Processo De Processamento De Sinal Médio Exponencial

Eu tenho um intervalo de datas e uma medida em cada uma dessas datas. Eu gostaria de calcular uma média móvel exponencial para cada uma das datas. Alguém sabe como fazer isso, eu sou novo no python. Não parece que as médias estejam incorporadas na biblioteca padrão do Python, o que me parece um pouco estranho. Talvez eu não esteja olhando no lugar certo. Então, dado o código a seguir, como eu poderia calcular a média ponderada em movimento de pontos de QI para datas de calendário (provavelmente há uma maneira melhor de estruturar os dados, qualquer conselho seria apreciado), perguntou Jan 28 09 às 18:01 Meu python é um Um pouco enferrujado (qualquer pessoa pode se sentir livre para editar este código para fazer correções, se Ive estragou a sintaxe de alguma forma), mas aqui vai. Esta função move-se para trás, desde o final da lista até o início, calculando a média móvel exponencial para cada valor, trabalhando para trás até que o coeficiente de peso de um elemento seja menor que o dado epsilon. No final da função, inverte os valores antes de retornar a lista (para que eles estejam na ordem correta para o chamador). (NOTA LATERAL: se eu estivesse usando um idioma diferente de Python, Id crie uma matriz vazia em tamanho real primeiro e depois preencha-a para trás, de modo que eu não precisaria reverter no final. Mas eu não acho que você possa declarar Uma grande disposição vazia em python. E nas listas de python, o adendo é muito menos caro do que o anterior, e é por isso que eu criei a lista na ordem inversa. Por favor, corrija-me se eu estiver errado.) O argumento alfa é o fator de decaimento em cada iteração. Por exemplo, se você usou um alfa de 0,5, então o valor médio móvel de hoje seria composto pelos seguintes valores ponderados: Claro que, se você tiver uma enorme variedade de valores, os valores de dez ou quinze dias não contribuirão muito para Média ponderada de hoje. O argumento epsilon permite que você defina um ponto de corte, abaixo do qual você deixará de se preocupar com valores antigos (já que sua contribuição para o valor de hoje será insignificante). Você invocou a função de algo assim: respondeu Jan 28 09 às 18:46. Não conheço Python, mas para a parte de média, você quer dizer um filtro de passagem baixa exponencialmente decadente da forma em que o dttau alfa, o tempo real do filtro , Tau a constante de tempo do filtro (a forma variável de timestep é a seguinte, basta digitar o dttau para não ser superior a 1,0) Se você quiser filtrar algo como uma data, certifique-se de converter uma quantidade de ponto flutuante Como em segundos desde 1 de janeiro de 1970. respondeu Jan 28 09 às 18:10 Achei o trecho de código acima por earino bastante útil - mas eu precisava de algo que poderia suavizar continuamente um fluxo de valores - então eu o reflitava para isso: e eu uso Como isto: (onde pin. read () produz o próximo valor Id como consumir). Respondeu 12 de fevereiro às 20:35 Estou sempre calculando EMAs com Pandas: Aqui está um exemplo de como fazê-lo: Mais informações sobre Pandas EWMA: respondidas em 4 de outubro às 12:42 Don39t versões mais recentes de Pandas têm novas e melhores funções. Ndash Cristian Ciupitu 11 de maio 16 às 14:10 Note que, ao contrário de sua planilha, não calculo o SMA, e não espero para gerar o EMA após 10 amostras. Isso significa que meus valores diferem ligeiramente, mas se você apresentá-lo, segue exatamente após 10 amostras. Durante as primeiras 10 amostras, o EMA que eu calculo é adequadamente alisado. Com vetor de peso eu significo o vetor com pesos que você tem que multiplicar as observações na janela que desliza sobre seus dados, então, se você adicionar esses produtos juntos, ele retorna o valor Da EMA no lado direito da janela. Para uma média móvel ponderada linear, a fórmula para encontrar o vetor de peso é: (1: n) soma (1: n) (no código R). Esta série de comprimento n aumenta até 1. Para n10 será 0.01818182 0.03636364 0.05454545 0.07272727 0.09090909 0.10909091 0.12727273 