Moving average hardware

O cientista e engenheiros guia para processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Filtros de Filtros Móveis Filtros do Filtro de Média Móvel Em um mundo perfeito, os designers de filtros só teriam que lidar com informações de domínio de tempo ou de domínio de freqüência codificadas, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal. Infelizmente, existem algumas aplicações em que ambos os domínios são simultaneamente importantes. Por exemplo, os sinais de televisão caem nesta categoria desagradável. As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, ou seja, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão, o sinal de vídeo é tratado de acordo com a sua composição de frequência, tal como a sua largura de banda total, como as ondas portadoras para a cor do amplificador de som são adicionadas, a restauração do amplificador de eliminação da componente de corrente contínua, etc. É melhor compreendida no domínio da frequência, mesmo se a informação de sinais é codificada no domínio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação comutada, ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local. Os parentes do filtro de média móvel têm um melhor desempenho no domínio da frequência, e podem ser úteis nestas aplicações de domínio misto. Os filtros de média móvel de passagem múltipla envolvem passar o sinal de entrada através de um filtro de média móvel duas ou mais vezes. A Figura 15-3a mostra o núcleo de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens. Duas passagens são equivalentes à utilização de um kernel de filtro triangular (um núcleo de filtro retangular convolveu-se consigo mesmo). Depois de quatro ou mais passagens, o kernel de filtro equivalente parece um Gaussiano (lembre-se do Teorema do Limite Central). Como mostrado em (b), passagens múltiplas produzem uma resposta de passo em forma de s, em comparação com a linha reta da passagem simples. As respostas de freqüência em (c) e (d) são dadas pela Eq. 15-2 multiplicado por si para cada passagem. Isto é, cada vez que a convolução do domínio resulta numa multiplicação dos espectros de frequência. A Figura 15-4 mostra a resposta em frequência de dois outros familiares do filtro de média móvel. Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência é também um Gaussiano, como discutido no Capítulo 11. O Gaussiano é importante porque é a resposta de impulso de muitos sistemas naturais e artificiais. Por exemplo, um breve pulso de luz que entra numa longa linha de transmissão de fibra óptica irá sair como um pulso Gaussiano, devido aos diferentes caminhos tomados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagens porque possui propriedades únicas que permitem a rápida convolução bidimensional (ver Capítulo 24). A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde a usar uma janela de Blackman como um kernel de filtro. (A janela do termo não tem nenhum significado aqui é simplesmente parte do nome aceitado desta curva). A forma exata da janela de Blackman é dada no Capítulo 16 (Equação 16-2, Fig. 16-2) no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si Três maneiras: Primeiro, e mais importante, esses filtros têm melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel. Em segundo lugar, os grãos de filtro diminuem para uma amplitude menor perto das extremidades. Lembre-se de que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada. Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes recebem menos peso do que as próximas. Em terceiro lugar, as respostas de passo são curvas suaves, ao invés da linha recta abrupta da média móvel. Estes dois últimos são geralmente de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicações onde eles são verdadeiras vantagens. O filtro de média móvel e seus parentes são todos aproximadamente o mesmo na redução de ruído aleatório, mantendo uma resposta passo agudo. A ambiguidade reside na forma como o tempo de subida da resposta ao passo é medido. Se o tempo de subida é medido de 0 a 100 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente. Em comparação, medir o tempo de subida de 10 para 90 torna a janela de Blackman melhor do que o filtro de média móvel. O ponto é, isto é apenas disputas teóricas considerar esses filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença entre esses filtros é a velocidade de execução. Usando um algoritmo recursivo (descrito a seguir), o filtro de média móvel será executado como relâmpagos em seu computador. Na verdade, é o mais rápido filtro digital disponível. Várias passagens da média móvel serão correspondentemente mais lentas, mas ainda assim muito rápidas. Em comparação, os filtros Gaussiano e Blackman são extremamente lentos, porque eles devem usar convolução. Pense um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro (com base na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adição). Por exemplo, espere que um Gaussian de 100 pontos seja 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando a recursão. Tempo real após horas Pre-Market News Resumo de citações de resumo Citação Gráficos interativos Ajuste padrão Por favor note que uma vez que você faz sua seleção, Todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, estiver interessado em voltar às nossas configurações padrão, selecione Configuração padrão acima. Se você tiver dúvidas ou tiver problemas na alteração das configurações padrão, envie um e-mail para isfeedbacknasdaq. Confirme sua seleção: Você selecionou para alterar sua configuração padrão para a Pesquisa de orçamento. Esta será agora a sua página de destino padrão, a menos que você altere sua configuração novamente ou exclua seus cookies. Tem certeza de que deseja alterar suas configurações? Temos um favor a perguntar Desabilite seu bloqueador de anúncios (ou atualize suas configurações para garantir que o javascript e os cookies estejam ativados), para que possamos continuar fornecendo as novidades do mercado de primeira linha E os dados que você veio esperar de us. Richelieu Hardware Ltd. rompeu sua média móvel de 50 dias em uma forma bearish. RCH-CA. 15 de dezembro de 2017 Desempenho dos preços das ações em relação aos pares De um ângulo de análise por pares, o desempenho inferior relativo no ano passado melhorou mais recentemente. RCH-CA 8216s preço das ações desempenho de 12,12 nos últimos 12 meses está abaixo da sua mediana de pares. No entanto, sua tendência de 30 dias de 1,77 é agora em torno da mediana peer sugerindo que o desempenho da empresa8217s melhorou em relação aos pares. Definições do quadrante. Hover para saber mais Leading, Fading, Lagging, Rising Screen para as empresas que utilizam o desempenho relativo do preço das ações Earnings Momentum Richelieu Hardware Ltd. tem uma pontuação de ganhos de 47,43 e tem uma avaliação relativa de OVERVALUED. Estoques com Momento de Lucro Alto são uma opção preferida para jogadas de momentum. Se eles estão subvalorizados, pode ser uma vantagem adicional e pode indicar impulso sustentado. Definições do quadrante. Pular para saber mais Sobrevalorizado, Momento de Lucro Elevado, Subvalorizado, Momento de Lucro Elevado, Subvalorizado, Momento Baixo de Lucro, Tela Momentum Sobrevalorizada, de Baixo Lucro para empresas que utilizam a Pontuação Momentum de Lucros