Eksponensial Moving Average Matlab Filter

Moving Average Eksponensial - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan keduanya digunakan untuk menciptakan indikator seperti konvergensi pengvergensi rata-rata bergerak MACD dan harga osilator persentase PPO Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Penambang yang menggunakan analisis teknikal menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan Semua rata-rata bergerak Umumnya digunakan dalam analisis teknis, pada dasarnya, indikator lagging Konsekuensinya, kesimpulan yang diambil dari penerapan moving average ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat rata-rata bergerak Garis indikator telah membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA tidak berfungsi untuk meringankan dile ini. Mma sampai batas tertentu Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk aksi harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Mengartikan EMA. Seperti semua pergerakan Indikator rata-rata, mereka jauh lebih cocok untuk pasar tren Ketika pasar berada dalam tren kenaikan yang kuat dan berkelanjutan, indikator garis EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun Seorang pedagang waspada tidak hanya memperhatikan arahan Garis EMA tetapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu batang ke bar berikutnya Sebagai contoh, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu bar ke bar berikutnya akan dimulai Berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya lebih rendah. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik. Oleh karena itu, mengikuti obser tersebut Dengan penurunan yang konsisten dalam tingkat perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averagesmon Penggunaan EMA. EMAs umumnya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi signifikan. Pergerakan pasar dan untuk mengukur validitasnya Bagi trader yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih berlaku Seringkali trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading Misalnya, jika EMA pada daily chart menunjukkan tren kenaikan yang kuat, sebuah Strategi pedagang intraday mungkin hanya berdagang dari sisi panjang pada grafik intraday. Rata-rata bergerak - Rata-rata sederhana dan eksponensial. Rata-rata bergerak - Wikipedia dan eksponensial. Rata-rata pergerakan melicinkan data harga untuk membentuk tren mengikuti indikator. Mereka tidak memprediksi arah harga. , Tapi agak menentukan arah saat ini dengan lag Moving averages lag karena mereka didasarkan pada harga masa lalu. Kendati lag ini, moving averages membantu kelancaran aksi harga dan filte. R out the noise Mereka juga membentuk blok bangunan untuk banyak indikator dan lapisan teknis lainnya, seperti Bollinger Bands MACD dan McClellan Oscillator Dua tipe moving average yang paling populer adalah Simple Moving Average SMA dan Exponential Moving Average EMA Rata-rata bergerak ini Dapat digunakan untuk mengidentifikasi arah tren atau menentukan tingkat dukungan dan resistensi potensial. Berikut adalah grafik dengan SMA dan EMA di dalamnya. Klik grafik untuk versi live. Perhitungan Rata-rata Bergerak Rata-rata. Rata-rata pergerakan sederhana terbentuk. Dengan menghitung harga rata-rata keamanan selama periode tertentu Rata-rata bergerak rata-rata didasarkan pada harga penutupan Rata-rata pergerakan sederhana 5 hari adalah jumlah lima hari harga penutupan dibagi lima seperti namanya, rata-rata bergerak adalah Rata-rata yang bergerak Data lama dijatuhkan saat data baru tersedia. Hal ini menyebabkan rata-rata bergerak sepanjang skala waktu Berikut adalah contoh rata-rata pergerakan 5 hari yang berkembang selama tiga hari. Hari pertama rata-rata bergerak hanya mencakup lima hari terakhir Hari kedua dari rata-rata bergerak menurunkan titik data pertama 11 dan menambahkan titik data baru 