองฟิลม์อิมพัลส์ตอบสนอง (aka. filter FIR) และตัวกรอง Impulse Response แบบไม่มีที่สิ้นสุด (aka. IIR filter) ตัวกรอง FIR ทำงานโดยเก็บชุดตัวอย่างไว้และคูณด้วยตัวอย่างแต่ละตัวด้วยค่าสัมประสิทธิ์คงที่ (ซึ่งขึ้นอยู่กับตำแหน่งในชุดข้อมูล) ผลลัพธ์ของแต่ละ multiplications เหล่านี้จะสะสมและเป็นผลลัพธ์สำหรับตัวอย่างนั้น นี่เรียกว่า Multiply-Accumulate - และในฮาร์ดแวร์ DSP แบบเฉพาะเจาะจงมีคำสั่ง MAC เฉพาะสำหรับทำเพียงแค่นี้ เมื่อมีการเพิ่มตัวอย่างต่อไปในช่วงเริ่มต้นของซีรี่ส์และตัวอย่างที่เก่าที่สุดในซีรีส์จะถูกลบออกและกระบวนการนี้จะทำซ้ำ พฤติกรรมของตัวกรองถูกกำหนดโดยการเลือกค่าสัมประสิทธิ์การกรอง หนึ่งในตัวกรองที่ง่ายที่สุดที่มักมีให้โดยซอฟต์แวร์ประมวลผลภาพคือตัวกรองเฉลี่ย ซึ่งสามารถใช้กับตัวกรอง FIR โดยการตั้งค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองทั้งหมดให้มีค่าเท่ากัน ตอบ 5 ต. ค. ที่ 2: 29 ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ค่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองแบบนี้คือค่าความไวแต่ละค่าที่แสดงในการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ให้น้ำหนักที่สูงกว่าราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA) ขณะที่ SMA กำหนดค่าน้ำหนักให้เท่ากับค่าทั้งหมด ทั้งสองค่าเฉลี่ยมีความคล้ายคลึงกันเนื่องจากถูกตีความในลักษณะเดียวกันและทั้งสองใช้กันโดยทั่วไปโดยผู้ค้าด้านเทคนิคเพื่อทำให้การผันผวนของราคามีความคล่องตัวขึ้น SMA เป็นประเภทเฉลี่ยที่ใช้กันทั่วไปโดยนักวิเคราะห์ทางเทคนิคและคำนวณโดยการหารผลรวมของชุดราคาโดยจำนวนราคาทั้งหมดที่พบในชุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เจ็ดช่วงสามารถคำนวณได้ด้วยการเพิ่มราคาต่อไปนี้เจ็ดราคาเข้าด้วยกันและหารผลตามเจ็ด (ผลที่ได้จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเลขคณิต) ตัวอย่างการกำหนดราคาต่อไปนี้: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 การคำนวณ SMA จะมีลักษณะดังนี้: 10111216171920 105 105 ระยะเวลา 7 ช่วงเวลา SMA 1057 15 เนื่องจาก EMA ให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า พวกเขามีปฏิกิริยาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดมากกว่า SMA ซึ่งทำให้ผลลัพธ์จาก EMA ได้ทันท่วงทีมากขึ้นและอธิบายว่าทำไม EMA เป็นค่าเฉลี่ยที่ต้องการของผู้ค้าจำนวนมาก ตามที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างผู้ค้าที่มีมุมมองในระยะสั้นอาจไม่สนใจว่าจะใช้ค่าเฉลี่ยใดเนื่องจากความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยโดยปกติจะเป็นเรื่องของเซนต์เท่านั้น ในทางกลับกันผู้ค้าที่มีมุมมองในระยะยาวควรให้ความสำคัญกับค่าเฉลี่ยที่พวกเขาใช้เนื่องจากค่าที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่กี่ดอลลาร์ซึ่งเพียงพอสำหรับความแตกต่างของราคาเพื่อพิสูจน์ว่ามีอิทธิพลต่อผลตอบแทนที่แท้จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณอยู่ ซื้อขายหุ้นจำนวนมาก เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมด ไม่มีประเภทใดประเภทหนึ่งที่ผู้ค้าสามารถใช้เพื่อรับประกันความสำเร็จ แต่โดยการทดลองใช้และข้อผิดพลาดคุณสามารถเพิ่มระดับความสะดวกสบายของคุณได้อย่างง่ายดายด้วยตัวบ่งชี้ทุกประเภทและเพิ่มโอกาสในการตัดสินใจซื้อขายอย่างชาญฉลาด หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ข้อ 50 คือข้อตกลงการเจรจาต่อรองและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นมักจะออกโดย บริษัท ที่อายุน้อยกว่าและอายุน้อยกว่าที่กำลังมองหาเครื่องมือตัวกรองดังกล่าวเครื่องมือตัวกรองสามารถใช้เพื่อขจัดข้อมูลปลอมแปลงหรือเพิ่มคุณสมบัติอื่น ๆ ที่ไม่ปรากฏชัดในข้อมูล ตัวกรองส่วนใหญ่จะสร้างมูลค่าเอาต์พุตโดยการเคลื่อนย้ายหน้าต่างซ้อนทับซ้อนกัน 3x3 cell ซึ่งจะสแกนผ่านแรสเตอร์อินพุท เมื่อกรองผ่านแต่ละเซลล์ใส่ค่าของเซลล์นั้นและ 8 เพื่อนบ้านทันทีที่ใช้ในการคำนวณค่าเอาท์พุทมีตัวกรองสองแบบที่มีอยู่ในเครื่องมือ ได้แก่ low pass และ high pass ประเภทของตัวกรองชนิดตัวกรอง LOW ใช้วงจรกรองความถี่ต่ำหรือเฉลี่ยเพื่อกรองข้อมูลบนแรสเตอร์อินพุตและทำให้ข้อมูลมีความราบรื่นมากขึ้น ชนิดตัวกรองเสียงสูงใช้ตัวกรองความถี่สูงเพื่อเพิ่มขอบและขอบเขตระหว่างคุณลักษณะที่แสดงในแรสเตอร์ ตัวกรองความถี่ต่ำตัวกรองความถี่ต่ำจะทำให้ข้อมูลมีความลื่นไหลโดยการลดความแปรปรวนในท้องถิ่นและการขจัดเสียงรบกวน จะคำนวณค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) สำหรับแต่ละพื้นที่ 3 x 3 เป็นหลักเท่ากับเครื่องมือสถิติโฟกัสกับตัวเลือกสถิติ Mean ผลกระทบคือค่าที่สูงและต่ำในแต่ละพื้นที่ใกล้เคียงจะได้รับการเฉลี่ยออกลดค่าที่มากที่สุดในข้อมูล ต่อไปนี้คือตัวอย่างค่าอินพุทสำหรับพื้นที่ประมวลผลหนึ่งเซลล์ศูนย์ด้วยค่า 8 การคำนวณสำหรับเซลล์การประมวลผล (เซลล์ป้อนข้อมูลกลางที่มีค่า 8) คือการหาค่าเฉลี่ยของเซลล์อินพุต นี่คือผลรวมของค่าทั้งหมดในอินพุตที่มีอยู่ในพื้นที่ใกล้เคียงหารด้วยจำนวนเซลล์ในละแวก (3 x 3 9) ค่าเอาท์พุทสำหรับตำแหน่งของเซลล์การประมวลผลจะเท่ากับ 4.22 เนื่องจากค่าเฉลี่ยจะถูกคำนวณจากค่าอินพุททั้งหมดค่าที่สูงที่สุดในรายการซึ่งเป็นค่า 8 ของเซลล์ประมวลผลจะเฉลี่ยออก ตัวอย่างนี้แสดงผลแรสเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยตัวกรองที่มีตัวเลือก LOW ใน raster ขนาด 5x5 เซลล์ เพื่อแสดงให้เห็นถึงวิธีจัดการกับเซลล์ NoData ค่าเอาท์พุทโดยใช้พารามิเตอร์ Ignore NoData ที่กำหนดให้เป็น Data แล้ว NODATA ปฏิบัติตาม: Input cell values: ค่าเซลล์เอาท์พุทที่มี DATA option set (NoData เซลล์ในหน้าต่างตัวกรองจะถูกละเว้นในการคำนวณ): Output ค่าเซลล์ด้วยชุดตัวเลือก NODATA (ผลลัพธ์จะเป็น NoData ถ้าเซลล์ใด ๆ ในหน้าต่างตัวกรองเป็น NoData): ในตัวอย่างต่อไปนี้ raster