Eksponentiaalinen Liikkuva Keskiarvo Labview

Suodatin Express VI. Specifies seuraavat suodatintyypit, jotka käyttävät alipäästö-, yläsyöttö-, kaistan-, kaistanleveys - tai tasoitusta Oletusarvo on Lowpass. Contains seuraavat vaihtoehdot. Cutoff Frequency Hz Määrittää suodattimen katkaisutaajuuden Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Lowpass tai Highpass suodatustyypin avattavasta valikosta Oletusarvo on 100.Low katkaisutaajuus Hz Määrittää suodattimen alhaisen rajataajuuden Taajuuden alhaisen taajuuden Hz on oltava pienempi kuin korkea katkaisutaajuus Hz ja noudatettava Nyquist-kriteeriä Oletusarvo on 100 Tämä Vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Suodatustyyppi-alasvetovalikosta Bandpass tai Bandstop. Korkean rajataajuuden taajuus Hz Määrittää suodattimen korkean katkaisutaajuuden Korkean katkaisutaajuuden Hz täytyy olla suurempi kuin matalan taajuuden taajuus Hz ja noudattaa Nyquist-kriteeriä Oletus On 400 Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Bandpass tai Bandstop Suodatustyypin alasvetovalikosta. Finite impulssivaste FIR-suodin C Tuottaa FIR-suodattimen, joka riippuu vain nykyisistä ja aiemmista tuloista Koska suodatin ei ole riippuvainen aikaisemmista lähdöistä, impulssi-vaste hajoaa nollaan rajallisessa määräajassa Koska FIR-suodattimet palaavat lineaarivaihevasteeseen, käytä FIR-suodattimia sovelluksiin, Edellyttävät lineaarisia vaihevasteita. Kapselit Määrittää FIR-kertoimien kokonaismäärän, joka on suurempi kuin nolla Oletusarvo on 29 Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset lopullisen impulssivasteen FIR-suodatintarpeen. Ja pysähdyskaista tulee jyrkkää Kuitenkin, kun koskettimien arvo nousee, käsittelynopeus hidastuu. Finitiivinen impulssivaste IIR-suodatin Luo IIR-suodattimen, joka on digitaalinen suodatin impulssivasteilla, jotka voivat teoreettisesti olla ääretöntä pituus tai kesto. Topologia määrittää Suodattimen tyyppi Voit luoda joko Butterworth, Chebyshev, Inverse Chebyshev, Elliptic tai Bessel - suodattimen Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset loputtoman impulssivasteen IIR-suodinvaihtoehdon Oletusarvo on Butterworth. Order-järjestys IIR-suodattimen, jonka on oltava suurempi kuin nolla Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset infinite impulssivasteen IIR-suodinoptio Oletus On 3 Tilausarvon kasvattaminen aiheuttaa siirtymän kulkuväylän ja pysäytyskaistan välillä jyrkemmälle Kuitenkin, kun järjestyksen arvo kasvaa, käsittelynopeus hidastuu ja vääristyneiden pisteiden määrä signaalin alussa kasvaa. Keskimääräinen nopeus Antaa vain eteenpäin suuntautuvia FIR-kertoimia Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Suodatustyyppi-pudotusvalikosta Suoristus. Suorakulmainen Määrittää, että kaikki liikkuvan keskiarvon ikkunan näytteet painotetaan yhtä tasaisesti kunkin tasoitetun otosnäytteen laskentaan. Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun Valitset Suodatustyyppi-alasvetovalikosta Suoratoisto-vaihtoehdon ja Liikkuvan keskiarvon vaihtoehdon. Teräksinen Määrittää, että siirrettävä paino Näytteisiin sovellettu ikkuna on kolmion muotoinen, ja keskellä ikkunan keskiosaan keskittynyt huippu, joka laskeutuu symmetrisesti keskimmäisen näytteen molemmille puolille. Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Suodatustyyppi-alasvetovalikosta Suoristus ja Liukuva keskiarvo Vaihtoehto. Liukuvan keskiarvon leveys Määrittää näytteiden liikkuvan keskiarvon puolileveyden Oletusarvo on 1 M: n liikkuvan keskiarvon puolivälissä liikkuvan keskiarvon koko leveys on N 1 2M näytettä Siksi koko leveys N on aina pariton määrä näytteitä. Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Suodatustyyppi-pudotusvalikosta Suora suodatustyyppi - valikon ja Siirrettävän keskiarvon option. Exponential Saa ensimmäisen kertaluokan IIR-kertoimet Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, Valitse Tasoittaminen Suodatustyypin alasvetovalikosta. Eksponentiaalisen keskiarvon aikavakio Määrittää eksponentiaalipainotussuodattimen aikavakion sekunneissa Oletusarvo on 0 001 Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun Voit valita Suodatustyypin alasvetovalikosta ja Exponential-vaihtoehdon. Näyttää tulosignaalin. Jos syötät tietoja Express VI: een ja suorita se, Syöttösignaali näyttää todelliset tiedot. Jos suljet ja avaat Express VI: n uudelleen, Syöttö-signaali näyttää näytteen Tiedot, kunnes suoritetaan Express VI uudelleen. Näyttää esikatselun mittauksesta Tulos Esikatselu - viiva ilmaisee valitun mittauksen arvon katkoviivalla Jos viet tietoja Express VI: een ja suorita VI, tulosnäkymä näyttää reaaliaikaiset tiedot Sulje ja anna Express VI: n uudelleen, ja tulosnäkymä näyttää näytetiedot, kunnes suoritat VI: n uudelleen Jos rajoitustaajuusarvot ovat virheellisiä, Tulosnäkymä ei näytä voimassaolevaa dataa. Sisältää seuraavat vaihtoehdot. Vinkki Asetusten muuttaminen View Mode - osiossa ei Vaikuttaa Suodatin Express VI: n käyttäytymiseen View-tilan vaihtoehtojen avulla, jos haluat nähdä, mitä suodatin tekee signaalille LabVIEW ei tallenna näitä asetuksia, kun suljet kokoonpanon valintaikkunan. Signa Ls Näyttää suodattimen vasteen todellisena signaalina. Spektrin määrittäminen Määrittää, näytetäänkö suodattimen vasteen todelliset signaalit taajuusspektriksi tai jätetään näyttö aikapohjaiseksi näyttöksi Taajuusnäyttö on hyödyllinen tarkastelemaan, miten suodatin vaikuttaa Signaalin eri taajuuskomponentit Oletuksena on näyttää suodattimen vaste aikapohjaisena näyttönä Tämä vaihtoehto on käytettävissä vain, kun valitset Signaalit-vaihtoehdon. Transfer-toiminto Näyttää suodattimen vasteen siirtofunktioksi. Sisältää seuraavat vaihtoehdot. Magnitude in DB Näyttää suodattimen suuruusvasteen desibeleissä. Taajuus logissa Näyttää suodattimen taajuusvasteen logaritmisessa mittakaavassa. Näyttää suodattimen suuruusvasteen. Tämä näyttö on käytettävissä vain, kun asetat näkymätilan siirtotoimintoon. Näyttää vaiheen Suodattimen vastaus Tämä näyttö on käytettävissä vain, kun asetat näkymätilan siirtotoimintoon. Keskimääräinen ja eksponentiaalinen tasoitusmalli S. Ensimmäisen askeleen ylittäessä keskiarvot, satunnaiset kävelymallit ja lineaariset trendimallit, ei-seulomalliset mallit ja trendejä voidaan ekstrapoloida käyttämällä liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallin. Perusoletus oletusmittareiden keskiarvojen ja tasoitusten takana on, että aikasarja on Paikallisesti paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Siksi siirrämme paikallisen keskimääräisen keskiarvon keskiarvon nykyarvon arvioimiseksi ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Tätä voidaan pitää kompromissina keskimääräisen mallin ja satunnaiskävelyn välillä - ilman drift - mallia Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapoloimiseen. Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvotus heikentää alkuperäisen sarjan karauksia. Liikkuvan keskiarvon leveyden tasoituksen säätämiseksi voimme toivoa saavuttavan jonkinlaisen optimaalisen tasapainon keskimääräisen ja satunnaisen kävelymallin suorituskyvyn välillä. Yksinkertaisin av Yksinkertaisesti painotettu liikkuva keskiarvo. Y: n arvolla t1, joka tehdään ajanhetkellä t, on sama kuin viimeisimpien m-havaintojen yksinkertainen keskiarvo. Tässä ja muualla käytän Y-hattana olevaa merkkiä ennustamaan aikasarjasta Y, joka on tehty mahdollisimman aikaisemmalla päivämäärällä tietyn mallin mukaan. Tämä keskiarvo keskittyy ajanjaksoon t-m 1 2, mikä tarkoittaa, että arvio Paikallinen keskiarvo pyrkii jäljessä paikallisen keskiarvon todellisesta arvosta noin m 1 2 jaksolla. Näin ollen sanomme, että datan keski-ikä yksinkertaisella liiketaloudellisella keskiarvolla on m 1 2 suhteessa siihen kauteen, jolle ennuste lasketaan Tämä on aika, jolla ennusteiden taipumus jää jäljessä datan käännekohdista. Esimerkiksi, jos keskiarvo lasketaan viimeksi kuluneesta viidestä arvosta, ennusteet ovat noin 3 jaksoa myöhässä kääntöpisteiden vastaamisessa Huomaa, että jos m 1, Yksinkertainen liukuva keskiarvo SMA-malli vastaa satunnaisen kävelymallin ilman kasvua Jos m on hyvin suuri, joka on verrattavissa arviointikauden pituuteen, SMA-malli vastaa keskiarvoista mallia. Kuten ennustamomallin tahansa parametrilla, on tavanomaista Säätää ki-arvoa N jotta saadaan parhaiten sopivat tiedot eli pienimmät ennustevirheet keskimäärin. On esimerkki sarjasta, joka näyttää satunnaisvaihteluita hitaasti vaihtelevan keskiarvon ympärillä Ensin yritetään sovittaa satunnaisen kävelyn kanssa Malli, joka vastaa yksinkertaista liikkumatonta keskiarvoa yhdestä termistä. Satunnaiskäytävä malli reagoi hyvin nopeasti sarjan muutoksiin, mutta näin tehdessään se poimii paljon datan kohinaa satunnaisvaihteluista sekä signaalista paikallinen Keskiarvo Jos me yrittäisimme yksinkertaisesti liikkua keskimäärin 5 ehdokasta, saamme tasaisemman näköisiä ennusteita. 5-aikavälinen yksinkertainen liukuva keskiarvo tuottaa huomattavasti pienempiä virheitä kuin satunnaiskäytävä malli tässä tapauksessa. Tämän tietojen keskimääräinen ikä Ennuste on 3 5 1 2, joten se on yleensä jäljessä käännekohdista noin kolmella jaksolla Esimerkiksi kaatumisajatusta esiintyy 21, mutta ennusteet eivät kääntyneet vasta useisiin jaksoihin. Huomaa, Pitkän aikavälin ennusteet SMA-modista El on horisontaalinen suora, kuten satunnaiskäytävässä. Siten SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Vaikka satunnaiskäytävämallin ennusteet ovat yksinkertaisesti yhtä kuin viimeinen havaittu arvo, ennusteet SMA-malli on yhtä kuin viimeaikaisten arvojen painotettu keskiarvo. Statgraphicsin laskemat luottamusrajat yksinkertaisen liukuvan keskiarvon pitkän aikavälin ennusteisiin eivät laajene ennustehorisontin kasvaessa. Tämä ei tietenkään ole oikea. Valitettavasti ei ole mitään taustalla olevaa Tilastoteoria, joka kertoo, miten luottamusväliä pitäisi laajentaa tähän malliin. Ei kuitenkaan ole liian vaikeaa laskea empiirisiä estimaatteja luottamusrajoista pitempään horisontin ennusteisiin. Esimerkiksi voit luoda laskentataulukon, jossa SMA-malli Käytetään ennustamaan 2 askeleen eteenpäin, 3 askeleen eteenpäin, jne. Historiallisen datanäytteen sisällä. Tämän jälkeen voit laskea virheiden näytteen standardipoikkeamat kullakin ennusteella h Orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivan keskihajonnan moninkertaisia ​​arvoja. Jos yritämme 9-aikavälin yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, saamme vielä tasaisemmat ennusteet ja enemmän jäljellä oleva vaikutus. Keskimääräinen ikä on Nyt 5 jaksoa 9 1 2 Jos otamme 19-vuotisen liikkumavälin keskiarvon, keski-ikä kasvaa arvoon 10. Huomaa, että ennusteet ovat nyt jäljessä käännekohdista noin kymmenen ajanjaksolla. Mikä taso on parasta tässä sarjassa Tässä on taulukko, joka vertailee virhestatuksiaan ja sisältää myös 3-aikavälin keskiarvon. Mallin C, 5-aikavälinen liukuva keskiarvo, tuottaa RMSE: n pienimmän arvon pienellä marginaalilla kolmen ja 9 kuukauden keskiarvoissa. Niiden muut tilastot ovat lähes identtisiä. Esimerkiksi malleissa, joilla on hyvin samankaltaiset virhestatukset, voimme valita, olisiko mieluummin hieman reagointikykyä tai hieman tasaisempi ennusteissa. Palaa sivun yläreunaan. Brown s Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus eksponentiaalisesti painotettu Liikkuvaa keskiarvoa. Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuvalla keskimääräisellä mallilla on ei-toivottu ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki aiemmat havainnot Intuitiivisesti, aiemmat tiedot on diskontattava asteittain - esimerkiksi viimeisin havainto Saavat hieman enemmän painoa kuin 2. viimeisin, ja 2. viimeisin pitäisi saada hieman enemmän painoa kuin kolmas viimeisin ja niin edelleen Yksinkertainen eksponentti tasoitus SES malli tekee tämän. Let merkitsee tasaus vakiona luku välillä 0 ja 1 Yksi tapa kirjoittaa mallia on määrittää sarja L, joka edustaa nykyistä tasoa eli sarjan keskimääräistä arvoa, joka on arvioitu datasta tähän asti. L: n arvo ajankohtana t lasketaan rekursiivisesti edellisestä omasta edellisestä arvostaan. Siten nykyinen tasoitettu arvo on interpolointi edellisen tasoitetun arvon ja nykyisen havainnon välillä, missä se ohjaa interpoloidun arvon läheisyyttä eniten Sentin ennustaminen Seuraavan jakson ennuste on yksinkertaisesti nykyinen tasoitettu arvo. Vastaavasti voimme ilmaista seuraavan ennusteen suoraan edellisten ennusteiden ja aikaisempien havaintojen perusteella jollakin seuraavista vastaavista versioista Ensimmäisessä versiossa ennuste on interpolointi Edellisen ennusteen ja aiemman havainnon välillä. Toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla. On virheen aikaan t Kolmannessa versiossa ennuste on Eksponentiaalisesti painotettu eli diskontattu liikkuva keskiarvo diskonttokertoimen 1 kanssa. Ennustemallin interpolointiversio on yksinkertaisin käyttää, jos toteutat mallia laskentataulukossa, johon se sopii yhteen soluun ja sisältää soluviitteitä, jotka osoittavat edellistä ennustetta, Havainto ja solu, jossa arvo on tallennettu. Huomaa, että jos 1, SES-malli vastaa satunnainen kävelymalli wit Jos 0, SES-malli vastaa keskiarvoa, olettaen, että ensimmäinen tasoitettu arvo on asetettu yhtä kuin keskiarvo. Palaa sivun yläosaan. Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasauksen ennusteessa olevien tietojen keskimääräinen ikä on 1 suhteellinen Ennusteelle laskettuun ajanjaksoon Tämän ei pitäisi olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja Näin ollen yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste pyrkii kääntämään kääntöpisteitä noin yhdellä jaksolla Esimerkiksi 0 5 viive on 2 jaksoa, kun 0 2 viive on 5 jaksoa, kun 0 1 viive on 10 jaksoa jne. Tietyllä keskimääräisellä iällä eli viivästymisellä, yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus SES ennuste on jonkin verran parempi kuin yksinkertainen liikkuva Keskimääräinen SMA-ennuste, koska se asettaa suhteellisen enemmän painoarvoa viimeisimpiin havaintoihin - se on hieman reagoivampaa viime aikoina tapahtuneisiin muutoksiin. Esimerkiksi yhdeksällä ehdolla olevalla SMA-mallilla ja kahdella SES-mallilla on molemmat keskimääräinen ikä 5 on da SES-mallissa painotetaan viimeisimpiä kolmea arvoa kuin SMA-malli, mutta samalla ei unohda yli 9 vanhoja arvoja, kuten tässä kaaviossa on esitetty. Toinen tärkeä etu SES-malli SMA-mallissa on, että SES-malli käyttää tasausparametria, joka on jatkuvasti muuttuva, joten se voidaan helposti optimoida käyttämällä ratkaisija-algoritmia keskimääräisen neliövirheen minimoimiseksi. Tämän sarjan SES-mallin optimaalinen arvo osoittautuu On 0 2961, kuten tässä on esitetty. Tämän ennusteen tietojen keskimääräinen ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-kertainen yksinkertainen liikkuva keskiarvo. SES-mallin pitkän aikavälin ennusteet ovat Vaakasuora viiva kuten SMA-mallissa ja satunnaiskäytävä malli ilman kasvua Huomaa kuitenkin, että Statgraphicsin laskemat luottamusvälit eroavat nyt kohtuullisen näköisellä tavalla ja että ne ovat huomattavasti kapeampia kuin randin luottamusvälit Om-kävelymalli SES-malli olettaa, että sarja on hieman ennakoitavampi kuin satunnaiskäytävä malli. SES-malli on itse asiassa ARIMA-mallin erityistilanne, joten ARIMA-mallien tilastollinen teoria tarjoaa hyvän perustan luottamusvälien laskemiselle SES-malli Erityisesti SES-malli on ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero, MA1-termi ja ei vakiotermi, joka muuten tunnetaan ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioa. ARIMA-mallissa MA 1 - kerroin vastaa Esimerkiksi, jos sijoitat ARIMA 0,1,1 - mallin ilman vakioja täällä analysoituun sarjaan, arvioitu MA 1 - kerroin osoittautuu 0 7029: ksi, joka on lähes täsmälleen yksi miinus 0 2961. On mahdollista lisätä oletus nollasta riippumattomalle vakioiselle lineaariselle trendille SES-mallille. Tähän voidaan tehdä vain ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero ja MA1-termi vakiolla eli ARIMA 0,1,1 - mallilla Pitkällä aikavälillä Sitten on trendi, joka vastaa koko arviointikauden aikana havaittua keskimääräistä trendiä Et voi tehdä kausittaista säätöä, koska kausittaiset säätömahdollisuudet ovat pois käytöstä, kun mallityyppi on asetettu ARIMA: lle. Voit kuitenkin lisätä vakion pitkän Terminen eksponentiaalinen trendi yksinkertaiseen eksponentiaalisen tasoitusmallin kanssa kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman sitä käyttämällä inflaatiota säätämisvaihtoehtoa ennusteprosessissa Asianmukaista inflaation prosentuaalista kasvuvauhtia jaksoa kohti voidaan arvioida laskennan kertoimeksi lineaarisessa trendimallissa, joka on sovitettu Yhdessä luonnollisen logaritmimuunnoksen kanssa tai se voi perustua muihin pitkäaikaisiin kasvunäkymiin liittyvästä riippumattomasta tiedosta. Palaa sivun yläreunaan. Brown s lineaarinen eli kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen. SMA-mallit ja SES-mallit olettavat, että ei ole olemassa suuntausta Kaikenlaisia ​​tietoja, jotka ovat yleensä OK tai ainakin ei-liian-huono 1-askel eteenpäin ennusteet, kun tiedot ovat suhteellisesti noi Ja ne voidaan muokata siten, että ne sisältävät lineaarisen lineaarisen kehityksen, kuten edellä on esitetty. Mitä lyhyen aikavälin trendeihin Jos sarjassa on vaihteleva kasvuvauhti tai syklinen kuvio, joka erottuu selvästi kohinaa vastaan ​​ja jos on tarpeen Ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponentiaalisen tasoittavan LES-mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset arviot sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva suuntaus Malli on Brownin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennuskaava kaava perustuu kahden keskuksen välisen linjan ekstrapolointiin. Tämän mallin Holt s: n hienostunut versio on Seuraavassa selostetaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallinen muoto, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin malli, voidaan ilmaista monissa erilaisissa, mutta e Kolmiarvoiset muodot Tämän mallin vakiomuoto on yleensä ilmaistu seuraavasti: Let S tarkoittaa yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponenttista tasoitusta sarjaan Y, eli S: n arvo ajanjaksolla t on annettu. Muista, että yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen alaisena tämä olisi Y: n ennuste ajanjaksolla t 1 Sitten S merkitsee kaksinkertaisen tasoitetun sarjan, joka saadaan käyttämällä yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta käyttäen samaa sarjaa S. Lopuksi Y: n ennustetta mille tahansa K 1 on annettu. Tämä tuottaa e 1 0 eli huijaa vähän ja anna ensimmäisen ennusteen olevan yhtä todellinen ensimmäinen havainto, ja e 2 Y 2 Y 1, jonka jälkeen ennusteet syntyy käyttäen edellä olevaa yhtälöä, saadaan samat sovitut arvot Kuten S ja S perustuva kaava, jos jälkimmäiset käynnistettiin käyttämällä S 1 S 1 Y 1 Tätä malliversiota käytetään seuraavalla sivulla, joka kuvaa eksponentiaalisen tasauksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown S LES - malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla viimeaikaisia ​​tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, jotka pystyvät sopeutumaan tasoon ja suuntaukseen, eivät saa vaihdella at Riippumattomat hinnat Holtin LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille milloin tahansa t, kuten Brownin mallissa, paikallisen