Hvordan Bevegelse Gjennomsnittet Filter Verk

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Målefilter Vanlige navn: Gjennomsnittlig filtrering, utjevning, gjennomsnittlig, boksfiltrering Kort beskrivelse Gjennomsnittlig filtrering er en enkel, intuitiv og lett implementert metode for utjevning av bilder, dvs. reduserer intensitetsvariasjonen mellom en piksel og den neste. Det brukes ofte til å redusere støy i bilder. Slik fungerer det Ideen om gjennomsnittlig filtrering er bare å erstatte hver pikselverdi i et bilde med gjennomsnittlig (gjennomsnitts) verdi for naboene, inkludert seg selv. Dette medfører at man eliminerer pikselverdier som ikke representerer omgivelsene. Gjennomsnittlig filtrering anses vanligvis som et konvoluttfilter. Som andre omveltninger er den basert rundt en kjerne. som representerer formen og størrelsen på nabolaget som skal samples ved beregning av gjennomsnittet. Ofte brukes en 32153 kvadratkjerne, som vist i figur 1, selv om større kjerner (for eksempel 52155 kvadrater) kan brukes til mer alvorlig utjevning. (Merk at en liten kjerne kan brukes mer enn en gang for å produsere en lignende, men ikke identisk effekt som et enkelt pass med en stor kjerne.) Figur 1 32153 gjennomsnittlig kjerne som ofte brukes i gjennomsnittlig filtrering Beregning av den enkle konvolusjonen av et bilde med Denne kjernen utfører den gjennomsnittlige filtreringsprosessen. Retningslinjer for bruk Gjennomsnittlig filtrering brukes mest som en enkel metode for å redusere støy i et bilde. Vi illustrerer filteret ved å vise originalen ødelagt av Gaussisk støy med et gjennomsnitt på null og en standardavvik () på 8. viser effekten av å anvende et 32153 middelfilter. Legg merke til at støyen er mindre tydelig, men bildet er mykgjort. Hvis vi øker størrelsen på det gjennomsnittlige filteret til 52155, oppnår vi et bilde med mindre støy og mindre høyfrekvent detalj, som vist i Det samme bildet er mer alvorlig ødelagt av gaussisk støy (med et middel på null og a av 13) vises inn er resultatet av gjennomsnittlig filtrering med en 32153-kjernen. En enda mer utfordrende oppgave er gitt av viser effekten av å stryke det støyende bildet med et 32153 middelfilter. Siden pixelverdiene for skuddstøypiksler ofte er svært forskjellige fra de omgivende verdiene, har de en tendens til å vesentlig forvride pikselmiddelet beregnet av middelfilteret. Bruke et 52155 filter istedet gir Dette resultatet er ikke en signifikant forbedring i støyreduksjon, og i tillegg er bildet nå veldig uklart. Disse eksemplene illustrerer de to hovedproblemene med gjennomsnittlig filtrering, som er: En enkelt piksel med en svært representativ verdi kan betydelig påvirke gjennomsnittsverdien av alle piksler i nabolaget. Når filterkvarteret strekker seg til en kant, vil filteret interpolere nye verdier for piksler på kanten, og det vil derfor uskarpe den kanten. Dette kan være et problem hvis skarpe kanter kreves i utgangen. Begge disse problemene løses av medianfilteret. som ofte er et bedre filter for å redusere støy enn gjennomsnittet filter, men det tar lengre tid å beregne. Generelt fungerer det gjennomsnittlige filteret som et lavpassfrekvensfilter og reduserer derfor de romlige intensitetsderivatene som er tilstede i bildet. Vi har allerede sett denne effekten som en mykning av ansiktsfunksjonene i eksemplet ovenfor. Nå vurderer bildet som viser en scene som inneholder et bredere spekter av forskjellige romlige frekvenser. Etter utjevning en gang med et 32153 middelfilter får vi oppmerksom på at den lave romlige frekvensinformasjonen i bakgrunnen ikke har blitt påvirket vesentlig ved filtrering, men de (en gang skarpe) kanter av forgrunnsfaget har blitt kraftig jevnet. Etter filtrering med et 72157 filter får vi en enda mer dramatisk illustrasjon av dette fenomenet i Sammenlign dette resultatet til det som er oppnådd ved å sende et 32153 filter over det opprinnelige bildet tre ganger i vanlige variasjoner. Variasjoner på det gjennomsnittlige utjevningsfilteret som diskuteres her inkluderer Terskelverdiberegning hvor utjevning påføres underlagt betingelsen om at senterpikselverdien bare endres hvis forskjellen mellom dens opprinnelige verdi og gjennomsnittsverdien er større enn en forhåndsinnstilt grense. Dette medfører at støyen blir jevnet med et mindre dramatisk tap i bilde detaljene. Andre convolution filtre som ikke beregner gjennomsnittet av et nabolag, brukes også ofte til utjevning. En av de vanligste av disse er det gaussiske utjevningsfilteret. Interaktiv eksperiment Du kan interaktivt eksperimentere med denne operatøren ved å klikke her. Det gjennomsnittlige filteret beregnes ved hjelp av en konvolusjon. Kan du tenke på noen måter der de spesielle egenskapene til den gjennomsnittlige filterkjernen kan brukes til å øke konvolusjonen. Hva er den kompleksiteten til denne raskere konvolusjonen. Bruk en kantdetektor på bildet og merk styrken på utgangen. Påfør deretter et 32153 middelfilter til det opprinnelige bildet og kjør kantdetektoren igjen. Kommentere forskjellen. Hva skjer hvis et 52155- eller 72157-filter brukes? Det å bruke et 32153-middelfilter to ganger gir ikke det samme resultatet som å bruke et 52155-middelfilter én gang. Imidlertid kan en 52155 konvolusjonskjerne konstrueres som er ekvivalent. Hva ser denne kjernen ut som Opprett en 72157 konvolusjonskjerne som har en ekvivalent effekt på tre passerer med et 32153 middelfilter. Hvordan tror du det gjennomsnittlige filteret ville takle Gaussisk støy som ikke var symmetrisk rundt null Prøv noen eksempler. Referanser R. Boyle og R. Thomas Computer Vision: Et første kurs. Blackwell Scientific Publications, 1988, s. 32-34. E. Davies Maskin Vision: Teori, Algoritmer og Praktiske. Academic Press, 1990, kap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, kap. 4. Lokal informasjon Spesifikk informasjon om denne operatøren kan bli funnet her. Mer generelt råd om den lokale HIPR-installasjonen er tilgjengelig i Innledning for lokal informasjon. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttkursene for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.