16 Hari ketiga dari rata-rata bergerak berlanjut dengan menjatuhkan titik data pertama 12 dan menambahkan Titik data baru 17 Pada contoh di atas, harga meningkat secara bertahap dari 11 menjadi 17 selama total tujuh hari Perhatikan bahwa rata-rata pergerakan juga meningkat dari 13 menjadi 15 selama periode perhitungan tiga hari Perhatikan juga bahwa setiap nilai rata-rata bergerak tepat di bawah Harga terakhir Misalnya, rata-rata bergerak untuk hari pertama sama dengan 13 dan harga terakhir adalah 15 Harga empat hari sebelumnya lebih rendah dan ini menyebabkan rata-rata bergerak ke lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential moving averages mengurangi lag dengan menerapkan lebih banyak Berat untuk harga terakhir Bobot yang diterapkan pada harga terbaru tergantung pada jumlah periode dalam rata-rata bergerak Ada tiga langkah untuk menghitung moving average eksponensial Pertama, kalkula Dengan rata-rata bergerak sederhana Rata-rata bergerak eksponensial EMA harus dimulai di suatu tempat sehingga rata-rata bergerak sederhana digunakan sebagai EMA periode sebelumnya dalam perhitungan pertama Kedua, hitung pengganda bobot Ketiga, hitung rata-rata pergerakan eksponensial Rumus di bawah adalah untuk 10 hari EMA. A Rata-rata pergerakan eksponensial 10 periode menerapkan pembobotan 18 18 ke harga terbaru EMA 10 periode juga dapat disebut EMA A 20-periode EMA 18 menerapkan 9 52 dengan harga paling baru 2 20 1 0952 Perhatikan bahwa pembobotan untuk periode waktu yang lebih pendek lebih banyak daripada pembobotan untuk jangka waktu yang lebih lama Sebenarnya, pembobotan turun setengahnya setiap periode rata-rata bergerak rata-rata. Jika Anda menginginkan persentase tertentu untuk EMA , Anda dapat menggunakan rumus ini untuk mengubahnya menjadi periode waktu dan kemudian memasukkan nilai itu sebagai parameter EMA. Berikut adalah contoh spreadsheet dari rata-rata pergerakan sederhana 10 hari dan rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari untuk Intel Simple moving avera Ges lurus ke depan dan memerlukan sedikit penjelasan Rata-rata 10 hari hanya bergerak karena harga baru sudah tersedia dan harga lama turun. Rata-rata bergerak eksponensial dimulai dengan nilai rata-rata bergerak sederhana 22 22 pada perhitungan pertama Setelah perhitungan pertama, rumus normal Mengambil alih Karena EMA dimulai dengan rata-rata bergerak sederhana, nilainya sebenarnya tidak akan terealisasi sampai 20 atau lebih periode kemudian. Dengan kata lain, nilai pada spreadsheet excel mungkin berbeda dari nilai grafik karena periode lihat kembali yang pendek. Spreadsheet hanya akan kembali 30 periode, yang berarti pengaruhnya terhadap rata-rata pergerakan sederhana yang memiliki 20 periode untuk menghilangkan StockCharts yang terjadi setidaknya 250 periode yang biasanya jauh lebih jauh untuk perhitungannya sehingga efek rata-rata bergerak sederhana pada perhitungan pertama sepenuhnya. Hilang. Lag Factor. Semakin lama rata-rata bergerak, semakin banyak lag Rata-rata pergerakan eksponensial 10-hari akan memikat harga cukup dekat dan segera berbalik. Harga terusan rata-rata bergerak pendek seperti kapal cepat - gesit dan cepat berubah Sebaliknya, rata-rata pergerakan 100 hari berisi banyak data masa lalu yang memperlambatnya. Rata-rata bergerak yang lebih panjang seperti kapal tanker laut - lesu dan lamban untuk berubah Dibutuhkan sebuah Pergerakan harga yang lebih besar dan lebih lama untuk moving average 100 hari untuk mengubah arah. Klik di grafik untuk tabel live. Bagan di atas menunjukkan SP 500 ETF dengan EMA 10 hari mengikuti harga dan SMA 100 hari yang digiling lebih tinggi. Bahkan dengan penurunan Januari-Februari, SMA 100 hari menyelenggarakan kursus dan tidak menolak SMA 50 hari itu cocok di suatu tempat antara rata-rata pergerakan 10 dan 100 hari