tason L t ja arvio T T paikallinen trendi Tässä ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä ja aikaisemmissa tason ja trendin estimoinnissa kahdella yhtälöllä, jotka soveltavat erikseen eksponenttista tasoitusta. Jos arvioitu taso ja trendi ajanhetkellä t-1 Ovat vastaavasti L t 1 ja T t-1, silloin Y t: n ennuste, joka olisi tehty ajanhetkellä t-1, on yhtä suuri kuin L t-1 T t-1 Kun todellinen arvo havaitaan, Taso lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla Y t: n ja sen ennusteen L t-1 T t-1 välillä käyttämällä painot ja 1. Arvioitua tasoa, eli L t L t 1, muutosta voidaan tulkita meluisaksi Suuntaus ajankohtana t Trendin päivitetty arvio arvioidaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L: n välillä T L t 1 ja edellinen trendin trendi T t-1 käyttämällä painotuksia ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta vastaa tasonsäätövakion tasoa. Pienillä arvoilla olevat mallit olettavat, että trendi muuttuu Vain moniin hitaasti, kun taas suurempien malleja oletetaan muuttuvan nopeammin. Suuri malli uskoo, että kaukana tulevaisuus on erittäin epävarma, koska trendien arvioinnin virheet tulevat melko tärkeiksi, kun ennustetaan enemmän kuin yksi aika edellä. Palaa alkuun Sivutaso tasoittaa ja voidaan arvioida tavanomaisella tavalla minimoimalla yhden askeleen ennusteiden keskimääräinen neliövirhe. Kun Statgraphicsissa tämä tehdään, arviot osoittavat olevan 0 3048 ja 0 008. Tarkoittaa sitä, että mallissa oletetaan hyvin vähän muutosta trendissä ajanjaksosta toiseen, joten pohjimmiltaan tämä malli yrittää arvioida pitkän aikavälin trendin. Analogisesti käsitteen "keskiarvot" Se paikallisen tason sarja, keskimääräinen ikä, jota käytetään paikallisen trendin arvioinnissa, on verrannollinen 1: een, vaikka se ei ole täsmälleen sama kuin se. Tässä tapauksessa se osoittautuu 1 0 006 125 Tämä isn ta erittäin tarkka luku Koska tarkkuuden tarkkuus ei ole todellisuudessa kolme desimaalia, mutta se on samaa yleistä suuruusluokkaa kuin otoskoko 100, joten tämä malli on keskimäärin melkoisen paljon historiaa trendin arvioimisessa. Alla oleva taulukko osoittaa, että LES-malli arvioi jonkin verran suurempaa paikallista suuntausta sarjan lopussa kuin SES-trendimallissa arvioitu jatkuva trendi. Myös arvioitu arvo on lähes identtinen SES-mallin kanssa sovittamalla tai ilman suuntausta , Joten tämä on melkein sama malli. Nyt nämä näyttävät kohtuullisilta ennusteiksi malliksi, jonka pitäisi arvioida paikallista suuntausta. Jos näet silmämunin tämän tontin, näyttää siltä, ​​että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin loppupuolella Sarja Wh On tapahtunut Tämän mallin parametrit on arvioitu minimoimalla yhden askeleen ennusteiden neliövirhe, ei pidemmän aikavälin ennusteita, jolloin trendi ei tee paljon eroa Jos kaikki olet tarkastelemassa ovat 1 - etenemisvirheitä, et näe suurempaa kuvaa suuntauksista yli sanoa 10 tai 20 jaksoa Jotta tämä malli olisi sopusoinnussa meidän silmämunan extrapolation tiedot, voimme manuaalisesti säätää trendin tasoitus vakio niin, että se Käyttää trendin estimointia lyhyempää lähtötasoa. Jos esimerkiksi päätämme asettaa 0 1, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävien tietojen keskimääräinen ikä on 10 jaksoa, mikä tarkoittaa sitä, että lasketaan keskiarvo viimeisen 20 jakson aikana tai niin Tässä on se, mitä ennustettu tontti näyttää, jos asetamme 0 1 säilyttäen 0 3 Tämä näyttää intuitiivisesti kohtuulliselta tässä sarjassa, vaikkakin on todennäköisesti vaarallista ekstrapoloida tämä trendi yli 10 jaksoa tulevaisuudessa. Mitä virhestatuksista tässä on Mallivertailu f Tai edellä kuvatut kaksi mallia sekä kolme SES-mallia SES-mallin optimaalinen arvo on noin 0 3, mutta vastaavilla tuloksilla, joilla on hieman enemmän tai vähemmän vastetta, saadaan vastaavasti 0 5 ja 0 2. A Holt s lineaarinen exp tasoitus Alfa 0 3048 ja beeta 0 008. B Holt s lineaarinen pikselointi alfa 0 3: lla ja beeta 0 1. C Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus alfa 0 5. D Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasoitus alfa 0 2.Kaikki tilastot ovat lähes samanlaisia, joten emme todellakaan pysty tekemään valintaa yhden askeleen ennakkoilmoitusvirheiden perusteella. Meidän on pudottava muut näkökohdat. Jos uskomme vahvasti, että on järkevää perustaa nykyinen Trendimääritys viimeisten 20 kauden aikana tapahtuneesta tai niin, voimme tehdä tapauksen LES-mallille, jossa on 0 3 ja 0 1 Jos haluamme olla agnostisia siitä, onko olemassa paikallinen trendi, niin yksi SES-malleista voisi Olisi helpompi selittää ja antaa myös enemmän middl E-of-the-road - ennusteet seuraavien viiden tai kymmenen jakson aikana. Palaa sivun yläreunaan. Mikä suuntaus-ekstrapolointi on paras horisontaalinen vai lineaarinen? Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos inflaatiota varten on jo säädetty Voi olla hankalaa ekstrapoloida lyhytaikaiset lineaariset kehityssuuntaukset hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Tänään näkyvät trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisten syiden takia, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja teollisuuden syklisistä laskusuhdanteista tai noususta. Tästä syystä yksinkertainen eksponentiaalinen Pehmennys suorittaa usein parempaa otosta kuin muutoin olisi odotettavissa sen naiivista horisontaalisen trendin ekstrapolaatiosta huolimatta Lineaarisen eksponenttien tasausmallin vaimennetut trendimuutokset käytetän usein myös käytännössä toteuttamaan konservatiivisuuden muistiinpanon trendisuunnitelmiinsa Vaimennettu trendi LES-malli voidaan toteuttaa erityisenä esimerkkinä ARIMA-mallista, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallista. On mahdollista laskea luottamusvälit arou Eksponentiaalisten tasoitusmallien tuottamat pitkän aikavälin ennusteet, harkitsemalla niitä ARIMA-mallien erikoistapauksina Varo, että kaikki ohjelmistot eivät laske luottamusväliä näille malleille oikein. Luottamusvälien leveys riippuu mallin RMS-virheestä, tyypistä Yksinkertaisen tai lineaarisen tasoituksen taso iii tasoitusvakion s ja iv lukema ennusteiden aikaisempien jaksojen lukumäärä Yleisesti ottaen välekset levittyvät nopeammin SES-mallin suuremmiksi ja ne levittyvät paljon nopeammin, kun ne ovat lineaarisia eikä yksinkertaisia Tasoitus on käytetty Tätä aihetta käsitellään edelleen huomautusten ARIMA-malleissa. Paluu sivun yläosaan. Keskimääräinen suodatin suodatus jatkuvalla tiedonkeruulla, joka etsii suodattaa useita melu-signaaleja. Käytän tällä hetkellä NI9203 wa cDAQ-9174-näytteenottoa 1000 Hz: ssä Käytän DAQmx vi s aloittaa tehtävän ja saada signaalin olen kokeillut käyttäen tasoituksen suodattimen pariksi kanssa IIR Moving tämä vaikuttaa toimivan simuloidut signaalit ja l Jos kuitenkin yritän käyttää tätä asetusta reaaliaikaisen keskiarvon laskemiseen, se yksinkertaisesti leikkaa kaikki signaalit nollaksi. Olen tutustunut siirtorekistereihin mutta saaden tarvittavan tuloksen näyttäisi siltä, ​​että minun pitäisi käyttää satoja elementtejä. Lopulta mä yrin Signaalin suodattaminen käyttäjän jatkuvaan lukemiseen Esimerkiksi käytön aikana käyttäjän on tarkasteltava reaaliaikaisia ​​arvoja reaaliajassa Tämä on vaikeaa tällä hetkellä, kun kohina näyttää arvoja - 100 muuttuu joka 100m: n välein. Kaikki ohjeet tai ehdotukset Olla kiitollinen, kiitos etukäteen. Messu 1 of 9 6,319 Views. Re Moving Average Filter w jatkuva tietojen hankinta n. 09-25-2013 12 31 PM. Vaikka ei liitä VI: täsi, et anna kenellekään tarpeeksi tietoa auttaaksesi sinua. Häiriö on inhimillistä, mutta todella rikkoa se vaatii tietokoneen. Optimisti uskoo olevan paras mahdollinen Maailmat - pessimisti pelkää, että tämä on totta Profaneus on yksi kieli, kaikki ohjelmoijat tietävät parhaiten Asiantuntija on joku, joka on tehnyt kaikki mahdolliset virheet. Jos haluat oppia jotain LabVIEW: stä ilman ylimääräisiä kustannuksia, toimi LabVIEW-opetusohjelman verkossa. 6,316 Views. Re Moving Average Filter w jatkuva tiedonkeruu n. 09-25-2013 12 37 PM. Koska yrität suorittaa suodattimen keräämällä jatkuvasti tietoja, sinun kannattaa tarkastella Point-to-Point-suodatinta VI: t. Sinun on laitettava aaltomuototietosi FOR-silmukka prosessoimaan Mutta se voi toimia reaaliaikaisesti sinulle. Kudoksen ja merkityn ratkaisun löytäminen on kielletty vain kahdella tavalla. Epäviralliset foorumin säännöt ja ohjeet Keskustelut Advanced User Track - ohjelmasta eivät ole ohi. Liity keskusteluun 2016 Advanced Users Track. Message 3 of 9 6,311 Views. Re Moving Average Suodatin w jatkuva tiedonhankinta n. 09-25-2013 01 41 PM. Olen liittänyt hieman yksinkertaistettu versio minun vi I m ei ole varma, miten voisin toteuttaa silmukan kanssa pois häiritsemättä kuluttaja silmukka Olen ymmärtäväinen, jos olen lisännyt For Loop samalla silmukka lopettaa Toimivat ja näin ollen ei lokitietoja, ennen kuin silmukan silmukka on päättynyt, tämä keskeytys silmukan silmukka tapahtuisi jokaisen vuorovaikutus while silmukka antaa epäjohdonmukaista data. Message 4 of 9 6,297 Views. Re Moving Keski suodatin w jatkuva tietojen hankinta. 09-25-2013 02 43 PM. You ole liittänyt VI: täsi, mutta VI: n toteutuksesta yksi piste ajankohdasta, valtioita ei ole näytetty, ei ole näkyvää yhteyttä tapauksessa valitsimeen tilasta, jota olet Boolen 3 on ilmeisesti vain keskellä mitään, eikä koko kuva ole yhteydessä suodatukseen, jonka sanoit, että yritit tehdä alkuperäisessä postissa. Yksi asia, joka kuitenkin ilmenee minulle, on se, että IMHO olet Yrittävät tehdä niin paljon liikaa tuottajapiirissä Oletko etsinyt kirjoituksia tästä arkkitehtuurista Haluat ehkä tehdä sen ja nauti useita hyviä selityksiä ja esimerkkejä PC-ohjelmista, sitten katso, missä sinä on laadullisesti erilaisia. Jokin lähettämättä VI asiaankuuluva kysymys ja joitakin kuvia tuloksista niille meistä, joilla ei ole tarkkoja laitteita, jotka ovat niin pitkälle kuin voin mennä tänne Muut saattavat antaa sinulle paremman arvan mitä tapahtuu, Mutta se on silti vain arvaus. Mutta todella rikkoa se vaatii tietokoneen Optimisti uskoo olevan paras mahdollinen maailma - pessimistinen pelkää, että tämä on totta Profanius on yksi kieli, kaikki ohjelmoijat tietävät parhaiten Asiantuntija on joku, joka on tehnyt kaikki mahdolliset virheet. Oppia jotain LabVIEW: stä ilman ylimääräisiä kuluja, toimi LabVIEW-opetusohjelman verkossa, en yritä antaa sinulle luentoa foorumin etiketistä, vain osoittamalla tietoja, jotka helpottaisivat sinua saadaksesi apua hyvistä ihmisistä täällä ehkä jopa minä Voi auttaa sinua Jos voit ohjelmasi alaspäin siihen osaan, jolla on ongelmia, se auttaa Vaikka käytätte DAQ-aineistoja tietojen vastaanottamiseen ja joku ei ole samaa laitetta, monta kertaa VI: n rakenne on tunnistettavissa Riittää, että he voivat auttaa Jos voit liittää tyypillinen tulodatatiedostoa, joka tuottaa huonoa tuotos, se myös auttaa. Kuten sinun VI, luultavasti jakaa se kolme silmukkaa, ensimmäinen vain ottaa tiedot, toiseksi Kirjaudu sisään Tiedosto ja kolmanneksi suodattaa käyttäjän edut Kuten crossrulz sanoi, voit käyttää piste-to-point-suodatinta FOR-silmukassa suodatus silmukan sisällä, joten et voinut menettää mitään tietoja, koska se ei vaikuta tähän funktioon. Epäonnistuminen on inhimillistä, mutta todella rikkoa se vaatii tietokoneen. Optimisti uskoo olevan paras mahdollinen maailma - pessimisti pelkää, että tämä on totta. Profanaisuus on yksi kieli, kaikki ohjelmoijat tietävät parhaiten. Asiantuntija on joku, joka on tehnyt kaikki Mahdolliset virheet. Jos haluat oppia LabVIEW-ohjelmasta ilman lisäkustannuksia, toimi LabVIEW-opetusohjelman verkossa.