Wie Moving Average Filter Funktioniert

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Mean Filter Gemeinsame Namen: Mittelfilter, Glättung, Mittelwertbildung, Kastenfilterung Kurzbeschreibung Die mittlere Filterung ist eine einfache, intuitive und einfach zu implementierende Methode zum Glätten von Bildern, dh Verringerung der Intensitätsänderung zwischen einem Pixel und dem nächsten. Es wird oft verwendet, um Lärm in Bildern zu reduzieren. Wie es funktioniert Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild mit dem mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn zu ersetzen, einschließlich selbst. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die ihrer Umgebung nicht repräsentativ sind. Die mittlere Filterung wird üblicherweise als Faltungsfilter betrachtet. Wie andere Windungen basiert es um einen Kernel. Die die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Oft wird ein 32153 Quadratkern verwendet, wie in Fig. 1 gezeigt, obwohl grßere Kerne (z. B. 52155 Quadrate) für eine stärkere Glättung verwendet werden können. (Beachten Sie, dass ein kleiner Kern mehr als einmal angewendet werden kann, um eine ähnliche, aber nicht identische Wirkung wie ein einzelner Durchgang mit einem großen Kern zu erzeugen.) Abbildung 1 32153 Mittelwertbildung Kernel oft in der mittleren Filterung verwendet Berechnen der direkten Faltung eines Bildes mit Dieser Kernel führt den mittleren Filterprozess durch. Gebrauchsanweisung Die mittlere Filterung wird am häufigsten als einfache Methode zur Reduzierung von Rauschen in einem Bild verwendet. Wir veranschaulichen den Filter unter Verwendung des Originals, das durch Gauss'sches Rauschen mit einem Mittelwert von null verfälscht wird, und eine Standardabweichung () von 8 zeigt den Effekt des Anwendens eines 32153 mittleren Filters. Beachten Sie, dass das Rauschen weniger offensichtlich ist, aber das Bild wurde weich gemacht. Wenn wir die Größe des mittleren Filters auf 52155 erhöhen, erhalten wir ein Bild mit weniger Rauschen und weniger hochfrequenten Details, wie in demselben Bild gezeigt, das durch Gaußschen Rauschen (mit einem Mittelwert von null und einem von 13) stärker verfälscht wurde In ist das Ergebnis einer mittleren Filterung mit einem 32153-Kernel. Eine noch anspruchsvollere Aufgabe ist gegeben durch zeigt die Wirkung der Glättung der lärmenden Bild mit einem 32153 Mittelfilter. Da die Schussrauschpixelwerte sich oft sehr von den Umgebungswerten unterscheiden, neigen sie dazu, den durch den Mittelfilter berechneten Pixeldurchschnitt signifikant zu verzerren. Mit einem 52155-Filter stattdessen gibt dieses Ergebnis keine signifikante Verbesserung der Rauschunterdrückung und darüber hinaus ist das Bild jetzt sehr verschwommen. Diese Beispiele veranschaulichen die beiden Hauptprobleme mit der mittleren Filterung, die sind: Ein einzelnes Pixel mit einem sehr nicht repräsentativen Wert kann den Mittelwert aller Pixel in seiner Nachbarschaft signifikant beeinflussen. Wenn die Filterumgebung eine Kante überspannt, wird der Filter neue Werte für Pixel auf der Kante interpolieren und so wird diese Kante verschwimmen. Dies kann ein Problem sein, wenn im Ausgang scharfe Kanten erforderlich sind. Beide Probleme werden durch den Medianfilter angegangen. Das ist oft ein besserer Filter für die Reduzierung von Lärm als der mittlere Filter, aber es dauert länger zu berechnen. Im allgemeinen wirkt der mittlere Filter als Tiefpassfrequenzfilter und reduziert daher die im Bild vorhandenen räumlichen Intensitätsderivate. Wir haben diesen Effekt bereits als Erweichung der Gesichtszüge im obigen Beispiel gesehen. Betrachten wir nun das Bild, das eine Szene mit einem breiteren Spektrum unterschiedlicher Raumfrequenzen darstellt. Nach dem Glätten einmal mit einem 32153 mittleren Filter erhalten wir, dass die geringe Raumfrequenzinformation im Hintergrund nicht wesentlich durch Filterung beeinträchtigt wurde, aber die (einmal knackigen) Kanten des Vordergrundobjekts wurden spürbar geglättet. Nach dem Filtern mit einem 72157-Filter erhalten wir eine noch dramatischere Darstellung dieses Phänomens, um dieses Ergebnis zu vergleichen, das durch das Durchführen eines 32153-Filters über das Originalbild dreimal in den üblichen Varianten erhalten wird. Variationen des mittleren Glättungsfilters, die hier diskutiert wurden, umfassen die Threshold-Mittelung, wobei Wird die Glättung unter der Bedingung angewendet, daß der mittlere Pixelwert nur dann geändert wird, wenn die Differenz zwischen seinem ursprünglichen Wert und dem Durchschnittswert größer als ein voreingestellter Schwellenwert ist. Dies hat die Wirkung, dass Lärm mit einem weniger dramatischen Verlust in Bild Detail geglättet wird. Andere Faltungsfilter, die den Mittelwert einer Nachbarschaft nicht berechnen, werden auch oft zum Glätten verwendet. Einer der häufigsten ist der Gaußsche Glättungsfilter. Interaktives Experimentieren Sie können mit diesem Operator interaktiv experimentieren, indem Sie hier klicken. Der mittlere Filter wird mit einer Faltung berechnet. Können Sie an irgendwelche Möglichkeiten denken, in denen die speziellen Eigenschaften des mittleren Filterkerns verwendet werden können, um die Faltung zu beschleunigen Was ist die rechnerische Komplexität dieser schnelleren Faltung Verwenden Sie einen Kantendetektor auf dem Bild und notieren Sie die Stärke des Ausgangs. Dann einen 32153 mittleren Filter auf das Originalbild auftragen und den Kantendetektor wieder ausführen. Kommentar zum Unterschied. Was passiert, wenn ein 52155 oder ein 72157-Filter verwendet wird. Das Anwenden eines durchschnittlichen Filters von 32153 zweimal ergibt nicht das gleiche Ergebnis wie das Einlegen eines 52155-Mittelfilters. Es kann jedoch ein 52155-Faltungskern aufgebaut werden, der äquivalent ist. Wie sieht dieser Kern aus? Erstellen Sie einen 72157 Faltungskern, der eine gleichwertige Wirkung auf drei Pässe mit einem 32153 Mittelfilter hat. Wie denkst du, der mittlere Filter würde mit dem Gaußschen Rauschen fertig werden, das nicht symmetrisch war. Versuchen Sie einige Beispiele. Referenzen R. Boyle und R. Thomas Computer Vision: Ein erster Kurs. Blackwell Scientific Publications, 1988, S. 32 - 34. E. Davies Machine Vision: Theorie, Algorithmen und Praktiken. Akademische Presse, 1990, Kap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, Kap. 4. Lokale Informationen Besondere Informationen zu diesem Operator finden Sie hier. Weitere allgemeine Hinweise zur örtlichen HIPR-Installation finden Sie im Einführungsbereich der örtlichen Information. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse ausgleichen Für die ersten 10 Tage als erster Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA übergeht.