ketika sampai pada faktor lag. Rata-rata Movover vs Exponential Moving Averages. Meskipun ada perbedaan yang jelas antara rata-rata pergerakan sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial, yang satu tidak selalu lebih baik daripada rata-rata pergerakan eksponensial lainnya yang memiliki tingkat lag lebih sedikit dan oleh karena itu lebih sensitif terhadap harga baru-baru ini - dan perubahan harga terakhir Exp Rata-rata pergerakan bergerak akan berubah sebelum rata-rata bergerak sederhana Rata-rata pergerakan sederhana, sebaliknya, mewakili rata-rata harga sebenarnya untuk keseluruhan periode waktu. Rata-rata pergerakan sederhana mungkin lebih sesuai untuk mengidentifikasi level support atau resistance. Rata-rata preferensi bergerak bergantung Pada tujuan, gaya analisis dan cakrawala waktu Chartists harus bereksperimen dengan kedua jenis rata-rata bergerak serta rentang waktu yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan SMA 50 hari dalam warna merah dan EMA 50 hari berwarna hijau Kedua memuncak Pada akhir Januari, namun penurunan EMA lebih tajam daripada penurunan di SMA EMA muncul pada pertengahan Februari, namun SMA terus berlanjut hingga akhir Maret Perhatikan bahwa SMA tersebut muncul lebih dari sebulan setelah EMA. Lengths Dan Jangka Waktu. Panjang rata-rata bergerak bergantung pada tujuan analitis Rata-rata pergerakan pendek 5-20 periode paling sesuai untuk tren jangka pendek dan perdagangan Chartists yang tertarik pada tre jangka menengah Nds akan memilih rata-rata bergerak yang lebih panjang yang dapat memperpanjang 20-60 periode Investor jangka panjang akan memilih moving averages dengan periode 100 atau lebih. Beberapa panjang rata-rata bergerak lebih populer daripada yang lain Rata-rata pergerakan 200 hari mungkin yang paling populer. Panjangnya, ini jelas merupakan moving average jangka panjang Selanjutnya, rata-rata pergerakan 50 hari cukup populer untuk tren jangka menengah Banyak chartis menggunakan moving average 50 hari dan 200 hari bersama Jangka pendek, level 10- Hari rata-rata bergerak cukup populer di masa lalu karena mudah untuk menghitung Satu hanya menambahkan angka dan memindahkan titik desimal. Trend Identification. The sinyal yang sama dapat dihasilkan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana atau eksponensial Seperti disebutkan di atas, preferensi tergantung pada masing-masing Individu Contoh di bawah ini akan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dan eksponensial Istilah moving average berlaku untuk moving average rata-rata dan eksponensial. Arah rata-rata bergerak menyampaikan informasi penting ab Harga naik Rata-rata bergerak yang meningkat menunjukkan bahwa harga pada umumnya meningkat Rata-rata pergerakan yang menurun mengindikasikan bahwa harga rata-rata turun. A naiknya rata-rata pergerakan jangka panjang mencerminkan tren kenaikan jangka panjang. Jatuh jangka panjang rata-rata bergerak mencerminkan jangka panjang. Downtrend. Bagan di atas menunjukkan MMM 3M dengan rata-rata pergerakan eksponensial 150 hari Contoh ini menunjukkan seberapa baik rata-rata bergerak bekerja bila trennya kuat. EMA 150 hari ditolak pada bulan November 2007 dan sekali lagi pada bulan Januari 2008 Perhatikan bahwa dibutuhkan waktu yang 15 penurunan untuk membalikkan arah rata-rata bergerak ini Indikator lagging ini mengidentifikasi pembalikan tren karena terjadi paling baik atau setelah terjadi pada MMM terburuk berlanjut hingga Maret 2009 dan kemudian melonjak 40-50 Perhatikan bahwa EMA 150 hari tidak muncul. Sampai setelah lonjakan ini Setelah itu, bagaimanapun, MMM terus berlanjut dalam 12 bulan ke depan Moving averages bekerja dengan cemerlang dalam tren yang kuat. Crossover ganda. Dua moving averages dapat digunakan bersamaan untuk menghasilkan crossover. Sinyal Dalam Analisis Teknis