Labview wykładnicza ruchoma średnia

Filter Express VI Określa następujące typy filtrów: dolnoprzepustowy, górnoprzepustowy, pasmowy, pasmowo-bandowy lub wygładzający. Wartością domyślną jest Lowpass. Zawiera następujące opcje: Częstotliwość odcięcia (Hz) 8212Określa częstotliwość odcięcia filtru. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Lowpass lub Highpass z menu rozwijanego Filtering Type. Wartością domyślną jest 100. Niska częstotliwość odcięcia (Hz) 8212Określa niską częstotliwość odcięcia filtra. Niska częstotliwość odcięcia (Hz) musi być mniejsza niż wysoka częstotliwość odcięcia (Hz) i musi być zgodna z kryterium Nyquist. Wartość domyślna to 100. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Bandpass lub Bandstop z menu rozwijanego Filtering Type. Wysoka częstotliwość odcięcia (Hz) 8212Określa wysoką częstotliwość odcięcia filtra. Wysoka częstotliwość odcięcia (Hz) musi być większa od niskiej częstotliwości granicznej (Hz) i przestrzegać kryterium Nyquist. Wartość domyślna to 400. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Bandpass lub Bandstop z menu rozwijanego Filtering Type. Filtry odpowiedzi skończonej (FIR) 8212 Tworzy filtr FIR. który zależy tylko od bieżących i przeszłych danych wejściowych. Ponieważ filtr nie zależy od poprzednich wyników, odpowiedź impulsowa zanika w zera w skończonym czasie. Ponieważ filtry FIR zwracają liniową odpowiedź fazową, należy stosować filtry FIR dla aplikacji wymagających liniowych odpowiedzi fazowych. Taps 8212 Określa całkowitą liczbę współczynników FIR, które muszą być większe od zera. Wartość domyślna to 29. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Filtr odpowiedzi impulsowej skończonej (FIR). Zwiększenie wartości Taps powoduje, że przejście między pasmem przepuszczania i stopbandem staje się bardziej strome. Jednak w miarę wzrostu wartości Taps prędkość przetwarzania maleje. Filtr nieskończonej odpowiedzi impulsowej (IIR) 8212 Tworzy filtr IIR, który jest filtrem cyfrowym z odpowiedziami impulsowymi, które teoretycznie mogą być nieskończone pod względem długości lub czasu trwania. Topologia 8212 Określa typ konstrukcji filtra. Możesz stworzyć projekt filtra Butterwortha, Czebyszewa, Odwróconego Czebyszewa, Eliptycznego lub Bessela. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji filtra Infinite Impulse Response (IIR). Wartością domyślną jest Butterworth. Zamów 8212Order filtra IIR, który musi być większy od zera. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji filtra Infinite Impulse Response (IIR). Wartością domyślną jest 3. Zwiększenie wartości zamówienia powoduje przejście między pasmem przepuszczania i stopbandem, aby stał się bardziej stromy. Jednak wraz ze wzrostem wartości zamówienia szybkość przetwarzania staje się wolniejsza, a liczba zniekształconych punktów na początku sygnału wzrasta. Średnia ruchoma 8212Trybów współczynników tylko do przodu (FIR). Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania. Prostokątna 8212Określa, że ​​wszystkie próbki w oknie średniej ruchomej są ważone równo w obliczaniu każdej wygładzonej próbki wyjściowej. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania i opcji Średnia ruchoma. Trójkątny 8212 Określa, że ​​ruchome okno ważące przykładane do próbek jest trójkątne, a pik centrowany jest pośrodku okna, symetrycznie odchylając się po obu stronach próbki środkowej. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania i opcji Średnia ruchoma. Połowa szerokości średniej ruchomej 8212 Określa połowę szerokości okna ruchomego w próbkach. Wartością domyślną jest 1. Dla połowy szerokości średniej ruchomej M, pełna szerokość okna ruchomego wynosi N 1 2M próbek. Dlatego pełna szerokość N jest zawsze nieparzystą liczbą próbek. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania i opcji Średnia ruchoma. Wykładnicze 8212Rozpuszcza współczynniki IIR pierwszego rzędu. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania. Stała czasowa wykładniczej średniej 8212 Określa stałą czasową filtra wykładniczego w sekundach. Wartość domyślna to 0,001. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Wygładzanie z menu rozwijanego Typ filtrowania i opcji Wykładnicza. Wyświetla sygnał wejściowy. Jeśli podłączasz dane do Express VI i je uruchamiasz, Input Signal wyświetla prawdziwe dane. Jeśli zamkniesz i ponownie otworzysz Express VI, Input Signal wyświetli przykładowe dane do ponownego uruchomienia Express VI. Wyświetla podgląd pomiaru. Wykres Podgląd wyniku wskazuje wartość wybranego pomiaru za pomocą linii przerywanej. Jeśli podłączysz dane do Express VI i uruchomisz VI, Podgląd wyniku wyświetli prawdziwe dane. Jeśli zamkniesz i ponownie otworzysz Express VI, Podgląd wyniku wyświetli przykładowe dane, dopóki ponownie nie uruchomisz VI. Jeśli wartości częstotliwości granicznej są nieprawidłowe, podgląd wyniku nie wyświetla prawidłowych danych. Zawiera następujące opcje: Uwaga Zmiana opcji w sekcji Tryb wyświetlania nie wpływa na zachowanie Filter Express VI. Użyj opcji Tryb wyświetlania, aby zobaczyć, co filtr robi z sygnałem. LabVIEW nie zapisuje tych opcji po zamknięciu okna dialogowego konfiguracji. Sygnały 8212Dwyświetlają odpowiedź filtra jako prawdziwe sygnały. Pokaż jako widmo 8212Określa, czy wyświetlać rzeczywiste sygnały odpowiedzi filtru jako spektrum częstotliwości, czy pozostawić wyświetlacz jako wyświetlacz czasowy. Wyświetlanie częstotliwości jest przydatne do sprawdzania, w jaki sposób filtr wpływa na różne składowe częstotliwościowe sygnału. Wartością domyślną jest wyświetlanie odpowiedzi filtru jako wyświetlania opartego na czasie. Ta opcja jest dostępna tylko po wybraniu opcji Sygnały. Funkcja transferu 8212Dwyświetla odpowiedź filtra jako funkcję przesyłania. Zawiera następujące opcje: Wielkość w dB 8212Prezentuje odpowiedź magnitudo filtra w decybelach. Częstotliwość w logu 8212 Przedstawia odpowiedź częstotliwościową filtra w skali logarytmicznej. Wyświetla odpowiedź magnitudową filtra. Ten ekran jest dostępny tylko po ustawieniu trybu widoku na funkcję przesyłania. Wyświetla odpowiedź fazową filtra. Ten ekran jest dostępny tylko po ustawieniu trybu widoku na funkcję przesyłania. Przeprowadzanie modeli wyrównywania średniej i wykładniczej. Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza modele średnie, modele spacerów losowych i modele trendów liniowych, wzorce i trendy niesezonowe można ekstrapolować za pomocą ruchu ruchomego. model średni lub wygładzający. Podstawowym założeniem modeli uśredniania i wygładzania jest to, że szeregi czasowe są lokalnie stacjonarne z wolno zmieniającą się średnią. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis pomiędzy modelem średnim a modelem losowego chodzenia bez dryftu. Ta sama strategia może zostać wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często nazywana wersją quotsmoothedquot oryginalnej serii, ponieważ krótkoterminowe uśrednianie ma wpływ na wygładzenie nierówności w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym rodzajem modelu uśredniającego jest. Prosta (równo ważona) Średnia ruchoma: Prognoza wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t, jest równa prostej średniej z ostatnich obserwacji: (Tu i gdzie indziej będę używał symbolu 8220Y-hat8221, aby stać dla prognozy szeregu czasowego Y dokonanego najwcześniej jak to możliwe wcześniej przez dany model.) Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że ​​oszacowanie średniej lokalnej będzie opóźniać się w stosunku do rzeczywistej wartości wartość średniej lokalnej o około (m1) 2 okresy. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą opóźniać się za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zwróć uwagę, że jeśli m1, model prostej średniej ruchomej (SMA) jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbujmy dopasować go do modelu losowego spaceru, który jest odpowiednikiem prostej średniej kroczącej z 1 słowa: model losowego spaceru bardzo szybko reaguje na zmiany w serii, ale czyniąc to, wybiera dużą część quota w tekście. dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), więc ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około trzy okresy. (Na przykład, pogorszenie koniunktury zdaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie zmieniają się aż do kilku kolejnych okresów.) Zwróć uwagę, że długoterminowe prognozy z modelu SMA są prostą poziomą, tak jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc model SMA zakłada, że ​​nie ma trendu w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Limity ufności obliczone przez Statgraphics dla długoterminowych prognoz prostej średniej kroczącej nie rosną wraz ze wzrostem horyzontu prognozy. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie istnieje żadna podstawowa teoria statystyczna, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzyć się dla tego modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-dniową średnią ruchomą, średnia wieku wzrośnie do 10: Należy zauważyć, że faktycznie prognozy są teraz opóźnione o punkty zwrotne o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, która porównuje ich statystyki błędów, w tym także średnią 3-dniową: Model C, 5-punktowa średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE o niewielki margines w porównaniu z 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Tak więc, wśród modeli z bardzo podobnymi statystykami błędów, możemy zdecydować, czy wolimy nieco szybszą reakcję, czy nieco większą płynność w prognozach. (Powrót do początku strony.) Browns Simple Exponential Smoothing (wykładniczo ważona średnia ruchoma) Opisany powyżej prosty model średniej ruchomej ma niepożądaną właściwość, że traktuje ostatnie k obserwacji równo i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie, przeszłe dane powinny być dyskontowane w bardziej stopniowy sposób - na przykład ostatnia obserwacja powinna mieć nieco większą wagę niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna mieć nieco większą wagę niż trzecia ostatnia; wkrótce. Wykonywany jest prosty model wygładzania wykładniczego (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie z jego własnej poprzedniej wartości w następujący sposób: Zatem bieżącą wygładzoną wartością jest interpolacja między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej. obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu bieżącą wygładzoną wartością: Równoważnie, możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do wcześniejszych prognoz i poprzednich obserwacji, w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją między poprzednią prognozą a poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza jest uzyskiwana przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu o wartość 945. jest błąd popełniony przy czas t. W trzeciej wersji prognozą jest ważona ruchoma średnia ważona wykładniczo (tj. Zdyskontowana) ze współczynnikiem dyskontowym 1- 945: Wersja interpolacyjna formuły prognostycznej jest najprostsza do zastosowania, jeśli wdraża się model w arkuszu kalkulacyjnym: pasuje on do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót do początku strony.) Średni wiek danych w prognozie wygładzania prostego wykładniczego wynosi 1 945 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla danego średniego wieku (to jest ilości opóźnienia), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy prostej średniej ruchomej (SMA), ponieważ umieszcza względnie większą wagę w najnowszej obserwacji - ie. jest nieco bardziej obojętny na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średnią wieku 5 lat dla danych w swoich prognozach, ale model SES przypisuje większą wagę do ostatnich 3 wartości niż model SMA i do w tym samym czasie nie ma on całkowicie 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Kolejną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazuje się być 0,2961, jak pokazano tutaj: Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 10,2961 3,4 okresów, co jest podobne do 6-okresowej prostej średniej kroczącej. Prognozy długoterminowe z modelu SES są prostą poziomą. jak w modelu SMA i modelu chodzenia bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że ​​seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z jedną niesezonową różnicą, terminem MA (1) i nie ma stałego okresu. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilości 1-945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie do modelu SES założenia niezerowego stałego trendu liniowego. Aby to zrobić, po prostu określ model ARIMA z jedną niesezonową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą miały tendencję równą średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania. Nie można tego zrobić w połączeniu z korektą sezonową, ponieważ opcje korekty sezonowej są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stały, długotrwały trend wykładniczy do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez niego) za pomocą opcji korekty inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia stopa inflacji (procent wzrostu) na okres może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w liniowym modelu trendu dopasowany do danych w połączeniu z logarytmem naturalnym, lub może być oparty na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót do początku strony.) Browns Linear (tzn. Podwójnie) Exponential Smoothing Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma żadnego trendu w danych (co jest zwykle w porządku lub przynajmniej niezbyt dobre dla 1 prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić, aby uzyskać liniowy model wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne oszacowania zarówno poziomu, jak i trendu. Najprostszym modelem trendu zmiennym w czasie jest liniowy model wygładzania wykładniczego Browns, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach czasowych. Formuła prognozowania opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa ośrodki. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych formach. "Norma" w tym modelu jest zwykle wyrażana następująco: Niech S oznacza serie wygładzone pojedynczo, otrzymane przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego dla szeregu Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest określona przez: (Przypomnijmy, że w prostym wygładzanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1.) Następnie pozwól oznaczać wygładzoną podwójnie serię uzyskaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (używając tego samego 945) do serii S: Wreszcie, prognozy dla Y tk. dla każdego kgt1, jest podana przez: To daje e 1 0 (to jest trochę oszukiwać, i niech pierwsza prognoza równa się faktycznej pierwszej obserwacji), i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie ilustrującej połączenie wygładzania wykładniczego z korektą sezonową. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Model LES oblicza lokalne oszacowania poziomu i trendu, wygładzając najnowsze dane, ale fakt, że robi to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, ogranicza wzorce danych, które może dopasować: poziom i trend nie mogą się różnić w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one obliczane rekurencyjnie od wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich oszacowań poziomu i trendu za pomocą dwóch równań, które oddzielnie stosują wygładzanie wykładnicze. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która zostałaby dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy obserwowana jest wartość rzeczywista, zaktualizowana estymacja poziomu jest obliczana rekurencyjnie poprzez interpolację między Y tshy i jej prognozą L t-1 T t-1, przy użyciu wag o wartości 945 i 1-945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałaśliwy pomiar trendu w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekursywnie przez interpolację pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem trendu, T t-1. używając ciężarów 946 i 1-946: Interpretacja stałej wygładzania trendu 946 jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu 945. Modele o małych wartościach 946 przyjmują, że trend zmienia się bardzo powoli w czasie, podczas gdy modele z większe 946 zakłada, że ​​zmienia się szybciej. Model z dużym 946 uważa, że ​​odległe jutro jest bardzo niepewne, ponieważ błędy w oszacowaniu trendów stają się dość ważne przy prognozowaniu na więcej niż jeden okres. (Powrót do początku strony.) Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób, minimalizując średni błąd kwadratowy prognoz 1-krokowych. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość 946 oznacza, że ​​model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu na następny, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Analogicznie do pojęcia średniego wieku danych, które są używane do oszacowania lokalnego poziomu serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania lokalnego trendu jest proporcjonalny do 1 946, chociaż nie jest dokładnie taki sam jak ten. . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz, czy wyglądają one jak rozsądne prognozy dla modelu, który ma oszacować lokalny trend Jeśli wyobrazisz sobie 8220eyeball8221 ten wykres, wygląda na to, że lokalny trend spadł na końcu serii Co się stało Parametry tego modelu zostały oszacowane poprzez zminimalizowanie błędu kwadratów prognoz 1-krok naprzód, a nie prognoz długoterminowych, w którym to przypadku trend doesn8217t robi dużą różnicę. Jeśli wszystko, na co patrzysz, to błędy 1-etapowe, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu (powiedzmy) 10 lub 20 okresów. Aby uzyskać ten model lepiej dopasowany do ekstrapolacji danych przez gałkę oczną, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, aby wykorzystała krótszą linię podstawową do oszacowania trendu. Na przykład, jeśli zdecydujemy się ustawić 946 0,1, średnia wieku danych używanych do oszacowania trendu lokalnego wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśredniamy trend w ciągu ostatnich 20 okresów. W tym przypadku wygląda wykres prognozy, jeśli ustawimy 946 0,1, zachowując 945 0,3. Jest to intuicyjnie uzasadnione dla tej serii, chociaż prawdopodobnie ekstrapolowanie tego trendu prawdopodobnie nie będzie dłuższe niż 10 okresów w przyszłości. A co ze statystykami błędów? Oto porównanie modeli dla dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES. Optymalna wartość 945. Dla modelu SES wynosi około 0,3, ale podobne wyniki (z odpowiednio mniejszą lub większą reaktywnością) uzyskuje się przy 0,5 i 0,2. (A) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0,3048 i beta 0,008 (B) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0.3 i beta 0.1 (C) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0,5 (D) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.3 (E) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.2 Ich statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie błędów prognozy 1-krokowej w ramach próby danych. Musimy odwołać się do innych kwestii. Jeśli mocno wierzymy, że oparcie obecnego szacunku trendu na tym, co wydarzyło się w ciągu ostatnich 20 okresów, ma sens, możemy postawić argumenty za modelem LES z 945 0,3 i 946 0,1. Jeśli chcemy być agnostyczni w kwestii, czy istnieje lokalny trend, to jeden z modeli SES może być łatwiejszy do wyjaśnienia, a także dałby więcej prognoz z centrum drogi na następne 5 lub 10 okresów. (Powrót do początku strony.) Który rodzaj ekstrapolacji trendów jest najlepszy: poziomy lub liniowy Dowody empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane (w razie potrzeby) o inflację, może być nieostrożnością ekstrapolować krótkoterminowe liniowe trendy bardzo daleko w przyszłość. Dzisiejsze trendy mogą się w przyszłości osłabnąć z powodu różnych przyczyn, takich jak zanikanie produktów, zwiększona konkurencja i cykliczne spadki lub wzrosty w branży. Z tego powodu proste wygładzanie wykładnicze często zapewnia lepszą pozapróbkę, niż można by się było tego spodziewać, pomimo cytowania ekwiwalentnej tendencji poziomej. Tłumione modyfikacje trendów liniowego modelu wygładzania wykładniczego są również często stosowane w praktyce, aby wprowadzić nutę konserwatyzmu do swoich projekcji trendów. Model LES z tłumioną tendencją może być zaimplementowany jako specjalny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu ARIMA (1,1,2). Możliwe jest obliczenie przedziałów ufności wokół długoterminowych prognoz generowanych przez modele wygładzania wykładniczego, poprzez uznanie ich za szczególne przypadki modeli ARIMA. (Uwaga: nie wszystkie programy poprawnie obliczają przedziały ufności dla tych modeli). Szerokość przedziałów ufności zależy od (i) błędu RMS modelu, (ii) rodzaju wygładzania (prostego lub liniowego) (iii) wartości (s) stałej (ów) wygładzania (-ych) i (iv) liczbę okresów, które prognozujesz. Ogólnie rzecz biorąc, interwały rozkładają się szybciej, gdy 945 staje się większy w modelu SES i rozprzestrzeniają się znacznie szybciej, gdy stosuje się liniowe zamiast prostego wygładzania. Ten temat jest omówiony dalej w sekcji modeli ARIMA notatek. (Powrót do początku strony.) Przesuwanie średniej wartości filtra w ciągłym gromadzeniu danych Im zamierzam filtrować wiele szumów sygnałów. Im obecnie korzystam z NI9203 w próbce cDAQ-9174 przy 1000 Hz. Używam DAQmx vis, aby uruchomić zadanie i zdobyć sygnał. Spróbowałem przy użyciu wygładzania współczynników filtru coefficients. vi w połączeniu z IIR filter. vi (Moving Avg. png), który wydaje się działać dla symulowanych sygnałów i dla zalogowanych danych. Jednak gdy spróbuję użyć tej konfiguracji do uśredniania w czasie rzeczywistym, po prostu obcina ona wszystkie sygnały do ​​zera. Spojrzałem na używanie rejestrów przesuwnych, ale aby uzyskać pożądany wynik, wydaje mi się, że musiałbym użyć setek elementów. Ostatecznie próbuję filtrować sygnał, aby uzyskać bardziej stały odczyt dla użytkownika. Na przykład podczas pracy użytkownik musi sprawdzić aktualny stan wartości w czasie rzeczywistym. Jest to obecnie trudne, gdy hałas pokazuje wartości - 100 zmienia