Mouvement Moyenne Filtre Javascript

J'ai essentiellement un tableau de valeurs comme ceci: Le tableau ci-dessus est simplifié, Im collectionner 1 valeur par milliseconde dans mon code réel et j'ai besoin de traiter la sortie sur un algorithme que j'ai écrit pour trouver le pic le plus proche avant un point dans le temps. Ma logique échoue parce que dans mon exemple ci-dessus, 0.36 est le vrai pic, mais mon algorithme regarderait en arrière et verrait le tout dernier nombre 0.25 comme le pic, car il y a une diminution à 0.24 avant lui. L'objectif est de prendre ces valeurs et de leur appliquer un algorithme qui les lisse un peu pour que je possède des valeurs plus linéaires. (C.-à-d.: Id comme mes résultats à curvy, pas jaggedy) On m'a dit d'appliquer un filtre exponentiel de moyenne mobile à mes valeurs. Comment puis-je le faire C'est vraiment difficile pour moi de lire les équations mathématiques, je traite beaucoup mieux avec le code. Comment puis-je traiter les valeurs dans mon tableau, en appliquant un calcul de moyenne exponentielle de la mobilité pour les égaliser demandée Feb 8 12 at 20h27 Pour calculer une moyenne mobile exponentielle. Vous devez garder un certain état autour et vous avez besoin d'un paramètre de réglage. Cela nécessite une petite classe (en supposant que vous utilisiez Java 5 ou plus tard): Instantiate avec le paramètre de décroissance que vous voulez (peut prendre l'accord doit être entre 0 et 1), puis utilisez la moyenne () pour filtrer. Lors de la lecture d'une page sur une récurrence mathématique, tout ce que vous avez vraiment besoin de savoir lorsque vous le transformer en code est que les mathématiciens aiment écrire des index dans des tableaux et des séquences avec des indices. (Theyve quelques autres notations ainsi, ce qui ne l'aide pas.) Cependant, l'EMA est assez simple car vous devez seulement se souvenir d'une vieille valeur aucune arrays compliqués d'état requis. Répondre févr. 8 12 at 20h42 TKKocheran: Pretty much. Notez que les premiers termes de la séquence moyenne sauteront un peu en raison des effets de frontière, mais vous obtenez ceux avec d'autres moyennes mobiles aussi. Cependant, un bon avantage est que vous pouvez envelopper la logique de la moyenne mobile dans le moyager et expérimenter sans déranger le reste de votre programme trop. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 at 0:06 J'ai de la difficulté à comprendre vos questions, mais je vais essayer de répondre de toute façon. 1) Si votre algorithme a trouvé 0,25 au lieu de 0,36, alors il est faux. C'est faux parce qu'il suppose une augmentation ou une diminution monotone (qui monte ou monte toujours). Sauf si vous moyenne toutes vos données, vos points de données --- comme vous les présenter --- sont non linéaires. Si vous voulez vraiment trouver la valeur maximale entre deux points dans le temps, découpez votre tableau de tmin à tmax et trouvez le maximum de ce sous-tableau. 2) Maintenant, le concept de moyennes mobiles est très simple: imaginez que j'ai la liste suivante: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Je peux le lisser en prenant la moyenne de deux nombres: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Notez que le premier nombre est la moyenne de 1,5 et 1,4 (deuxième et premier nombres) la deuxième (nouvelle liste) est la moyenne de 1,4 et 1,5 (troisième et deuxième liste ancienne) la troisième (nouvelle liste) la moyenne de 1,5 et 1,4 (Quatrième et troisième), et ainsi de suite. J'aurais pu faire la période trois ou quatre, ou n. Remarquez comment les données sont beaucoup plus lisses. Une bonne façon de voir les moyennes mobiles au travail est d'aller à Google Finance, sélectionnez un stock (essayez Tesla Motors assez volatile (TSLA)) et cliquez sur technicals au bas du graphique. Sélectionnez Moyenne mobile avec une période donnée, et Moyenne mobile exponentielle pour comparer leurs différences. Moyenne mobile exponentielle est juste une autre élaboration de cela, mais pondère les données plus anciennes moins que les nouvelles données, c'est une façon de biais le lissage vers l'arrière. Veuillez lire l'entrée de Wikipedia. Donc, c'est plus un commentaire qu'une réponse, mais la petite boîte de commentaire était juste à minuscule. Bonne chance. Si vous avez des problèmes avec les mathématiques, vous pourriez aller avec une moyenne mobile simple au lieu d'exponentielle. Donc, la sortie que vous obtenez serait les derniers termes x divisé par x. Pseudocode non testé: Notez que vous devrez manipuler les parties de début et de fin des données car clairement vous ne pouvez pas moyenne les 5 derniers termes lorsque vous êtes sur votre 2e point de données. En