L'equivalenza vale solo per alcuni modelli, per esempio random walk lineari locale trend. holt-inverni modelli spaziali EWMA Stato noise. EWMA o sono molto più generale rispetto smoothers personalizzati anche l'inizializzazione ha basi teoriche sirena Se si vuole attaccare al rumore random walk, e non si ha familiarità con il filtro di Kalman, allora si potrebbe essere meglio con EWMAs Dr G 5 ottobre 11 alle 8 01.To Inizio l'equivalenza del filtro di Kalman con EWMA è solo per il caso di un random walk più rumore ed è trattati nel libro, modello di previsione strutturale Time Series e Kalman Filter da Andrew Harvey l'equivalenza di EWMA con filtro di Kalman per random walk con il rumore è coperto a pagina 175 del testo C'è l'autore menziona anche che l'equivalenza dei due è stato mostrato nel 1960 e dà il riferimento ad esso Ecco il link per quella pagina del testo pg PA175 GPL PA175 dq EWMA e Kalman per random walk con sorgente di rumore bl ots I3VOQsYZOC sig RdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNY hl en sa X ved 0ahUKEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDAD v onepage q EWMA 20and 20kalman 20for 20random 20walk 20with 20noise f false. Now qui è di riferimento, che si estende su una ALETERNATIVE alla Kalman e filtri di Kalman estesi - è portato a risultati che corrispondono al filtro di Kalman, ma i risultati si ottengono molto più veloce è doppio esponenziale un'alternativa alla Kalman Filter In base a inseguimento In Astratto della carta vedi sotto gli autori affermano risultati empirici a sostegno della validità delle nostre rivendicazioni che questi predittori sono più veloci, più facili da implementare ed eseguire in modo equivalente al Kalman ed esteso predictors. This filtraggio Kalman è la loro astratta Vi presentiamo romanzo algoritmi per il monitoraggio predittivo della posizione dell'utente e di orientamento basate su doppia esponenziale Questi algoritmi, se confrontato contro Kalman ed esteso di Kalman predittori di filtro a base di modelli di misurazione liberi derivati, gestito circa 135 volte più veloce con prestazioni previsione equivalenti e le implementazioni più semplici Questo articolo descrive questi algoritmi in dettaglio insieme alla Kalman ed esteso di Kalman Filter predittori testati contro Inoltre, descriviamo i dettagli di un esperimento predittore e presentare risultati empirici a sostegno della validità delle nostre rivendicazioni che questi predittori sono più veloci, più facili da implementare ed eseguire in modo equivalente al Kalman ed esteso il filtraggio Kalman predictors. answered 8 16 apr alle 2 06.I m don t penso che questo risponde davvero alla domanda sul perché il filtro di Kalman e mA danno risultati simili, ma è tangenzialmente correlato Potrebbe aggiungere un rispetto completo per la carta si citano, piuttosto che un collegamento ipertestuale tenere presente questo sarebbe a prova di futuro la vostra risposta nel caso in cui il collegamento esterno cambia Silverfish 8 aprile 16 alle 5 46.It wasn t supporre essere come l'introduzione dice, è destinata ad essere un'alternativa alla Kalaman ma molto più veloce se si o un altro metodo era esattamente lo stesso di Kalman, basato sul tema di questo articolo, l'autore avrebbe parlato Quindi, in questo senso la questione venga risolta jimmeh 9 aprile 16 a 12 15. l'equivalenza del filtro di Kalman per caso camminare con EWMA è coperto nel libro meteo Tempo strutturale Serie immagini e Kalman Filter da Andrew Harvey l'equivalenza di EWMA con filtro di Kalman per random walk è coperto a pagina 175 del testo ci accenna che è stato mostrato nel 1960 e dà la riferimento jimmeh 9 aprile 16 al 12 54.I hanno essenzialmente un array di valori come this. The serie di cui sopra è semplificata, io sto raccogliendo 1 valore per millisecondo nel mio codice vero e ho bisogno di elaborare l'uscita su un algoritmo che ho scritto per trovare il picco più vicino prima di un punto nel tempo la mia logica non è riuscito perché nel mio esempio di cui sopra, 0 36 è il vero picco, ma il mio algoritmo sarebbe guardare indietro e vedere l'ultimo numero 0 25 come il picco, in quanto non vi SA riduce a 0 24 prima it. The obiettivo è quello di prendere questi valori e applicare un algoritmo per loro che li appianare un po 'in modo da avere i valori più lineari cioè mi piacerebbe miei risultati siano curve, non jaggedy. I già stati detto di applicare un esponenziale lo spostamento del filtro media ai miei valori Come posso fare questo E 's davvero difficile per me