Eksponentiell Bevegelse Gjennomsnittet Kernel

Eksponentiell utjevning. Dette eksempelet lærer deg hvordan du bruker eksponensiell utjevning til en tidsserie i Excel. Eksponensiell utjevning brukes til å jevne ut uregelmessigheter topper og daler for å lett gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Dataflikk, klikk Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste inn Analysis ToolPak add-in.3 Velg eksponensiell utjevning og klikk OK.4 Klikk i feltet Innmatingsområde og velg området B2 M2.5 Klikk i Dampingfaktor-boksen og type 0 9 Literatur snakker ofte om utjevningskonstanten alfa Verdien 1- kalles dempningsfaktoren.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi sett alpha til 0 1, blir det forrige datapunktet gitt en relativt liten vekt mens den forrige glatte verdien er gitt en stor vekt, dvs. 0 9 Som et resultat blir toppene og dalene utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne smooten hed-verdi for det første datapunktet fordi det ikke er noen tidligere datapunkt Den glattede verdien for det andre datapunktet er lik det forrige datapunktet. 9 Gjenta trinnene 2 til 8 for alfa 0 3 og alfa 0 8. Konklusjon Den mindre alfa bedre dempingen faktor, jo mer toppene og dalene blir utjevnet. Den større alfa mindre dempningsfaktoren, jo nærmere de glatte verdiene er til de faktiske datapunktene. En mulig tilnærming her er å ha en metode som returnerer kjernen. Fra det jeg har mulighet til for å se, vil inngangene til denne metoden være kjernetype i og andreInputs. En enkel tilnærming ville være. Dette er selvfølgelig veldig, veldig røff og mye forbedring kan gjøres, men det er ment å bare få poenget over. Jeg ville bruke et grensesnitt for å representere en kjernelengde, og ha klasser avledet per kjernen. I min erfaring produserer det tilstrekkelig lesbar og vedlikeholdbar kode, men det er alltid rom for forbedring. Ansatt 1. august kl. 20, 39.29 september 2013. olution. What er flytte gjennomsnittlig og hva er det bra for. Hvordan flytter gjennomsnittet gjort ved å bruke convolution. Moving gjennomsnitt er en enkel operasjon som vanligvis brukes til å undertrykke støy av et signal vi setter verdien av hvert punkt til gjennomsnittet av verdiene i dens nabolag Med en formel. Her x er inngangen, og y er utgangssignalet, mens størrelsen på vinduet er w, skal være merkelig. Formelen ovenfor beskriver en symmetrisk operasjon, prøvene tas fra begge sider av det aktuelle punktet. Nedenfor er et virkelighetseksempel. Det punktet som vinduet ligger faktisk er rødt. Verdier utenfor x er ment å være nuller. For å spille rundt og se effektene av bevegelige gjennomsnitt, ta en titt på denne interaktive demonstrasjonen. Hvordan gjøres det ved convolution. As du kanskje har anerkjent, beregner det enkle glidende gjennomsnittet ligner konvolusjonen i begge tilfeller et vindu glides langs signalet og elementene i vinduet er oppsummert. Så prøv det å gjøre det samme ved å bruke konvolusjon Bruk f ollowing parametere. Den ønskede utgangen er. Som første tilnærming, la oss prøve det vi får ved å samle x-signalet med følgende k-kjerne. Utgangen er nøyaktig tre ganger større enn den forventede. Det kan også ses at utgangsværdiene er Sammendraget av de tre elementene i vinduet Det er fordi under konvolusjonen glir vinduet sammen, alle elementene i det blir multiplisert med en og deretter oppsummert. yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. For å få de ønskede verdiene av y, skal utgangen divideres med 3. Med en formel inkludert divisjonen. Men det ville ikke være optimalt å gjøre avdelingen under konvolusjon. Her kommer ideen av omarrangere ligningen. Så skal vi bruke følgende k-kjerne. På denne måten vil vi få den ønskede utdata. I generell hvis vi vil flytte gjennomsnittet ved konvolusjon som har et vindu størrelse w, skal vi bruke følgende k-kjernen. A enkel Funksjonen gjør det bevegelige gjennomsnittet. Et eksempel er bruk.