Respuesta De Frecuencia Media Móvil Ponderada

Respuesta de Frecuencia del Filtro Promedio Corriente La respuesta de frecuencia de un sistema LTI es la DTFT de la respuesta de impulso. La respuesta de impulso de un promedio móvil de L-muestra es. Dado que el filtro de media móvil es FIR, la respuesta de frecuencia se reduce a la suma finita We Puede utilizar la identidad muy útil para escribir la respuesta de frecuencia como donde hemos dejado ae menos jomega. N 0 y M L menos 1. Podemos estar interesados ​​en la magnitud de esta función para determinar qué frecuencias pasan a través del filtro sin atenuación y cuáles son atenuadas. A continuación se muestra una gráfica de la magnitud de esta función para L 4 (rojo), 8 (verde) y 16 (azul). El eje horizontal varía de cero a pi radianes por muestra. Observe que en los tres casos, la respuesta de frecuencia tiene una característica de paso bajo. Un componente constante (frecuencia cero) en la entrada pasa a través del filtro sin atenuación. Ciertas frecuencias más altas, como pi / 2, son completamente eliminadas por el filtro. Sin embargo, si la intención era diseñar un filtro de paso bajo, entonces no lo hemos hecho muy bien. Algunas de las frecuencias más altas se atenúan sólo por un factor de 1/10 (para la media móvil de 16 puntos) o 1/3 (para la media móvil de cuatro puntos). Podemos hacer mucho mejor que eso. La gráfica anterior se creó mediante el siguiente código Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) trama (omega) , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) (0, pi, 0, 1) Copyright 2000 - Universidad de California, BerkeleyI necesidad de diseñar un filtro de media móvil que tiene una frecuencia de corte de 7,8 Hz. He utilizado filtros de media móvil antes, pero por lo que estoy enterado, el único parámetro que se puede alimentar es el número de puntos que se promedian. ¿Cómo puede esto relacionarse con una frecuencia de corte? El inverso de 7,8 Hz es de 130 ms, e Im trabajando con datos que se muestrean a 1000 Hz. ¿Esto implica que debo usar un tamaño de ventana de filtro de media móvil de 130 muestras, o hay algo más que falta aquí pidió Jul 18 13 en 9:52 El filtro de media móvil es el filtro utilizado en el dominio de tiempo para eliminar El ruido añadido y también para el propósito de suavizado, pero si utiliza el mismo filtro de media móvil en el dominio de frecuencia para la separación de frecuencia, el rendimiento será peor. Por lo que en ese caso el uso de filtros de dominio de frecuencia ndash user19373 Feb 3 at 5:53 El filtro de media móvil (a veces conocido coloquialmente como un filtro boxcar) tiene una respuesta de impulso rectangular: O, declarado de manera diferente: Recordando que una respuesta de frecuencia de sistemas de tiempo discreto Igual a la transformada de Fourier de tiempo discreto de su respuesta de impulso, podemos calcularlo de la siguiente manera: Lo que más interesó a su caso es la respuesta de magnitud del filtro, H (omega). Utilizando un par de manipulaciones simples, podemos obtener que en una forma más fácil de comprender: Esto puede no parecer más fácil de entender. Sin embargo, debido a la identidad de Eulers. Recuerde que: Por lo tanto, podemos escribir lo anterior como: Como he dicho antes, lo que realmente te preocupa es la magnitud de la respuesta de frecuencia. Por lo tanto, podemos tomar la magnitud de lo anterior para simplificarlo más: Nota: Somos capaces de eliminar los términos exponenciales porque no afectan a la magnitud del resultado e 1 para todos los valores de omega. Dado que xy xy para dos complejos finitos xyy, podemos concluir que la presencia de los términos exponenciales no afecta a la respuesta de magnitud global (en cambio, afectan a la respuesta de fase de sistemas). La función resultante dentro de los soportes de magnitud es una forma de un núcleo de Dirichlet. A veces se denomina función de sinc periódica, porque se asemeja a la función sinc en apariencia, pero es periódica. De todos modos, ya que la definición de la frecuencia de corte es un poco underspecified (-3 dB punto -6 dB punto primer sidelobe nulo), puede utilizar la ecuación anterior para resolver lo que necesita. Específicamente, puede hacer lo siguiente: Establezca H (omega) en el valor correspondiente a la respuesta del filtro que desea en la frecuencia de corte. Ajuste omega igual a la frecuencia de corte. Para asignar una frecuencia de tiempo continuo al dominio de tiempo discreto, recuerde que omega 2pi frac, donde fs es su tasa de muestreo. Encuentre el valor de N que le da el mejor acuerdo entre los lados izquierdo y derecho de la ecuación. Que debe ser la longitud de su promedio móvil. Si N es la longitud de la media móvil, entonces una frecuencia de corte aproximada F (válida para N gt 2) en la frecuencia normalizada Ff / fs es: La inversa de esta es Esta fórmula es asintóticamente correcta para N grandes, y tiene alrededor de 2 para N2 y menos de 0,5 para N4. PD Después de dos años, aquí finalmente lo que fue el enfoque seguido. El resultado se basó en aproximar el espectro de amplitud de MA alrededor de f0 como una parábola (serie de segundo orden) de acuerdo con MA (Omega) aproximadamente 1 (frac-fra) Omega2 que se puede hacer más exacta cerca del cruce cero de MA (Omega) Frac por multiplicar Omega por un coeficiente obteniendo MA (Omega) aprox. 