Friday 25 August 2017

Labview eksponensial moving average


Filter Express VI Menentukan jenis filter berikut untuk digunakan: lowpass, highpass, bandpass, bandstop, atau smoothing. Standarnya adalah Lowpass. Berisi pilihan berikut: Cutoff Frequency (Hz) 8212Menentukan frekuensi cutoff filter. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Lowpass atau Highpass dari menu pull-down Filtering Type. Defaultnya adalah 100. Frekuensi cutoff rendah (Hz) 8212Menentukan frekuensi cutoff yang rendah dari filter. Frekuensi cutoff rendah (Hz) harus kurang dari frekuensi cutoff tinggi (Hz) dan amati kriteria Nyquist. Defaultnya adalah 100. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Bandpass atau Bandstop dari menu pull-down Filtering Type. Frekuensi cutoff tinggi (Hz) 8212Menentukan frekuensi cutoff yang tinggi dari saringan. Frekuensi cutoff tinggi (Hz) harus lebih besar dari frekuensi cutoff rendah (Hz) dan amati kriteria Nyquist. Standarnya adalah 400. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Bandpass atau Bandstop dari menu pull-down Filtering Type. Filter impuls halus (FIR) filter 8212Membuat filter FIR. Yang hanya bergantung pada masukan arus dan masa lalu. Karena filter tidak bergantung pada keluaran masa lalu, respons impuls meluruh menjadi nol dalam jumlah waktu yang terbatas. Karena filter FIR mengembalikan respons fase linier, gunakan filter FIR untuk aplikasi yang memerlukan respons fase linier. Keran 8212Menentukan jumlah total koefisien FIR, yang harus lebih besar dari nol. Defaultnya adalah 29. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih opsi filter Finify impulse response (FIR). Meningkatkan nilai Taps menyebabkan transisi antara passband dan stopband menjadi lebih curam. Namun, karena nilai Taps meningkat, kecepatan pemrosesan menjadi lebih lambat. Filter impuls impuls tak terbatas (IIR) 8212Memiliki filter IIR yang merupakan filter digital dengan respons impuls yang secara teoritis tidak terbatas panjangnya atau durasi. Topologi 8212Memastikan jenis disain filter. Anda bisa membuat desain filter Butterworth, Chebyshev, Invers Chebyshev, Elliptic, atau Bessel. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih opsi filter impuls impuls (IIR). Standarnya adalah Butterworth. Pesanan 8212Order dari filter IIR, yang harus lebih besar dari nol. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih opsi filter impuls impuls (IIR). Defaultnya adalah 3. Meningkatnya nilai Order menyebabkan transisi antara passband dan stopband menjadi lebih curam. Namun, karena nilai Order meningkat, kecepatan pemrosesan menjadi lebih lambat, dan jumlah titik terdistorsi pada awal kenaikan sinyal. Rata-rata bergerak rata-rata 8212Yield forward-only (FIR). Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type. Rectangular 8212Menentukan bahwa semua sampel di jendela rata-rata bergerak dibobot secara merata dalam menghitung setiap sampel keluaran yang dihaluskan. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type dan opsi Moving average. Segitiga 8212Menentukan bahwa jendela pembobotan bergerak yang diterapkan pada sampel berbentuk segitiga dengan puncak terpusat di tengah jendela, turun secara simetris di kedua sisi sampel tengah. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type dan opsi Moving average. Lebar tengah rata-rata bergerak 8212Menentukan lebar setengah dari jendela rata-rata bergerak dalam sampel. Defaultnya adalah 1. Untuk setengah lebar rata-rata pergerakan M, lebar penuh jendela rata-rata bergerak adalah sampel N 1 2M. Oleh karena itu, lebar penuh N selalu merupakan jumlah sampel yang ganjil. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type dan opsi Moving average. Exponential 8212Yields orde pertama koefisien IIR. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type. Konstanta waktu rata-rata eksponensial 8212Menentukan konstanta waktu dari filter pembentuk eksponensial dalam hitungan detik. Defaultnya adalah 0.001. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih Smoothing dari menu pull-down Filtering Type dan opsi eksponensial. Menampilkan sinyal input. Jika Anda mengirim data ke Express VI dan menjalankannya, Signal Input menampilkan data sebenarnya. Jika Anda menutup dan membuka kembali Express VI, Input Signal menampilkan data sampel sampai Anda menjalankan Express VI lagi. Menampilkan pratinjau pengukuran. Hasil plot Preview menunjukkan nilai pengukuran yang dipilih dengan garis putus-putus. Jika Anda mengirim data ke Express VI dan menjalankan VI, Result Preview menampilkan data nyata. Jika Anda menutup dan membuka kembali Express VI, Result Preview menampilkan data sampel sampai Anda menjalankan VI lagi. Jika nilai frekuensi cutoff tidak valid, Result Preview tidak menampilkan data yang valid. Berisi pilihan berikut: Catatan Mengubah pilihan di bagian Mode Tampilan tidak mempengaruhi perilaku Filter Express VI. Gunakan opsi View Mode untuk memvisualisasikan apa yang dilakukan