się co 100 ms. Każda pomoc lub sugestie zostaną docenione, z góry dzięki. Wiadomość 1 z 9 (6,255 Widoki) Odp: Średni ruchomy Filtr w ciągłym gromadzeniu danych n 09-25-2017 12:31 PM Bez dołączania swojego VI nie dajesz nikomu wystarczających informacji, aby ci pomóc. Błądzić to człowiek, ale żeby go naprawdę zmącić, potrzebny jest komputer. Optymista wierzy, że jesteśmy w najlepszych z możliwych światów - pesymista obawia się, że to prawda. Wulgaryzmy to jedyny język, który wszyscy programiści znają najlepiej. Ekspert to ktoś, kto popełnił wszystkie możliwe błędy. Aby dowiedzieć się czegoś o LabVIEW bez dodatkowych kosztów, przeprowadź online samouczki LabVIEW: Wiadomość 2 z 9 (6,252 Widoki) Odp: Średni Filtr w ciągłym gromadzeniu danych n 09-25-2017 12:37 PM Ponieważ próbujesz do perfromowania filtra podczas ciągłego gromadzenia danych, możesz zajrzeć do VIs filtra Point-to-Point. Będziesz musiał umieścić dane przebiegu w pętli FOR, aby je przetworzyć, ale może on działać w czasie rzeczywistym. Są tylko dwa sposoby, aby komuś powiedzieć, dzięki: Kudos i Marked Solutions nieoficjalne zasady i wytyczne forum Dyskusje z zaawansowanej ścieżki użytkownika nie są zakończone. Dołącz do rozmowy: 2018 Zaawansowani użytkownicy Track Message 3 of 9 (6 247 Widoki) Re: Moving Average Filter w ciągłej akwizycji danych n 09-25-2017 01:41 PM Dołączyłem nieco uproszczoną wersję mojego vi. Nie jestem pewien, jak zaimplementowałem pętlę for bez zakłócania pętli konsumenta. Z mojego rozumienia, jeśli wstawiłem pętlę For Loop, pętla while przestałaby działać, a zatem nie rejestrowała danych, dopóki pętla for nie została zakończona, ta pauza pętli while miałaby miejsce w przypadku każdej interakcji pętli while, dając niespójne dane. Message 4 of 9 (6 233 Widoki) Re: Przenoszenie Średnia Filtr w ciągłym gromadzeniu danych n 09-25-2017 02:43 PM Nie podłączyłeś swojego VI, ale zdjęcie jednego punktu w czasie wykonania twojej VI, są stany nie pokazano, nie ma widocznego połączenia z selektorem przypadku dla pokazanego stanu, Boolean 3 jest najwyraźniej na samym środku niczego, a cały obraz nie ma żadnego związku z filtrowaniem, które powiedziałeś, że próbujesz zrobić w oryginalny post. Jedną rzeczą, która mi się przydarza, jest to, że IMHO próbujesz zrobić zbyt wiele w pętli producenta. Czy szukałeś sine. NI do pisania o tej architekturze? Może chcesz to zrobić i pochłonąć kilka dobrych wyjaśnień i przykładów programów P-C, a następnie sprawdzić, gdzie twoje są jakościowo różne. W każdym razie, bez wysyłania VI istotnych dla twojego pytania (i niektórych danych z wyników dla tych z nas, którzy nie mają twojego dokładnego wyposażenia), to jest tak daleko, jak tylko mogę. Inni mogliby lepiej odgadnąć, co się dzieje, ale nadal będzie to tylko domysły. Błądzić to człowiek, ale żeby go naprawdę zmącić, potrzebny jest komputer. Optymista wierzy, że jesteśmy w najlepszych z możliwych światów - pesymista obawia się, że to prawda. Wulgaryzmy to jedyny język, który wszyscy programiści znają najlepiej. Ekspert to ktoś, kto popełnił wszystkie możliwe błędy. Aby dowiedzieć się czegoś o LabVIEW bez dodatkowych kosztów, skorzystaj z samouczków online LabVIEW: Nie próbuję wygłosić wykładu na temat etykiety forum, wskazując tylko informacje, które ułatwiłyby ci uzyskanie pomocy od dobrych ludzi tutaj (może nawet ja mogę ci pomóc). Jeśli możesz odłożyć swój program na część, z którą masz problemy, to ci pomoże. Even if you are using DAQ stuff to take data and someone doesnt have the same equipment, many times the structure of the VI is recognizable enough that they can help. If you can enclose a typical input data filestream that results in bad output, it also helps. As for your VI, I would probably split it up into three loops, the first just to take the data, second to log to a file, and third to filter for the users benefit. As crossrulz said, you can use a point-to-point filter in a FOR loop inside the filtering loop, then you wont lose any data because it doesnt affect that function. To err is human, but to really foul it up requires a computer. The optimist believes we are in the best of all possible worlds - the pessimist fears this is true. Profanity is the one language all programmers know best. An expert is someone who has made all the possible mistakes. To learn something about LabVIEW at no extra cost, work the online LabVIEW tutorial(s):