Diferencial Médio Móvel

Multiple Moulding Averages. The Múltiplo Moving Average indicador foi concebido por Daryl Guppy e consiste em seis curto prazo e seis longo prazo exponencial médias móveis Os MA de curto prazo são 3, 5, 7, 10, 12 e 15 dias eo A longo prazo MA s são 30, 35, 40, 45, 50 e 60 dias, mas estes podem ser variados de acordo com o período de tempo sendo negociado O grupo de curto prazo representam os comerciantes vista do mercado eo grupo de longo prazo representam os investidores. Colin Twiggs revisão semanal da economia global irá ajudá-lo a identificar o risco de mercado e melhorar o seu timing. Convergence e Divergência. Quando médias móveis dentro de um grupo são paralelas e próximas, o grupo está em grande parte de acordo. Quando as médias móveis se alargam, Pontos de vista divergentes dentro do grupo. Quando as médias móveis convergem, este é um sinal de que a visão de grupo está mudando. MAs de longo prazo paralelo sinal de apoio a longo prazo do investidor e uma forte tendência e. SMort-termo MAs tendem a saltar fora do longo - Grupo médio móvel de média duração. Dos MAs convergem e flutuam mais do que usual. A mudança na direção do preço acompanhada de expansão MAs em ambos os grupos. O grupo de curto prazo divergem depois de atravessar antes de convergir de novo. Crossovers não são tão importantes quanto o espaçamento entre os MAs em cada grupo. Apple AAPL é exibido com várias médias móveis. Mouse sobre legendas de gráfico para exibir trading signals. Widely espaçados down-sloping longo prazo médias móveis D sinalizar um forte down-trend. Converging longo prazo médias móveis C indicar incerteza. Go longo L quando As médias móveis de longo prazo cruzam-se, com as mais longas na parte inferior. As rotas R que não perturbam as médias móveis de longo prazo espaçam as oportunidades presentes para aumentar a sua posição longa. Forte up-trend. Select Multiple Moving Averages na coluna esquerda do Painel Indicador Ajustar as configurações conforme necessário e salvar usando o botão. Moving Averages. Moving médias são um dos mais populares e eas Elas suavizam uma série de dados e tornam mais fácil detectar tendências, algo que é especialmente útil em mercados voláteis. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições. Os dois tipos mais populares de As médias móveis são a média móvel simples SMA e a média móvel EMP Exponencial. São descritas em mais detalhes abaixo. Clique aqui para ver um exemplo ao vivo de uma Média Movente Simples. Uma média móvel simples é formada computando-se o preço médio médio de um título em um determinado número de períodos. Embora seja possível criar médias móveis a partir do Open, do High e do Os pontos de dados Low, a maioria das médias móveis são criados usando o preço de fechamento Por exemplo, uma média móvel simples de 5 dias é calculada adicionando os preços de fechamento para os últimos 5 dias e dividindo o total por 5.O cálculo é repetido para cada barra de preços No gráfico As médias são então unidas para formar uma linha de curvatura suave - a linha de média móvel Continuando o nosso exemplo, se o próximo preço de fechamento na média é 15, então este novo período seria adicionado eo dia mais antigo, que é 10, Seria deixado cair A nova média movente simples de 5 dias seria calculada como segue. Sobre os últimos 2 dias, o SMA moveu-se de 12 a 13 Como os dias novos são adicionados, os dias velhos serão subtraídos ea média móvel continuará a mover-se Ao longo do tempo. Usando o preço de fechamento da Eastman Kodak EK, o dia 10 é o primeiro dia possível para calcular uma média móvel simples de 10 dias Como o cálculo continua, o dia mais novo é adicionado e o dia mais antigo é subtraído A SMA de 10 dias O dia 11 é calculado adicionando os preços do dia 2 ao dia 11 e dividindo por 10 O processo de média então passa para o dia seguinte onde o SMA de 10 dias para o dia 12 é calculado adicionando os preços do dia 3 ao dia 12 e Dividindo por 10. O gráfico acima é um gráfico que contém a seqüência de dados na tabela A média móvel simples começa no dia 10 e continua. Esta ilustração simples destaca o fato de que todas as médias móveis são indicadores de atraso e estará sempre por trás do preço O preço de EK está tendendo para baixo, mas a média móvel