Pasar Keuangan John Murphy menyebut ini metode crossover ganda Crossover ganda melibatkan satu moving average yang relatif pendek dan satu moving average yang relatif panjang Seperti semua moving averages, panjang umum moving average mendefinisikan kerangka waktu untuk sistem A Sistem yang menggunakan EMA 5 hari dan EMA 35 hari akan dianggap sistem jangka pendek A menggunakan SMA 50 hari dan SMA 200 hari akan dianggap jangka menengah, bahkan mungkin jangka panjang. Crossover bullish terjadi saat Persimpangan rata-rata bergerak yang lebih pendek di atas rata-rata bergerak yang lebih lama Ini juga dikenal sebagai golden cross Sebuah crossover bearish terjadi ketika moving average yang pendek melintasi di bawah moving average yang lebih panjang Ini dikenal sebagai cross crossover. Melewati rata-rata menghasilkan sinyal yang relatif terlambat. Setelah semua, Sistem ini menggunakan dua indikator lagging Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin besar lag pada sinyal sinyal-sinyal ini bekerja dengan baik saat tren yang baik berlangsung. Namun, pergerakan Rata-rata sistem crossover akan menghasilkan banyak whipsaws tanpa adanya tren yang kuat. Ada juga metode triple crossover yang melibatkan tiga moving averages. Sekali lagi, sebuah sinyal dihasilkan saat moving average terpendek melintasi dua moving average yang lebih panjang. Sebuah sistem triple crossover sederhana. Mungkin melibatkan moving average 5 hari, 10 hari dan 20 hari. Bagan di atas menunjukkan Home Depot HD dengan garis putus-putus 10 hari EMA hijau dan garis merah EMA 50 hari Garis hitam adalah penutupan harian Menggunakan rata-rata bergerak Crossover akan menghasilkan tiga whipsaws sebelum menangkap perdagangan yang baik EMA 10 hari pecah di bawah EMA 50 hari pada akhir Oktober 1, tapi ini tidak berlangsung lama selama 10 hari bergerak kembali di atas pada pertengahan November 2 Cross ini berlangsung Lebih lama, namun crossover bearish berikutnya pada 3 Januari terjadi di dekat level harga akhir November, yang mengakibatkan whipsaw lain. Salib bearish ini tidak bertahan selama EMA 10 hari bergerak kembali di atas 50 hari beberapa hari kemudian 4 Setelah tiga sinyal buruk , yang keempat Sinyal meramalkan pergerakan yang kuat saat saham menguat di atas 20. Ada dua takeaways di sini Pertama, crossover rentan terhadap whipsaw Filter harga atau waktu dapat diterapkan untuk membantu mencegah whipsaws. Pedagang mungkin memerlukan crossover sampai 3 hari terakhir sebelum melakukan atau memerlukan EMA 10 hari untuk bergerak di atas di bawah EMA 50 hari dengan jumlah tertentu sebelum bertindak Kedua, MACD dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur crossover MACD 10,50,1 ini akan menunjukkan garis yang mewakili selisih antara dua rata-rata bergerak eksponensial. MACD berubah positif selama salib emas dan negatif selama dead cross Persentase Harga Oscillator PPO dapat digunakan dengan cara yang sama untuk menunjukkan perbedaan persentase Perhatikan bahwa MACD dan PPO didasarkan pada moving average eksponensial dan tidak akan sesuai dengan moving average sederhana. Bagan ini menunjukkan Oracle ORCL dengan EMA 50 hari, EMA 200 hari dan MACD 50,200,1 Ada empat crossover rata-rata bergerak selama periode 2 1 2 tahun Tiga yang pertama menghasilkan whipsaws atau buruk. Perdagangan Sebuah tren berkelanjutan dimulai dengan crossover keempat saat ORCL naik ke pertengahan 20-an Sekali lagi, pergerakan rata-rata crossover bekerja dengan baik saat tren kuat, namun menghasilkan kerugian karena tidak adanya tren. Harga Crossover. Moving rata-rata juga dapat digunakan untuk Menghasilkan sinyal dengan crossover harga sederhana Sinyal bullish dihasilkan saat harga bergerak di atas rata-rata bergerak Sinyal bearish dihasilkan saat harga bergerak di bawah rata-rata bergerak Crossover harga