Moving Average Boxcar

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil 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. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Frequenzreaktion des laufenden Mittelfilters. Der Frequenzgang eines LTI System ist die DTFT der Impulsantwort. Die Impulsantwort eines L-Sample gleitenden Durchschnitt ist. Seit der gleitenden Durchschnitt Filter ist FIR, der Frequenzgang reduziert sich auf die endliche Summe. Wir können die sehr nützliche Identität verwenden, um die Frequenz zu schreiben Antwort wie überall, wo wir aej N 0 und ML 1 gelassen haben, können wir an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um festzustellen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und die abgeschwächt sind. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 rot, 8 grün und 16 blau Die horizontale Achse reicht von null bis radian pro Probe. Notice, dass in allen drei Fällen der Frequenzgang eine Tiefpaßcharakteristik hat Eine konstante Komponente Nullfrequenz im Eingang passiert durch den Filter ungedämpft Bestimmt höher Frequenzen, wie z. B. 2, werden durch den Filter vollständig eliminiert. Wenn jedoch die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir nicht sehr gut getan. Einige der höheren Frequenzen werden nur um einen Faktor von etwa 1 10 für den 16 Punkt gedämpft Gleitender Durchschnitt oder 1 3 für die vier Punkte gleitenden Durchschnitt Wir können viel besser als das. Die oben genannte Handlung wurde durch die folgenden Matlab-Code erstellt. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp-i Omega H8 1 8 1-exp-o omega 8 1-exp-o omega H16 1 16 1-exp-o omega 16 1-exp-o Omega-Plot Omega, abs H4 abs H8 abs H16 Achse 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley. Smoothing entfernt kurzfristige Variationen oder Rauschen, um die wichtige zugrunde liegende unverfälschte Form der Daten zu enthüllen. Igor s Smooth Operation führt Box, Binomial und Savitzky-Golay Glättung Die verschiedenen Glättungsalgorithmen fliegen Die Eingangsdaten mit unterschiedlichen Koeffizienten. Smoothing ist eine Art von Tiefpass-Filter Die Art der Glättung und die Menge der Glättung ändert den Filter s Frequenzgang. Moving Durchschnitt aka Box Glättung. Die einfachste Form der Glättung ist der gleitende Durchschnitt, der einfach ersetzt Jeder Datenwert mit dem Mittelwert der Nachbarwerte Um die Verschiebung der Daten zu vermeiden, ist es am besten, die gleiche Anzahl von Werten vor und nach dem, wo der Mittelwert berechnet wird, zu berechnen. In der Gleichungsform wird der gleitende Durchschnitt durch einen anderen Begriff für diese Art berechnet Der Glättung ist gleitend Durchschnitt, Kastenglättung oder Kastenwagenglättung Es kann durch Falten der Eingangsdaten mit einem kastenförmigen Puls von 2 M 1 Werten alle gleich 1 2 M 1 realisiert werden. Wir nennen diese Werte die Koeffizienten des Glättungskerns. Binomial Smoothing. Binomial Glättung ist ein Gaußscher Filter Es faltet Ihre Daten mit normalisierten Koeffizienten aus Pascal s Dreieck auf einem Niveau gleich dem Glättungsparameter Der Algorithmus ist aus einem Artikel von Marchand und Marmet 1983.Savitzky-Golay Smoothing. Savitzky-Golay abgeleitet Glättung verwendet einen anderen Satz von vorberechneten Koeffizienten, die auf dem Gebiet der Chemie populär sind. Es ist eine Art von Least Squares Polynom-Glättung Die Menge der Glättung wird durch zwei Parameter die Polynom-Reihenfolge und die Anzahl der Punkte gesteuert, die verwendet werden, um jeden geglätteten Ausgangswert zu berechnen. Marchand, P und L Marmet, Binomial Glättungsfilter Ein Weg, um einige Fallstricke der kleinsten quadratischen Polynomglättung zu vermeiden, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A und MJE Golay, Glättung und Differenzierung von Daten durch vereinfachte Verfahren der kleinsten Quadrate, Analytische Chemie 36 1627-1639, 1964.