leggere equazioni matematiche, ho a che fare molto meglio con code. How faccio ad elaborare valori nella mia matrice, l'applicazione di un calcolo della media mobile esponenziale a addirittura out. asked 8 febbraio 12 a 20 27.To calcolare una media mobile esponenziale è necessario mantenere uno stato in giro e avete bisogno di un parametro di sintonia Questo richiede un po 'di classe supponendo che si sta utilizzando Java 5 o later. Instantiate con il parametro di decadimento che si desidera può richiedere messa a punto deve essere compreso tra 0 e 1 e quindi utilizzare media di filter. When la lettura di una pagina su qualche ricorrenza mathmatical, tutti si ha realmente bisogno di sapere quando trasformandolo in codice è che i matematici piace scrivere indici in array e sequenze con indici Essi sono già un poche altre notazioni pure, che doesn t aiuto Tuttavia, l'EMA è piuttosto semplice come avete solo bisogno di ricordare un valore vecchio non elementi di superfici sensibile complicate required. answered 8 febbraio 12 a 20 42. TKKocheran praticamente Isn t è bello quando le cose possono essere semplice oppure con la nuova sequenza, ottenere un nuovo averager nota che i primi termini della sequenza media salteranno in giro un po 'a causa di effetti di bordo, ma si ottiene quelli con altre medie mobili troppo Tuttavia, un buon vantaggio è che si può avvolgere la logica media mobile nel averager e sperimentare senza disturbare il resto del programma troppo Donal Fellows 9 febbraio 12 a 0 06.I sto avendo difficoltà a capire le vostre domande, ma cercherò di rispondere anyway.1 Se il vostro algoritmo trovato 0 25 invece di 0 36, allora è sbagliato è sbagliato perché presuppone un aumento o una diminuzione monotona che sta andando sempre verso l'alto o verso il basso andando sempre meno che la media di tutti i dati, i punti dati --- come li si presentano --- sono non lineari Se davvero si vuole trovare il valore massimo tra due punti nel tempo, poi tagliare la matrice da Tmin a tmax e trovare il massimo di quel subarray.2 Ora, il concetto di medie mobili è molto semplice immaginare che io avere la seguente lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 posso liscia fuori prendendo la media di due numeri 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 si noti che il primo numero è la media di 1 5 e 1 4 secondi e primi numeri della seconda nuova lista è la media di 1 4 e 1 5, terzo e secondo elenco vecchia terzo nuovo elenco della media di 1 5 e 1 4 quarto e terzo, e così via ho potuto fare è periodo di tre o quattro, o n notare come il dato è molto più agevole un buon modo di vedere medie mobili sul posto di lavoro è quello di andare a Google Finance, selezionare un magazzino provare Tesla Motors piuttosto volatili TSLA e cliccare su fattori tecnici in fondo del grafico Scegliere di media mobile a un dato periodo, e media mobile esponenziale di confrontare la loro media mobile differences. Exponential è solo un altro elaborazione di questo, ma i pesi i dati più vecchi in meno rispetto ai nuovi dati questo è un modo per polarizzare il livellamento verso il retro si prega di leggere Wikipedia entry. So, questo è più di un commento di una risposta, ma la piccola casella di commento era solo per piccola buona luck. If si ri problemi con la matematica, si potrebbe andare con una media mobile semplice anziché esponenziale Così l'uscita si ottiene sarebbe ultimi termine x diviso per x pseudocode. Note testato che sarà necessario per gestire le parti iniziali e finali dei dati poiché si può chiaramente media T ultimi 5 termini quando si è sulla 2 ° dati dei punti Inoltre, ci sono modi più efficienti di calcolo di questo movimento somma somma media - più antica più recente, ma questo è quello di ottenere il concetto di ciò che sta accadendo across. answered 8 febbraio 12 a 20 pagina 41.Exponential Filter. This descrive il filtraggio esponenziale, il più semplice e più popolare Filtro Questo fa parte della sezione di filtraggio che fa parte di una guida Fault Detection and Diagnosis. Overview, costante di tempo, e analogici equivalent. The filtro più semplice è il filtro esponenziale ha solo un parametro di sintonia diverso l'intervallo di campionamento si richiede la archiviazione di una sola variabile - l'uscita precedente si tratta di un filtro autoregressivo IIR - gli effetti di un decadimento cambiamento di ingresso in modo esponenziale fino a quando i limiti del display o nascondere calcolatore aritmetica it. In varie discipline, l'uso di questo filtro è indicato anche come esponenziale lisciatura In alcune discipline quali l'analisi degli investimenti, il filtro esponenziale è chiamato ponderata esponenzialmente media mobile EWMA, o semplicemente mobile esponenziale EMA media Questa abusi tradizionale ARMA movimento terminologia media di analisi di serie temporali, dal momento che non c'è storia di input che viene utilizzato - solo la input. It attuale è il tempo equivalente discreta del primo ritardo ordine comunemente utilizzato nella modellazione analogica dei sistemi di controllo a tempo continuo in circuiti elettrici, un filtro filtro RC con un resistore ed un condensatore è un ritardo del primo ordine Quando sottolineando la analogia circuiti analogici, il parametro singolo sintonizzazione è la costante di tempo, solitamente scritto minuscolo lettera greca Tau infatti, i valori ai tempi di campionamento discreti corrispondono esattamente l'equivalente ritardo continuo con la stessa costante di tempo il rapporto tra il digitale attuazione e la costante di tempo è mostrato nelle equazioni equazioni filtri below. Exponential e initialization. The filtro esponenziale è una combinazione ponderata del precedente uscita stima con i dati di ingresso più nuovi, con la somma dei pesi uguale a 1 in modo che le partite di uscita l'ingresso allo stato stazionario dopo la notazione filtro già introduced. ykay k-1 1-ax k. where xk è l'ingresso grezzo al passo temporale kyk è l'uscita filtrato al momento passo ka è una costante tra 0 e 1, normalmente compreso tra 0 8 e 0 99 a-1 o talvolta chiamato sistemi smoothing constant. For con un passo temporale T fisso tra i campioni, la costante a viene calcolato e memorizzato solo per comodità quando lo sviluppatore dell'applicazione specifica un nuovo valore della costante di tempo desiderata. dove tau è il tempo del filtro costante, nelle stesse unità di tempo come sistemi T. For con campionamento dei dati a intervalli irregolari, la funzione esponenziale sopra devono essere usati con ogni passo temporale, dove T è il tempo dal momento che il precedente sample. The uscita del filtro di solito è inizializzato per abbinare i primi input. As momento approcci costante 0, una va a zero, quindi non c'è filtrare l'uscita è uguale al nuovo input come la costante di tempo diventa molto grande, una si avvicina 1, in modo che nuovi input è quasi ignorato equazione filtro molto pesante filtering. The sopra può essere riorganizzate in forma seguente predittore-correttore equivalent. This rende più evidente che l'uscita stima variabile del filtro è previsto immodificato dalla stima precedente y k-1, più un termine di correzione basato sulla innovazione inaspettata - la differenza tra il nuovo xk ingresso e la previsione y k-1 Questo modulo è anche il risultato derivante filtro esponenziale come un semplice caso speciale di un filtro di Kalman che è la soluzione ottimale per un problema di stima con un particolare insieme di modo assumptions. Step response. One per visualizzare il funzionamento del filtro è esponenziale per tracciare la risposta nel tempo ad un ingresso a gradino Cioè, iniziando con l'ingresso e l'uscita del filtro a 0, il valore di ingresso è improvvisamente cambiato a 1 i valori risultanti sono tracciate below. In la trama sopra, il tempo è diviso dalla costante di tempo del filtro tau in modo da poter più facilmente prevedere i risultati per qualsiasi periodo di tempo, per qualsiasi valore della costante di tempo del filtro Dopo un po ' pari alla costante di tempo, l'uscita del filtro sale a 63 21 del suo valore finale Dopo un tempo pari a 2 costanti di tempo, il valore sale a 86 47 del suo valore finale le uscite dopo tempi pari a 3,4, e 5 costanti di tempo sono 95 02, 98 17 e 99 33 del valore finale rispettivamente Poiché il filtro è lineare, ciò significa che queste percentuali possono essere utilizzati per qualsiasi entità del cambiamento, non solo per il valore di 1 usato here. Although la risposta al gradino in teoria richiede un tempo infinito, da un punto di vista pratico, pensare filtro esponenziale da 98 a 99 done rispondere dopo un tempo pari a 4 o 5 constants. Variations tempo filtro sul esponenziale filter. There è una variante del esponenziale filtro chiamato un non lineare esponenziale filtro Weber 1980 destinato a filtrare pesantemente rumore all'interno di una certa ampiezza tipica, ma poi rispondere più rapidamente alle changes. Copyright grande 2010-2013, Greg Stanley. Share questa pagina.
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