outre, il existe des moyens plus efficaces de calculer cette moyenne mobile (somme somme - la plus récente la plus récente), mais c'est pour obtenir le concept de ce qui se passe à travers. Répondre Feb 8 12 at 20:41 Votre réponse 2017 Stack Exchange, IncForecasting par Smoothing Techniques Ce site est une partie de JavaScript E-labs objets d'apprentissage pour la prise de décision. Les autres JavaScript de cette série sont classés dans différents domaines d'application dans la section MENU de cette page. Une série chronologique est une séquence d'observations qui sont ordonnées dans le temps. Inherente à la collecte de données prises dans le temps est une forme de variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Les techniques largement utilisées sont le lissage. Ces techniques, lorsqu'elles sont correctement appliquées, révèlent plus clairement les tendances sous-jacentes. Saisissez la série chronologique en ordre, en commençant par le coin supérieur gauche et le ou les paramètres, puis cliquez sur le bouton Calculer pour obtenir une prévision à une période. Les cases en blanc ne sont pas incluses dans les calculs mais les zéros sont. Lorsque vous entrez vos données pour passer d'une cellule à une cellule dans la matrice de données, utilisez la touche Tabulation et non la flèche ou entrez les touches. Caractéristiques des séries temporelles, qui pourraient être révélées en examinant son graphique. Avec les valeurs prévues, et le comportement des résidus, la prévision des conditions de modélisation. Moyennes mobiles: Les moyennes mobiles se classent parmi les techniques les plus populaires pour le prétraitement des séries chronologiques. Ils sont utilisés pour filtrer le bruit blanc aléatoire à partir des données, pour rendre la série temporelle plus lisse ou même pour mettre l'accent sur certains composants informatifs contenus dans la série chronologique. Lissage exponentiel: Il s'agit d'un schéma très populaire pour produire une série chronologique lissée. Alors que dans les moyennes mobiles les observations passées sont pondérées également, le lissage exponentiel attribue des poids exponentiellement décroissants à mesure que l'observation vieillit. En d'autres termes, les observations récentes donnent relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes. Double lissage exponentiel est mieux à la manipulation des tendances. Triple Exponential Smoothing est mieux à la manipulation des tendances parabole. Une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage a. Correspond approximativement à une moyenne mobile simple de longueur (c'est-à-dire période) n, où a et n sont liés par: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,1 correspondrait approximativement à une moyenne mobile de 19 jours. Et une moyenne mobile simple de 40 jours correspondrait approximativement à une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Supposons que la série temporelle soit non saisonnière mais affiche la tendance. Holts méthode estime à la fois le niveau actuel et la tendance actuelle. Notons que la moyenne mobile simple est un cas particulier du lissage exponentiel en définissant la période de la moyenne mobile sur la partie entière de (2-Alpha) Alpha. Pour la plupart des données commerciales, un paramètre Alpha inférieur à 0,40 est souvent efficace. Cependant, on peut effectuer une recherche de grille de l'espace des paramètres, avec 0,1 à 0,9, avec des incréments de 0,1. Ensuite, le meilleur alpha a la plus petite erreur absolue moyenne (erreur MA). Comment comparer plusieurs méthodes de lissage: Bien qu'il existe des indicateurs numériques pour évaluer la précision de la technique de prévision, l'approche la plus répandue consiste à utiliser la comparaison visuelle de plusieurs prévisions pour évaluer leur exactitude et choisir parmi les différentes méthodes de prévision. Dans cette approche, on doit tracer (en utilisant par exemple Excel) sur le même graphe les valeurs d'origine d'une variable de série temporelle et les valeurs prédites à partir de plusieurs méthodes de prévision différentes, facilitant ainsi une comparaison visuelle. Vous pouvez utiliser les prévisions passées par Smoothing Techniques JavaScript pour obtenir les valeurs de prévisions antérieures basées sur des techniques de lissage qui n'utilisent qu'un seul paramètre. Holt et Winters utilisent deux et trois paramètres, respectivement, donc il n'est pas facile de sélectionner les valeurs optimales, voire presque optimales par essai et les erreurs pour les paramètres. Le lissage exponentiel simple met l'accent sur la perspective à courte portée qu'il définit le niveau à la dernière observation et est basé sur la