10.907523 (frac - frac) Omega2 La solución de MA (Omega) - frac 0 da los resultados anteriores, donde 2pi F Omega. Todo lo anterior se refiere a la frecuencia de corte -3dB, el sujeto de este post. A veces, aunque es interesante obtener un perfil de atenuación en banda de parada que es comparable con el de un filtro de paso bajo IIR de primer orden (LPF de un solo polo) con una frecuencia de corte de -3 dB determinada (un LPF de este tipo también se llama integrador con fugas, Teniendo un poste no exactamente en DC pero cerca de él). De hecho tanto el MA como el LPF de primer orden IIR tienen una pendiente de -20dB / década en la banda de parada (se necesita un N mayor que el usado en la figura, N32, para ver esto), mientras que MA tiene nulos espectrales en Fk / N y un 1 / f evelope, el filtro IIR sólo tiene un perfil 1 / f. Si se desea obtener un filtro MA con capacidades de filtrado de ruido similares a las de este filtro IIR, y coincide con las frecuencias de corte de 3dB para que sean las mismas, al comparar los dos espectros, se daría cuenta de que la ondulación de banda de parada del filtro MA termina 3dB por debajo de la del filtro IIR. Para obtener la misma ondulación de banda de parada (es decir, la misma atenuación de potencia de ruido) que el filtro IIR, las fórmulas se pueden modificar de la siguiente manera: Encontré de nuevo el script de Mathematica donde calculé el corte para varios filtros, incluyendo el MA. El resultado se basó en aproximar el espectro de MA alrededor de f0 como parábola según MA (Omega) Sin (OmegaN / 2) / Sin (Omega / 2) Omega 2piF MA (F) aproximadamente N1 / 6F2 (N-N3) pi2. Y derivando el cruce con 1 / sqrt desde allí. Ndash Massimo Jan 17 at 2: 08Política Promedio ¿Qué es Promedio Ponderado? El promedio ponderado es una media calculada al dar valores en un conjunto de datos más influencia de acuerdo a algún atributo de los datos. Es un promedio en el que se asigna un peso a cada cantidad a promediar, y estas ponderaciones determinan la importancia relativa de cada cantidad en el promedio. Las ponderaciones son el equivalente de tener muchos elementos similares con el mismo valor involucrado en el promedio. VIDEO Carga del reproductor. BLOQUEO Promedio ponderado El promedio ponderado se calcula con mayor frecuencia con respecto a la frecuencia de los valores en un conjunto de datos. Un promedio ponderado se puede calcular de diferentes maneras, sin embargo, si ciertos valores en un conjunto de datos se dan más importancia por razones distintas de la frecuencia de ocurrencia. Cálculo del promedio ponderado de los inversores a menudo compilar una posición en un stock durante varios años. Los precios de las acciones cambian diariamente, por lo que puede ser difícil hacer un seguimiento de la base de costos sobre las acciones acumuladas en un período de años. Si un inversionista desea calcular un promedio ponderado del precio de la acción que pagó por las acciones, tiene que multiplicar el número de acciones adquiridas a cada precio por ese precio, agregar esos valores y luego dividir el valor total por el número total de acciones . Por ejemplo, digamos que un inversionista adquiere 100 acciones de una compañía en el año 1 a 10 y 50 acciones de la misma compañía en el año 2 a 40. Para obtener el promedio ponderado del precio pagado, el inversionista multiplica 100 acciones por 10 para Año 1, 50 acciones por 40 para el año 2, y luego agrega los resultados para obtener un valor total de 3.000. El inversionista divide la cantidad total pagada por las acciones, 3.000 en este caso, por el número total de acciones adquiridas durante los dos años, 150, para obtener el precio promedio ponderado pagado de 20. Este promedio se pondera con respecto al número de acciones Adquirido a cada precio y no sólo al precio absoluto. Ejemplos de Promedio ponderado El promedio ponderado aparece en muchas áreas de finanzas además del precio de compra de las acciones, incluyendo los rendimientos de la cartera, la contabilidad de inventarios y la valoración. Cuando un fondo, que tiene múltiples valores, aumenta 10 en el año, 10 representa un promedio ponderado de los rendimientos del fondo con respecto al valor de cada posición en el fondo. Por lo que respecta a la contabilidad de inventarios, el valor medio ponderado del inventario explica las fluctuaciones de los precios de los productos básicos, por ejemplo, mientras que los métodos LIFO o FIFO otorgan más importancia al tiempo que al valor. Al evaluar a las empresas para determinar si sus acciones tienen un precio correcto, los inversores utilizan el costo promedio ponderado del capital (WACC) para descontar los flujos de efectivo de una empresa. WACC se pondera en función del valor de mercado de la deuda y el patrimonio en la estructura de capital de una empresa.