Exponential Moving Average Filter Algorithmus

Ich habe im Wesentlichen ein Array von Werten wie folgt: Das obige Array ist oversimplified, Im sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus, den ich schrieb, um die nächste Peak vor einem Zeitpunkt zu finden verarbeiten. Meine Logik schlägt fehl, weil in meinem Beispiel oben 0.36 die wahre Spitze ist, aber mein Algorithmus würde rückwärts schauen und sehen die sehr letzte Zahl 0.25 als die Spitze, als theres eine Abnahme zu 0.24 vor ihm. Das Ziel ist, diese Werte zu nehmen und einen Algorithmus auf sie, die glätten sie ein wenig, so dass ich mehr lineare Werte. (Dh: Id wie meine Ergebnisse curvy, nicht jaggedy) Ive wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden. Wie kann ich dies tun Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, gehe ich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array, die Anwendung einer exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung, um sie herauszufordern, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Müssen Sie einige Zustand zu halten und Sie benötigen einen Tuning-Parameter. Dies erfordert eine kleine Klasse (vorausgesetzt, Sie verwenden Java 5 oder höher): Instantiate mit dem Decay-Parameter, die Sie wollen (kann Abstimmung sollte zwischen 0 und 1) und dann mit Average () zu filtern. Beim Lesen einer Seite auf einige mathematische Rekursion, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn Sie es in Code ist, dass Mathematiker gerne Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes schreiben. (Theyve einige andere Anmerkungen außerdem, die nicht helfen.) Jedoch ist die EMA ziemlich einfach, da Sie nur an einen alten Wert erinnern müssen, der keine komplizierten Zustandarrays erfordert. Beantwortet Feb 8 12 at 20:42 TKKocheran: Ziemlich viel. Isn39t es schön, wenn die Dinge einfach sein können (Wenn Sie mit einer neuen Sequenz beginnen, erhalten Sie einen neuen Mittelwert.) Beachten Sie, dass die ersten paar Begriffe in der durchschnittlichen Sequenz wird ein bisschen durch Randeffekte springen, aber Sie erhalten die mit anderen gleitenden Durchschnitten auch. Allerdings ist ein guter Vorteil, dass Sie die gleitende durchschnittliche Logik in die Mittelung einwickeln und experimentieren können, ohne den Rest des Programms zu viel zu stören. Ndash Donal Fellows Ich habe eine harte Zeit, Ihre Fragen zu verstehen, aber ich werde versuchen, trotzdem zu beantworten. 1) Wenn Ihr Algorithmus 0,25 statt 0,36 gefunden hat, dann ist es falsch. Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme (das ist immer nach oben oder immer nach unten). Wenn Sie ALLE Ihre Daten nicht klassifizieren, sind Ihre Datenpunkte - wie Sie sie darstellen - nichtlinear. Wenn Sie wirklich den maximalen Wert zwischen zwei Zeitpunkten finden wollen, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie das Maximum dieses Unterarrays. 2) Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach: vorstellen, dass ich die folgende Liste haben: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Ich kann es glätten, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Beachten Sie, dass die erste Zahl ist der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (zweite und erste Zahlen) die zweite (neue Liste) ist der Durchschnitt von 1,4 und 1,5 (dritte und zweite alte Liste) die dritte (neue Liste) der Durchschnitt von 1,5 und 1,4 (Vierte und dritte), und so weiter. Ich könnte es Zeitraum drei oder vier gemacht haben, oder n. Beachten Sie, wie die Daten viel glatter sind. Ein guter Weg, um zu sehen, gleitende Durchschnitte bei der Arbeit ist, gehen Sie zu Google Finance, wählen Sie eine Aktie (versuchen Tesla Motors ziemlich volatil (TSLA)) und klicken Sie auf Technische Daten am unteren Rand des Diagramms. Wählen Sie Moving Average mit einer bestimmten Periode und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Differenzen zu vergleichen. Exponentielle gleitende Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber Gewichte die älteren Daten weniger als die neuen Daten ist dies ein Weg, um die Glättung nach hinten auszugleichen. Bitte lesen Sie den Wikipedia-Eintrag. Also, dies ist eher ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu klein. Viel Glück. Wenn Sie Probleme mit der Mathematik haben, könnten Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell gehen. Also die Ausgabe erhalten Sie die letzten x-Terme durch x geteilt werden. Ungetestetes Pseudocode: Beachten Sie, dass Sie die Anfangs - und Endteile der Daten behandeln müssen, da deutlich, dass Sie die letzten 5 Ausdrücke nicht durchschnittlich sind, wenn Sie auf Ihrem 2. Datenpunkt sind. Außerdem gibt es effizientere Methoden, diesen gleitenden Durchschnitt (sum sum - älteste neueste) zu berechnen, aber dies ist, um das Konzept von dem, was passiert, zu bekommen. Antwort # 1 am: August 20, 2010, 09:10:49 pm »Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncIm Codierung etwas in dem Augenblick, wo Im eine Reihe von Werten im Laufe der Zeit aus einem Hardware-Kompass. Dieser Kompass ist sehr genau und Updates sehr oft, mit dem Ergebnis, dass wenn es leicht wackelt, ich am Ende mit dem ungeraden Wert, der wild unvereinbar mit seinen Nachbarn ist. Ich möchte diese Werte glätten. Nachdem ich einiges gelesen hatte, scheint es, dass was ich will, ein Hochpaßfilter, ein Tiefpaßfilter oder ein gleitender Durchschnitt ist. Gleitender Durchschnitt kann ich mit erhalten, halten Sie einfach eine Geschichte der letzten 5 Werte oder was auch immer, und verwenden Sie den Durchschnitt dieser Werte stromabwärts in meinem Code, wo ich war einmal nur mit dem jüngsten Wert. Das sollte, glaube ich, die Wackeln schön abschneiden, aber es schlägt mir, dass seine wahrscheinlich ziemlich ineffizient, und dies ist wahrscheinlich eines dieser bekannten Probleme zu Proper Programmers, denen theres eine wirklich ordentliche Clever Math-Lösung. Ich bin jedoch einer jener schrecklichen selbstprogrammierten Programmierer ohne einen Fetzen der formalen Bildung in irgendetwas sogar vage mit CompSci oder Mathe verwandt. Lesen um ein Bit deutet darauf hin, dass dies ein Hoch-oder Tiefpassfilter sein kann, aber ich kann nicht finden, was in Begriffen verständlich für einen Hack wie ich, was die Wirkung dieser Algorithmen wäre auf einer Reihe von Werten, geschweige denn wie die Mathematik Arbeitet. Die Antwort hier. Zum Beispiel, technisch beantwortet meine Frage, aber nur verständlich für diejenigen, die wahrscheinlich schon wissen, wie das Problem zu lösen. Es wäre ein sehr schöner und kluger Mensch, der die Art des Problems erklären könnte, und das, wie die Lösungen funktionieren, in Begriffen, die einem Kunstabsolventen verständlich sind. Wenn Ihr gleitender Durchschnitt muss lang sein, um die gewünschte Glättung zu erreichen, und Sie brauchen nicht wirklich eine bestimmte Form des Kernels, dann sind Sie besser dran, wenn Sie einen exponentiell verfallenden gleitenden Durchschnitt verwenden: wo Sie Wählen Sie winzig, um eine entsprechende Konstante zu sein (zB wenn Sie winzige 1- 1N