เฉลี่ยเคลื่อนที่ สัมภาระ

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la ช่วงที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลจริงการตอบสนองตามความถี่ของตัวกรองค่าเฉลี่ยที่ทำงานการตอบสนองต่อความถี่ของระบบ LTI คือ DTFT ของ การตอบสนองต่ออิมพัลส์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ L-sample คือเมื่อตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็น FIR การตอบสนองต่อความถี่จะลดจำนวนที่ จำกัด เราสามารถใช้ข้อมูลประจำตัวที่มีประโยชน์มาก ๆ เพื่อเขียนการตอบสนองตามความถี่ที่เราได้รับ ให้ aej N 0 และ ML 1 เราอาจสนใจขนาดของฟังก์ชันนี้เพื่อหาความถี่ที่จะผ่านตัวกรองที่ไม่มีการลดทอนและที่ attenuated ด้านล่างเป็นพล็อตของขนาดของฟังก์ชันนี้สำหรับ L4 สีแดง 8 สีเขียว และ 16 สีน้ำเงินช่วงแนวนอนมีตั้งแต่ศูนย์ถึงเรเดียนต่อตัวอย่างข้อสังเกตว่าในทั้งสามกรณีการตอบสนองต่อความถี่มีลักษณะ lowpass ค่าคงที่เป็นศูนย์ความถี่ในอินพุทจะผ่านตัวกรองไม่ได้ บางครั้งความถี่ที่สูงขึ้นบางอย่างเช่น 2 จะถูกกำจัดออกโดยตัวกรองอย่างสมบูรณ์อย่างไรก็ตามหากมีเจตนาในการออกแบบตัวกรองสัญญาณ Lowpass เราก็ยังไม่ได้เป็นอย่างดีบางส่วนของความถี่ที่สูงขึ้นจะถูกลดทอนเพียงประมาณ 1 10 สำหรับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 16 จุดหรือ 1 3 สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่จุดเราสามารถทำอะไรได้ดีกว่าที่คิดไว้ข้างต้นสร้างขึ้นโดยรหัส Matlab ต่อไปนี้ 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1- exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp-i omega พล็อตโอเมก้า, abs H4 abs H8 abs H16 แกน 0, pi, 0, 1.Copyright 2000 - - University of California, Berkeley การปรับระดับเสียงจะขจัดรูปแบบระยะสั้นหรือเสียงรบกวนเพื่อเปิดเผยรูปแบบที่มีความสำคัญของข้อมูลที่ไม่บริสุทธิ์การดำเนินการอย่างราบรื่นดำเนินการในกล่องไบออสและการทำให้เรียบของ Savitzky-Golay ขั้นตอนวิธีราบเรียบ convolve ข้อมูลการป้อนข้อมูลที่มีสัมประสิทธิ์ที่แตกต่างกันการขยับเป็นชนิดของตัวกรองต่ำผ่านประเภทของการเรียบและ จำนวนของการปรับให้ราบเรียบการตอบสนองต่อความถี่ของตัวกรองการปรับค่าเฉลี่ย aka การทำให้เรียบของกล่องรูปแบบเรียบง่ายที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งจะแทนที่ค่าข้อมูลแต่ละค่าโดยค่าเฉลี่ยของค่าที่อยู่ใกล้เคียงเพื่อหลีกเลี่ยงการขยับข้อมูลให้ดีที่สุดคือค่าเฉลี่ย จำนวนค่าเดียวกันก่อนและหลังที่มีการคำนวณค่าเฉลี่ยในรูปแบบสมการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณโดยอีกคำหนึ่งสำหรับการปรับให้เรียบแบบนี้คือการเลื่อนโดยเฉลี่ยการทำให้เรียบขึ้นของกล่องหรือการปรับให้เรียบของรถกระบะสามารถทำได้โดยการนำข้อมูลเข้า กับชีพจรรูปกล่อง 2 M 1 ค่าทั้งหมดเท่ากับ 1 2 M 1 เราเรียกค่าเหล่านี้ค่าสัมประสิทธิ์ของ smoothing kernel. Binomial Smoothing. Binomial เรียบเป็นกรอง Gaussian มัน convolves ข้อมูลของคุณด้วยค่าสัมประสิทธิ์ normalized ที่ได้มาจากสามเหลี่ยม Pascal ในระดับที่เท่ากับพารามิเตอร์ Smoothing อัลกอริทึมนี้ได้มาจากบทความของ Marchand และ Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing การใช้ smoothing ของ Claritzky-Golay ค่าสัมประสิทธิ์ที่ได้รับความนิยมในสาขาวิชาเคมีเป็นประเภทของสี่เหลี่ยมผืนผ้าน้อยที่สุดการเรียบราบเรียบจำนวนของการปรับให้ราบเรียบถูกควบคุมโดยพารามิเตอร์สองตัวซึ่งเป็นคำสั่งพหุนามและจำนวนจุดที่ใช้ในการคำนวณหาค่าเอาท์พุทแต่ละแบบที่เรียบลื่น P และ L Marmet, ตัวกรองความเรียบแบบทวินาม (Binomial smoothing filter) วิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดบางประการเกี่ยวกับการเรียบอย่างน้อยที่สุดในรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A และ MJE Golay, การปรับให้เรียบและความแตกต่างของข้อมูลด้วยวิธีการขั้นต่ำสุดที่น้อยที่สุด, Analytical Chemistry 36 1627- 1639, 1964