อินพุทมีจุดข้อมูลผิดปกติเกิดจากข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูล ลักษณะเฉลี่ยของตัวเลือก LOW ทำให้จุดข้อมูลผิดปกติเรียบขึ้น ตัวอย่างตัวกรองเอาท์พุทที่มีตัวเลือก LOW ตัวกรองความถี่สูงตัวกรองความถี่สูงจะเน้นถึงความแตกต่างระหว่างค่าเซลล์กับเพื่อนบ้าน มันมีผลต่อการเน้นขอบเขตระหว่างลักษณะ (เช่นที่ร่างกายน้ำตรงป่า) จึงคมชัดขอบระหว่างวัตถุ โดยทั่วไปจะเรียกว่าตัวกรองขอบเสริม เมื่อใช้ตัวเลือก HIGH ค่า z-input ทั้งเก้ารายการจะถูกถ่วงน้ำหนักในลักษณะที่สามารถลบรูปแบบความถี่ต่ำและไฮไลต์ขอบเขตระหว่างพื้นที่ต่างๆได้ ตัวกรอง 3 x 3 สำหรับตัวเลือก HIGH คือ: โปรดทราบว่าค่าในเคอร์เนลรวมกันเป็น 0 เนื่องจากเป็นค่าปกติ ตัวกรอง High Pass เป็นหลักการที่เท่าเทียมกันโดยใช้เครื่องมือ Focal Statistics พร้อมกับตัวเลือก Sum statistics และเคอร์เนลที่เจาะจง ค่า z-output แสดงให้เห็นถึงความเรียบของพื้นผิว แต่ไม่มีความสัมพันธ์กับค่า z เดิม ค่า Z จะกระจายไปที่ศูนย์ซึ่งมีค่าบวกที่ด้านบนของขอบและค่าลบที่ด้านล่าง พื้นที่ที่มีค่า z ใกล้กับศูนย์เป็นพื้นที่ที่มีความลาดชันเกือบเท่าตัว พื้นที่ที่มีค่าใกล้ z-min และ z-max เป็นบริเวณที่มีการเปลี่ยนแปลงความลาดชันอย่างรวดเร็ว ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างง่ายๆของการคำนวณสำหรับเซลล์ประมวลผล (เซลล์ศูนย์ที่มีค่า 8): การคำนวณสำหรับเซลล์การประมวลผล (เซลล์กลางที่มีค่า 8) มีดังนี้: ค่าเอาต์พุตสำหรับเซลล์การประมวลผลจะเป็น 29.5 โดยการให้น้ำหนักลบกับเพื่อนบ้านตัวกรองจะเน้นรายละเอียดในท้องถิ่นโดยดึงความแตกต่างหรือขอบเขตระหว่างวัตถุ ในตัวอย่างด้านล่างอินพุตแรสเตอร์จะมีขอบคมตามภูมิภาคที่ค่าเปลี่ยนจาก 5.0 เป็น 9.0 ลักษณะการเพิ่มประสิทธิภาพขอบของตัวเลือก HIGH ได้ตรวจพบขอบแล้ว การประมวลผลเซลล์ของ NoData ตัวเลือก Ignore NoData ในการคำนวณจะควบคุมวิธีจัดการเซลล์ NoData ภายในหน้าต่างละแวกเดียวกัน เมื่อเลือกตัวเลือกนี้ (ตัวเลือก DATA) เซลล์ใด ๆ ในละแวกที่เป็น NoData จะถูกละเว้นในการคำนวณค่าเอาท์พุทเซลล์ เมื่อยกเลิกการทำเครื่องหมาย (ตัวเลือก NODATA) ถ้าเซลล์ใด ๆ ในละแวกใกล้เคียงเป็น NoData เซลล์ผลลัพธ์จะเป็น NoData ถ้าเซลล์การประมวลผลเป็น NoData โดยเลือก Ignore NoData ค่าผลลัพธ์สำหรับเซลล์จะคำนวณจากเซลล์อื่นในละแวกที่มีค่าที่ถูกต้อง แน่นอนถ้าทุกเซลล์ในละแวกใกล้เคียงเป็น NoData ผลลัพธ์จะเป็น NoData โดยไม่คำนึงถึงการตั้งค่าสำหรับพารามิเตอร์นี้ Gonzalez, R. C. และ P. Wintz 1977 การประมวลผลภาพดิจิตอล แมสซาชูเซตส์: AddisonWesley Hord, R. M. 1982 การประมวลผลภาพดิจิตอลของข้อมูลที่ได้จากระยะไกล นิวยอร์ก: วิชาการ Moik, G. G. 1980 การประมวลผลภาพดิจิตอลจากระยะไกล นิวยอร์ก: วิชาการ Richards, J. A. 1986. การวิเคราะห์ภาพดิจิตอลด้วยภาพระยะไกล: บทนำ เบอร์ลิน: Springer-Verlag Rosenfeld, A. 1978 การประมวลผลภาพและการรับรู้ รายงานทางเทคนิค 