simples, que é baseado nos 10 dias precedentes dos dados, remanesce acima do preço Se o preço estava levantando-se, o SMA seria provável ser abaixo porque as médias móveis são retardando indicadores, Se na categoria de tendência após os indicadores Quando os preços são tendência, as médias móveis funcionam bem No entanto, quando os preços não são tendências, as médias móveis podem dar sinais enganosos. Clique aqui para ver um exemplo vivo de uma média móvel exponencial. Para reduzir o atraso em médias móveis simples, os técnicos costumam usar médias exponenciais móveis também chamado exponencialmente ponderadas médias móveis EMA s reduzir o atraso, aplicando mais peso aos preços recentes em relação a Preços mais antigos A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do período especificado da média móvel Quanto mais curto o período da EMA, mais peso será aplicado ao preço mais recente Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa mais O preço mais recente 18 18, enquanto um EMA 20-período pesa o preço mais recente 9 52 Como veremos, o cálculo e EMA é muito mais difícil do que calcular um SMA O importante é lembrar que a média móvel exponencial coloca mais peso sobre os preços recentes Como tal, ele vai reagir mais rapidamente a mudanças de preços recentes do que uma simples média móvel Aqui está a fórmula de cálculo. Cálculo de média móvel exponencial. Exponencial Moving Av Pode ser especificada de duas maneiras - como uma EMA baseada em percentagem ou como EMA baseada em período A EMA baseada em percentagem tem uma percentagem como um único parâmetro enquanto uma EMA baseada em período tem um parâmetro que representa a duração da EMA . A fórmula para uma média móvel exponencial é. Corrente de corrente Corrente de preço - EMA prev x Multiplier EMA prev. Para EMA com base em porcentagem, Multiplicador é igual ao EMA especificado porcentagem Para um EMA baseado em período, Multiplicador é igual a 2 1 N onde N é o número especificado de períodos. Por exemplo, um multiplicador de EMA de 10 períodos é calculado como este. Isto significa que um EMA de 10 períodos é equivalente a um 18 18 EMA..Below é uma tabela com os resultados de um cálculo de média móvel exponencial para Eastman Kodak Para a média móvel exponencial do primeiro período, a média móvel simples foi utilizada como período anterior s média móvel exponencial destaque amarelo para o décimo período Do período 11 em diante , O período anterior s EMA Foi utilizado O cálculo no período 11 reparte-se como segue. C - P x KP -0 4276 63 682 63 254. A média móvel simples de 10 períodos é utilizada para a Primeiro cálculo somente Depois que o período anterior s EMA é usado Clique aqui para baixar esta tabela como uma planilha Excel. Note que, em teoria, cada preço de fechamento anterior no conjunto de dados é usado no cálculo de cada EMA que compõe a EMA Line Embora o impacto dos dados mais antigos pontos diminui ao longo do tempo, nunca desaparece completamente Isso é verdade, independentemente da EMA s período especificado Os efeitos dos dados mais antigos diminuir rapidamente para EMA mais curtos do que para os mais longos, mas, novamente, nunca desaparecem completamente. Simples versus Exponencial. De longe, parece que a diferença entre uma média móvel exponencial e uma média móvel simples é mínima. Para este exemplo, que usa apenas 20 dias de negociação, a diferença é mínima, mas uma diferença entretanto A média móvel exponencial é Consistentemente mais próximo do Em média, o EMA é 3 8 de um ponto mais próximo do preço real do que o SMA. Do dia 10 ao dia 20, o EMA estava mais perto do preço do que o SMA 9 de 10 vezes A única vez que o SMA foi mais perto Foi no período número 18 e isso não durou muito A diferença média absoluta entre a média móvel exponencial eo preço atual foi 1 ea média móvel simples teve uma diferença absoluta média de 1 33 Isso significa que, em média, a média móvel exponencial Foi 1 ponto acima ou abaixo do preço atual ea média móvel simples foi de 1 33 pontos acima ou abaixo do preço atual. Quando a EK parou de cair e começou a negociar de forma plana, a SMA continuou em declínio. Preço real do que a EMA A EMA começou a nivelar com o preço real e permanecer mais longe Isso foi porque o preço real começou a nivelar Por causa de seu atraso, a SMA continuou a declinar e até mesmo tocou o preço real em 13-Dez. Uma comparação de um 5 EMA de 0 dias e um SMA de 50 dias para a IBM também mostra que a EMA pega na tendência mais rápido do que a SMA As setas azuis marcam pontos quando o estoque começou uma forte tendência Ao dar mais peso aos preços recentes, a EMA reagiu mais rapidamente Do que o SMA e permaneceu mais perto do preço real O círculo cinzento mostra quando a tendência começou a retardar e uma escala de troca desenvolvida Quando a mudança da tendência à troca começou, o SMA foi mais perto do preço Como a escala de troca continuou em 2001, As médias móveis convergiram No início de 2001, o CPQ começou a subir e a EMA foi mais rápida para captar a recente mudança de preço e permanecer mais próxima do preço. O que é melhor. Qual a média móvel que você usa dependerá do seu estilo de negociação e investimento e Preferências A média móvel simples, obviamente, tem um atraso, mas a média móvel exponencial pode ser propenso a rupturas mais rápidas Alguns comerciantes preferem usar médias móveis exponenciais para períodos de tempo mais curtos para capturar as mudanças mais rápidas Alguns investidores preferem s Implementar médias móveis durante longos períodos de tempo para identificar mudanças de tendência a longo prazo Além disso, muito dependerá da segurança individual em questão Uma SMA de 50 dias pode funcionar muito bem para identificar níveis de suporte no NASDAQ, mas uma EMA de 100 dias pode funcionar Melhor para o Dow Transports Moving tipo médio e comprimento de tempo dependerá muito da segurança individual e como ele reagiu no passado. O pensamento inicial para alguns é que maior sensibilidade e sinais mais rápidos são obrigados a ser benéfico Isso nem sempre é verdade E traz um grande dilema para o analista técnico o trade off entre a sensibilidade ea confiabilidade Quanto mais sensível um indicador é, mais sinais que serão dados Estes sinais podem revelar oportuna, mas com sensibilidade aumentada vem um aumento de sinais falsos Os menos sensíveis Um indicador é, menos sinais que serão dadas No entanto, menos sensibilidade leva a menos e mais confiável sinais Às vezes, esses sinais podem ser tarde também. Para movi O EMA, que é geralmente mais sensível do que o SMA, também será susceptível de gerar mais sinais. No entanto, haverá também um aumento no número de Sinais falsos e whipsaws As médias móveis mais longas mover-se-ão mais lentamente e gerarão menos sinais Estes sinais provável provarão mais seguros, mas também podem vir atrasados ​​Cada investor ou comerciante deve experimentar com tamanhos e tipos diferentes móveis de média para examinar o trade-off entre sensibilidade e Sinal de fiabilidade. Indicador de tendência seguinte. Médias de movimentação suavizar uma série de dados e torná-lo mais fácil de identificar a direção da tendência Como os dados de preços passados ​​são usados ​​para formar médias móveis, eles são considerados atraso, Não prever uma mudança na tendência, mas sim seguir atrás da tendência atual Portanto, eles são mais adequados para a tendência de identificação e tendência Porque as médias móveis seguem a tendência, trabalham melhor quando uma segurança está tendendo e são ineficazes quando uma segurança se move em uma escala negociando Com este na mente, os investors e os comerciantes devem primeiramente identificar os títulos que indicam algumas características tendentes Antes de tentar analisar com médias móveis Este processo não tem que ser um exame científico Normalmente, uma avaliação visual simples do gráfico de preços pode determinar se uma segurança apresenta características de tendência. Em sua forma mais simples, o preço de uma segurança só pode ser feito Uma tendência de alta é estabelecida quando uma segurança forma uma série de altos mais altos e baixos mais elevados. Uma tendência de baixa é estabelecida quando uma segurança forma uma série de baixos mais baixos e mais baixos. Um intervalo de negociação é Estabelecida se uma segurança não pode estabelecer uma tendência de alta ou baixa Se uma segurança estiver em um intervalo de negociação, uma tendência de alta é iniciada quando o limite superior Y do intervalo é quebrado e uma tendência de baixa começa quando