صفر مرحلة المتوسط المتحرك

اختيار أفضل خطوط الاتجاه لبياناتك عندما تريد إضافة خط اتجاه إلى مخطط في ميكروسوفت غراف، يمكنك اختيار أي من أنواع التوجهات الستة المختلفة. نوع البيانات التي تحدد نوع خط الاتجاه الذي يجب أن تستخدمه. موثوقية تريندلين خط الاتجاه هو الأكثر موثوقية عندما تكون قيمة R - تربيع في أو بالقرب 1. عندما كنت تناسب خط الاتجاه إلى البيانات الخاصة بك، الرسم البياني تلقائيا بحساب قيمة R - تربيع لها. إذا أردت، يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط. خط الاتجاه الخطي هو أفضل خط مستقيم صالح يستخدم مع مجموعات البيانات الخطية بسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه الخطي بوضوح أن مبيعات الثلاجة قد ارتفعت باستمرار على مدى 13 عاما. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9036، والتي هي مناسبة جيدة للخط إلى البيانات. إن الخط التربيعي اللوغاريتمي هو خط منحنى أفضل تناسبا يكون أكثر فائدة عندما يزيد معدل التغير في البيانات أو ينخفض ​​بسرعة ثم ينخفض. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن تستخدم القيم الإيجابية السلبية. يستخدم المثال التالي خط اتجاه لوغاريتمي لتوضيح النمو السكاني المتوقع للحيوانات في مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9407، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه متعدد الحدود هو خط منحني يستخدم عند تقلب البيانات. ومن المفيد، على سبيل المثال، تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة كبيرة من البيانات. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. ولا يوجد في الاتجاه 2 متعدد الحدود عموما سوى تلة أو وادي واحد. النظام 3 عموما لديه واحد أو اثنين من التلال أو الوديان. النظام 4 عموما ما يصل الى ثلاثة. يوضح المثال التالي خط اتجاه 2 متعدد الحدود (تلة واحدة) لتوضيح العلاقة بين السرعة واستهلاك البنزين. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9474، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. خط اتجاه الطاقة هو خط منحني يستخدم بشكل أفضل مع مجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق على فترات ثانية واحدة. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم عرض بيانات التسارع من خلال تآمر المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.9923، وهو ما يقرب من مثاليا من الخط إلى البيانات. خط الاتجاه الأسي هو خط منحني أكثر فائدة عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدلات أعلى بشكل متزايد. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. في المثال التالي، يتم استخدام خط الاتجاه الأسي لتوضيح تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 1، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تماما. ويؤدي خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك إلى تيسير التقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في خط الاتجاه. إذا تم تعيين الفترة إلى 2، على سبيل المثال، عندئذ يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. يتم استخدام متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وهكذا. في المثال التالي، يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. بوي، بيترك. أنا can39t تخيل حقا مرحلة الخطي والسببية تصفية هذا هو حقا إير. أنا can39t انظر كيف سيكون الحصول على التماثل دون أن يكون شيء يجري معلومات. و، من الناحية الدلالية، أود أن استدعاء إير اقتطاع (تير) طريقة لتنفيذ فئة من معلومات الطيران. ومن ثم كنت don39t الحصول على مرحلة خطية إلا إذا كنت ل فيلتفيلت شيء معها، بلوكويز، سورتا مثل باول تشاو. ندش روبرت بريستو-جونسون نوف 26 15 في 3:32 هذه الإجابة توضح كيف يعمل فيلتفيلت. ندش مات L. نوف 26 15 في 7:48 مرحلة الصفر مرشح المتوسط ​​المتحرك هو مرشح فردي لطول فير مع معاملات حيث N هو طول المرشح (فردي). وبما أن هن له قيم غير صفرية بالنسبة إلى nlt0، فإنه ليس سببا، وبالتالي فإنه لا يمكن تنفيذه إلا بإضافة تأخير، أي جعله سببا. لاحظ أنه لا يمكنك ببساطة استخدام ماتلابس فيلتفيلت الدالة مع هذا المرشح لأنه على الرغم من أنك سوف تحصل على الصفر المرحلة (مع تأخير)، وحجم وظيفة نقل مرشحات يحصل مربعا، المقابلة لاستجابة دفعة الثلاثي (أي عينات المدخلات أبعد من العينة الحالية تتلقى أقل الوزن). هذه الإجابة توضح بمزيد من التفصيل ما يفعله فلتفيلت. استجابة التردد لمرشاح المعدل الجاري استجابة التردد لنظام لتي هي دتفت للاستجابة النبضية، الاستجابة النبضية لمتوسط ​​متحرك L-سامبل هي لأن المرشح المتوسط ​​المتحرك هو فير ، استجابة التردد يقلل إلى مبلغ محدود يمكننا استخدام هوية مفيدة جدا لكتابة استجابة التردد حيث أننا قد دعونا إ ناقص جوميغا. N 0 و M L ناقص 1. قد نكون مهتمين بحجم هذه الدالة من أجل تحديد الترددات التي يتم الحصول عليها من خلال المرشح غير الموهوب والتي تكون موهنة. وفيما يلي مؤامرة من حجم هذه الوظيفة ل L 4 (الأحمر)، 8 (الأخضر)، و 16 (الأزرق). ويتراوح المحور الأفقي من صفر إلى بي راديان لكل عينة. لاحظ أنه في جميع الحالات الثلاث، استجابة التردد لديه خاصية لوباس. عنصر ثابت (صفر تردد) في المدخلات يمر من خلال مرشح غير موهن. يتم التخلص من بعض الترددات الأعلى، مثل بي 2، تماما بواسطة المرشح. ومع ذلك، إذا كان القصد من ذلك هو تصميم مرشح لوباس، ثم نحن لم تفعل بشكل جيد للغاية. وتخفف بعض الترددات الأعلى بعامل قدره حوالي 110 (للمتوسط ​​المتحرك 16 نقطة) أو 13 (للمتوسط ​​المتحرك لأربع نقاط). يمكننا أن نفعل أفضل بكثير من ذلك. تم إنشاء المؤامرة المذكورة أعلاه بواسطة كود ماتلاب التالي: أوميغا 0: pi400: بي H4 (14) (1-إكس (-iomega4)) (1-إكس (-iomega)) H8 (18) (1-إكس (- (1-إكس (-iomega16)) (1-إكس (-iomega8)) 1-إكس (-iomega)) H16 (116) (1-إكس (-iomega8) (أوميغا، عبس (H4) H16)) محور (0، بي، 0، 1) كوبيرايت كوبي 2000- - ونيفرزيتي أوف كاليفورنيا، بيركلي