664. ห้องปฏิบัติการวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยแมรี่แลนด์ หัวข้อที่เกี่ยวข้องการกรองเฉลี่ยเฉลี่ย (ตัวกรอง MA) กำลังโหลด ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองแบบ FIR (Finite Impulse Response) แบบ Low Pass ที่ใช้กันโดยทั่วไปสำหรับการจัดเรียงข้อมูลตัวอย่างแบบสุ่มตัวอย่าง ใช้เวลา M ตัวอย่างของการป้อนข้อมูลในแต่ละครั้งและใช้ค่าเฉลี่ยของ M-samples เหล่านี้และสร้างจุดเอาต์พุตเดี่ยว เป็นโครงสร้าง LPF (Low Pass Filter) ที่เรียบง่ายซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรในการกรององค์ประกอบเสียงรบกวนที่ไม่พึงประสงค์จากข้อมูลที่ต้องการ เมื่อความยาวของตัวกรองเพิ่มขึ้น (พารามิเตอร์ M) ความนุ่มนวลของเอาต์พุตจะเพิ่มขึ้นในขณะที่ความคมชัดของการเปลี่ยนข้อมูลจะเพิ่มมากขึ้น นี่หมายความว่าตัวกรองนี้มีการตอบสนองโดเมนเวลาที่ยอดเยี่ยม แต่มีการตอบสนองต่อความถี่ต่ำ ตัวกรอง MA ทำหน้าที่สำคัญ 3 ประการคือ 1) ต้องใช้ M Input Point, คำนวณค่าเฉลี่ยของ M-points เหล่านี้และสร้างจุดเอาต์พุตเดี่ยว 2) เนื่องจากมีการคำนวณการคำนวณ ตัวกรองแนะนำจำนวนครั้งที่แน่นอนของความล่าช้า 3) ตัวกรองทำหน้าที่เป็น Low Pass Filter (มีการตอบสนองโดเมนความถี่ต่ำและการตอบสนองโดเมนที่ดี) รหัส Matlab: โค้ด MATLAB ดังต่อไปนี้จะจำลองการตอบสนองโดเมนเวลาของตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ M-point และคำนวณการตอบสนองความถี่สำหรับความยาวของตัวกรองต่างๆ การตอบสนองโดเมนระยะเวลา: ในพล็อตแรกเรามีข้อมูลเข้าที่จะเข้าสู่ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การป้อนข้อมูลมีเสียงดังและวัตถุประสงค์ของเราคือการลดเสียงรบกวน ตัวเลขต่อไปคือการตอบสนองการส่งออกของตัวกรองการเคลื่อนที่เฉลี่ย 3 จุด สามารถอนุมานได้จากรูปที่ตัวกรอง 3 จุด Moving Average ไม่ได้ทำอะไรมากนักในการกรองเสียงรบกวน เราเพิ่มตัวกรองก๊อกเป็น 51 จุดและเราจะเห็นว่าเสียงในเอาต์พุตลดลงมากซึ่งแสดงในรูปถัดไป เราเพิ่มก๊อกต่อไปที่ 101 และ 501 และเราสามารถสังเกตได้ว่าถึงแม้จะมีสัญญาณรบกวนอยู่เกือบเป็นศูนย์การเปลี่ยนภาพจะลดลงอย่างเห็นได้ชัด (สังเกตความชันที่ด้านข้างของสัญญาณและเปรียบเทียบกับการเปลี่ยนแปลงของผนังอิฐที่เหมาะสมใน ข้อมูลของเรา) การตอบสนองต่อความถี่: จากการตอบสนองต่อความถี่คุณสามารถยืนยันได้ว่าการม้วนออกช้ามากและการลดทอนของแถบหยุดไม่ดี เมื่อพิจารณาการลดทอนแถบหยุดนี้อย่างชัดเจนตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่สามารถแยกย่านความถี่หนึ่งจากอีกความถี่หนึ่งได้ อย่างที่เราทราบดีว่าประสิทธิภาพที่ดีในโดเมนเวลาทำให้ประสิทธิภาพในโดเมนความถี่ต่ำและในทางกลับกัน ในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองความราบเรียบที่ดีเยี่ยม (การทำงานในโดเมนเวลา) แต่เป็นตัวกรองความถี่ต่ำที่ไม่ดี (การดำเนินการในโดเมนความถี่) ลิงก์ภายนอก: หนังสือแนะนำ: Primary Sidebar