o limite inferior é quebrado. No exemplo de Ford, é evidente que um estoque pode atravessar ambas as tendências e fases de negociação Os círculos vermelhos indicam fases de intervalo de negociação que são intercaladas entre períodos de tendência É Às vezes é difícil determinar quando uma tendência vai parar e uma faixa de negociação vai começar ou quando um intervalo de negociação vai parar e uma tendência vai começar As regras básicas para as tendências e as gamas de negociação estabelecidas acima podem ser aplicados a Ford Aviso os períodos de intervalo de negociação, As fugas para cima e para baixo e os períodos de tendência A média móvel funcionou bem em tempos de tendência, mas faired mal em tempos de negociação Observe também como a média móvel fica aquém da tendência é sempre sob o preço durante uma tendência de alta e acima do preço Durante uma tendência de baixa Uma média móvel simples de 50 dias foi usada para este exemplo No entanto, o número de períodos é opcional e muito dependerá das características da segurança, bem como um indicador Se a movimentação dos preços for agitada e errática durante um longo período de tempo, então uma média móvel provavelmente não é a melhor escolha para análise. O gráfico para a Coca-Cola mostra uma segurança que passou de 60 para 40 em um Dois meses em 2001 Antes deste declínio, o preço gyrated acima e abaixo de sua média móvel Após o declínio, o estoque continuou seu comportamento errático sem desenvolver muito de uma tendência Tentando analisar esta segurança com base em uma média móvel é provável que seja uma lição Na futilidade. Um rápido olhar para o gráfico de Time Warner mostra uma imagem diferente Durante o mesmo período de tempo, Time Warner mostrou a capacidade de tendência Existem 3 tendências distintas ou movimentos de preços que se estendem por um número de meses Depois que a ação se move acima Ou abaixo do SMA de 70 dias, geralmente continua nessa direção por um pouco mais de tempo Coca-Cola, por outro lado, quebrou acima e abaixo de seus 70 dias SMA várias vezes e teria sido propenso a numerosos chicotes Aws Uma média móvel mais longa poderia funcionar melhor, mas é claro que o gráfico Time Warner tinha melhores características de tendência. Definições Moving Média. Uma vez que uma segurança foi considerada para ter características suficientes de tendência, a próxima tarefa será selecionar o número de Média móvel períodos e tipo de média móvel O número de períodos utilizados em uma média móvel variará de acordo com a segurança s volatilidade, trendiness e preferências pessoais Quanto maior a volatilidade, mais suavização que será necessária e, portanto, quanto maior a média móvel Os estoques que não exibem características fortes de tendência também podem exigir médias móveis mais longas. Não há um comprimento definido, mas alguns dos comprimentos mais populares incluem 21, 50, 89, 150 e 200 dias, assim como 10, 30 e 40 semanas Curto - os comerciantes do termo podem procurar a evidência de tendências de 2-3 semanas com uma média movente de 21 dias, quando os investors a mais longo prazo puderem procurar a evidência de tendências 3-4 meses com uma média movente de 40 semanas. É geralmente o melhor meio para encontrar o melhor comprimento Examine como a média móvel se encaixa com os dados de preço Se houver pausas demais, alongar a média móvel para diminuir a sua sensibilidade Se a média móvel é lento reagir, encurtar a média móvel para aumentar Sua sensibilidade Além disso, você pode querer tentar usando médias simples e exponenciais médias médias exponenciais móveis são geralmente melhores para situações de curto prazo que exigem uma média móvel responsiva médias móveis simples funcionam bem para situações de longo prazo que não requerem muito De sensibilidade. Uses para médias móveis. Há muitos usos para médias moventes, mas três usos básicos estão para fora. Confirmação da identificação da tendência. Confirmação da identificação do nível da resistência e da resistência. Sistemas de controlo. Identificação da confirmação Confirmação. Há três maneiras identificar a direção de A tendência com direção de médias móveis, localização e crossovers. The primeira técnica de identificação de tendência usa a directio N da média móvel para determinar a tendência Se a média móvel está aumentando, a tendência é considerada para cima Se a média móvel está declinando, a tendência é considerada para baixo A direção de uma média móvel pode ser determinada simplesmente olhando um gráfico da Média móvel ou através da aplicação de um indicador para a média móvel Em qualquer caso, não queremos agir em cada mudança sutil, mas sim olhar para o movimento direcional geral e changes. In o caso da Disney, uma média móvel exponencial de 100 dias EMA Tem sido usado para determinar a tendência Nós não queremos agir em cada pequena mudança na média móvel, mas sim significativas subidas e baixas Este não é um estudo científico, mas uma série de pontos de viragem significativos podem ser detectados apenas com base na observação visual Círculos vermelhos Alguns bons sinais foram renderizados, mas também alguns whipsaws e sinais tardios Grande parte do desempenho dependeria de seus pontos de entrada e saída O comprimento da média móvel influencia o número de si Por isso, quanto maior a média móvel, mais atrás do movimento de preços será. Para sinais mais rápidos, uma EMA de 50 dias poderia ter sido usada. A segunda técnica para identificação de tendências é a localização de preços A localização do preço em relação à média móvel pode ser usada para determinar a tendência básica. Se o preço estiver acima da média móvel, a tendência é considerada alta. Se o preço estiver abaixo da média móvel, a tendência é considerada para baixo. Bastante direto A CSCO de longo prazo é determinada pela localização do estoque em relação à sua SMA de 100 dias Quando a CSCO está acima da sua SMA de 100 dias, a tendência é considerada otimista Quando o estoque está abaixo do SMA de 100 dias, A tendência é considerada de baixa Os sinais de compra e venda são gerados por cruzamentos acima e abaixo da média móvel Houve um breve sinal de venda gerado em agosto de 99 e um sinal de compra falsa em julho de 00 Ambos esses sinais ocorreram quando a Cisco Tendência começou a enfraquecer Para a maior parte, porém, este método simples teria mantido um investidor em toda a maior parte da movimentação touro. A terceira técnica para a identificação da tendência é baseada na localização da menor média móvel em relação à maior média móvel Se a A média móvel mais curta está acima da média móvel mais longa, a tendência é considerada se a média móvel mais curta está abaixo da média móvel mais longa, a tendência é considerada para baixo. Para a Inter-Tel, foi utilizado um crossover de média móvel de 30 100 para determinar a tendência Quando a média móvel de 30 dias se move acima da média móvel de 100 dias, a tendência é considerada otimista. Quando a média móvel de 30 dias declina abaixo da média móvel de 100 dias, a tendência é considerada uma tendência de baixa. Traçado abaixo do gráfico de preços usando o oscilador de preço por cento PPO definido para 30,100,1 Quando o diferencial é positivo a tendência é considerada para cima - quando é negativo a tendência é considerada para baixo Como com todos Tendência de seguir os sistemas, os sinais funcionam bem quando o estoque desenvolve uma forte tendência, mas são ineficazes quando o estoque está em uma faixa de negociação Também note que os sinais tendem a ser tarde e após o movimento começou Novamente, a tendência seguintes indicadores são melhores Para identificação e seguimento, não prevendo. Níveis de suporte e resistência. Outro uso de médias móveis é identificar níveis de suporte e resistência. Isso é geralmente realizado com uma média móvel e é baseado em precedentes históricos. As médias móveis funcionam melhor em mercados de tendências. Após sair de uma escala negociando, Sun Microsystems testou com sucesso a sustentação média movente em julho atrasado e agosto adiantado igualmente observam que a ruptura da resistência de junho perto de 18 transformou no apoio Por conseguinte, a média móvel actuou como uma confirmação De resistência-virou-apoio Após este primeiro teste, a média móvel de 50 dias foi para 4 mais sucesso s Upport testes ao longo dos próximos meses Uma quebra de apoio da média móvel de 50 dias serviria como um aviso de que o estoque pode mover-se em uma faixa de negociação ou pode estar prestes a mudar a direção da tendência Tal quebra ocorreu em abril - 00 ea SMA de 50 dias transformou-se em resistência mais tarde nesse mês Quando o estoque quebrou acima da SMA de 50 dias no início de Jun-00, voltou a um nível de apoio até a ruptura Oct-00 Em Oct-00, SMA tornou-se um nível de resistência e que realizada por muitos meses. Moving médias e SharpCharts2.Moving médias estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço em SharpCharts2 Da opção de sobreposição de preço, você pode escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial A primeira caixa Para a direita é usado para definir o número de períodos de tempo Se gráficos em períodos diários, então 50 seria para uma média móvel de 50 dias Se gráficos em períodos semanais, então 50 seria para uma média móvel de 50 semanas A segunda caixa pode Ser usado para deslocar as linhas MA para a esquerda o R direito por um número especificado de períodos As médias móveis são baseadas em preços de fechamento e várias médias móveis podem ser superados o preço plot. Click aqui para ver um exemplo ao vivo de uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. Moving médias podem ser eficazes Ferramentas para identificar e confirmar a tendência, identificar níveis de suporte e resistência e desenvolver sistemas de negociação. No entanto, os investidores e comerciantes devem aprender a identificar títulos que são adequados para análise com médias móveis e como essa análise deve ser aplicada. Um exame visual do gráfico de preços, mas às vezes vai exigir uma abordagem mais detalhada O ADX Average Directional Index, é uma ferramenta que pode ajudar a identificar os títulos que estão tendendo e aqueles que não são. As vantagens de usar médias móveis precisam ser pesadas Contra as desvantagens As médias móveis são a tendência de seguir, ou atraso, os indicadores que será sempre um passo para trás Isso não é necessariamente Uma coisa ruim embora Depois de tudo, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência As médias móveis ajudarão a garantir que um comerciante está em linha com a tendência atual No entanto, os mercados, ações e títulos gastam muito De tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas também dão sinais atrasados ​​Não espere sair na parte superior e na parte inferior usando médias móveis Como com a maioria das ferramentas de A análise técnica, as médias móveis não deve ser usado por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas que os complementam Utilizando médias móveis para confirmar outros indicadores e análise pode aumentar consideravelmente a análise técnica. FIR filtros, filtros IIR ea diferença de coeficiente linear constante Equation. Causal Moving Average FIR Filters. We discutido sistemas em que cada amostra da saída é uma soma ponderada de algumas das amostras da input. Let s tomar um sistema de soma ponderada causal, Onde causal significa que uma determinada amostra de saída depende apenas da amostra de entrada atual e outros insumos mais cedo na seqüência Nem os sistemas lineares em geral, nem os sistemas de resposta de impulso finitos em particular, precisam ser causais No entanto, a causalidade é conveniente para um tipo de análise Que vamos explorar em breve. Se nós simbolizamos as entradas como valores de um vetor xe as saídas como valores correspondentes de um vetor y, então tal sistema pode ser escrito como. qual os valores b são pesos aplicados à corrente e anteriores Nós podemos pensar a expressão como uma equação, com o sinal de igual signo é igual, ou como uma instrução procedural, com o sinal de igual significação assignment. Let s escrever a expressão para cada amostra de saída como um MATLAB Loop de instruções de atribuição, em que x é um vetor N-length de amostras de entrada, e b é um vetor de pesos M-length Para lidar com o caso especial no início, vamos incorporar x em um vecto mais longo R xhat cujas primeiras M-1 amostras são zero. Escreveremos a soma ponderada para cada yn como um produto interno e faremos algumas manipulações das entradas como inverter b para este fim. Este tipo de sistema é muitas vezes chamado de movimento Médio filtro, por razões óbvias. De nossas discussões anteriores, deve ser óbvio que tal sistema é linear e shift-invariante Claro, seria muito mais rápido para usar a convolução convolução MATLAB conv em vez de nosso mafilt. Instead de considerar o As primeiras M-1 amostras da entrada para ser zero, poderíamos considerá-los para ser o mesmo que as últimas M-1 amostras Este é o mesmo que tratar a entrada como periódica Vamos usar cmafilt como o nome da função, um pequeno Modificação da função mafilt anterior Na determinação da resposta de impulso de um sistema, geralmente não há diferença entre estes dois, uma vez que todas as amostras não iniciais da entrada são zero. Uma vez que um sistema deste tipo é linear e invariante ao deslocamento, nós Saber que seu efeito sobre qualquer sinuso Id será apenas a escala e deslocá-lo Aqui, é importante que usamos a versão circular. A versão circulares-convolved é deslocada e dimensionada um pouco, enquanto a versão com convolução ordinária é distorcida no início. Vamos ver o que o dimensionamento exato E deslocamento é usando um fft. Tanto entrada e saída têm amplitude apenas nas freqüências 1 e -1, que é como deveria ser, uma vez que a entrada era uma sinusoid e o sistema era linear Os valores de saída são maiores por uma relação de 10 6251 8 1 3281 Este é o ganho do sistema. O que sobre a fase Nós só precisamos olhar onde a amplitude é diferente de zero. A entrada tem uma fase de pi 2, como nós pedimos A fase de saída é deslocada por um adicional 1 0594 com sinal oposto para a freqüência negativa, ou cerca de 1 6 de um ciclo à direita, como podemos ver no gráfico. Agora vamos tentar uma sinusoid com a mesma freqüência 1, mas em vez de amplitude 1 e fase pi 2 , Vamos tentar a amplitude 1 5 ea fase 0. Sabemos que apenas a freqüência 1 e -1 terão não - A amplitude zero, por isso vamos apenas olhar para eles. Again a relação de amplitude 15 9377 12 0000 é 1 3281 - e quanto à phase. it é novamente deslocado por 1 0594.Se esses exemplos são típicos, podemos prever o efeito de Nossa resposta de impulso do sistema 1 2 3 4 5 em qualquer sinusoid com freqüência 1 - a amplitude será aumentada por um fator de 1 3281 ea fase de freqüência positiva será deslocada por 1 0594. Podemos continuar a calcular o efeito deste Sistema em sinusóides de outras freqüências pelos mesmos métodos Mas há uma maneira muito mais simples, e um que estabelece o ponto geral Desde circular convolução no domínio do tempo significa multiplicação no domínio da freqüência, from. it segue that. In outras palavras, o DFT da resposta de impulso é a razão da DFT da saída para a DFT da entrada. Neste relacionamento. os coeficientes DFT são números complexos Desde abs c1 c2 abs c1 abs c2 para todos os números complexos c1, c2, esta equação diz Nos que o espectro de amplitude da resposta ao impulso Será sempre a relação entre o espectro de amplitude da saída e o da entrada. No caso do espectro de fase, ângulo c1 c2 ângulo c1 - ângulo c2 para todos os c1, c2 com a condição de que as fases que diferem por n 2 pi são Considerado igual Portanto, o espectro de fase da resposta de impulso será sempre a diferença entre os espectros de fase da saída e a entrada com as correções de 2 pi necessárias para manter o resultado entre - pi e pi. Podemos ver os efeitos de fase mais Claramente se desempacotar a representação de fase, ou seja, se adicionarmos vários múltiplos de 2 pi conforme necessário para minimizar os saltos que são produzidos pela natureza periódica da função de ângulo. Embora a amplitude e fase são geralmente utilizados para apresentação gráfica e mesmo tabular , Uma vez que são uma forma intuitiva de pensar sobre os efeitos de um sistema sobre as várias componentes de freqüência de sua entrada, os coeficientes de Fourier complexos são mais úteis algébricamente, uma vez que permitem a simples expressão de A abordagem geral que acabamos de ver funcionará com filtros arbitrários do tipo esboçado, em que cada amostra de saída é uma soma ponderada de um conjunto de amostras de entrada. Como mencionado anteriormente, estes são frequentemente chamados de filtros de Resposta de Impulso Finito, porque A resposta de impulso é de tamanho finito, ou às vezes filtros de média móvel. Podemos determinar as características de resposta de freqüência de tal filtro da FFT de sua resposta de impulso e também podemos projetar novos filtros com características desejadas por IFFT a partir de uma especificação do Resposta de freqüência. Filtros de IIR Filtro. Não haveria ponto em ter nomes para filtros FIR a menos que houvesse algum outro tipo s para distingui-los de, e assim aqueles que têm estudado pragmática não ficará surpreso ao saber que há realmente outro tipo principal Esses filtros são às vezes chamados de recursivos, pois o valor das saídas anteriores, assim como os dados anteriores, Os algoritmos são geralmente escritos usando construções iterativas. Eles também são chamados de filtros IIR de resposta a impulsos infinitos, porque em geral sua resposta a um impulso continua eternamente. Eles também são chamados filtros auto-regressivos porque os coeficientes podem ser considerados como o resultado de fazer linear Regressão para expressar valores de sinal em função de valores de sinal anteriores. A relação dos filtros FIR e IIR pode ser vista claramente numa equação de diferença de coeficiente constante linear, i. e.definindo uma soma ponderada de saídas igual a uma soma ponderada de entradas. É como a equação que damos anteriormente para o filtro FIR causal, exceto que, além da soma ponderada de entradas, também temos uma soma ponderada de outputs. If quisermos pensar nisso como um procedimento para a geração de amostras de saída, nós Necessidade de rearranjar a equação para obter uma expressão para a amostra de saída corrente y n. Adopting a convenção de que a 1 1, por exemplo, escalando outros como e bs, podemos livrar-se do 1 a 1 term. ynb 1 xnb 2 x n-1 b Nb 1 x n-nb - a 2 y n-1 - - a Na 1 y n-na. Se todos os outros que não a 1 são zero, isto reduz Para nosso velho amigo o filtro FIR causal. Este é o caso geral de um filtro causal LTI, e é implementado pelo filtro de função MATLAB. Vamos olhar para o caso em que os coeficientes b diferente de b 1 são zero em vez do caso FIR , Onde o a são zero. Neste caso, a amostra de saída actual yn é calculada como uma combinação ponderada da amostra de entrada actual xn e das amostras de saída anteriores y n-1, y n-2, etc. Para ter uma ideia do que Acontece com esses filtros, vamos começar com o caso where. That é, a amostra de saída de corrente é a soma da amostra de entrada atual e metade da amostra de saída anterior. Vamos tomar um impulso de entrada através de alguns passos de tempo, um em um Time. It deve ser claro neste momento que podemos facilmente escrever uma expressão para o valor de amostra nth saída é apenas. Se MATLAB contado a partir de 0, isso seria simplesmente 5 n. Como o que estamos calculando é a resposta ao impulso do sistema, temos demonstrado pelo exemplo que a resposta ao impulso pode de fato ter infinitamente muitas amostras não-zero. Para implementar este primeiro trivial Filtro de ordem no MATLAB, poderíamos usar filtro A chamada será semelhante a this. and o resultado é. Está este negócio realmente ainda linear. We pode olhar para isso empirically. For uma abordagem mais geral, considere o valor de uma amostra de saída y N. Por substituição sucessiva, podemos escrever isto como. Isto é exatamente como nosso velho amigo, a forma de convolução de um filtro FIR, com a resposta ao impulso fornecida pela expressão 5 k eo comprimento da resposta ao impulso sendo infinito. Assim, o mesmo Os argumentos que usamos para mostrar que os filtros FIR eram lineares agora se aplicam aqui. Até agora isso pode parecer um monte de barulho por não muito. O que é toda essa linha de investigação boa para. Vamos responder esta questão em etapas, começando com um Não é um Grande surpresa que podemos calcular uma amostra exponencial por multiplicação recursiva Vamos olhar para um filtro recursivo que faz algo menos óbvio Desta vez, vamos torná-lo um filtro de segunda ordem, de modo que a chamada para o filtro será da forma. Defina o segundo coeficiente de saída a2 para -2 cos 2 pi 40 eo terceiro coeficiente de saída a3 para 1 e observe a resposta ao impulso. Não é muito útil como filtro, na verdade, mas gera uma onda senoidal amostrada a partir de um impulso Com três multiplicações por amostra Para entender como e por que ele faz isso, e como os filtros recursivos podem ser projetados e analisados ​​no caso mais geral, precisamos dar um passo atrás e dar uma olhada em algumas outras propriedades de números complexos, No caminho para a compreensão da transformada z.