Moving Average Filter Tutorial

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Ein einleitender Digitalfilter Nun öffnen Sie MicroModeler DSP und wählen Sie einen digitalen Filter von der Symbolleiste an der Spitze und ziehen Sie sie zu unserer Anwendung. Nun wählen Sie einen gleitenden Durchschnitt Filter, weil seine eine der einfachsten Arten von Filtern. Nach dem Löschen des Filters werden die Anzeigen automatisch aktualisiert. (Klicken Sie auf MicroModeler DSP in einem neuen Fenster zu starten) Wir alle wissen, was ein Durchschnitt ist - fügen Sie die Zahlen zusammen und teilen, wie viele es gibt. Ein gleitender Durchschnitt filtert genau das. Es speichert eine Historie der letzten N Zahlen und gibt ihren Durchschnitt aus. Jedes Mal, wenn eine neue Zahl kommt, wird der Mittelwert effektiv aus den gespeicherten Mustern neu berechnet und eine neue Zahl ausgegeben. Der Frequenzgang eines Filters Oben rechts sehen wir den Graphen von Magnitude vs Frequency, oder wie viel unterschiedliche Frequenzen durch den gleitenden mittleren Filter verstärkt oder reduziert werden. Wie Sie vielleicht erwarten, wird ein Mittelwert der letzten N Abtastwerte eine Art Glättung auf das Signal anwenden, wobei die niedrigen Frequenzen beibehalten und die hohen Frequenzen entfernt werden. Wir können die Anzahl der vorherigen Eingaben oder Proben, die sie durch die Einstellung der Filterlänge N steuert, steuern. Durch Anpassen dieser Funktion können wir sehen, dass wir eine grundlegende Kontrolle darüber haben, welche Frequenzen passieren und welche verworfen werden. Das Innere eines Filters Wenn wir die Strukturansicht betrachten, können wir sehen, wie das Innere eines gleitenden Durchschnittsfilters aussehen könnte. Das Diagramm wurde kommentiert, um zu zeigen, was die verschiedenen Symbole bedeuten. Die Z -1 - Zeichen bedeuten Verzögerung um ein Mal und die Symbole bedeuten addieren oder kombinieren die Signale. Die Pfeile bedeuten multiplizieren (denken verstärken, reduzieren oder skalieren) das Signal um den Betrag rechts neben dem Pfeil angezeigt. Für einen Durchschnitt von 5 Proben nehmen wir ein Fünftel (0,2) der jüngsten Probe, ein Fünftel der zweitletzten Probe und so weiter. Die Verzögerungskette wird als Verzögerungsleitung bezeichnet, wobei das Eingangssignal um einen weiteren Zeitschritt verzögert wird, wenn man entlang der Verzögerungsleitung fortschreitet. Die Pfeile werden auch als Hähne, so können Sie fast sie als Hähne wie die in Ihrem Küchenspüle, die alle eine fünfte offen sind. Man könnte sich vorstellen, dass das Signal von links einfließt und sich fortschreitend verzögert, wenn es sich entlang der Verzögerungsstrecke bewegt und dann in unterschiedlichen Stärken durch die Abgriffe wieder zusammengeführt wird, um den Ausgang zu bilden. Es sollte auch leicht zu sehen, dass die Ausgabe des Filters werden: Das entspricht dem Durchschnitt der letzten 5 Proben. In der Praxis verwendet der von MicroModeler DSP erzeugte Code Tricks, um dies effizienter durchzuführen, so dass nur die ersten und letzten Abtastwerte beteiligt sein müssen, aber das Diagramm ist zu illustrativen Zwecken gut. Wenn Sie dies verstehen können, dann können Sie eine Idee, was ein FIR-Filter ist. Ein FIR-Filter ist identisch mit dem gleitenden Durchschnittsfilter, aber stattdessen können alle Zapfstärken gleich sein, sie können unterschiedlich sein. Hier haben wir einen gleitenden Mittelfilter und einen FIR-Filter. Sie können sehen, dass sie strukturell gleich sind, der einzige Unterschied ist die Stärken der Hähne. Im nächsten Abschnitt werden wir Ihnen Finite Impulse Response (FIR) Filter vorstellen. Durch die Veränderung der Zapfwellenstärken können wir nahezu jede Frequenzantwort erzeugen, die wir wollen.