Molteplici Moving Averages. The multipla Moving Average indicatore è stato ideato da Daryl Guppy e composto da sei a breve termine e sei le medie mobile esponenziale a lungo termine a breve termine MA s sono 3, 5, 7, 10, 12 e 15 giorni e la a lungo termine mA s sono 30, 35, 40, 45, 50 e 60 giorni, ma questi possono essere variata in funzione il lasso di tempo di essere ceduto il gruppo a breve termine rappresentano i commercianti vista del mercato e del gruppo a lungo termine rappresentano gli investitori. Colin Twiggs revisione settimanale dell'economia globale vi aiuterà a identificare i rischi di mercato e migliorare la vostra timing. Convergence e Divergence. When medie mobili all'interno di un gruppo sono paralleli e vicini tra loro, il gruppo è in gran parte in agreement. When le medie mobili si allargano, questi segnali opinioni divergenti all'interno delle medie mobili group. When convergono, questo è un segno che la vista del gruppo è il supporto degli investitori a lungo termine del segnale MAS-lungo termine changing. Parallel e una forte tendenza and. Short termine AdG tendono a rimbalzare il lungo termine spostando gruppi media group. Both di Mas convergono e fluttuano più di cambiamento usual. A in direzione dei prezzi accompagnata da espansione AdG sia in gruppo a breve termine groups. The divergono dopo aver attraversato prima volta converging. Crossovers non sono così importanti come la spaziatura tra il MAS in ogni group. Apple AAPL viene visualizzata con più movimento averages. Mouse sopra didascalie grafico per visualizzare il commercio signals. Widely-distanziati down-pendenza a lungo termine medie mobili D segnale forte verso il basso-trend. Converging a lungo termine medie mobili C indicare uncertainty. Go lungo L, quando a lungo termine medie mobili incrociano, con la più lunga al bottom. Retracements R che non disturbare il lungo termine medie spaziatura presenti opportunità per aumentare spostando il lungo position. Widely distanziati up-pendenza lungo - term medie mobili U segnalare un forte up-trend. Select più medie mobili nella colonna di sinistra del pannello indicatore Regolare le impostazioni come necessario e salvare utilizzando le medie button. Moving Averages. Moving sono uno dei più popolari e facile da usare strumenti a disposizione per l'analista tecnico Essi liscia una serie di dati e rendere più facile da individuare le tendenze, qualcosa che è particolarmente utile nei mercati volatili Essi formano anche le basi per molti altri indicatori tecnici e overlays. The due tipi più popolari di medie mobili sono la media mobile semplice SMA e il mobile esponenziale EMA media lo sono descritti in modo più dettagliato below. Simple media mobile SMA. Clicca qui per vedere un esempio vivo di un Moving Average. A semplice media mobile semplice è formata calcolando il prezzo medio media di un titolo su un determinato numero di periodi Mentre è possibile creare le medie dal aperto, l'Alto in movimento, e i punti di dati a bassa, media più commoventi sono creati utilizzando il prezzo di chiusura, ad esempio una semplice media mobile di 5 giorni è calcolato sommando i prezzi di chiusura degli ultimi 5 giorni e dividendo il totale per il calcolo 5.the è ripetuto per ogni barra di prezzo sul grafico le medie sono poi uniti per formare una linea curva liscia - la linea di media mobile Continuando il nostro esempio, se la prossima chiusura in media è di 15, quindi sarebbe stato aggiunto questo nuovo periodo e il giorno più antica, che è 10, sarebbe caduto il nuovo 5 giorni di media mobile semplice sarebbe stato calcolato come follows. Over gli ultimi 2 giorni, la SMA si trasferisce dal 12 al 13 come vengono aggiunti nuovi giorni, ai vecchi tempi saranno sottratti e la media mobile continueranno a muoversi sopra time. In l'esempio precedente, utilizzando i prezzi di chiusura da Eastman Kodak EK, giorno 10 è il primo giorno possibile calcolare una media mobile semplice a 10 giorni il calcolo continua, si aggiunge il giorno più nuovo e il giorno più vecchio viene sottratto il 10 - day SMA per il giorno 11 è calcolato sommando i prezzi del giorno da 2 a 11 giorni e dividendo per 10 il processo di calcolo della media passa poi al giorno successivo in cui i 10 giorni di SMA per il giorno 12 è calcolato sommando i prezzi del giorno 3 attraverso giorno 12 e dividendo per 10. la tabella di cui sopra è una trama che contiene la sequenza di dati nella tabella la media mobile semplice inizia il giorno 10 e continues. This semplice illustrazione evidenzia il fatto che tutte le medie mobili sono in ritardo indicatori e saranno sempre dietro il prezzo il prezzo del EK è in trend verso il basso, ma la media mobile semplice, che si basa sulle precedenti 10 giorni di dati, rimane al di sopra del prezzo se il prezzo fosse in aumento, la SMA sarebbe molto probabilmente sotto Poiché le medie mobili sono in ritardo indicatori, si inseriscono nella categoria dei trend following indicatori quando i prezzi sono trend, medie mobili funzionano bene Tuttavia, quando i prezzi non sono trend, medie mobili possono dare fuorvianti signals. Exponential Moving Average EMA. Clicca qui per vedere un esempio vivo di un mobile esponenziale fine Average. In di ridurre il ritardo in semplici medie mobili, i tecnici spesso utilizzano medie mobili esponenziali chiamati anche in modo esponenziale ponderata medie mobili EMA s ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti relativi alla anziani prezzi la ponderazione applicata al prezzo più recente dipende dal periodo della media mobile il periodo più breve l'EMA s, il peso più che verrà applicato al prezzo più recente, ad esempio una media mobile esponenziale a 10-periodo pesa la più indicata prezzo recente 18 18, mentre un 20 periodi EMA pesa il prezzo più recente 9 52 Come si vedremo, il calcolo e la EMA è molto più difficile di quanto il calcolo di una SMA la cosa importante da ricordare è che la media mobile esponenziale mette più peso sui prezzi recenti come tale, essa reagirà più veloce alle recenti variazioni dei prezzi rispetto a una media mobile semplice Qui s il calcolo formula. Exponential media mobile Calculation. Exponential medie mobili può essere specificato in due modi - come EMA cento-based o come un EMA periodo a base di a EMA per cento a base ha una percentuale di quanto s parametro singolo, mentre un periodo di EMA-based ha un parametro che rappresenta la durata della formula EMA. The di una media mobile esponenziale is. EMA attuale prezzo corrente - EMA prev x moltiplicatore EMA prev. Per un EMA su base percentuale, moltiplicatore è pari alla EMA s percentuale specificata per un periodo di EMA-based, moltiplicatore è pari a 2 1 n dove n è il numero specificato di periods. For esempio, un 10-periodo EMA s Moltiplicatore è calcolato come this. This significa che un EMA 10-periodo è equivalente a un 18 18 EMA. Note solo sostenere periodo a base di EMA s. Below è una tabella con i risultati di un movimento calcolo della media esponenziale per Eastman Kodak per il primo periodo s media mobile esponenziale, la media mobile semplice è stato utilizzato come periodo precedente s mobile esponenziale highlight media giallo per il 10 ° periodo di Dal periodo 11 in poi, il periodo precedente s EMA è stato utilizzato il calcolo in periodo di 11 pause come segue. C - P 61 33 - 63 682 -2 352. C - P x K -2 352 x 181818 -0 4276. C - P x KP -0 4276 63 682 63 254. La media mobile semplice a 10 periodi è utilizzata per la primo calcolo solo dopo che il periodo precedente s EMA è usato Clicca qui per scaricare la tabella come spreadsheet. Note Excel che, in teoria, ogni precedente prezzo di chiusura nel set di dati è utilizzato nel calcolo di ogni EMA che compone l'EMA linea mentre l'impatto dei punti di dati più grandi diminuisce nel tempo, scompare mai completamente Ciò è vero a prescindere dal periodo specificato il EMA s Gli effetti dei dati più vecchi diminuiscono rapidamente per brevi EMA s rispetto a quelli più lunghi, ma, ancora una volta, non hanno mai del tutto scomparsa. semplice Versus Exponential. From lontano, sembrerebbe che la differenza tra una media mobile esponenziale e una media mobile semplice è minimo In questo esempio, che utilizza solo 20 giorni di negoziazione, la differenza è minima, ma una differenza comunque la media mobile esponenziale è sempre più vicino al prezzo effettivo in media, l'EMA è 3 8 di un punto più vicino al prezzo attuale del giorno SMA. From 10 al 20, l'EMA era più vicino al prezzo rispetto alla SMA 9 volte su 10 l'unica tempo la SMA era più vicino era in numero periodo di 18, e questo non durò a lungo la differenza assoluta media tra la media mobile esponenziale e il prezzo corrente è stato di 1 e la media mobile semplice avuto una differenza media assoluta di 1 33 Ciò significa che, in media, , la media mobile esponenziale è stato di 1 punto al di sopra o al di sotto del prezzo corrente e la media mobile semplice è 1 33 punti al di sopra o al di sotto della corrente price. When EK smesso di cadere e ha iniziato a commerciare piatta, la SMA continuato a declino Durante questo periodo, la SMA