Ewma Gleitende Durchschnittliche Pythonschlange

Der EWMA-Algorithmus ist der einfachste diskrete Tiefpassfilter. Er erzeugt in der i-ten Iteration eine Ausgabe yi, die einer skalierten Version der Stromeingabe xi und der vorherigen Ausgabe y entspricht. Der Glättungsfaktor alpha in 0,1 gibt das normalisierte Gewicht des neuen Eingangs im Ausgang an. Zum Beispiel bedeutet ein alpha0.03, dass jeder neue Eingang einen 3 zu dem Ausgang beitragen wird, während der vorherige Ausgang einen 97 beitragen wird. Die Grenzwerte für den Glättungsfaktor sind 0 und 1, was yiy bzw. yi xi impliziert. In den folgenden Punkten analysieren wir den Algorithmus aus verschiedenen Blickwinkeln. Die EWMA könnte als ARMA-Filter (Auto Regressive Moving Average) betrachtet werden, da sie von der Historie der Werte sowohl von Eingang als auch Ausgang abhängt. Wenn jedoch die EWMA-Gleichung entwickelt wird, ist es möglich, den Stromausgang nur auf der Grundlage der Beiträge früherer Eingaben, d. H. Des Moving Average (MA) - Filters, darzustellen. Yi alphacdot xi alpha (1-alpha) cdot x alpha (1-alpha) 2 cdot x. In der i-ten Iteration ist die Ausgabe eine gewichtete Summe von jedem vorhergehenden Eingangswert xj mit jin, wobei die Skalierung einem exponentiell gewichteten Koeffizienten w alpha cdot (1) entspricht Alpha;). Die Impulsantwort h (t) des linearen zeitinvarianten (LTI) Systemäquivalents hat eine unendliche Dauer, was bedeutet, daß die Übertragungsfunktion H (z) eine endliche Dauer hat. Wenn das Symbol den Faltungsoperanden darstellt und u (n) der Schrittfunktion entspricht, läßt sich sagen: y (n) x (n) h (n) mit h (n) ein cdot u (n) Alpha) n cdot u (n) Der EWMA-Algorithmus entspricht dem einfachsten Infinite Impulse Response (IIR) - Diskret-Filter. Der Hauptvorteil, dass IIR-Systeme über FIR sind, ist ihre Implementierungseffizienz. Auf der anderen Seite, IIR-Systeme sind schwerer zu analysieren. Um die Analyse zu vereinfachen, wird vorgegeben, dass das System Null-Anfangsbedingungen hat. Somit entspricht das IIR-Filter der zweiten Ordnung: In der Fig. 1 ist die vereinfachte und vollständige direkte Form 1 (DF1) des Filters dargestellt. Im Falle des EWMA haben die Koeffizienten feste Werte in bezug auf den Glättungsfaktor, die entsprechen: a01, a11-alpha, b0alpha, b10. Bei Anwendung dieser Randbedingungen wird die Übertragungsfunktion: Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung an jedem dieser Daten. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann frei fühlen, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer liegen). (SEITE HINWEIS: Wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet habe, erstelle ich zuerst ein leeres Array mit voller Größe und fülle es dann rückwärts, damit ich es nicht am Ende umkehren muss, aber ich glaube nicht, dass du es erklären kannst Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem Argument epsilon können Sie einen Grenzwert festlegen, unterhalb dessen Sie nicht mehr auf alte Werte achten (da ihr Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du ein exponentiell abklingendes Tiefpassfilter des Formulars, wo Alpha-dttau, dt der Zeitstep des Filters , Tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form davon ist wie folgt, nur Clip dttau auf nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkommazahl konvertieren Wie von Sekunden seit 1. Januar 1970. antwortete Jan 28 09 am 18:10 Ich fand das oben Code-Snippet von Earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich glatt einen Strom von Werten könnte - so dass ich es umgestaltet: und ich benutze Es wie folgt: (wobei Pin. read () erzeugt den nächsten Wert Id wie zu konsumieren). Antwortete am 12. Februar 14 um 20:35 Im immer Berechnen EMAs mit Pandas: Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun: Mehr infos über Pandas EWMA: beantwortet Oct 04 15 am 12:42 Don39t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen. Ndash Cristian Ciupitu Mai 11 16 at 14:10 Beachten Sie, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich nicht berechnen die SMA, und ich nicht warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren. Dies bedeutet, meine Werte unterscheiden sich geringfügig, aber wenn Sie es Diagramm, es folgt genau nach 10 Proben. Während der ersten 10 Proben, die EMA I berechnen, ist entsprechend geglättet. Wir zuvor eingeführt, wie zu schaffen bewegte Durchschnitte mit Python. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen der Statistik, auch rollingrunning average genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorherigen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y aufgetragen, den wir yMA nennen wollen: Erstens, let8217s gleichen die Länge beider Arrays aus: Und dies im Kontext: Das Ergebnis Diagramm: Um dies zu verstehen, let8217s plotten zwei verschiedene Beziehungen: x vs y und x vs MAy: Der gleitende Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt: Share this: Gefällt mir: Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sehr nützlich I Möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen zu lesen hoffen, es wird bald kommen8230 d Blogger wie folgt: