Verschieben Der Durchschnittlichen Filter-Software

Moving Average Indicator Die gleitenden Mittelwerte liefern ein objektives Maß für die Trendrichtung, indem die Preisdaten geglättet werden. In der Regel berechnet mit Schlusskursen, kann der gleitende Durchschnitt auch mit Median verwendet werden. typisch. Gewichteten Abschluss. Und hohe, niedrige oder offene Preise sowie andere Indikatoren. Kürzere bewegliche Durchschnitte sind empfindlicher und identifizieren neue Trends früher, geben aber auch mehr falsche Alarme. Längere bewegte Durchschnitte sind zuverlässiger, aber weniger reagierend, nur Abholung der großen Trends. Verwenden Sie einen gleitenden Durchschnitt, der die Hälfte der Länge des Zyklus, den Sie verfolgen. Wenn die Peak-to-Peak-Zykluslänge ungefähr 30 Tage beträgt, dann ist ein 15 Tage gleitender Durchschnitt geeignet. Wenn 20 Tage, dann ein 10 Tage gleitender Durchschnitt geeignet ist. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage gleitende Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung der Erzeugung von Signalen etwas vor dem Markt verwenden. Andere favorisieren die Fibonacci-Zahlen von 5, 8, 13 und 21. 100 bis 200 Tage (20 bis 40 Wochen) gleitende Durchschnittswerte sind für längere Zyklen 20 bis 65 Tage (4 bis 13 Wochen) gleitende Mittelwerte sind für Zwischenzyklen und 5 beliebt Bis 20 Tage für kurze Zyklen. Das einfachste gleitende Mittelsystem erzeugt Signale, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überquert: Gehen Sie lange, wenn der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt von unten über den Kurs geht. Gehen Sie kurz, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt von oben geht. Das System ist anfällig für whipsaws in ranging-Märkte, mit Preis-Kreuzung hin und her über den gleitenden Durchschnitt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen. Aus diesem Grund verwenden gleitende Durchschnittssysteme normalerweise Filter zur Verringerung von Peitschenhieben. Komplexere Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt als Ersatz für Schlusskurs. Drei Moving Averages beschäftigen einen dritten gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, wann der Preis reicht. Multiple Moving Averages verwenden eine Serie von sechs schnell bewegten Durchschnitten und sechs langsam bewegten Durchschnitten, um einander zu bestätigen. Displaced Moving Averages sind nützlich für Trendfolgen, wodurch die Anzahl der Whipsaws reduziert wird. Keltner-Kanäle verwenden Banden, die in einem Vielfachen des durchschnittlichen wahren Bereichs gezeichnet sind, um gleitende Durchschnittsübergänge zu filtern. Die populäre MACD (Moving Average Convergence Divergence) - Anzeige ist eine Variation der beiden Moving Average System, aufgetragen als ein Oszillator, der den langsamen gleitenden Durchschnitt von dem schnell bewegten Durchschnitt subtrahiert. Es gibt mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, jeweils mit ihren eigenen Besonderheiten. Einfache gleitende Mittelwerte sind am einfachsten zu konstruieren, aber auch am anfälligsten für Verzerrungen. Gewichtete gleitende Durchschnitte sind schwer zu konstruieren, aber zuverlässig. Exponentielle gleitende Durchschnitte erreichen die Vorteile der Gewichtung kombiniert mit der Leichtigkeit der Konstruktion. Wilder gleitende Durchschnitte werden hauptsächlich in Indikatoren verwendet, die von J. Welles Wilder entwickelt wurden. Im Wesentlichen die gleiche Formel wie exponentielle gleitende Durchschnitte, verwenden sie unterschiedliche Gewichtungen mdash, für die Benutzer zu berücksichtigen müssen. Indikatorbedienfeld zeigt, wie Sie Bewegungsdurchschnitte einrichten. Die Standardeinstellung ist ein 21-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel gilt eine Sicherheit mit folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als Durchschnitt ausrechnen Der erste Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA geht. Moving Averages - Einfache und exponentielle Bewegungsdurchschnitte - Einfache und exponentielle Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Kursdaten zu einem Trendfolger . Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jüngsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuweisen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen ihrer Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitende Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, über / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen über einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John MurphyA Closer Blick auf die erweiterte CODAS Moving Average Algorithmus Vielseitig gleitenden Durchschnitt in Advanced CODAS-Algorithmus filtert Wellenformrauschen, extrahiert Mittelwert und eliminiert Baseline Drift. Der gleitende Durchschnitt ist eine einfache mathematische Technik, die primär zur Beseitigung von Aberrationen verwendet wird und den tatsächlichen Trend in einer Sammlung von Datenpunkten offenbart. Sie könnten mit ihm aus der Mittelung lärmender Daten in einem Neuling Physik-Experiment oder aus der Verfolgung der Wert einer Investition vertraut sein. Sie wissen vielleicht nicht, dass der gleitende Durchschnitt auch ein Prototyp des endlichen Impulsantwortfilters ist, der häufigste Filtertyp, der in der computerbasierten Instrumentierung verwendet wird. In Fällen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen überlagert ist, wo ein Mittel aus einem periodischen Signal extrahiert werden muss oder wenn eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal höherer Frequenz eliminiert werden muss, kann ein gleitender Durchschnittsfilter angewendet werden, um das gewünschte zu erzielen Ergebnis. Der gleitende Durchschnittsalgorithmus von Advanced CODAS bietet diese Art der Wellenformfilterleistung. Advanced CODAS ist ein Analyse-Softwarepaket, das auf vorhandenen Wellenformdateien arbeitet, die von WinDaq oder WinDaq-Datenerfassungspaketen der zweiten Generation erstellt wurden. Zusätzlich zu dem gleitenden durchschnittlichen Algorithmus enthält Advanced CODAS auch ein Berichtsgenerator-Dienstprogramm und Software-Routinen für Wellenformintegration, Differenzierung, Peak - und Tal-Erfassung, Rektifikation und arithmetische Operationen. Moving Average Filter Theorie DATAQ Instruments Moving Average Algorithmus ermöglicht eine große Flexibilität in Wellenform-Filter-Anwendungen. Es kann als Tiefpaßfilter verwendet werden, um das Rauschen, das bei vielen Arten von Wellenformen anliegt, oder als Hochpaßfilter zu dämpfen, um eine Drift-Grundlinie von einem Signal höherer Frequenz zu eliminieren. Das Verfahren, das von dem Algorithmus verwendet wird, um die Filtermenge zu bestimmen, beinhaltet die Verwendung eines Glättungsfaktors. Dieser Glättungsfaktor, der von Ihnen durch die Software gesteuert wird, kann erhöht oder verringert werden, um die Anzahl der tatsächlichen Wellenformdatenpunkte oder Abtastwerte anzugeben, die der gleitende Durchschnitt überspannt. Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. Der Algorithmus führt einen gleitenden Durchschnitt durch, indem er zwei oder mehr dieser Datenpunkte aus der erfassten Wellenform abgibt, addiert, ihre Summe durch die Gesamtanzahl der hinzugefügten Datenpunkte dividiert und den ersten Datenpunkt der Wellenform durch den gerade berechneten Durchschnitt ersetzt Wiederholen der Schritte mit den zweiten, dritten und so weiter Datenpunkten, bis das Ende der Daten erreicht ist. Das Ergebnis ist eine zweite oder erzeugte Wellenform, die aus den gemittelten Daten besteht und die gleiche Anzahl von Punkten wie die ursprüngliche Wellenform aufweist. Abbildung 1 8212 Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. In der obigen Darstellung werden konsekutive Wellenformdatenpunkte durch quotyquot dargestellt, um zu veranschaulichen, wie der gleitende Durchschnitt berechnet wird. In diesem Fall wurde ein Glättungsfaktor von drei angewandt, was bedeutet, dass drei aufeinander folgende Datenpunkte aus der ursprünglichen Wellenform hinzugefügt werden, wobei ihre Summe durch drei geteilt wird, und dann wird dieser Quotient als der erste Datenpunkt einer erzeugten Wellenform aufgetragen. Der Vorgang wiederholt sich mit den zweiten, dritten und anderen Datenpunkten der ursprünglichen Wellenform, bis das Ende der Daten erreicht ist. Eine spezielle Quotientierquot-Technik misst die Anfangs - und Enddatenpunkte der ursprünglichen Wellenform, um sicherzustellen, dass die erzeugte Wellenform die gleiche Anzahl von Datenpunkten wie die Vorlage enthält. Fig. 1 zeigt, wie der gleitende Mittelalgorithmus auf Wellenformdatenpunkte (die durch y dargestellt werden) angewendet wird. Die Abbildung zeigt einen Glättungsfaktor von 3, was bedeutet, dass der Durchschnittswert (dargestellt durch a) über 3 aufeinanderfolgende Wellenformdatenwerte berechnet wird. Beachten Sie die Überlappung, die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen vorhanden ist. Es ist diese überlappende Technik, zusammen mit einer speziellen Anfangs - und Endpunktbehandlung, die die gleiche Anzahl von Datenpunkten in der gemittelten Wellenform erzeugt, wie sie im Original existiert. Die Art und Weise, wie der Algorithmus einen gleitenden Durchschnitt berechnet, verdient einen genaueren Blick und kann an einem Beispiel veranschaulicht werden. Sagen wir haben auf einer Diät für zwei Wochen und wir wollen unser durchschnittliches Gewicht in den letzten 7 Tagen zu berechnen. Wir würden unser Gewicht an Tag 7 mit unserem Gewicht an den Tagen 8, 9, 10, 11, 12 und 13 summieren und dann mit 1/7 multiplizieren. Zur Formalisierung des Prozesses läßt sich dies folgendermaßen ausdrücken: a (7) 1/7 (y (7) y (8) y (9) y (13) Diese Gleichung kann weiter verallgemeinert werden. Der gleitende Mittelwert einer Wellenform kann folgendermaßen berechnet werden: wobei: ein gemittelter Wert n Datenpunktposition s Glättungsfaktor y aktueller Datenpunktwert Bild 2 8212 Die Ausgangswellenform der Kraftmesszelle, die im oberen Kanal als Original und ungefiltert dargestellt ist, und als ein 11-Punkt Gemittelte Wellenform im unteren Kanal. Das Rauschen, das auf der ursprünglichen Wellenform auftritt, war auf die intensiven Vibrationen zurückzuführen, die durch die Presse während des Verpackungsvorgangs erzeugt wurden. Der Schlüssel zu dieser Algorithmenflexibilität ist sein breites Spektrum an auswählbaren Glättungsfaktoren (von 2 - 1.000). Der Glättungsfaktor bestimmt, wie viele tatsächliche Datenpunkte oder Proben gemittelt werden sollen. Das Angeben eines positiven Glättungsfaktors simuliert einen Tiefpaßfilter, während ein negativer Glättungsfaktor ein Hochpassfilter simuliert. Bei dem Absolutwert des Glättungsfaktors gelten bei höheren Werten grßere Glättungsbeschränkungen für die resultierende Wellenform und umgekehrt niedrigere Werte weniger Glättung. Mit der Anwendung des geeigneten Glättungsfaktors kann der Algorithmus auch verwendet werden, um den Mittelwert einer gegebenen periodischen Wellenform zu extrahieren. Ein höherer positiver Glättungsfaktor wird typischerweise angewendet, um mittlere Wellenformwerte zu erzeugen. Anwenden des Moving Average Algorithmus Ein herausragendes Merkmal des gleitenden Durchschnittsalgorithmus ist, dass es viele Male auf die gleiche Wellenform angewendet werden kann, um das gewünschte Filterergebnis zu erhalten. Waveform-Filterung ist eine sehr subjektive Übung. Was möglicherweise eine richtig gefilterte Wellenform zu einem Benutzer sein kann, kann unannehmbar laut zu anderen sein. Nur Sie können beurteilen, ob die Anzahl der gemittelten Punkte zu hoch, zu niedrig oder genau richtig gewählt wurde. Die Flexibilität des Algorithmus ermöglicht es Ihnen, den Glättungsfaktor anzupassen und einen weiteren Durchlauf durch den Algorithmus durchzuführen, wenn mit dem anfänglichen Versuch keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden. Die Anwendung und die Fähigkeiten des gleitenden Durchschnittsalgorithmus können am besten durch die folgenden Beispiele veranschaulicht werden. Abbildung 3 8212 Die EKG-Wellenform, die ursprünglich und ungefiltert im oberen Kanal und als 97-Punkt-gemittelte Wellenform im unteren Kanal angezeigt wurde. Beachten Sie die Abwesenheit von Baseline Drift im unteren Kanal. Beide Wellenformen werden in einem komprimierten Zustand für Präsentationszwecke gezeigt. Eine Rauschunterdrückungsanwendung In Fällen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen überladen ist, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um das Rauschen zu unterdrücken und ein klareres Bild der Wellenform zu liefern. Zum Beispiel benutzte ein fortgeschrittener CODAS-Kunde eine Presse und eine Wägezelle in einem Verpackungsbetrieb. Ihr Produkt sollte auf ein vorbestimmtes Niveau (überwacht durch die Kraftmesszelle) komprimiert werden, um die Größe der Verpackung zu reduzieren, die erforderlich ist, um das Produkt aufzunehmen. Aus Qualitätskontrollgründen beschlossen sie, den Pressenbetrieb mit Instrumentierung zu überwachen. Ein unerwartetes Problem trat auf, als sie begannen, die Echtzeit-Wägezellenausgabe anzuzeigen. Da die Pressenmaschine während des Betriebs beträchtlich vibrierte, war die Ausgangswellenform der Lastzellen schwierig zu unterscheiden, da sie eine große Menge an Rauschen aufgrund der Schwingung aufwies, wie dies in dem oberen Kanal von Fig. 2 gezeigt ist. Dieses Rauschen wurde eliminiert, indem ein 11-Punkt-gemittelter Kanal erzeugt wurde, wie in dem unteren Kanal von Fig. 2 gezeigt. Das Ergebnis war ein deutlich deutlicheres Bild der Wägezellenausgabe. Eine Anwendung bei der Beseitigung von Baseline Drift In Fällen, in denen eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal mit höherer Frequenz entfernt werden muss, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um die Drift-Baseline zu eliminieren. Beispielsweise weist eine EKG-Wellenform typischerweise einen gewissen Grad an Grundlinienwanderung auf, wie in dem oberen Kanal von 3 zu sehen ist. Diese Grundliniendrift kann eliminiert werden, ohne die Eigenschaften der Wellenform zu verändern oder zu stören, wie in dem unteren Kanal von Fig. 3 gezeigt. Dies wird durch Anwenden eines geeigneten negativen Glättungsfaktors während der gleitenden Durchschnittsberechnung erreicht. Der geeignete Glättungsfaktor wird durch Dividieren einer Wellenformperiode (in Sekunden) durch das Abtastintervall der Kanäle bestimmt. Das Abtastintervall der Kanäle ist einfach der Reziprokwert der Abtastrate der Kanäle und wird bequem auf dem gleitenden Durchschnitts-Utility-Menü angezeigt. Die Wellenformperiode wird leicht aus dem Anzeigebildschirm bestimmt, indem der Cursor an einem geeigneten Punkt auf der Wellenform positioniert, eine Zeitmarke eingestellt und dann der Cursor einen vollständigen Zyklus von der angezeigten Zeitmarke weg bewegt wird. Die Zeitdifferenz zwischen Cursor und Zeitmarke ist eine Wellenformperiode und wird am unteren Rand des Bildschirms in Sekunden angezeigt. In unserem EKG-Beispiel besaß die Wellenform ein Kanalabtastintervall von 0,004 Sekunden (erhalten aus dem gleitenden mittleren Utility-Menü) und eine Wellenformperiode wurde gemessen, um 0,388 Sekunden zu überspannen. Das Dividieren der Wellenformperiode durch das Abtastintervall der Kanäle lieferte einen Glättungsfaktor von 97. Da es sich um die Grundliniendrift handelt, die wir an der Eliminierung interessieren, haben wir einen negativen Glättungsfaktor (-97) auf den gleitenden Durchschnittsalgorithmus angewendet. Dies subtrahierte das gleitende Durchschnittsergebnis des ursprünglichen Wellenformsignals, das die Grundliniendrift ohne störende Wellenforminformation eliminierte. Other Waveform Moving Average Issues Unabhängig von der Anwendung ist der universelle Grund für die Anwendung eines gleitenden mittleren Filters auf Quotsmooth outquot die hohen und niedrigen Aberrationen und zeigen einen repräsentativeren Zwischen-Wellenformwert. Dabei sollte die Software bei der Erzeugung einer gleitenden gemittelten Wellenform nicht andere Merkmale der ursprünglichen Wellenform beeinträchtigen. Beispielsweise sollte die Software automatisch die mit der ursprünglichen Datendatei verknüpften Kalibrierungsinformationen einstellen, so daß sich die gleitende gemittelte Wellenform in den geeigneten Entwicklungseinheiten befindet, wenn sie erzeugt wird. Alle Messwerte in den Figuren wurden mit WinDaq Data Acquisition softwareMoving Average Filter gemacht kate schrieb: gt Hi, gt gt Ich bin für einen Code für ein Tiefpassfilter suchen, die ich auf gt ein Signal vor der Durchführung der Spektralanalyse anwenden können. Gt gt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber dieses ist Weise außerhalb mein Feldes also Im gt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gt benötigt, außer dem Signal selbst gt gt Danke, gt Kate In der analogen Domäne, verwenden Leute Tiefpaß-Filterung für mindestens ein paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) machen das Signal besser aussehen Ii) Vermeidung von Aliasing während der Analog-Digital-Umsetzung, was dazu führt, dass hochfrequente Noise-Signale auf niedrige Frequenzen verallgemeinert werden, was die interessierenden niederfrequenten Signale beschädigen und den Rauschanteil erhöhen kann. Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen auf Ihre Situation zutrifft (i) Sie sehen das Signal nicht direkt an (Sie werden die Spektralanalyse durchführen) (ii) Ihr Signal ist bereits digitalisiert. Speziell, wenn Sie Spektralanalyse tun, wird das Hochfrequenz-Zeug an der Hochfrequenz-Ende angezeigt, und Sie können wählen, um es zu ignorieren. Für jede lineare Technik (dies schließt die FFT - und die Matlab-Filter () - Funktion ein) wird der Hochfrequenzinhalt die Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor der Filterung dezimieren. Gibt es einen besonderen Grund, den Sie wollen, um loszuwerden, die hochfrequente Inhalt vor Spektralanalyse kate schrieb: gt Hi, gt gt Ich bin für einige Code für ein Tiefpassfilter suchen, die ich auf gt ein Signal vor dem Tragen anwenden können Spektralanalyse durchgeführt. Gt gt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber dieses ist Weise außerhalb mein Feldes also Im gt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gt benötigt, außer dem Signal selbst gt gt Danke, gt Kate In der analogen Domäne, verwenden Leute Tiefpaß-Filterung für mindestens ein paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) machen das Signal besser aussehen Ii) Vermeidung von Aliasing während der Analog-Digital-Umsetzung, was dazu führt, dass hochfrequente Noise-Signale auf niedrige Frequenzen verallgemeinert werden, was die interessierenden niederfrequenten Signale beschädigen und den Rauschanteil erhöhen kann. Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen auf Ihre Situation zutrifft (i) Sie sehen das Signal nicht direkt an (Sie werden die Spektralanalyse durchführen) (ii) Ihr Signal ist bereits digitalisiert. Speziell, wenn Sie Spektralanalyse tun, wird das Hochfrequenz-Zeug an der Hochfrequenz-Ende angezeigt, und Sie können wählen, um es zu ignorieren. Für jede lineare Technik (dies schließt die FFT - und die Matlab-Filter () - Funktion ein) wird der Hochfrequenzinhalt die Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor der Filterung dezimieren. Gibt es einen besonderen Grund, den Sie wollen, um loszuwerden, die hochfrequente Inhalte vor Spektralanalyse Um ehrlich zu sein, weiß ich nicht, warum Im versuchen, loszuwerden, die hohen Frequenzen. Im im Grunde die Anweisungen in einer ISO. Wie Sie vielleicht erraten haben, Computer-Programmierung und Signalverarbeitung ist wirklich nicht mein Bereich, so dass die Sprache ist mir fremd Was Im tun ist wie folgt - Im ein Bauingenieur und Im versuchen, ein Straßenprofil zu analysieren. Das Profil ist grundsätzlich das Äquivalent eines Signals, das mit dem Abstand variiert (aber da die Geschwindigkeit konstant ist, ist dies das gleiche wie mit der Zeit variierend). Der genaue Wortlaut der ISO ist vorverarbeitende Filter sollten zum Beispiel Butterworth verwendet werden. Allerdings dachte ich, dass die gleitenden Durchschnitt könnte ein einfacher Ort zu beginnen Ich vermute, der Grund Im Versuch, hohe Frequenzen zu beseitigen ist, weil sie in Bezug auf Straßenbelag Schäden vernachlässigbar wäre. Ich schätze Ihre Zeit sehr, Katherine Rajeev schrieb: gt gt gt kate schrieb: gtgt Hallo, gtgt gtgt Ich suche nach einem Code für einen Tiefpaßfilter, den ich gtgt ein Signal vor der Durchführung der Spektralanalyse gtgt. Gtgt gtgt Ich apoligise für meine Unwissenheit, aber das ist weit außerhalb meines Feldes so gt Im gtgt nicht wirklich einen Sinn davon. Was sind die Eingänge, die gtgt benötigt anders als das Signal selbst gtgt gtgt In der analogen Domäne verwenden Leute Tiefpassfilterung für mindestens ein gt paar Gründe, die in den Sinn kommen (i) das Signal zu machen (Ii) ein Aliasing während der Analog-Digital-Umwandlung zu vermeiden, wobei gt zu hochfrequenten Geräuschsignalen führt, die auf niedrige gt-Frequenzen verallgemeinert werden, was die niedrigeren Frequenzsignale von gt-Interesse gt verfälschen und den Rauschpegel erhöhen kann. Gt gt Es scheint nicht, dass eine dieser Überlegungen für gt Ihre gt Situation (i) Sie nicht suchen das Signal direkt (youre gt gehen gt zu tun Spektralanalyse) (ii) Ihr Signal bereits digitalisiert ist. Gt gt Speziell wenn Sie die Spektralanalyse durchführen, wird das hochfrequente gt stuff gt am hochfrequenten Ende erscheinen und Sie können gt it ignorieren. Gt Für jede lineare Technik (hierzu gehören die FFT - und die Matlab-Filterfunktion gt) wird der hochfrequente Gehalt die gt-Spektralanalyse des niederfrequenten Inhalts nicht stören. Es sei denn, Sie möchten Ihre Daten vor dem Filtern dezimieren. Gt gt Gibt es einen besonderen Grund, den Sie den gt-Hochfrequenz-Gt-Gehalt vor der Spektralanalyse loswerden wollen gt HTH gt - rajeevgt gt Katherine schrieb: gt Um ehrlich zu sein, weiß ich nicht, warum ich versuche, mich loszuwerden Hohe gt-Frequenzen. Im im Grunde die Anweisungen in einer ISO. Gt Wie Sie vielleicht erraten haben, Computer-Programmierung und Signalverarbeitung gt ist wirklich nicht mein Bereich so die Sprache verwendet ist mir fremd gt gt Was Im tun ist wie folgt - Im ein Bauingenieur und Im versuchen, gt analysieren ein Straßenprofil. Das Profil ist grundsätzlich das gt equivilent eines Signals, das mit dem Abstand variiert (aber da die Geschwindigkeit gt konstant ist, ist dies die gleiche wie die zeitliche Veränderung). Die genaue gt Wortlaut der ISO ist Pre-Processing Filter sollten für einige Fragen in den Sinn kommen. ein. Was fragt Sie die ISO nach den Vorverarbeitungsfiltern b? Wie wird die Spektralanalyse durchgeführt? C. Gibt die ISO die Grenzfrequenz für den Filter an. Dh Frequenzen über X gt Beispiel Butterworth beseitigen. Allerdings dachte ich, dass der gleitende Durchschnitt gt ein einfacher Platz zu starten Ich neige dazu, zustimmen, gleitender Durchschnitt wäre einfacher. Es hat auch eine Eigenschaft, dass alle Frequenzkomponenten um genau den gleichen Betrag verzögert werden, was bedeutet, dass die Wellenformform erhalten bleibt, die durch den Filter geht (natürlich werden einige Frequenzkomponenten abgeschwächt, aber sie werden nicht um beispielsweise 90 Grad verschoben , Bezogen auf andere Frequenzen). Der Butterworth-Filter (und in unterschiedlichem Ausmaß alle Analogfilter) hat diese Eigenschaft nicht, die als lineare oder phasenlineare bekannt ist. Butterworth bezieht sich auf eine Klasse von analogen Filtern mit einem bestimmten Phasen - und Frequenzgang, der einfach mit elektronischen Komponenten wie Widerständen, Kondensatoren und Induktivitäten realisiert werden kann. (Meine vernünftige Vermutung ist, dass) Menschen entwickelten digitale Äquivalente für diese und andere analoge Filter, weil sie mit ihren Eigenschaften vertraut waren. Allerdings würde eine Menge Leute heute fragen, wenn youre auf ein digitalisiertes Signal zu betreiben, warum die Mühe mit einem Analog-Look-Alike-Filter. Gt Ich nehme den Grund Im, der versucht, hohe Frequenzen zu beseitigen, ist gt, weil sie im Hinblick auf Straßenschäden vernachlässigbar wären. Gt gt Ich schätze sehr Ihre Zeit, gt Katherine Wieder, ich bin viel verpflichtet, Sie für die Zeit nehmen, die ich versucht habe, Ihre qs unten beantworten: gt Einige Fragen in den Sinn kommen. Gt gt a. Was fragt die ISO nach den Pre-Processing Filtern Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT durchführen, die ich vermute, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich das Straßenprofil selbst produzierte und spezifiziere, dass ich die Frequenzen wollte, um ein Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / meter zu sein. Warum muss ich dann die hohen Frequenzen gt gt b herausfiltern. Wie wird die Spektralanalyse durchgeführt gt gt c. Gibt die ISO die Grenzfrequenz für den Filter an. Dh gt get gt befreien von Frequenzen über X Es gibt keine Cutoff-Frequenz. Gtgt Beispiel Butterworth. Allerdings dachte ich, dass die gleitenden Durchschnitt gtgt könnte ein einfacher Ort zu starten gt gt Ich neige dazu, zu vereinbaren, gleitender Durchschnitt wäre einfacher. Es hat auch eine gt-Eigenschaft gt, daß alle Frequenzkomponenten um genau die gleiche gt-Menge verzögert sind, was bedeutet, daß die Wellenformform durch das gt-Filter gt erhalten bleibt (natürlich werden einige Frequenzkomponenten abgeschwächt, aber gt nicht gt B. um 90 Grad gegenüber anderen Frequenzen verschoben werden). Gt Der gt-Butterworth-Filter (und in unterschiedlichem Ausmaß alle analogen Filter) hat nicht diese Eigenschaft, die als lineare oder phasenlineare Eigenschaft bekannt ist. Gt gt Butterworth bezieht sich auf eine Klasse von analogen Filtern mit einer bestimmten gt-Phase gt und Frequenzgang, die einfach mit gt-elektronischen gt-Komponenten wie Widerständen, Kondensatoren und Induktivitäten realisiert werden können. (Mein gt vernünftiger gt guess gt ist, dass) Menschen entwickelten digitale Entsprechungen zu diesen und andere gt analoge gt-Filter, weil sie mit ihren Eigenschaften vertraut waren. Allerdings gt ein gt viel gt von Leuten heute fragen würde, wenn youre gehen, um auf einem digitalisierten gt-Signal zu betreiben, gt, warum die Mühe mit einem Analog-Look-Alike-Filter. Gt gtgt Ich nehme den Grund Im, der versucht, hohe Frequenzen zu beseitigen, ist gtgt, weil sie im Hinblick auf die Beschädigung der Straßenoberfläche vernachlässigbar wären. Gtgt gtgt Ich schätze Ihre Zeit sehr, gtgt Katherine gt gt lt. Gt gt gt HTH gt - rajeev - Vielen Dank. Katherine Klingt wie Sie können die Daten bereits so, wie Sie den Frequenzbereich zu filtern. Was ist die Abtastrate? Ist es räumlich oder zeitlich? Wenn Sie 4 Zyklen / Meter an das System angeben, ist es sehr unwahrscheinlich, dass es nur eine Abtastung wäre, um diese Frequenz (Fs1 / 8 Meter) ohne irgendeine Art von gleitendem Mittelfilter zu erhalten. Was ist die ISO-Anforderung (ISO-Standard, von wo aus) Ein Effekt der Filterung ist es, die Energie auf die niedrigeren Frequenzen zu verschieben und nicht nur abzutrennen, wie Sie es im Frequenzbereich tun würden. Wenn das Endziel ist es, ein IRI oder eine Art von anderen Straßenrauheit Metrik als dies kann kritisch zu berechnen. Gt gt Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT, die gt Ich schätze, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große gt Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich die Straße gt Profil selbst verursachte und spezifiziere, dass ich die Frequenzen ein gt Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / Meter sein wollte. Warum dann gt sollte ich herausfiltern müssen hohe Frequenzen gt Charlie, bin ich sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und Im nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im tun. Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 haben Klassifizierungen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD-Wert für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Diese Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder 400 Metern, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Ich dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die räumlichen Frequenzen, die ich oben hatte. Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich dieses gleiche Diagramm unter Verwendung des gleichen Straßenprofils erzeugen kann und das Finden der FFT von ihm und dann des PSD. Ich weiß nicht, was Sie mit der Stichprobe Frequenz Im ängstlich, vielleicht ist es dort oben, was ich beschrieben habe Ich danke Ihnen so viel für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus dem Wasser auf diesem ein Charlie schrieb: gt gt gt Katherine, Gt gt Klingt wie Sie können die Daten bereits die Art und Weise filtern Sie gt Spezifizierung gt der Frequenzbereich. Was ist Ihre Sampling-Rate Ist es räumlich oder gt temporal gt Wenn Sie 4 Zyklen / Meter an das System ist sehr unwahrscheinlich gt, dass es gt wäre nur Sampling, um diese Rate (Fs1 / 8 Meter) ohne einige gt Art von gt zu bekommen Gt gt Was ist die ISO-Anforderung (ISO-Norm, von wo aus) gt gt Ein Effekt der Filterung ist, die Energie auf die unteren gt-Frequenzen zu verschieben, anstatt sie einfach abzutrennen, wie Sie es in gt tun würden Gt-Frequenzbereich. Wenn das Endziel ist es, ein IRI oder einige gt Art von gt anderen Straßenrauheit Metrik als dies kann kritisch zu berechnen. Gt gt Charlie gt gtgt gtgt Nach der Pre-Processing-Filter fragt es, dass ich eine FFT-gt, die gtgt Ich denke, ist auch eine Antwort auf Ihre nächste Frage. Das große gtgt Verstehenproblem, das im, das ist, dass ich das gt-Straße gtgt Profil selbst produzierte und spezifiziere, dass ich wollte, dass die Frequenzen ein gtgt Minimum von 0.01cycles / meter und ein Maximum von 4cycles / meter sein sollten. Warum dann gtgt sollte ich herausfiltern hochfrequenzen gtgt gt gt gt Danke für die Info auf ISO 8608: 1995 es sieht aus wie gute Referenz für einige meiner Arbeit auf Straßenprofil Verarbeitung. Zurück zu Ihrem Projekt. Wie ich es verstehe, machst du: 1. Erstellen des Straßenprofils im räumlichen Frequenzbereich mit einem Inhalt von 0,01-4 Zyklen / m 2. Erzeugung des räumlichen Profils aus 1 nach einigen Gleichungen (400 m lang, dx0,05 m, räumliche Abtastfrequenz1 / Dx20 Zyklen / m) 3. Zeichnen Sie Ihre Straße PSD von 1 gegen die ISO-Werte von ISO 8608 4. Berechnen Sie die fft und die PSD von 2 und vergleichen Sie sie mit 3, um zu sehen, wenn Sie in der Lage, es wieder zu produzieren. Wenn das stimmt und ich den ISO-Standard verstehe. Ich glaube nicht, dass Sie überhaupt filtern müssen. Ihr Profil von 2 sollte in der Lage sein, Frequenzdaten von 0,0025-10 Zyklen / m zu erzeugen, aber Sie sollten keinen Inhalt über 4 Zyklen / m sehen. Hoffe, dies hilft, anstatt verwirrt. Vielleicht möchten Sie bei The Little Book of Profiling auf www. umtri. umich. edu/erd/roughness/index für weitere Informationen zu suchen. Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt schreibt in Nachricht: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gt Charlie, gt Ich bin sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und Im gt nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im gt tun. Gt gt gt Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen gt-Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 haben gt Klassifikationen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD-Wert gt für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Diese gt-Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die gt eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder gt 400 Meter, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Gt Ich dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die räumlichen gt Frequenzen, die ich oben hatte. Gt Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich das gleiche gt Diagramm unter Verwendung des gleichen Straßenprofils erzeugen kann und das Finden der FFT von ihm und gt dann das PSD. Gt Ich weiß nicht, was Sie mit der Probenahme Frequenz Im ängstlich, vielleicht ist es gt ist dort oben, was ich beschrieben habe gt gt Vielen Dank für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus gt Wasser auf diesem ein gt gt Katherine Gt Vielen Dank für die Informationen auf ISO 8608: 1995 es sieht aus wie gute Referenz gt für einige gt meiner Arbeit. Es ist sehr nützlich, nur um die richtige Terminologie für die Zahlen verwendet zu sehen Auf der Straßenprofilbearbeitung. Zurück zu Ihrem Projekt. Wie ich es verstehe, machst du: gt gt 1. Erstellen Sie ein Profil im räumlichen Frequenzbereich mit dem Inhalt in gt 0.01-4 gt Zyklen / m gt 2. Erstellen Sie räumliche Profile aus 1 mit einigen Gleichungen (400 gt Meter lang, gt Dx0,05 m, räumliche Abtastfrequenz1 / dx20 Zyklen / m) gt 3. Zeichnen Sie Ihre Straße PSD von 1 gegen die ISO-Werte von ISO gt 8608 gt 4. Berechnen Sie die fft und die PSD von 2 und vergleichen Sie sie mit 3 zu gt sehen Wenn gt Sie sind in der Lage, es wieder zu produzieren. Gt gt Wenn das stimmt und ich den ISO-Standard verstehe. Ich dont gt glauben, dass Sie gt Notwendigkeit, jede mögliche Filterung überhaupt zu tun. Ihr Profil von 2 sollte gt in der Lage sein, Frequenzdaten von 0,0025-10 Zyklen / m zu erzeugen, aber Sie sollten keinen gt Inhalt über 4 Zyklen / m sehen. Gt gt Hoffe, das hilft eher als verwirrt. Vielleicht möchten Sie an der gt Little gt Buch der Profilierung bei ltwww. umtri. umich. edu/erd/roughness/index gt gt gt oder mehr Info. Gt gt Charlie gt gt Katherine ltkatherine. cashellucd. iegt schrieb in Nachricht gt news: ef02d7a.7webx. raydaftYaTP. Gtgt Charlie, gtgt Ich bin sehr ignorant auf die richtige Terminologie in diesem Zeug und gt Im gtgt nicht sicher, was Sie mit Sample-Rate. Ill nur sagen, was im gtgt tun. Gtgt gtgt gtgt Zuerst generiere ich ein zufälliges Straßenprofil mit räumlichen gtgt-Frequenzen von 0,01 - 4 Zyklen / m. Die ISO 8608: 1995 gt haben gtgt Klassifikationen der Straße und abhängig davon, gibt es einen PSD gt Wert gtgt für jede der Frequenzen zwischen 0,01 und 4, die Sie wollen. Gt Diese gtgt-Werte werden dann in eine Gleichung für die Straßenerzeugung gesetzt, die gtgt eine Straße mit einer beliebigen Anzahl von Punkten (in meinem Fall 8000 oder gtgt 400 Meter, d. H. Alle 0,05 Meter) erzeugt. Gtgt I dann grafisch alle ISO-Werte für die PSD gegen die gt räumlichen gtgt Frequenzen, die ich oben hatte. Gtgt Ich versuche dann, rückwärts zu arbeiten, um zu sehen, ob ich den gleichen gtgt Graphen erzeugen kann, indem ich das gleiche Straßenprofil verwende und die FFT von ihm gt und gtgt dann das PSD finde. Gtgt Ich weiß nicht, was Sie mit der Probenahme Frequenz Im Angst, vielleicht gt es gtgt ist dort oben, was ich beschrieben habe gtgt gtgt Vielen Dank für Ihre Zeit, ich bin völlig wie ein Fisch aus gtgt Wasser auf diesem ein gtgt Gtgt Katherine gtgt gt gt gt Was ist eine Watchlist Sie können sich Ihre Watchlist als Threads vorstellen, die Sie mit Lesezeichen versehen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. So können Sie leicht den Überblick über Themen halten können, die youre interessiert an. Ihre Merkliste anzuzeigen, klicken Sie auf den quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich einen Artikel zu meiner Merkliste hinzu Suche Um Suchkriterien zu Ihrer Merkliste hinzuzufügen, suchen Sie im Suchfeld nach dem gewünschten Suchbegriff. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Autor Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Thread Um einen Thread zu deiner Watchlist hinzuzufügen, geh zur Threadseite und klicke auf den Thread zu meinem Watchlistquot Link oben auf der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anleitungen siehe: www. slyck / ngpage2 Wählen Sie Ihr Land aus