condition qu'il n'y a pas de tendance. La régression linéaire, qui correspond à une ligne de moindres carrés aux données historiques (ou aux données historiques transformées), représente la longue portée, conditionnée par la tendance de base. Le lissage linéaire linéaire de Holts capture des informations sur la tendance récente. Les paramètres dans le modèle de Holts sont les niveaux-paramètres qui devraient être diminués quand la quantité de variation de données est grande, et les tendances-paramètre devraient être augmentés si la direction de tendance récente est soutenue par le causal certains facteurs. Prévision à court terme: Notez que chaque JavaScript sur cette page fournit une prévision à un pas. Obtenir une prévision en deux étapes. Ajoutez simplement la valeur prévue à la fin de vos données chronologiques et cliquez sur le même bouton Calculer. Vous pouvez répéter ce processus pour quelques reprises afin d'obtenir les prévisions à court terme nécessaires. Un filtre numérique d'introduction Ouvrez bien MicroModeler DSP et sélectionnez un filtre numérique dans la barre d'outils en haut et faites-le glisser vers notre application. Eh bien choisir un filtre de moyenne mobile parce que son un des types les plus simples de filtres. Après avoir déposé le filtre, les affichages seront automatiquement mis à jour. (Cliquez pour lancer MicroModeler DSP dans une nouvelle fenêtre) Nous savons tous ce qu'est une moyenne - ajoutez les nombres ensemble et divisez par combien il y en a. Un filtre de moyenne mobile fait exactement cela. Il stocke un historique des derniers nombres N et émet leur moyenne. Chaque fois qu'un nouveau nombre arrive, la moyenne est effectivement recalculée à partir des échantillons stockés et un nouveau nombre est produit. La réponse en fréquence d'un filtre En haut à droite, nous voyons le graphe de Magnitude vs Fréquence, ou combien de fréquences différentes seront amplifiées ou réduites par le filtre de la moyenne mobile. Comme on peut s'y attendre, la moyenne des derniers échantillons de N appliquera un certain type de lissage au signal, en conservant les basses fréquences et en supprimant les hautes fréquences. Nous pouvons contrôler le nombre d'entrées précédentes, ou des échantillons qu'il mesure en ajustant la longueur du filtre, N. En ajustant cela, nous pouvons voir que nous avons un certain contrôle de base sur lequel les fréquences peuvent passer et qui sont jetés. L'intérieur d'un filtre Si nous regardons la vue structure, nous pouvons voir ce que l'intérieur d'un filtre de moyenne mobile pourrait ressembler. Le diagramme a été annoté pour montrer ce que signifient les différents symboles. Les symboles Z -1 signifient un retard d'un échantillon de temps et les symboles signifient l'addition ou la combinaison des signaux. Les flèches signifient multiplier (penser amplifier, réduire ou mettre à l'échelle) le signal par la quantité montrée à droite de la flèche. Pour une moyenne de 5 échantillons, nous prenons un cinquième (0,2) de l'échantillon le plus récent, un cinquième du deuxième échantillon le plus récent et ainsi de suite. La chaîne de retards est appelée une ligne à retard, le signal d'entrée étant retardé d'un pas de temps supplémentaire pendant que vous avancez le long de la ligne à retard. Les flèches sont également appelées robinets, donc vous pourriez presque les imaginer comme des robinets comme celui dans votre évier de cuisine qui sont tous un cinquième ouvert. On pourrait imaginer que le signal circulant à partir de la gauche et progressivement retardé comme il se déplace le long de la ligne à retard, puis recombiné dans différentes forces à travers les robinets pour former la sortie. Il devrait également être facile de voir que la sortie du filtre sera: Quelle est l'équivalent de la moyenne des 5 derniers échantillons. Dans la pratique, le code généré par MicroModeler DSP utilisera des astuces pour le faire plus efficacement, de sorte que seuls les premiers et derniers échantillons doivent être impliqués, mais le diagramme est bon à des fins illustratives. Si vous pouvez comprendre cela, vous pouvez avoir une idée de ce qu'est un filtre FIR. Un filtre FIR est identique au filtre à moyenne mobile, mais au lieu que toutes les forces de prise sont identiques, elles peuvent être différentes. Nous avons ici un filtre à moyenne mobile et un filtre FIR. Vous pouvez voir qu'ils sont structurellement les mêmes, la seule différence étant les forces des robinets. La section suivante vous présente les filtres à réponse impulsionnelle finie (FIR). En faisant varier les forces du robinet, nous pouvons créer près de n'importe quelle réponse de fréquence que nous voulons.