0.14545455 0.16363636 0.18181818 os números 1 a 10 55, com 55 a soma dos números 1 a 10. Como você calcula o vetor de peso Para uma média móvel exponencial (EMA) de comprimento n se n é o comprimento da janela, então alphalt-2 (n1) e ilt-1: n então EmaWeightVectorlt - ((alfa (1-alfa) (1-i)) ) Isso é correto Mesmo que o EMA não esteja realmente confinado a uma janela com um começo e um fim, não deveria os pesos somar 1 como o LWMA Thanks Jason, qualquer ponteiro de como aproximar o filtro EMA para qualquer precisão desejada Ao aproximá-lo com um filtro FIR longo, há um script perl em. wikipedia. orgwikihellip que fez a imagem do vetor de peso EMA, mas não entendi: se eles definiram o número de pesos para 15, por que há 20 vermelhos Bares em vez de 15 ndash MisterH 19 de dezembro 12 em 22: 40 Eu li em muitos lugares que a Movi Ng median é um pouco melhor do que a média móvel para algumas aplicações, porque é menos sensível a outliers. Eu queria testar essa afirmação em dados reais, mas não consigo ver esse efeito (verde: mediana, vermelha: média). Veja aqui: tentei com vários valores para a largura da janela (aqui no código 1000) e sempre foi o mesmo: a mediana móvel não é melhor do que a média móvel (ou seja, não menos sensível a outliers). O mesmo com a largura da janela 10000 (10000 a largura da espiga). Você pode fornecer um exemplo mostrando que a mediana móvel é menos sensível a valores esporádicos do que a média móvel e, se possível, usando a amostra. WAV file data-set (download link). Isto é, é possível fazer uma mediana móvel nesses dados, de modo que o resultado seja como esta curva amarela (ou seja, não mais pico). Isso não é realmente uma resposta, mas pensei que ID informasse o que eu vi e pedi mais informações. Eu carreguei seu arquivo test. wav e eu posso ver o sinal traçado abaixo. Então, o que você está recebendo nas parcelas que mostra não é tanto o valor médio, mas é mais como um envelope do sinal. A segunda questão é que o sinal realmente parece ser parte do sinal. Se eu aumentar o zoom, então é isso que eu vejo: o que você realmente está tentando alcançar Obrigado pelo feedback. Abaixo está um código R que faz o seguinte: carrega o arquivo wav. Toma o valor absoluto do sinal (é carregado no canal esquerdo pela biblioteca waveR). Executa um filtro de média móvel de 100 comprimento nos dados para obter algo mais próximo do envelope (sinal vermelho). Em seguida, aplica um filtro médio de comprimentos 201, 2001 e 4001 ao resultado (sinal azul). A partir do gráfico abaixo, o melhor desempenho é o 4001 de comprimento. Caso contrário, o efeito da falha ainda está presente. O único que posso ver agora é que o envelope não corresponde ao verdadeiro envelope, bem como a Id. Um melhor detector de envelope pode melhorar isso (por exemplo, o sinal analítico ou tal). Abaixo está um gráfico do envelope calculado mediano filtrado sobreposto no sinal original. Obrigado pelo tempo que você gastou nesta questão. Na verdade, planejei a mediana e a média do valor absoluto do sinal. E sim, isso dá uma idéia do envelope, isso é o que eu quero. O que eu esperava (graças à mediana em vez de significar) era algo assim. Captura de tela. Infelizmente, independentemente da largura da janela para a mediana. O pico está sempre aqui. Enquanto muitos documentos dizem quotthe mediana tem a vantagem de reduzir o efeito de valores outrais. Ndash Basj 30 de novembro 15 às 14:01 Direita, então a pergunta I39m perguntando é: quotoutlier de whatquot. -) Tomar mediana ou média direta dos dados que você irá produzir resultados sem sentido. A filtragem mediana só funciona bem quando algumas amostras (em relação ao comprimento da janela) estão fora do alcance esperado. Porque os dados que você possui são balanceados positivos e negativos, a mediana não é realmente apropriada para isso. Tomar a mediana do envelope deve funcionar melhor. Você pode até querer colocar um filtro passa-baixa simples no valor absoluto para obter um valor de envelope mais estável. Ndash Peter K. 9830 30 de novembro 15 às 14:05