How glidande medelvärde filter verk

Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna, eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer toppar och dalar släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Filterfilter Vanliga namn: Medel filtrering, utjämning, medelvärde, boxfiltrering Kort beskrivning Medel filtrering är en enkel, intuitiv och lätt implementerad metod för utjämning av bilder, dvs. reducerar intensitetsvariationen mellan en pixel och den andra. Det används ofta för att minska ljudet i bilder. Hur det fungerar Tanken med genomsnittlig filtrering är helt enkelt att ersätta varje pixelvärde i en bild med medelvärdet (medelvärdet) för sina grannar, inklusive sig själv. Detta medför att eliminera pixelvärden som inte är representativa för omgivningen. Medel filtrering anses vanligen som ett konvolutionsfilter. Liksom andra omvälvningar baseras den kring en kärna. vilket representerar formen och storleken på grannskapet som ska samplas vid beräkning av medelvärdet. Ofta används en 32153 kvadratkärna, såsom visas i figur 1, även om större kärnor (t ex 52155 kvadrater) kan användas för mer sträng utjämning. (Observera att en liten kärna kan appliceras mer än en gång för att producera en liknande men inte samma effekt som ett enda pass med en stor kärna.) Figur 1 32153 medelvärdeskärna som ofta används i medelfiltrering Beräkning av den raka konvolutionen av en bild med denna kärna utför den genomsnittliga filtreringsprocessen. Riktlinjer för användning Medel filtrering används oftast som en enkel metod för att minska bruset i en bild. Vi illustrerar filtret med visar originalet som skadats av gaussiskt brus med ett medelvärde av noll och en standardavvikelse () på 8. visar effekten av att applicera ett 32153 medelfilter. Observera att bruset är mindre uppenbart, men bilden har blivit mjukad. Om vi ​​ökar medelfilterets storlek till 52155 får vi en bild med mindre ljud och mindre högfrekventa detaljer, vilket visas i samma bild som är mer allvarligt skadad av gaussiskt brus (med ett medelvärde av noll och en av 13) visas in är resultatet av medelfiltrering med en 32153-kärna. En ännu mer utmanande uppgift ges av visar effekten av att stryka den bullriga bilden med ett 32153 medelfilter. Eftersom pixelvärdena för skottstrålar ofta är mycket olika från de omgivande värdena tenderar de att väsentligt snedvrida pixelmedelvärdet beräknat av medelfilteret. Användning av ett 52155 filter istället ger Detta resultat är inte en signifikant förbättring av brusreducering och dessutom är bilden nu väldigt suddig. Dessa exempel illustrerar de två huvudproblemen med medelfiltrering, som är: En enda pixel med ett mycket representativt värde kan väsentligt påverka medelvärdet för alla pixlar i sitt grannskap. När filterkvarteret sträcker sig en kant, kommer filtret att interpolera nya värden för pixlar på kanten och så kommer den att bli suddig. Det kan vara ett problem om skarpa kanter krävs i utmatningen. Båda dessa problem hanteras av medianfiltret. vilket ofta är ett bättre filter för att minska bruset än medelfilteret, men det tar längre tid att beräkna. I allmänhet fungerar medelfilteret som ett lågpassfrekvensfilter och minskar därför de rumsintensitetsderivat som finns i bilden. Vi har redan sett denna effekt som en mjukning av ansiktsegenskaperna i ovanstående exempel. Tänk nu på bilden som avbildar en scen som innehåller ett brett spektrum av olika rumsfrekvenser. Efter utjämning en gång med ett 32153 medelfilter erhåller vi Observera att den låga rumsliga frekvensinformationen i bakgrunden inte har påverkats avsevärt genom filtrering, men de (en gång skarpa) kanterna av förgrundsfaget har blivit väsentligt utjämnade. Efter filtrering med ett 72157 filter får vi en ännu mer dramatisk illustration av detta fenomen i Jämför detta resultat med det som erhållits genom att passera ett 32153 filter över originalbilden tre gånger i vanliga variantvariationer på det genomsnittliga utjämningsfiltret som diskuteras här inkluderar tröskelvärdesberäkning där utjämning tillämpas under förutsättning att centrumpunktvärdet ändras endast om skillnaden mellan dess ursprungliga värde och medelvärdet är större än ett förinställt tröskelvärde. Detta medför att bruset slätas med en mindre dramatisk förlust i bilddetalj. Andra fällningsfilter som inte beräknar medelvärdet av ett grannskap används ofta också för utjämning. En av de vanligaste av dessa är det gaussiska utjämningsfiltret. Interaktiv experiment Du kan interaktivt experimentera med den här operatören genom att klicka här. Medelfilteret beräknas med hjälp av en konvolvering. Kan du tänka på några sätt på vilka de speciella egenskaperna hos den genomsnittliga filterkärnan kan användas för att påskynda konvolutionen Vad är den komplexa beräkningen av denna snabbare konvertering Använd en kantdetektor på bilden och notera styrkan på utgången. Applicera sedan ett 32153 medelfilter till originalbilden och kör kantdetektorn igen. Kommentera skillnaden. Vad händer om ett 52155- eller 72157-filter används Användning av ett 32153-medelfilter två gånger ger inte samma resultat som att tillämpa ett 52155-medelfilter en gång. En 52155 konvolveringskärna kan emellertid konstrueras vilket är ekvivalent. Vad ser den här kärnan ut Skapa en 72157 convolutionkärna som har en ekvivalent effekt på tre pass med ett 32153 medelfilter. Hur tror du att det genomsnittliga filtret skulle klara av Gaussian ljud som inte var symmetriskt omkring noll. Testa några exempel. Referenser R. Boyle och R. Thomas Computer Vision: En första kurs. Blackwell Scientific Publications, 1988, s. 32-34. E. Davies Maskinsyn: Teori, algoritmer och praktik. Academic Press, 1990, kap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, kap. 4. Lokal information Särskild information om den här operatören kan hittas här. Mer generell rådgivning om den lokala HIPR-installationen finns tillgänglig i avsnittet Lokal information, inledande avsnitt. Flyttande medelvärde - MA BREAKING DOWN Flyttande medelvärde - MA Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar: Vecka 1 (5 dagar) 20, 22, 24, 25, 23 Vecka 2 (5 dagar) 26, 28, 26, 29, 27 Vecka 3 (5 dagar) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagars MA skulle medeltala slutkurserna under de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet, och så vidare som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tidsperioden för MA, ju större fördröjningen. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. Längden på MA som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktiga MAs mer lämpade för långsiktiga investerare. 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt övergår. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend. medan en minskande MA indikerar att den ligger i en nedåtgående trend. På samma sätt bekräftas uppåtgående momentum med en haussead crossover. som uppstår när en kortsiktig MA passerar över en längre tid MA. Nedåtgående momentum bekräftas med en bearish crossover, som uppstår när en kortsiktig MA passerar under en längre termisk MA.