dapat digabungkan untuk diperdagangkan dalam tren yang lebih besar Rata-rata pergerakan yang lebih lama menentukan nada untuk Tren yang lebih besar dan moving average yang lebih pendek digunakan untuk menghasilkan sinyal One akan mencari cross rates bullish hanya jika harga sudah di atas rata-rata bergerak yang lebih panjang. Ini akan diperdagangkan selaras dengan tren yang lebih besar. Misalnya, jika harga di atas 200- Rata pergerakan hari, chartists hanya akan fokus pada sinyal ketika harga bergerak di atas rata-rata pergerakan 50 hari. Jelas, pergerakan di bawah rata-rata pergerakan 50 hari D mendahului sinyal seperti itu, tapi persilangan bearish seperti itu akan diabaikan karena tren yang lebih besar naik Sinyal bearish akan menunjukkan kemunduran dalam uptrend yang lebih besar. Sebuah cross back di atas moving average 50 hari akan memberi sinyal kenaikan harga dan kelanjutan Uptrend yang lebih besar. Bagan berikutnya menunjukkan Emerson Electric EMR dengan EMA 50 hari dan EMA 200 hari Stok bergerak di atas dan bertahan di atas rata-rata pergerakan 200 hari di bulan Agustus Ada penurunan di bawah EMA 50 hari pada awal November dan Lagi di awal Februari Harga cepat bergerak kembali di atas EMA 50 hari untuk memberikan sinyal bullish panah hijau selaras dengan MACD 1.5p1 yang lebih besar naik ditunjukkan di jendela indikator untuk mengkonfirmasi harga di atas atau di bawah EMA 50 hari. EMA 1 hari sama dengan harga penutupan MACD 1,50,1 positif saat penutupan berada di atas EMA 50 hari dan negatif saat penutupan berada di bawah EMA. Support and Resistance. Moving 50 hari juga dapat bertindak sebagai Dukungan dalam uptrend dan resistance di downt Perolehan uptrend jangka pendek mungkin menemukan dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 20 hari, yang juga digunakan pada Bollinger Bands Pergerakan naik jangka panjang mungkin akan mendapat dukungan di dekat rata-rata pergerakan sederhana 200 hari, yang merupakan jangka panjang yang paling populer. Moving average Jika fakta, rata-rata pergerakan 200 hari mungkin menawarkan dukungan atau penolakan hanya karena sangat banyak digunakan Ini hampir seperti ramalan yang dipenuhi sendiri. Bagan di atas menunjukkan Komposit NY dengan rata-rata pergerakan sederhana 200 hari dari pertengahan 2004 sampai akhir tahun 2008 Dukungan 200 hari telah diberikan berkali-kali selama kemajuan. Setelah tren berbalik dengan terobosan dukungan ganda, rata-rata pergerakan 200 hari bertindak sebagai resistance di sekitar 9500. Jangan mengharapkan tingkat dukungan dan resistance yang tepat dari pergerakan. Rata-rata, terutama moving average yang lebih lama Pasar didorong oleh emosi, yang membuat mereka rentan terhadap overshoots Alih-alih tingkat yang tepat, moving averages dapat digunakan untuk mengidentifikasi zona support atau resistance. Keuntungan menggunakan moving averages Perlu ditimbang terhadap kerugian Moving averages adalah tren berikut, atau lagging, indikator yang akan selalu menjadi langkah di belakang Ini belum tentu hal yang buruk sekalipun. Toh, trennya adalah teman Anda dan yang terbaik adalah berdagang ke arah Tren Moving averages memastikan bahwa trader sesuai dengan tren saat ini Meskipun trennya adalah teman Anda, sekuritas menghabiskan banyak waktu dalam rentang perdagangan, yang membuat rata-rata bergerak tidak efektif Sekali dalam tren, rata-rata bergerak akan membuat Anda tetap bertahan. , Tetapi juga memberi sinyal terlambat Don t mengharapkan untuk menjual di atas dan membeli di bagian bawah menggunakan rata-rata bergerak Seperti kebanyakan alat analisis teknis lainnya, rata-rata bergerak tidak boleh digunakan sendiri, namun bersamaan dengan alat pelengkap lainnya, Chartists dapat menggunakan pergerakan Rata-rata untuk menentukan keseluruhan tren dan kemudian menggunakan RSI untuk