filter terhadap sinyal. LabVIEW tidak menyimpan opsi ini saat Anda menutup kotak dialog konfigurasi. Sinyal 8212Menguji respons filter sebagai sinyal sungguhan. Tunjukkan sebagai spektrum 8212 Tentukan apakah akan menampilkan sinyal sesungguhnya dari respons filter sebagai spektrum frekuensi atau untuk membiarkan layar sebagai tampilan berbasis waktu. Tampilan frekuensi berguna untuk melihat bagaimana filter mempengaruhi berbagai komponen frekuensi sinyal. Standarnya adalah menampilkan respon filter sebagai tampilan berbasis waktu. Pilihan ini hanya tersedia bila Anda memilih opsi Sinyal. Fungsi transfer 8212Menguji respons filter sebagai fungsi transfer. Berisi pilihan berikut: Besaran dB 8212Menunjukkan respons besarnya filter dalam desibel. Frekuensi dalam log 8212Menunjukkan respons frekuensi filter pada skala logaritmik. Menampilkan respons besarnya filter. Layar ini hanya tersedia bila Anda mengatur fungsi View Mode to Transfer. Menampilkan respons fase filter. Tampilan ini hanya tersedia bila Anda mengatur fungsi View Mode to Transfer. Model rata-rata dan pemulusan eksponensial Sebagai langkah pertama dalam bergerak melampaui model mean, model jalan acak, dan model tren linier, pola nonseasonal dan tren dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan moving - Model rata-rata atau smoothing. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata bergerak (lokal) untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift-model. Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal. Rata-rata bergerak sering disebut versi quotmoothedquot dari rangkaian aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek menghaluskan benjolan pada rangkaian aslinya. Dengan menyesuaikan tingkat smoothing (lebar rata-rata bergerak), kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak. Jenis model rata - rata yang paling sederhana adalah. Simple Moving Average: Prakiraan untuk nilai Y pada waktu t1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir: (Disini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol 8220Y-hat8221 untuk berdiri Untuk ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan.) Rata-rata ini dipusatkan pada periode t - (m1) 2, yang menyiratkan bahwa perkiraan mean lokal cenderung tertinggal dari yang sebenarnya. Nilai mean lokal sekitar (m1) 2 periode. Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah (m1) 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung: ini adalah jumlah waktu dimana perkiraan akan cenderung tertinggal dari titik balik data. . Misalnya, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik. Perhatikan bahwa jika m1, model simple moving average (SMA) sama dengan model random walk (tanpa pertumbuhan). Jika m sangat besar (sebanding dengan panjang periode estimasi), model SMA setara dengan model rata-rata. Seperti parameter model peramalan lainnya, biasanya menyesuaikan nilai k untuk memperoleh kuotil kuotil terbaik ke data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil. Berikut adalah contoh rangkaian yang tampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan. Pertama, mari mencoba menyesuaikannya dengan model jalan acak, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah: Model jalan acak merespons dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, ia menggunakan banyak kuotimasi dalam Data (fluktuasi acak) serta quotsignalquot (mean lokal). Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang tampak lebih halus: Rata-rata pergerakan sederhana 5 langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 3 ((51) 2), sehingga cenderung tertinggal beberapa titik balik sekitar tiga periode. (Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian.) Perhatikan bahwa perkiraan jangka panjang dari model SMA adalah garis lurus horizontal, seperti pada pergerakan acak. model. Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai pengamatan terakhir, prakiraan dari model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai terakhir. Batas kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring dengan meningkatnya horizon peramalan. Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada teori statistik yang mendasari yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini. Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang. Misalnya, Anda bisa membuat spreadsheet di mana model SMA akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah di depan, dan lain-lain dalam sampel data historis. Anda kemudian bisa menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap horison perkiraan, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangi kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana 9-istilah, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lagging: Usia rata-rata sekarang adalah 5 periode ((91) 2). Jika kita mengambil moving average 19-term, rata-rata usia meningkat menjadi 10: Perhatikan bahwa, memang, ramalannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Jumlah smoothing yang terbaik untuk seri ini Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata: Model C, rata-rata pergerakan 5-term, menghasilkan nilai RMSE terendah dengan margin kecil di atas 3 - term dan rata-rata 9-istilah, dan statistik lainnya hampir sama. Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita bisa memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih kehalusan dalam prakiraan. (Lihat ke atas halaman.) Browns Simple Exponential Smoothing (rata-rata bergerak rata-rata tertimbang) Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya. Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus mendapatkan bobot sedikit lebih besar dari yang terakhir, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan Begitu seterusnya Model pemulusan eksponensial sederhana (SES) menyelesaikan hal ini. Misalkan 945 menunjukkan kuototmothing constantquot (angka antara 0 dan 1). Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat saat ini (yaitu nilai rata-rata lokal) dari seri yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini: Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, di mana 945 mengendalikan kedekatan nilai interpolasi dengan yang paling baru. pengamatan. Perkiraan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini: Secara ekivalen, kita dapat mengekspresikan ramalan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut. Pada versi pertama, ramalan tersebut merupakan interpolasi antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya: Pada versi kedua, perkiraan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan 945. adalah kesalahan yang dilakukan pada Waktu t. Pada versi ketiga, perkiraan tersebut adalah rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (yaitu diskon) dengan faktor diskonto 1- 945: Versi perumusan rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet: sesuai dengan Sel tunggal dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, pengamatan sebelumnya, dan sel dimana nilai 945 disimpan. Perhatikan bahwa jika 945 1, model SES setara dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika 945 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean. (Kembali ke atas halaman.) Usia rata-rata data dalam perkiraan pemulusan eksponensial sederhana adalah 1 945 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung. (Ini tidak seharusnya jelas, namun dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas.) Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 945 periode. Misalnya, ketika 945 0,5 lag adalah 2 periode ketika 945 0,2 lag adalah 5 periode ketika 945 0,1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu (yaitu jumlah lag), ramalan eksponensial eksponensial sederhana (SES) agak lebih unggul daripada ramalan rata-rata bergerak sederhana karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terakhir - i. Ini sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu. Sebagai contoh, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 945 0,2 keduanya memiliki usia rata-rata 5 untuk data dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada Pada saat yang sama, hal itu sama sekali tidak sesuai dengan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini: Keuntungan penting lain dari model SES dibandingkan model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga mudah dioptimalkan. Dengan menggunakan algoritma quotsolverquot untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai optimal 945 dalam model SES untuk seri ini ternyata adalah 0,2961, seperti yang ditunjukkan di sini: Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 10.2961 3,4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah garis lurus horisontal. Seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan. Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang tampak wajar, dan secara substansial lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk model perjalanan acak. Model SES mengasumsikan bahwa seri ini agak dapat diprediksi daripada model acak berjalan. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA. Sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk model SES. Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA (1), dan tidak ada istilah konstan. Atau dikenal sebagai model quotARIMA (0,1,1) tanpa constantquot. Koefisien MA (1) pada model ARIMA sesuai dengan kuantitas 1- 945 pada model SES. Misalnya, jika Anda memasukkan model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA (0) diperkirakan berubah menjadi 0,7029, yang hampir persis satu minus 0,2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi tren linear konstan non-nol ke model SES. Untuk melakukan ini, cukup tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA (1) dengan konstan, yaitu model ARIMA (0,1,1) dengan konstan. Perkiraan jangka panjang kemudian akan memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode estimasi keseluruhan. Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena pilihan penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model disetel ke ARIMA. Namun, Anda dapat menambahkan tren eksponensial jangka panjang yang konstan ke model pemulusan eksponensial sederhana (dengan atau tanpa penyesuaian musiman) dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan. Kecepatan quotinflationquot (persentase pertumbuhan) yang sesuai per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data yang terkait dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang. . (Kembali ke atas halaman.) Browns Linear (yaitu ganda) Exponential Smoothing Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan jenis apapun dalam data (yang biasanya OK atau setidaknya tidak terlalu buruk selama 1- Prakiraan ke depan saat data relatif bising), dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas. Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika suatu seri menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk meramalkan lebih dari 1 periode di depan, maka perkiraan tren lokal mungkin juga terjadi. sebuah isu. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model pemulusan eksponensial linear (LES) yang menghitung perkiraan lokal tingkat dan kecenderungan. Model tren waktu yang paling sederhana adalah model pemulusan eksponensial Browns linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada berbagai titik waktu. Rumus peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. (Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt8217s, dibahas di bawah ini.) Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown8217s, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah bentuk yang berbeda namun setara. Bentuk quotstandardquot model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut: Misalkan S menunjukkan deretan sumbu tunggal yang diperoleh dengan menerapkan smoothing eksponensial sederhana ke seri Y. Artinya, nilai S pada periode t diberikan oleh: (Ingat, bahwa dengan sederhana Eksponensial smoothing, ini akan menjadi perkiraan untuk Y pada periode t1.) Kemudian, biarkan Squot menunjukkan seri merapikan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana (menggunakan yang sama 945) ke seri S: Akhirnya, perkiraan untuk Y tk. Untuk setiap kgt1, diberikan oleh: Ini menghasilkan e 1 0 (yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya), dan e 2 Y 2 8211 Y 1. Setelah itu prakiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Ini menghasilkan nilai pas yang sama seperti rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1. Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi smoothing eksponensial dengan penyesuaian musiman. Model LES Linear Exponential Smoothing Brown8217s Ls menghitung perkiraan lokal tingkat dan tren dengan menghaluskan data baru-baru ini, namun kenyataan bahwa ia melakukannya dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data yang dapat disesuaikan: tingkat dan tren Tidak diizinkan untuk bervariasi pada tingkat independen. Model LES Holt8217s membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk level dan satu untuk tren. Setiap saat, seperti pada model Brown8217s, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T t dari tren lokal. Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika perkiraan tingkat dan tren pada waktu t-1 adalah L t82091 dan T t-1. Masing, maka perkiraan untuk Y tshy yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1. Bila nilai aktual diamati, perkiraan tingkat yang diperbarui dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y tshy dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot 945 dan 1- 945. Perubahan pada tingkat perkiraan, Yaitu L t 8209 L t82091. Bisa diartikan sebagai pengukuran yang bising pada tren pada waktu t. Perkiraan tren yang diperbarui kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L t 8209 L t82091 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1. Menggunakan bobot 946 dan 1-946: Interpretasi konstanta perataan tren 946 sama dengan konstanta pemulusan tingkat 945. Model dengan nilai kecil 946 beranggapan bahwa tren hanya berubah sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan Lebih besar 946 berasumsi bahwa itu berubah lebih cepat. Sebuah model dengan besar 946 percaya bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di masa depan. (Kembali ke atas halaman.) Konstanta pemulusan 945 dan 946 dapat diperkirakan dengan cara biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan satu langkah ke depan. Bila ini dilakukan di Stategaf, perkiraannya adalah 945 0,3048 dan 946 0,008. Nilai yang sangat kecil dari 946 berarti bahwa model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian umur rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tingkat lokal seri, rata-rata usia data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1 946, meskipun tidak sama persis dengan itu. . Dalam hal ini ternyata 10.006 125. Ini adalah jumlah yang sangat tepat karena