era più vicino al prezzo effettivo del EMA l'EMA ha cominciato a livellare con il prezzo effettivo e rimanere lontano Questo perché il prezzo effettivo ha iniziato a livellare a causa del suo ritardo, la SMA ha continuato a diminuire e anche toccato il prezzo effettivo il 13-Dec. A confronto di un EMA a 50 giorni e 50 giorni di SMA per IBM mostra anche che l'EMA riprende la tendenza più veloce della SMA le frecce blu indicano i punti in cui il titolo ha iniziato una forte tendenza dando più peso ai prezzi recenti, l'EMA ha reagito più veloce di SMA ed è rimasto più vicino al prezzo effettivo il cerchio grigio indica quando la tendenza ha cominciato a rallentare e un trading range sviluppato se il passaggio dalla tendenza alla negoziazione iniziata, la SMA è stato più vicino al prezzo come il trading range è proseguito nel 2001 entrambe le medie mobili convergenti all'inizio del 2001, ha iniziato a CPQ tendenza e l'EMA è stato più rapido a raccogliere sul recente cambiamento di prezzo e rimanere più vicino alla price. Which è better. Which media si utilizza in movimento dipenderà dal vostro stile di trading e di investimento e le preferenze la media mobile semplice, ovviamente, ha un certo ritardo, ma la media mobile esponenziale possono essere soggette a rotture più veloce Alcuni commercianti preferiscono usare le medie mobili esponenziali per periodi di tempo più brevi per catturare i cambiamenti più veloce Alcuni investitori preferiscono semplice medie mobili lunghi periodi di tempo per identificare i cambiamenti di tendenza a lungo termine, inoltre, molto dipenderà sulla sicurezza individuo in questione a 50 giorni SMA potrebbe funzionare grande per identificare i livelli di supporto nel NASDAQ, ma un EMA 100 giorni può funzionare meglio per il Dow Transports Moving tipo medio e la durata del tempo dipenderà in gran parte dalla singolo titolo e come ha reagito nel pensiero iniziale past. The per un po 'è che una maggiore sensibilità e segnali più veloci sono tenuti ad essere utile Questo non è sempre vero e porta in primo piano un grande dilemma per l'analista tecnico il compromesso tra sensibilità e affidabilità l'indicatore più sensibile è, più segnali che saranno date Questi segnali possono rivelarsi tempestivo, ma con una maggiore sensibilità arriva un aumento di falsi segnali l'meno sensibile di un indicatore è, meno segnali che sarà dato, tuttavia, una minore sensibilità porta a un minor numero di segnali e più affidabili a volte questi segnali possono essere in ritardo come well. For medie mobili, lo stesso dilemma vale più brevi medie mobili saranno più sensibili e generare più segnali i EMA, che è generalmente più sensibile SMA, sarà anche in grado di generare più segnali Tuttavia, ci sarà anche un aumento del numero di segnali falsi e whipsaws Longer media mobile si sposta lentamente e generare meno segnali Questi segnali saranno probabilmente rivelarsi più affidabile, ma possono anche venire in ritardo Ogni investitore o commerciante deve sperimentare con differenti movimento lunghezza media e tipi di esaminare il trade-off tra sensibilità e segnalare reliability. Trend-a seguito di medie Indicator. Moving appianare una serie di dati e rendere più facile per identificare la direzione della tendenza Poiché i dati di prezzo passato viene usato per formare media mobile, sono considerati i ritardi o trend following, indicatori Moving medie non prevedere un cambiamento di tendenza, ma piuttosto seguire dietro la tendenza attuale Pertanto, essi sono migliori adatto per l'identificazione di tendenza e di tendenza seguenti scopi, non per prediction. Because medie mobili seguono la tendenza, funzionano meglio quando un titolo è in trend e sono inefficaci quando un muove di sicurezza in un trading range Con questo in mente, gli investitori e gli operatori devono innanzitutto identificare titoli che presentano alcune caratteristiche di tendenza prima di tentare di analizzare con medie mobili Questo processo non deve essere un esame scientifico solito, una semplice valutazione visiva del grafico dei prezzi in grado di determinare se un titolo presenta caratteristiche di trend. In sua forma più semplice, un titolo prezzo s può essere facendo solo una delle tre cose trend up, trend verso il basso o il commercio in una gamma viene stabilito un trend al rialzo in caso di sicurezza forma una serie di massimi e minimi crescenti viene stabilito un trend al ribasso in caso di sicurezza forma una serie di minimi inferiori e massimi decrescenti un trading range è stabilito se un titolo non riesce