menentukan tingkat overbought atau oversold. Mengikuti Moving Averages to StockCharts Chart. Rata-rata bergerak tersedia sebagai fitur overlay harga pada Workbench SharpCharts Dengan menggunakan menu drop-down Overlay, pengguna dapat memilih moving average yang sederhana atau moving average eksponensial Parameter pertama digunakan untuk mengatur jumlah periode waktu. Parameter opsional dapat ditambahkan untuk menentukan bidang harga mana yang harus digunakan. Dalam perhitungan - O untuk Open, H untuk High, L untuk Low, dan C untuk Close A koma digunakan untuk memisahkan parameter. Parameter opsional lainnya dapat ditambahkan untuk menggeser rata-rata bergerak ke masa lalu atau masa depan kiri Angka negatif -10 akan menggeser rata-rata bergerak ke kiri 10 periode Angka positif 10 akan menggeser rata-rata bergerak ke 10 periode yang tepat. Sebagian besar rata-rata bergerak dapat dilapisi dengan plot harga dengan hanya menambahkan garis hamparan lainnya ke meja kerja StockCharts members. Dapat mengubah warna dan gaya untuk membedakan antara beberapa moving averages Setelah memilih indikator, buka Advanced Options dengan mengklik segitiga hijau kecil. Opsi Lanjutan juga dapat digunakan untuk menambahkan overlay rata-rata bergerak ke indikator teknis lainnya seperti RSI, CCI, dan Volume. Klik di sini untuk grafik live dengan beberapa rata-rata bergerak yang berbeda. Menggunakan Moving Averages dengan StockCharts Scans. Berikut adalah beberapa contoh yang memindai StockCharts Anggota dapat menggunakan untuk memindai berbagai situasi rata-rata bergerak. Rata-rata Pindah Rata-rata Bergerak Pemindaian ini mencari saham dengan rata-rata pergerakan sederhana 150 hari yang meningkat dan umpan silang bullish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari Naik selama perdagangan di atas levelnya lima hari yang lalu Sebuah cross bullish terjadi ketika EMA 5 hari bergerak di atas EMA 35 hari di atas rata-rata volume. Bearish Moving Average Cross Pemindaian ini mencari saham dengan level jatuh 150- Hari rata-rata bergerak sederhana dan cross bearish EMA 5 hari dan EMA 35 hari Rata-rata pergerakan 150 hari turun selama diperdagangkan di bawah level lima hari yang lalu. Salib bearish terjadi ketika pergerakan EMA 5-hari Di bawah EMA 35 hari di abo Rata-rata volume. Further Study. John Murphy s buku memiliki bab yang dikhususkan untuk moving averages dan berbagai kegunaannya Murphy mencakup pro dan kontra dari moving averages. Selain itu, Murphy menunjukkan bagaimana rata-rata bergerak bekerja dengan Bollinger Bands dan sistem perdagangan berbasis channel. Analisis Pasar Keuangan John Murphy. Exponential Filter. Halaman ini menjelaskan penyaringan eksponensial, filter yang paling sederhana dan paling populer Ini adalah bagian dari bagian Penyaringan yang merupakan bagian dari Panduan untuk Deteksi dan Diagnosis Kesalahan. Ikhtisar, konstanta waktu, dan analog setara. Filter yang paling sederhana adalah filter eksponensial Hanya ada satu parameter tuning selain interval sampel yang memerlukan penyimpanan hanya satu variabel - keluaran sebelumnya Ini adalah filter autoregresif IIR - efek perubahan masukan berubah secara eksponensial sampai batas Dari tampilan atau aritmatika komputer menyembunyikannya. Dalam berbagai disiplin ilmu, penggunaan filter ini juga disebut sebagai perataan eksponensial. Di beberapa disiplin ilmu Seperti analisis investasi, filter eksponensial disebut Exponentially Weighted Moving Average EWMA, atau hanya Exponential Moving Average EMA Ini menyalahgunakan rata-rata tradisional ARMA moving average terminologi time series, karena tidak ada sejarah masukan yang digunakan - hanya arus Input. Ini adalah waktu diskrit yang setara dengan lag ketertiban pertama yang umum digunakan dalam pemodelan analog sistem kontrol kontinyu-waktu Di sirkuit