Exponential Moving Average Signalverarbeitung

Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung an jedem dieser Termine. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann fühlen frei, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer liegen). (SEITE HINWEIS: Wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet habe, erstelle ich zuerst ein leeres Array mit voller Größe und fülle es dann rückwärts, damit ich es nicht am Ende umkehren muss, aber ich glaube nicht, dass du es erklären kannst Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem Argument epsilon können Sie einen Grenzwert festlegen, unterhalb dessen Sie nicht mehr auf alte Werte achten (da ihr Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du, ein exponentiell verfallenden Tiefpass des Formulars, wo alpha dt / tau, dt der Zeitstep von Der Filter, tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form von diesem ist wie folgt, nur Clip dt / tau nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkomma-Menge wie von Sekunden seit 1. Januar 1970. Ich fand das obige Code-Snippet von Earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich glatt einen Strom von Werten - so habe ich es umgestaltet : Und ich benutze es wie folgt: (wobei Pin. read () erzeugt den nächsten Wert Id wie zu konsumieren). Antwortete am 12. Februar 14 um 20:35 Im immer Berechnen EMAs mit Pandas: Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun: Mehr infos über Pandas EWMA: beantwortet Oct 04 15 am 12:42 Don39t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen. Ndash Cristian Ciupitu May 11 at 14:10 Beachten Sie, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich nicht berechnen die SMA, und ich nicht warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren. Dies bedeutet, meine Werte unterscheiden sich geringfügig, aber wenn Sie es Diagramm, es folgt genau nach 10 Proben. Während der ersten 10 Samples wird die EMA I berechnend geglättet. Dokumentation Dieses Beispiel zeigt, wie gleitende Durchschnittsfilter und Resampling verwendet werden, um die Auswirkungen von periodischen Komponenten der Tageszeit auf die stündliche Temperaturablesung zu isolieren und unerwünschte Leitungsgeräusche zu entfernen Aus einer offenen Spannungsmessung. Das Beispiel zeigt auch, wie die Pegel eines Taktsignals zu glätten sind, während die Kanten durch Verwendung eines Medianfilters bewahrt werden. Das Beispiel zeigt auch, wie ein Hampel-Filter verwendet wird, um große Ausreißer zu entfernen. Motivation Glättung ist, wie wir wichtige Muster in unseren Daten zu entdecken, während Sie Dinge, die unwichtig sind (d. H. Rauschen). Wir verwenden Filter, um diese Glättung durchzuführen. Das Ziel der Glättung ist es, langsame Änderungen im Wert zu produzieren, so dass seine einfacher zu sehen, Trends in unseren Daten. Manchmal, wenn Sie Eingangsdaten untersuchen, können Sie die Daten glatt machen, um einen Trend im Signal zu sehen. In unserem Beispiel haben wir eine Reihe von Temperaturmessungen in Celsius genommen jede Stunde am Logan Flughafen für den gesamten Monat Januar 2011. Beachten Sie, dass wir visuell sehen können, die Wirkung, die die Tageszeit auf die Temperaturwerte hat. Wenn Sie sich nur für die tägliche Temperaturschwankung im Laufe des Monats interessieren, tragen die stündlichen Fluktuationen nur zu Lärm bei, was die täglichen Variationen schwer unterscheiden kann. Um den Effekt der Tageszeit zu entfernen, möchten wir nun unsere Daten mit einem gleitenden Mittelfilter glätten. Ein Moving Average Filter In seiner einfachsten Form nimmt ein gleitender Durchschnittsfilter der Länge N den Durchschnitt jeder N aufeinanderfolgenden Samples der Wellenform an. Um einen gleitenden Mittelwertfilter auf jeden Datenpunkt anzuwenden, konstruieren wir unsere Koeffizienten unseres Filters so, dass jeder Punkt gleich gewichtet wird und 1/24 zum Gesamtdurchschnitt beiträgt. Dies gibt uns die durchschnittliche Temperatur über jeden Zeitraum von 24 Stunden. Filterverzögerung Beachten Sie, dass der gefilterte Ausgang um etwa zwölf Stunden verzögert wird. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass unser gleitender Durchschnittsfilter eine Verzögerung hat. Jedes symmetrische Filter der Länge N hat eine Verzögerung von (N-1) / 2 Abtastungen. Wir können diese Verzögerung manuell berücksichtigen. Extrahieren von Durchschnittsdifferenzen Alternativ können wir auch das gleitende Mittelfilter verwenden, um eine bessere Schätzung zu erhalten, wie die Tageszeit die Gesamttemperatur beeinflusst. Dazu werden zuerst die geglätteten Daten von den stündlichen Temperaturmessungen subtrahiert. Dann segmentieren Sie die differenzierten Daten in Tage und nehmen Sie den Durchschnitt über alle 31 Tage im Monat. Extrahieren von Peak Envelope Manchmal möchten wir auch eine glatt variierende Schätzung haben, wie sich die Höhen und Tiefen unseres Temperatursignals täglich ändern. Um dies zu erreichen, können wir die Hüllkurvenfunktion verwenden, um extreme Höhen und Tiefen zu verbinden, die über eine Untermenge der 24-Stundenperiode erkannt werden. In diesem Beispiel stellen wir sicher, dass es mindestens 16 Stunden zwischen jedem extrem hohen und extrem niedrigen Niveau gibt. Wir können auch ein Gefühl dafür, wie die Höhen und Tiefen sind Trends, indem sie den Durchschnitt zwischen den beiden Extremen. Weighted Moving Average Filter Andere Arten von Moving Average Filtern gewichten nicht jede Probe gleichermaßen. Ein weiterer gemeinsamer Filter folgt der Binomialexpansion von (1 / 2,1 / 2) n Dieser Filtertyp approximiert eine Normalkurve für große Werte von n. Es ist nützlich zum Herausfiltern von Hochfrequenzrauschen für kleine n. Um die Koeffizienten für das Binomial-Filter zu finden, falten Sie 1/2 1/2 mit sich selbst und konvergieren dann iterativ den Ausgang mit 1/2 1/2 a vorgeschriebener Anzahl von Malen. Verwenden Sie in diesem Beispiel fünf Gesamt-Iterationen. Ein anderer Filter, der dem Gaußschen Expansionsfilter ähnlich ist, ist der exponentiell gleitende Durchschnittsfilter. Diese Art des gewichteten gleitenden Durchschnittsfilters ist einfach zu konstruieren und erfordert keine große Fenstergröße. Sie passen einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittsfilter durch einen Alpha-Parameter zwischen null und eins an. Ein höherer Wert von alpha wird weniger Glättung haben. Untersuche die Messwerte für einen Tag. Wähle dein Land