a stabilire un trend al rialzo o ribasso Se un titolo è in un trading range, un trend rialzista è iniziato quando il limite superiore del range è rotto e una tendenza al ribasso inizia quando il limite inferiore è broken. In l'esempio Ford, è evidente che un titolo può passare attraverso entrambe le fasi di trend e di trading I cerchi rossi indicano le fasi trading range che si alternano tra i periodi di trend a volte è difficile determinare quando una tendenza si ferma e un trading range inizierà o quando un trading range si ferma e una tendenza inizierà le regole di base per le tendenze e gamme di commercio di cui sopra può essere applicato a Ford Avviso periodi trading range, la sblocchi sia su e giù ei periodi di tendenza La media mobile ha funzionato bene nei momenti di tendenza, ma carenata male in tempi di commercio di notare inoltre come la media mobile è in ritardo rispetto la tendenza è sempre sotto il prezzo durante un trend al rialzo e al di sopra del prezzo nel corso di una tendenza al ribasso una media mobile semplice a 50 giorni è stato utilizzato per questo esempio, tuttavia, la numero di periodi è opzionale e molto dipenderà dalle caratteristiche del titolo e la negoziazione di un individuo s ed investono movimenti di prezzo style. If sono mosso e irregolare per un periodo prolungato di tempo, poi una media mobile non è probabilmente la scelta migliore per l'analisi il grafico per la Coca-Cola mostra un titolo che si muoveva 60-40 in un paio di mesi nel 2001 Prima di questo declino, il prezzo gyrated sopra e al di sotto della sua media mobile Dopo il declino, il titolo ha continuato il suo comportamento erratico senza sviluppare molto di una tendenza cercando di analizzare questa sicurezza sulla base di una media mobile è probabile che sia una lezione di futility. A rapido sguardo alla classifica per Time Warner mostra un quadro diverso Nello stesso periodo di tempo, Time Warner ha dimostrato la capacità di tendenza ci sono 3 tendenze distinte o movimenti di prezzo che si estendono per un certo numero di mesi una volta che il magazzino si muove sopra o sotto i 70 giorni di SMA, solitamente continua in quella direzione per un po 'più Coca-Cola, d'altra parte, ha rotto sopra e sotto le sue numerose volte di 70 giorni SMA e sarebbe stato incline a numerosi whipsaws una media più in movimento potrebbe funzionare meglio, ma è chiaro che la tabella di Time Warner era meglio trend characteristics. Moving media Settings. Once un titolo è stato ritenuto di avere sufficienti caratteristiche di tendenza, il passo successivo sarà quello di selezionare il numero di media mobile periodi e tipo di media mobile il numero di periodi utilizzati in una media mobile varierà in base alla sicurezza s di volatilità, trendiness e preferenze personali la volatilità c'è più , tanto più lisciatura che sarà necessario e, quindi, più lungo è il movimento consistenza media che non presentano forti caratteristiche di tendenza può anche richiedere più medie mobili non esiste una durata un set, ma alcune delle lunghezze più popolari includono il 21, 50, 89 , 150 e 200 giorni, così come 10, 30 e 40 settimane commercianti a breve termine possono cercare le prove di 2-3 tendenze settimana con una media mobile di 21 giorni, mentre gli investitori a lungo termine possono cercare le prove di 3-4 mesi tendenze con un 40 settimane media mobile di prova ed errore di solito è il mezzo migliore per trovare il miglior lunghezza Esaminare come la media mobile si adatta con i dati sui prezzi Se ci sono troppe pause, allungare la media mobile a diminuire la sua sensibilità Se la media mobile è lento a reagire, accorciare la media mobile per aumentarne la sensibilità Inoltre, si consiglia di provare a utilizzare entrambe le medie mobili semplici ed esponenziali medie mobili esponenziali di solito sono meglio per le situazioni a breve termine che necessitano di un reattivo media mobile medie mobili semplici funzionano bene per le situazioni a lungo termine che non richiedono un sacco di sensitivity. Uses per Moving Averages. There sono molti usi per medie mobili, ma tre usi di base stanno out. Trend confirmation. Support individuazione e l'identificazione livello di resistenza di identificazione confirmation. Trading Systems. Trend Confirmation. There sono tre modi per identificare la direzione del trend con medie mobili direzione, la posizione e la tecnica crossovers. The prima identificazione di tendenza utilizza la direzione della media mobile per determinare la tendenza Se la media mobile è in aumento, il trend