wählen, wird es die gleiche Menge an Mittelung wie ein Fenster der Größe N, aber verteilt unterschiedlich über ältere Punkte). Wie auch immer, da der nächste Wert des gleitenden Durchschnitts hängt nur von der vorherigen und Ihre Daten, müssen Sie nicht eine Warteschlange oder etwas zu halten. Und Sie können denken, dies zu tun, so etwas wie: Nun, ich habe einen neuen Punkt, aber ich dont wirklich vertrauen es, so Im werde 80 meiner alten Schätzung der Messung zu halten, und nur vertrauen diesem neuen Datenpunkt 20. Das ist So ziemlich das gleiche wie zu sagen, Nun, ich vertraue nur diesem neuen Punkt 20, und ich benutze 4 andere Punkte, die ich vertrauen die gleiche Menge, außer dass anstatt explizit nehmen die 4 anderen Punkten, youre Annahme, dass die Mittelung haben Sie das letzte Mal War vernünftig, so können Sie Ihre vorherige Arbeit. Beantwortet Sep 21 10 at 14:27 Hey, ich weiß, das ist 5 Jahre zu spät, aber danke für eine großartige Antwort. I39m arbeitet an einem Spiel, bei dem der Klang sich nach Ihrer Geschwindigkeit ändert, aber wegen des Laufenlassens des Spiels auf einem langsam-ass Computer, würde die Geschwindigkeit wild schwanken, was gut für die Lenkung war, aber super ärgerlich in Bezug auf Sound. Dies war eine wirklich einfache und billige Lösung für etwas, das ich für ein wirklich komplexes Problem halten würde. Ndash Wenn Sie versuchen, den gelegentlichen ungeraden Wert zu entfernen, ist ein Tiefpassfilter die beste der drei Optionen, die Sie identifiziert haben. Tiefpaßfilter erlauben langsame Änderungen, wie die, die durch das Drehen eines Kompasses von Hand verursacht werden, während Abweisen von Hochgeschwindigkeitsänderungen, wie z. B. durch Stöße auf der Straße, verursacht werden. Ein gleitender Durchschnitt wird wahrscheinlich nicht ausreichen, da die Auswirkungen eines einzelnen Blips in Ihren Daten auf mehrere nachfolgende Werte wirken, abhängig von der Größe des gleitenden Durchschnittsfensters. Wenn die ungeraden Werte leicht erkannt werden, können Sie sogar mit einem Glitch-Entfer - nal-Algorithmus besser abschneiden, der sie komplett ignoriert: Hier ist ein Guick-Graphen zu veranschaulichen: Der erste Graphen ist das Eingangssignal mit einem unangenehmen Glitch. Die zweite Grafik zeigt die Wirkung eines 10-stelligen Gleitmittels. Der endgültige Graph ist eine Kombination aus dem 10-Sample-Mittelwert und dem einfachen Glitch-Detektionsalgorithmus, der oben gezeigt ist. Wenn der Glitch detektiert wird, wird anstelle des tatsächlichen Wertes der 10-Sample-Mittelwert verwendet. Beantwortet Sep 21 10 am 13:38 Schön erklärt und Bonuspunkte für die Grafik) ndash Henry Cooke Sep 22 10 at 0:50 Wow. Seldomly sah so eine nette Antwort ndash Muis Jun 4 13 at 9:14 Der gleitende Durchschnitt ist ein Tiefpassfilter. Ndash nomen Okt 21 13 am 19:36 Versuchen Sie einen runningstreaming Median statt. Ndash kert Apr 25 14 am 22:09 Gleitender Durchschnitt kann ich unten erhalten. Aber es scheint mir, dass seine wahrscheinlich ziemlich ineffizient. Theres wirklich kein Grund ein gleitender Durchschnitt sollte ineffizient sein. Sie halten die Anzahl der Datenpunkte, die Sie in einem Puffer (wie eine zirkuläre Warteschlange) wollen. An jedem neuen Datenpunkt pflücken Sie den ältesten Wert und subtrahieren ihn von einer Summe, und drücken Sie den neuesten und fügen Sie ihn der Summe hinzu. Jeder neue Datenpunkt bringt also nur einen Popp, eine Addition und eine Subtraktion mit sich. Ihr gleitender Durchschnitt ist immer diese Verschiebungssumme geteilt durch die Anzahl der Werte in Ihrem Puffer. Es wird ein wenig trickiger, wenn youre Empfangen von Daten gleichzeitig von mehreren Threads, aber da Ihre Daten von einem Hardware-Gerät kommt, das scheint sehr zweifelhaft für mich. Oh und auch: schreckliche Selbst-gelehrte Programmierer vereinen) Der gleitende Durchschnitt schien mir ineffizient, weil Sie einen Puffer von Werten speichern müssen - besser, nur einige Clever Maths mit Ihrem Eingabewert und aktuellen Arbeitswert zu tun Ich denke, dass ist wie exponentiell gleitenden Durchschnitt Arbeitet. Eine Optimierung, die ich für diese Art von gleitendem Durchschnitt gesehen habe, beinhaltet die Verwendung eines Fixlängen-Warteschlangen-Amps, einen Zeiger auf die Stelle, an der Sie sich in dieser Warteschlange befinden, und einfach den Zeiger um (mit oder wenn). Voila Kein teurer Pushpop. Power für die Amateure, Bruder ndash Henry Cooke Henry: Für einen geraden-gleitenden Durchschnitt brauchst du den Puffer einfach so, dass du weißt, welcher Wert geknallt wird, wenn der nächste Wert gedrückt wird. Das heißt, die quotfixed-Länge Warteschlange amp ein Pointerquot Sie beschreiben ist genau das, was ich durch quotcircular queue. quot Bedeutet, warum ich sagte, es ist nicht ineffizient. Was meinst du, ich meinte, Und wenn Ihre Antwort ist quotan Array, das seine Werte zurück verschiebt sich auf jedem indexierten removalquot (wie std :: vector in C). Also, I39m so weh I don39t sogar wollen, um mit Ihnen zu sprechen) ndash Dan Tao 22 September at 1:58 Henry: Ich don39t wissen über AS3, aber ein Java-Programmierer bekam Sammlungen wie CircularQueue zu seiner Verfügung (I39m nicht a Java-Entwickler, so I39m sicher, es gibt bessere Beispiele da draußen that39s genau das, was ich aus einer schnellen Google-Suche gefunden), die genau die Funktionalität implementiert, die wir reden. I39m ziemlich zuversichtlich, die Mehrheit der mittleren und niedrigen Sprachen mit Standard-Bibliotheken haben etwas ähnliches (z. B. in. NET there39s QueueltTgt). Jedenfalls war ich selbst Philosophie. alles ist vergeben. Ndash Dan Tao Ein exponentiell abnehmender gleitender Durchschnitt kann von Hand mit nur dem Trend berechnet werden, wenn Sie die richtigen Werte verwenden. Sehen Sie fourmilab. chhackdiete4 für eine Idee, wie dies schnell mit einem Stift und Papier, wenn Sie für exponentiell geglättet gleitenden Durchschnitt mit 10 Glättung suchen. Aber da Sie einen Computer haben, möchten Sie wahrscheinlich binäre Verschiebung im Gegensatz zur Dezimalverschiebung tun) Auf diese Weise brauchen Sie nur eine Variable für Ihren aktuellen Wert und einen für den Durchschnitt. Daraus kann dann der nächste Mittelwert berechnet werden. Beantwortet eine Technik namens Bereichstor, die gut funktioniert mit Low-Vorkommen falschen Proben. Unter der Annahme einer der oben erwähnten Filtertechniken (gleitender Durchschnitt, exponentiell), sobald Sie über ausreichende Historie verfügen (eine Zeitkonstante), können Sie die neue, eingehende Datenprobe für die Angemessenheit testen, bevor sie zur Berechnung hinzugefügt wird. Ist ein gewisses Wissen über die maximale vernünftige Änderungsrate des Signals erforderlich. Wird die Rohprobe mit dem letzten geglätteten Wert verglichen, und wenn der absolute Wert dieser Differenz größer als der zulässige Bereich ist, wird diese Probe herausgeworfen (oder durch eine Heuristik ersetzt, zB eine Vorhersage basierend auf der Steigungsdifferenz oder dem Trend Vorhersagewert aus doppelten exponentiellen Glättung) beantwortet April 30 16 at 6:56