Фильтрация метод скользящего среднего на librissimo.ru

Фильтрация метод скользящего среднего

Фильтры скользящего среднего популярны для сглаживания данных, например, для анализа стоимости акций и. Входные отсчеты x n пропускаются через ряд регистров памяти помеченных z—1 в соответствии с представлением элемента задержки при z-преобразовании.


Быстрый переход:
фильтрация метод скользящего среднего

Данную функцию можно использовать для фильтрации сигналов. В качестве входных фильтрация метод скользящего среднего определяются массив данных и окно усреднения.

фильтрация метод скользящего среднего e торговые роботы

Кому интересно, прошу под кат Итак, есть несколько реализаций данного алгоритма. Рассмотрим самый простой из них: Очевидная проблема здесь в инициализации алгоритма, сначала нужно накопить определенное количество данных, не меньшее, чем окно усреднения.

опционы зарабатываем на волатильности

В MATLAB алгоритм фильтрации с помощью скользящего среднего реализован в функции smooth Пример использования smooth input,windowгде input — массив входящих данных window — окно усреднения.

Изменяя параметр window можно получить большую или меньшую степень сглаживания данных: Исходник, реализующий данный пример представлен ниже: Алгоритм можно оптимизировать фильтрация метод скользящего среднего скорости работы изменив подсчет суммы: Видно, что для подсчета суммы элементов на 4-м шаге нужно из суммы на третьем шаге вычесть 1-й элемент массива 2, отмечен красным и прибавить 6-й элемент 8, желтая клетка.

На следующем шаге процедура повторяется.

фильтрация метод скользящего среднего

Данный подход будет эффективным при большом размере окна усреднения Tags: