Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Mean Filtro Nomes comuns: filtragem média, suavização, média, filtro de caixa Breve Descrição A filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de suavizar imagens, ou seja, Reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. É frequentemente utilizado para reduzir o ruído nas imagens. Como Funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesmo. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um kernel. Que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes um núcleo quadrado 32153 é usado, como mostrado na Figura 1, embora núcleos maiores (por exemplo, 52155 quadrados) possam ser utilizados para uma suavização mais severa. (Observe que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande.) Figura 1 32153 kernel de média freqüentemente usado na filtragem média Calculando a convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo médio de filtragem. Diretrizes de Uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Ilustramos o filtro usando mostra o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão () de 8. mostra o efeito da aplicação de um filtro médio 32153. Observe que o ruído é menos aparente, mas a imagem foi suavizada. Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 52155, obtemos uma imagem com menos ruído e menor detalhe de alta freqüência, como mostrado na imagem. A mesma imagem mais severamente corrompida por ruído gaussiano (com uma média de zero e um de 13) é mostrada In é o resultado da filtragem média com um kernel 32153. Uma tarefa ainda mais desafiadora é fornecida por mostra o efeito de suavizar a imagem barulhenta com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores envolventes, tendem a distorcer significativamente a média de pixel calculada pelo filtro médio. Usando um filtro 52155 em vez disso Este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem está agora muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com filtragem média, que são: Um único pixel com um valor muito não representativo pode afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando a vizinhança do filtro se estende por uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para pixels na borda e, assim, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se bordas afiadas são necessárias na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. Que é frequentemente um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas toma mais por muito tempo para computar. Em geral, o filtro médio age como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Já vimos esse efeito como um amolecimento dos traços faciais no exemplo acima. Agora considere a imagem que representa uma cena contendo uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Note que as informações de baixa frequência espacial no fundo não foram afetadas significativamente pela filtragem, mas as bordas (uma vez nítidas) do sujeito do primeiro plano foram suavemente suavizadas. Após a filtragem com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática deste fenômeno em comparar este resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. Variações no filtro de alisamento médio discutido aqui incluem a Determinação de Limiar em que A suavização é aplicada sujeito à condição de que o valor do pixel central seja alterado somente se a diferença entre seu valor original e o valor médio for maior que um limiar predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído é suavizado com uma perda menos dramática no detalhe da imagem. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados para suavização. Um dos mais comuns destes é o filtro de alisamento gaussiano. Experimentação interativa Você pode interativamente experimentar com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em quaisquer maneiras pelas quais as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução Qual é a complexidade computacional desta convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e observe a força da saída. Em seguida, aplique um filtro de média 32153 à imagem original e execute o detector de borda novamente. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicar duas vezes um filtro médio 32153 não produz o mesmo resultado que aplicar um filtro 52155 médio uma vez. No entanto, um núcleo de convolução 52155 pode ser construído o que é equivalente. Como funciona este kernel Crie um kernel de convolução 72157 que tenha um efeito equivalente a três passagens com um filtro médio 32153. Como você acha que o filtro médio iria lidar com o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Visão de Computador: Um Primeiro Curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. E. Davies Visão da Máquina: Teoria, Algoritmos e Práticas. Academic Press, 1990, cap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, Cap. 4. Informações locais Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. MA Como um exemplo de SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fecho Para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.
Comments
Post a Comment