è considerato up Se la media mobile è in declino, la tendenza è considerato giù la direzione di una media mobile può essere determinato semplicemente guardando un grafico della media mobile o mediante l'applicazione di un indicatore per la media mobile In entrambi i casi, non vogliamo agire su ogni cambiamento sottile, ma piuttosto guardare movimento direzionale generale e changes. In caso di Disney, un mobile esponenziale EMA media di 100 giorni è stata utilizzata per determinare il trend non vogliamo agire su ogni piccolo cambiamento nella media mobile , ma periodi di ripresa piuttosto significativi e flessioni Questo non è uno studio scientifico, ma una serie di importanti punti di svolta può essere individuato solo basata sull'osservazione ambienti visivi rossi alcuni buoni segnali sono stati resi, ma anche un paio di whipsaws e segnali in ritardo Gran parte delle prestazioni dipenderebbe i punti di entrata e di uscita la lunghezza dei mobili influenze media il numero di segnali e loro tempestività medie mobili sono in ritardo indicatori Pertanto, più lungo è il media mobile è, il più indietro il movimento dei prezzi sarà per i segnali più rapidi, un 50 giorni EMA avrebbe potuto essere used. The seconda tecnica per l'identificazione tendenza posizione prezzo la posizione del prezzo rispetto alla media mobile può essere utilizzato per determinare la tendenza di fondo Se il prezzo è sopra la media mobile, la tendenza è considerato up Se il prezzo è al di sotto della media mobile, la tendenza è considerato down. This esempio è piuttosto semplice la a lungo termine per CSCO è determinato dalla posizione del titolo rispetto al suo 100 giorni SMA Quando CSCO è sopra i suoi 100 giorni di SMA , la tendenza è considerato rialzista quando lo stock è al di sotto del 100 giorni SMA, il trend è considerato ribassista comprare e vendere i segnali sono generati da croci sopra e sotto la media mobile C'era un segnale di vendita breve generato nel ago-99 e un falso acquistare segnali in luglio-00 Entrambi questi segnali si è verificato quando tendenza Cisco s ha cominciato a indebolirsi per la maggior parte, però, questo metodo semplice avrebbe tenuto un investitore in tutta la maggior parte del toro move. The terza tecnica per l'identificazione di tendenza si basa sulla posizione del corto in movimento media relativa alla media più in movimento Se la media mobile più breve è al di sopra della media più in movimento, la tendenza è considerato fino Se la media mobile più breve è inferiore alla media più in movimento, la tendenza è considerato down. For Inter - Tel, un movimento di crossover media 30 100 è stata utilizzata per determinare l'andamento Quando il 30 giorni in movimento si muove sopra la media la media mobile a 100 giorni, la tendenza è considerato rialzista Quando il 30-giorni mobile diminuisce in media al di sotto della media mobile a 100 giorni , la tendenza è considerato ribassista Un grafico del differenziale 30 100 è tracciata al di sotto del grafico dei prezzi utilizzando la percentuale Price Oscillator PPO impostato 30,100,1 quando il differenziale è positivo il trend è considerato fino - quando è negativo la tendenza è considerato giù Come per tutti i sistemi di trend-following, i segnali funzionano bene quando lo stock si sviluppa una forte tendenza, ma sono inefficaci quando lo stock è in un trading range si noti anche che i segnali tendono ad essere in ritardo e dopo lo spostamento è ricominciata, tendenza seguenti indicatori sono i migliori per l'identificazione e in seguito, non predicting. Support e Resistenza Levels. Another utilizzo di medie mobili è quello di identificare i livelli di supporto e resistenza Questo è di solito realizzato con una media mobile e si basa su precedenti storici Come con l'identificazione di tendenza, il supporto e l'identificazione livello di resistenza attraverso medie mobili funziona meglio in trend markets. After rottura di un trading range, Sun Microsystems testati con successo in movimento sostegno medio a fine luglio e inizio agosto Si noti inoltre che il breakout di resistenza giugno, nei pressi 18 trasformato in supporto Pertanto, il movimento media agito come una conferma della resistenza-trasformato-supporto Dopo questa prima prova, la media mobile a 50 giorni ha continuato a 4 test di supporto di maggior successo nel corso dei prossimi mesi una rottura del supporto dal 50 giorni di media mobile sarebbe servita come avvertendo che lo stock può muovere in un trading range o potrebbe essere destinato a cambiare la direzione del trend Questa rottura si è verificato in Apr-00 e la 50 giorni di SMA trasformato in resistenza nello stesso mese Quando il brodo è rotto al di sopra del 50 giorni SMA a inizio giugno-00, è tornato a un livello di supporto fino alla pausa Ott-00 in ottobre-00, la 50 giorni di SMA è diventato un livello di resistenza e che ha tenuto per molti medie months. Moving e le medie SharpCharts2.Moving sono disponibili come una caratteristica prezzo di sovrapposizione sul SharpCharts2 Dal di opzione overlay, è possibile scegliere tra una media mobile semplice o un media mobile esponenziale la prima casella a destra viene utilizzato per impostare il numero di periodi di tempo Se la creazione di grafici in periodi giornalieri, quindi 50 sarebbe per una 50 giorni di media mobile Se la creazione di grafici in periodi settimanali, quindi 50 sarebbe per 50 settimane di media mobile la seconda scatola può essere utilizzato per spostare le linee MA a sinistra oa destra di un numero specificato di periodi le medie mobili sono sulla base dei prezzi di chiusura e più medie mobili possono essere sovrapposti l'plot. Click prezzo qui per vedere un esempio vivo di una media mobile semplice e di un mobile esponenziale medie Average. Moving possono essere strumenti efficaci per individuare e confermare tendenza, identificare i livelli di supporto e resistenza , e sviluppare sistemi di trading Tuttavia, i commercianti e gli investitori dovrebbero imparare a identificare i titoli che sono adatti per l'analisi con medie mobili e come tale analisi deve essere applicato di solito, una valutazione può essere fatta con un esame visivo del grafico dei prezzi, ma a volte sarà richiedono un approccio più dettagliato L'ADX media Index direzionale, è uno strumento che può aiutare a identificare i titoli che sono trend e quelli che sono not. The vantaggi di usare medie mobili devono essere pesati contro gli svantaggi le medie mobili sono trend following, o in ritardo di sviluppo, indicatori che sarà sempre un passo indietro Questo non è necessariamente una cosa negativa però Dopo tutto, il trend è tuo amico, ed è migliore per il commercio nella direzione del trend medie mobili contribuirà a garantire che un trader è in linea con l'attuale tendenza Tuttavia, i mercati, azioni e titoli spendono una grande quantità di tempo in trading range, che rendono le medie mobili inefficace volta in un trend, medie mobili ti terrà in, ma anche dare segnali fine Don t si aspettano di uscire in alto e in in fondo utilizzando medie mobili Come per la maggior parte degli strumenti di analisi tecnica, medie mobili non dovrebbero essere usati da soli, ma in combinazione con altri strumenti che li completano utilizzando medie mobili per confermare altri indicatori e analisi in grado di migliorare notevolmente analysis. FIR tecnico filtri, filtri IIR, e la differenza costante coefficiente lineare equation. Causal media mobile FIR Filters. We ve sistemi discussi in cui ogni campione di uscita è una somma ponderata di alcuni dei campioni del input. Let s prendere una causale sistema somma pesata, dove causale significa che un dato campione di uscita dipende solo sul campione corrente di ingresso e altri ingressi precedenti nei sistemi sequenza né lineari in generale né sistemi di risposta all'impulso finita in particolare, devono essere causale Tuttavia, causalità è conveniente per un tipo di analisi che andremo ad esplorare soon. If abbiamo simboleggiato ingressi come valori di un vettore x e le uscite come valori corrispondenti di un vettore y allora tale sistema può essere scritto as. where i valori di aeb sono pesi applicati ai i campioni di ingresso attuali e precedenti per ottenere il campione di uscita in corrente possiamo pensare l'espressione come un'equazione, con il segno di uguale uguale significato, o come un'istruzione procedurale, con il segno di uguale significato assignment. Let s in scrittura l'espressione per ogni uscita campione come un ciclo MATLAB di istruzioni di assegnamento, dove x è un N-lunghezza del vettore di campioni di ingresso e b è un M-lunghezza del vettore dei pesi al fine di trattare il caso speciale in partenza, noi incorporiamo x in un più lungo xhat vettore il cui primo M-1 campioni sono zero. We scriverà la somma ponderata per ciascun yn come un prodotto interno, e farà alcune manipolazioni degli ingressi come invertire b a questo end. This tipo di sistema viene spesso chiamato in movimento Filtro media, per ovvie reasons. From nostre precedenti discussioni, dovrebbe essere ovvio che un tale sistema è lineare e SHIFT-invariante