keakuratan estimasi 946 tidak benar-benar ada 3 tempat desimal, namun urutannya sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi Model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren. Plot perkiraan di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir rangkaian daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model SEStrend. Juga, nilai estimasi 945 hampir sama dengan yang diperoleh dengan cara memasang model SES dengan atau tanpa tren, jadi model ini hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang masuk akal untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika Anda memilih plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir seri Apa yang telah terjadi Parameter model ini Telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal ini tren tidak menghasilkan banyak perbedaan. Jika semua yang Anda lihat adalah kesalahan 1 langkah maju, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai (katakanlah) 10 atau 20 periode. Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kami, kami dapat secara manual menyesuaikan konstanta perataan tren sehingga menggunakan garis dasar yang lebih pendek untuk estimasi tren. Misalnya, jika kita memilih menetapkan 946 0,1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 946 0,1 sambil mempertahankan 945 0,3. Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, meskipun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahan Berikut adalah perbandingan model untuk kedua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES. Nilai optimal 945. Untuk model SES adalah sekitar 0,3, namun hasil yang serupa (dengan sedikit atau kurang responsif, masing-masing) diperoleh dengan 0,5 dan 0,2. (A) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3048 dan beta 0.008 (B) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3 dan beta 0,1 (C) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.5 (D) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.3 (E) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.2 Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat membuat pilihan berdasarkan dasar Kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data. Kita harus kembali pada pertimbangan lain. Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan perkiraan tren saat ini pada apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 945 0,3 dan 946 0,1. Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin akan lebih mudah dijelaskan dan juga akan memberikan prakiraan tengah jalan untuk periode 5 atau 10 berikutnya. (Apa yang dimaksud dengan tren-ekstrapolasi paling baik: Bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan (jika perlu) untuk inflasi, maka mungkin tidak bijaksana untuk melakukan ekstrapolasi linier jangka pendek Tren sangat jauh ke depan. Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kenaikan di industri. Untuk alasan ini, perataan eksponensial sederhana sering kali melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi naluriah kuotriotipnya. Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Model LES teredam-tren dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA (1,1,2). Hal ini dimungkinkan untuk menghitung interval kepercayaan sekitar perkiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model pemulusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA. (Hati-hati: tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar.) Lebar interval kepercayaan bergantung pada (i) kesalahan RMS pada model, (ii) jenis smoothing (sederhana atau linier) (iii) nilai (S) dari konstanta pemulusan (s) dan (iv) jumlah periode di depan yang Anda peramalkan. Secara umum, interval menyebar lebih cepat saat 945 semakin besar dalam model SES dan menyebar jauh lebih cepat bila perataan linier dan bukan perataan sederhana digunakan. Topik ini dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan. (Kembali ke atas halaman.) Moving Average Filter dengan data kontinyu yang diakuisisi n Im mencari untuk menyaring beberapa sinyal noisey. Saat ini saya menggunakan sampel NI9203 w cDAQ-9174 pada 1000Hz. Saya menggunakan DAQmx untuk memulai tugas dan mendapatkan sinyal. Saya telah mencoba menggunakan filter penyaring smoothing. vi dipasangkan dengan IIR filter. vi (Moving Avg. png) ini tampaknya bekerja untuk sinyal simulasi dan untuk data log. Namun, ketika saya mencoba menggunakan konfigurasi ini untuk real time rata-rata, hal itu akan mengurangi semua sinyal menjadi nol. Ive melihat ke dalam menggunakan register geser tapi untuk mendapatkan hasil yang dibutuhkan sepertinya saya harus menggunakan ratusan elemen. Akhirnya saya mencoba menyaring sinyal untuk mendapatkan pembacaan yang lebih konstan bagi pengguna. Misalnya selama operasi pengguna perlu meninjau status nilai saat ini secara real time. Ini sulit saat ini ketika noise menunjukkan nilai - 100 berubah setiap 100ms. Setiap bantuan atau saran akan dihargai, thanks in advance. Pesan 1 dari 9 (6,255 Views) Re: Moving Average Filter w data kontinu akuisisi n 09-25-2013 12:31 PM Tanpa melampirkan VI Anda, Anda tidak memberi seseorang cukup informasi untuk membantu Anda. Untuk berbuat salah adalah manusia, tapi untuk benar-benar merusaknya membutuhkan komputer. Orang yang optimis percaya bahwa kita berada dalam situasi terbaik dari semua dunia yang mungkin terjadi - kekhawatiran pesimis ini benar adanya. Profanity adalah satu bahasa yang bisa dipelajari semua programmer. Seorang ahli adalah seseorang yang telah membuat semua kesalahan yang mungkin terjadi. Untuk mempelajari sesuatu tentang LabVIEW tanpa biaya tambahan, kerjakan tutorial LabVIEW online: Pesan 2 dari 9 (6,252 Views) Re: Moving Average Filter w data kontinu akuisisi n 09-25-2013 12:37 PM Karena Anda mencoba Untuk menyempurnakan filter sambil terus mengumpulkan data, Anda mungkin ingin melihat filter Point-To-Point VIs. Anda perlu memasukkan data waveform Anda ke dalam sebuah loop FOR untuk memprosesnya, tapi bisa dijalankan secara real-time untuk Anda. Hanya ada dua cara untuk memberitahu seseorang terima kasih: Solusi Kudos dan Marked Aturan dan Pedoman Forum tidak resmi Diskusi dari Advanced User Track belum berakhir. Bergabunglah dalam percakapan: 2016 Pengguna Tingkat Lanjut Track Pesan 3 dari 9 (6,247 Views) Re: Moving Average Filter w data kontinu akuisisi n 09-25-2013 01:41 PM Saya telah melampirkan versi yang sedikit disederhanakan dari vi saya. Im tidak yakin bagaimana saya akan menerapkan untuk loop dengan keluar mengganggu konsumen loop. Dari pemahaman saya jika saya memasukkan For Loop sementara loop akan berhenti berfungsi dan oleh karena itu tidak mencatat data sampai loop selesai, jeda loop sementara ini akan terjadi setiap interasi loop sementara yang menghasilkan data yang tidak konsisten. Pesan 4 dari 9 (6,233 Views) Re: Moving Average Filter w data kontinyu akuisisi 09-25-2013 02:43 PM Anda belum menghubungkan VI Anda, tapi gambar satu titik pada saat eksekusi VI Anda, ada negara bagian Tidak ditunjukkan, tidak ada koneksi yang terlihat ke pemilih kasus untuk keadaan yang Anda tampilkan, Boolean 3 tampaknya hanya berada di antah berantah, dan keseluruhan gambar tidak ada hubungannya dengan penyaringan yang Anda katakan bahwa Anda coba lakukan di Posting asli Satu hal yang terjadi pada saya, bagaimanapun, adalah bahwa IMHO yang Anda coba lakukan terlalu banyak dalam lingkaran produsen. Sudahkah Anda mencari sine. NI untuk menulis tentang arsitektur ini Anda mungkin ingin melakukan itu dan menyerap beberapa penjelasan dan contoh program P-C yang bagus, lalu lihat di mana perbedaan Anda secara kualitatif. Bagaimanapun, tanpa mengirimkan VI yang relevan dengan pertanyaan Anda (dan beberapa datapictures hasil bagi kita yang tidak memiliki peralatan yang tepat), kira-kira sejauh yang saya bisa pergi ke sini. Orang lain mungkin bisa memberi Anda dugaan yang lebih baik tentang apa yang sedang terjadi, tapi tetap saja itu hanya sebuah tebakan saja. Untuk berbuat salah adalah manusia, tapi untuk benar-benar merusaknya membutuhkan komputer. Orang yang optimis percaya bahwa kita berada dalam situasi terbaik dari semua dunia yang mungkin terjadi - kekhawatiran pesimis ini benar adanya. Profanity adalah satu bahasa yang bisa dipelajari semua programmer. Seorang ahli adalah seseorang yang telah membuat semua kesalahan yang mungkin terjadi. Untuk mempelajari sesuatu tentang LabVIEW tanpa biaya tambahan, kerjakan tutorial LabVIEW online: Saya tidak mencoba memberikan kuliah tentang etiket forum, hanya menunjukkan informasi yang akan memudahkan Anda mendapatkan bantuan dari orang-orang baik. Di sini (bahkan mungkin saya bisa membantu anda). Jika Anda dapat mengurangi program Anda sampai ke bagian yang Anda hadapi, hal itu akan membantu. Bahkan jika Anda menggunakan barang DAQ untuk mengambil data dan seseorang tidak memiliki peralatan yang sama, berkali-kali struktur VI cukup dikenali sehingga bisa membantu. Jika Anda bisa menyertakan tipikal input data filestream yang menghasilkan output yang buruk, ini juga membantu. Sedangkan untuk VI Anda, saya mungkin akan membaginya menjadi tiga loop, yang pertama hanya untuk mengambil data, kedua masuk ke file, dan yang ketiga memberi filter untuk keuntungan pengguna. Seperti kata crossrulz, Anda dapat menggunakan filter titik-ke-titik dalam loop FOR di dalam loop penyaringan, lalu Anda kehilangan data karena tidak mempengaruhi fungsi itu. Untuk berbuat salah adalah manusia, tapi untuk benar-benar merusaknya membutuhkan komputer. Orang yang optimis percaya bahwa kita berada dalam situasi terbaik dari semua dunia yang mungkin terjadi - kekhawatiran pesimis ini benar adanya. Profanity adalah satu bahasa yang bisa dipelajari semua programmer. Seorang ahli adalah seseorang yang telah membuat semua kesalahan yang mungkin terjadi. Untuk mempelajari sesuatu tentang LabVIEW tanpa biaya tambahan, kerjakan tutorial LabVIEW online:

No comments:

Post a Comment