listrik, filter filter RC dengan satu resistor dan satu kapasitor adalah lag urutan pertama Ketika menekankan analogi analog Sirkuit, parameter tuning tunggal adalah konstanta waktu, biasanya ditulis sebagai huruf kecil huruf Yunani Tau Sebenarnya, nilai pada sampel sampel diskrit sama persis dengan jeda waktu kontinu yang setara dengan konstanta waktu yang sama Hubungan antara implementasi digital dan Konstanta waktu ditunjukkan dalam persamaan di bawah ini. Persamaan sumbu dan inisialisasi filter ekspresif eksponensial adalah bobot D kombinasi dari perkiraan sebelumnya output dengan data masukan terbaru, dengan jumlah bobot sama dengan 1 sehingga output sesuai dengan input pada steady state Setelah notasi filter sudah diperkenalkan. ykay k-1 1-ax k. where xk Adalah input mentah pada langkah waktu kyk adalah output yang disaring pada waktu langkah ka adalah konstanta antara 0 dan 1, biasanya antara 0 8 dan 0 99 a-1 atau kadang disebut penghalusan konstan. Untuk sistem dengan selang waktu tetap T antara sampel, konstanta a dihitung dan disimpan untuk kenyamanan hanya bila pengembang aplikasi menentukan nilai baru dari konstanta waktu yang diinginkan. Dimana tau adalah konstanta waktu filter, pada satuan waktu yang sama seperti T. For sistem dengan data sampling Pada interval yang tidak beraturan, fungsi eksponensial di atas harus digunakan dengan setiap langkah waktu, di mana T adalah waktu sejak sampel sebelumnya. Output filter biasanya diinisialisasi agar sesuai dengan input pertama. Ketika konstanta waktu mendekati 0, a pergi ke nol, Jadi tidak ada f Iltering output sama dengan input baru Karena konstanta waktu menjadi sangat besar, sebuah pendekatan 1, sehingga input baru hampir mengabaikan penyaringan yang sangat berat. Persamaan saringan di atas dapat disusun ulang menjadi ekuiporitor-ekor predator berikut. Bentuk ini membuatnya lebih Nampak bahwa perkiraan variabel keluaran filter diperkirakan tidak berubah dari perkiraan sebelumnya y k-1 ditambah dengan istilah koreksi berdasarkan inovasi tak terduga - perbedaan antara input baru xk dan prediksi y k-1 Bentuk ini juga Hasil dari derover filter eksponensial sebagai kasus khusus sederhana dari filter Kalman yang merupakan solusi optimal untuk masalah estimasi dengan seperangkat asumsi tertentu. Respons tegak. Salah satu cara untuk memvisualisasikan pengoperasian filter eksponensial adalah dengan merencanakan responsnya. Dari waktu ke waktu ke langkah masukan Artinya, dimulai dengan input dan output filter pada 0, nilai input tiba-tiba berubah menjadi 1 Nilai yang dihasilkan diplot di bawah. Pada plot di atas, ti Saya dibagi dengan waktu filter konstan tau sehingga anda bisa lebih mudah memprediksi hasilnya untuk setiap periode waktu, untuk setiap nilai konstanta waktu filter Setelah waktu sama dengan konstanta waktu, output filter naik menjadi 63 21 dari nilai akhirnya. Setelah waktu yang sama dengan 2 konstanta waktu, nilainya naik menjadi 86 47 dari nilai akhirnya Output setelah kali sebesar 3,4, dan 5 konstanta waktu adalah 95 02, 98 17, dan 99 33 dari nilai akhir, masing-masing sejak Saringannya linier, ini berarti bahwa persentase ini dapat digunakan untuk besarnya perubahan langkah, tidak hanya untuk nilai 1 yang digunakan di sini. Meskipun respons langkah dalam teori membutuhkan waktu yang tidak terbatas, dari sudut pandang praktis, pikirkanlah Filter eksponensial 98 sampai 99 dilakukan sambil merespons setelah waktu yang sama dengan 4 sampai 5 konstanta waktu filter. Variabel pada filter eksponensial. Ada variasi filter eksponensial yang disebut filter eksponensial nonlinier Weber, 1980 yang ditujukan untuk menyaring noise dengan sangat dalam Khas amplitu De, tapi kemudian merespon lebih cepat untuk perubahan yang lebih besar. Copyrightright 2010 - 2013, Greg Stanley. Halaman ini.