Naturalmente, sarebbe molto più veloce di utilizzare la funzione di convoluzione MATLAB conv invece del nostro mafilt. Instead di considerare il primi M-1 campioni di ingresso da zero, si potrebbe considerare loro di essere la stessa degli ultimi M-1 campioni Questo è lo stesso come trattare l'ingresso come periodica noi ll Utilizziamo cmafilt come nome della funzione, un piccolo modifica della funzione mafilt precedente Nel determinare la risposta all'impulso di un sistema, di solito non c'è differenza tra i due, in quanto tutti i campioni non iniziali di ingresso sono zero. Since un sistema di questo tipo è lineare e spostano-invariante, abbiamo sa che il suo effetto su qualunque sinusoide sarà solo di scala e di spostare lo Qui è importante che noi usiamo la version. The versione circolare circolarmente-convoluta è spostato e ridimensionato un po ', mentre la versione con circonvoluzione ordinaria è distorto al start. Let s vedere cosa la scala esatta e lo spostamento è mediante un ingresso e un'uscita fft. Both avere un'ampiezza solo a frequenze 1 e -1, che è come dovrebbe essere, dato che l'ingresso era una sinusoide ed il sistema era lineare I valori di uscita sono maggiori con un rapporto di 10 6251 8 1 3281 Questo è il guadagno del system. What sulla fase abbiamo solo bisogno di guardare in cui l'ampiezza è ingresso non zero. The ha una fase di Pi 2, come avevamo richiesto l'uscita fase è spostata di un ulteriore 1 0594 con il segno opposto per la frequenza negativa, o circa 1 6 di un ciclo verso destra, come si può vedere sul graph. Now let s provare una sinusoide con la stessa frequenza 1, ma invece di ampiezza 1 e la fase 2 pi greco, cerchiamo s provare ampiezza 1 5 e 0.we fase sapere che solo la frequenza 1 e -1 avranno diverso da zero ampiezza, quindi cerchiamo s basta guardare them. Again il rapporto di ampiezza 15 9377 12 0000 è 1 3281 - e per quanto riguarda il phase. it viene nuovamente spostato di 1 0594.If questi esempi sono tipici, siamo in grado di prevedere l'effetto del nostro sistema di risposta d'impulso 1 2 3 4 5 in qualsiasi sinusoide con frequenza di 1 - l'ampiezza sarà essere aumentato di un fattore di 1 3281 e la fase frequenza positiva verrà spostata di 1 0594.We potrebbe continuare per calcolare l'effetto di questo sistema sinusoidi di altre frequenze con gli stessi metodi Ma c'è un modo molto più semplice, e uno che stabilisce il punto generale da convoluzione circolare nel dominio del tempo significa moltiplicazione nel dominio della frequenza, from. it segue that. In altre parole, la DFT della risposta all'impulso è il rapporto tra la DFT dell'uscita al DFT dell'ingresso. in questo relationship. the coefficienti DFT sono numeri complessi da abs c1 c2 abs c1 c2 abs per tutti i numeri complessi c1, c2, questa equazione ci dice che lo spettro di ampiezza della risposta all'impulso sarà sempre il rapporto dello spettro di ampiezza della uscita a quella della input. In caso dello spettro di fase, angolo c1 angolo c2 c1 - c2 angolo per tutti c1, c2 con la condizione che le fasi che differiscono di n 2 pi sono considerati uguali Pertanto lo spettro di fase della risposta all'impulso sarà essere sempre la differenza tra gli spettri fase di uscita e l'ingresso con qualunque correzione da 2 pi sono necessari per mantenere il risultato tra - pi e pi. We può vedere gli effetti di fase più chiaramente se scartare la rappresentazione della fase, cioè se si aggiungono vari multipli di 2 pi come necessario per ridurre al minimo i salti che sono prodotte dalla natura periodica dell'angolo function. Although l'ampiezza e la fase di solito vengono utilizzati per la presentazione grafica e anche tabulare, poiché sono un modo intuitivo di pensare effetti di un sistema sui vari componenti di frequenza del suo ingresso, i coefficienti di Fourier complessi sono più utili algebricamente, in quanto consentono la semplice espressione dell'orientamento generale relationship. The abbiamo visto funzionerà con filtri arbitrari del tipo abbozzato, in che ogni campione di uscita è una somma ponderata di un insieme di samples. As ingresso citati filtri in precedenza, questi sono spesso chiamati finite Impulse Response, perché la risposta all'impulso è di dimensione finita, o, talvolta, media mobile filters. We in grado di determinare le caratteristiche di risposta in frequenza di un tale filtro dalla FFT della sua risposta all'impulso, e possiamo anche progettare nuovi filtri con caratteristiche desiderate da IFFT da una specificazione della frequenza response. Autoregressive IIR