Os gráficos da dieta Marvins neste capítulo foram gerados a partir de uma planilha do Excel que está incluída para permitir que você experimente mais por conta própria e tenha uma melhor sensação de como as médias móveis identificam a tendência geral entre os dados sujeitos a grandes variações de curto prazo. Para usar este modelo, carregue a planilha SMOOTH. XLS no Excel. Você deve ver algo assim na tela. Dependendo do seu monitor e placa gráfica, talvez seja necessário redimensionar a janela para ver toda a planilha. O gráfico mostra a linha de tendência verdadeira como uma linha vermelha fina. Esta tendência é mascarada por variações aleatórias do dia a dia, resultando em medidas diárias desenhadas como diamantes verdes conectados por linhas amarelas. A tendência extraída pela média móvel selecionada é desenhada como uma linha azul grossa. Quanto mais perto a linha azul se aproxima da linha vermelha indicando a tendência verdadeira, quanto mais efetiva a média móvel foi ao filtrar as variações aleatórias de curto prazo nas medições. Você pode controlar o modelo de média móvel inserindo valores nas seguintes caixas do painel de controle. Suavização. Este parâmetro seleciona o tipo de média móvel e seu grau de suavização. Se positivo, é utilizada uma média móvel suavemente exponencial com constante de suavização igual a Suavização. Somente as constantes de suavização entre 0 e 1 são válidas. Se negativo, é utilizada uma média móvel simples nos últimos dias de suavização. Para ver os efeitos de uma média móvel simples de 20 dias, insira -20 na célula de Suavização. O valor do ruído especifica a perturbação aleatória do dia a dia da tendência básica. Se você definir o Ruído para 10, os valores medidos serão deslocados aleatoriamente 5 da verdadeira tendência. O deslocamento aleatório de pontos na tendência primária muda sempre que a planilha é recalculada. Para mostrar os efeitos de um deslocamento aleatório diferente da tendência atual, pressione para forçar o recálculo. Uma vez que uma média móvel olha para trás em medições anteriores, isso atrasa a tendência atual. Você pode mudar a média móvel para trás no tempo para cancelar este atraso ao inserir o número de dias de deslocamento na célula Shift. Isso permite que você compare a forma da curva de tendência encontrada por várias médias móveis com a tendência original. Um valor Shift de zero desativa o deslocamento e produz uma média móvel que se comporta, em relação à tendência real, assim como uma calculada diariamente a partir dos dados atuais. Para uma média móvel simples, um Shift de metade dos dias de Suavização geralmente alinhará a tendência e a média móvel. Para uma média móvel suavemente exponencial, um valor de Suavização de 0,9 pode ser alinhado com um Shift de cerca de 10. Amplitude. A tendência utilizada neste modelo é gerada por uma função cosseno. A amplitude controla a extensão da tendência, a variação de pico a pico é o dobro do valor da Amplitude. A taxa controla o período da tendência primária, especificado como o número de dias desde o ponto mais alto ao pico e vice-versa. À medida que você diminui a Taxa. A tendência varia mais rapidamente, exigindo uma média móvel de curto prazo a seguir. boy, PeterK. Não consigo imaginar uma verdadeira fase linear e um filtro causal verdadeiramente IIR. Não consigo ver como você obteria simetria sem que a coisa seja FIR. E, semanticamente, eu chamaria um Truncated IIR (TIIR) um método de implementação de uma classe de FIR. E então você não obtém uma fase linear, a menos que você seja capaz de fazer uma filtração com ela, em bloco, sorta como Powell-Chau. Ndash robert bristow-johnson 26 de novembro 15 às 3:32 Esta resposta explica como funciona o filtfilt. Ndash Matt L. 26 de novembro 15 às 7:48 Um filtro de média móvel de fase zero é um filtro FIR de comprimento estranho com coeficientes onde N é o comprimento do filtro (estranho). Uma vez que hn tem valores não-zero para nlt0, não é causal e, conseqüentemente, ele só pode ser implementado adicionando um atraso, ou seja, tornando-o causal. Observe que você não pode simplesmente usar a função Filtfilt de Matlabs com esse filtro porque, mesmo que você obtenha uma fase zero (com um atraso), a magnitude da função de transferência de filtros fica ao quadrado, correspondendo a uma resposta de impulso triangular (ou seja, amostras de entrada mais distantes do Amostra atual recebe menos peso). Esta resposta explica com mais detalhes o que o filtfilt faz.
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