Filters. There sarebbe poco senso avere i nomi per i filtri FIR a meno che non ci sono stati qualche altro tipo s per distinguerli da, e così quei pragmatica che hanno studiato non sarà sorpreso di sapere che c'è davvero un altro importante tipo di filtri filter. These lineari tempo-invarianti sono a volte chiamati ricorsiva perché il valore delle uscite precedenti, nonché come ingressi questioni precedenti, anche se gli algoritmi sono generalmente scritti utilizzando i costrutti iterativi Essi sono chiamati anche filtri Infinite Impulse Response IIR, perché in generale la loro risposta ad un impulso va avanti per sempre talvolta sono anche chiamati filtri autoregressivi, perché i coefficienti possono essere pensati come il risultato di fare regressione lineare per esprimere i valori dei segnali in funzione del segnale di precedente relazione valori. le di filtri FIR e IIR può essere visto chiaramente in un'equazione differenza costante coefficiente lineare, i e. setting una somma pesata di uscite pari al una somma pesata di ingressi questo è come l'equazione che abbiamo dato in precedenza per il filtro FIR causale, tranne che, oltre alla somma ponderata degli input, abbiamo anche una somma pesata di outputs. If vogliamo pensare a questo come una procedura per la generazione di campioni di uscita, abbiamo bisogno di riorganizzare l'equazione per ottenere un'espressione per l'attuale campione di uscita y n. Adopting la convenzione che un 1 1 ad es scalando altro come e BS, siamo in grado di sbarazzarsi del 1 a 1 term. ynb 1 XNB 2 x n-1 b Nb 1 x n-nb - un 2 y n-1 - - a Na 1 y n-na. If tutto l'uno diverso da un 1 sono pari a zero, questo riduce al nostro vecchio amico la causale FIR filter. This è il caso generale di un filtro LTI causali, ed è implementata dalla funzione MATLAB filter. Let s cerca il caso dove il B coefficienti diversi b 1 sono zero invece del caso FIR, dove l'una è nullo. In questo caso, la corrente yn campionamento di uscita è calcolato come una combinazione ponderata della corrente xn campione di ingresso ed i campioni di uscita precedenti y n-1, y n-2, ecc Per avere un'idea di ciò che accade con tali filtri, lasciate s iniziare con il caso where. That è, il campione di uscita corrente è la somma del campione corrente di ingresso e la metà della produzione precedente sample. We ll fare un impulso di ingresso attraverso pochi passi temporali, uno alla time. It dovrebbe essere chiaro a questo punto che possiamo facilmente scrivere un'espressione per il valore di campionamento di uscita n-esima di poco. Se MATLAB contato da 0, questo sarebbe semplicemente 5 n. Since cosa stiamo calcolando è la risposta all'impulso del sistema, abbiamo dimostrato con l'esempio che la risposta all'impulso può infatti avere infiniti non-zero samples. To attuare questa prima banale Filtro order in MATLAB, potremmo utilizzare il filtro la chiamata sarà simile this. and il risultato is. Is questo business davvero ancora linear. We può guardare a questo empirically. For un approccio più generale, si consideri il valore di un campione di uscita y n. By successiva sostituzione potremmo scrivere questo as. This è come nostro vecchio amico forma convoluzione somma di un filtro FIR, con la risposta all'impulso fornito dall'espressione 5 k e la lunghezza della risposta all'impulso essendo infinito Così la stessa argomenti che abbiamo usato per dimostrare che filtri FIR sono stati lineare saranno ora applicate here. So gran lunga questo può sembrare come un sacco di storie per non molto che cosa è tutta questa linea di indagine buona for. We ll rispondere a questa domanda in più fasi, a partire da un example. It non è una grande sorpresa che siamo in grado di calcolare un esponenziale campionato per moltiplicazione ricorsiva sia s un'occhiata ad un filtro ricorsivo che fa qualcosa di meno ovvio Questa volta abbiamo ll facciamo un filtro di secondo ordine, in modo che la chiamata di filtrare sarà del form. Let s impostare il secondo a2 coefficiente uscita -2 cos 2 pi 40, e il terzo coefficiente uscita a3 ad 1, e guarda il response. Not impulso molto utile come un filtro, in realtà, ma non genera un onda sinusoidale campionata da un impulso a tre moltiplicano-aggiunge per campione per capire come e perché lo fa, e come filtri ricorsiva può essere progettato e analizzato nel caso più generale, abbiamo bisogno di fare un passo indietro e dare un'occhiata ad alcuni altre proprietà dei numeri complessi, sulla strada per la comprensione della z trasformano.
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