실험실 이동 평균

이 VI는 미리 선택된 숫자를 사용하여 이동 평균을 계산하고 표시합니다. 먼저 VI는 2 개의 시프트 레지스터를 초기화합니다. 상단 시프트 레지스터는 하나의 요소로 초기화 된 다음 이전 값을 새 값으로 계속 추가합니다. 이 시프트 레지스터는 마지막 x 측정의 합산 합산 기능의 결과를 미리 선택된 값으로 나눈 후, VI는 이동 평균값을 계산합니다. 하단 시프트 레지스터는 치수가 평균 인 배열을 포함합니다. 이 시프트 레지스터는 측정의 모든 값을 유지합니다. while 루프 내에서 replace 요소 함수를 사용하고 루프에 들어가기 전에 배열을 초기화하기 때문에이 VI는 매우 효율적이며 빠릅니다. 이 VI는 LabVIEW 6 1.Bookmark Share에서 작성되었습니다. 단순 이동 평균 VI. 일반적으로 사람들이 이동 평균에 대해 말할 때, 점 N을 점 NS를 둘러싼 M 점의 평균으로 바꾸는 것을 의미합니다 나는 1, 2, 3 100의 값을 가진 100 점을 얻었고 5 점 이동 평균을 원한다는 것을 유의해야한다. 세 번째 점의 이동 평균은 1, 2의 평균이다. , 3, 4, 5 3 네 번째 점의 평균은 2, 3, 4, 5, 6 4의 평균입니다. 그러나 이것은 아마도 너무 단순한 예일 것입니다. 단계 함수의 평균은 0에서 1까지 10 , 그 후 20 점이됩니다. 다시 점 1과 2를 버립니다. 모든 점이 0이므로 점 3 0으로 이동하는 점 1 - 5의 평균 점 4, 5, 6,7 및 8과 비슷합니다. 그러나 점 9는 평균 0, 0, 0, 0, 20 4 포인트 10 어때? 0, 0, 0, 20, 20 8의 평균이어야하지만 포인트 9를 덮어 쓰지 않는 것을 기억 했니? 일반적으로 비싼 배열의 두 복사본을 유지해야합니다. 이 작업을 피할 수있는 몇 가지 방법이 있습니다. 이전 단락에서 문제가 발생한 부분을 이해합니까? 그렇지 않다면 연필과 종이로 이것을 시도하거나 코딩하십시오. LabVIEW에서 나는 스텝 기능의 이동 평균은 -, -, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 8, 12, 16, 20, 20, 20입니다. -, - where - 어레이 끝의 빈 값, 충분한 이웃이없는 점. PS - 이 작업을 수행하는 LabVIEW 기능이 없다면 놀라지 않을 것입니다. 하지만 LabVIEW를 배우고 있고 작동중인 알고리즘이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하고 싶다면 놀아 보거나 스스로 해보는 것이 결코 쉽지 않을 것입니다. 우리가 해낸 개선점을 생각해 낼 수도 있습니다. 포인트 이동 평균 방법이 afterall 당신이 distractors을 추상화보고 싶은 것을 볼 수 있도록 통계 도구 그래서 어떤 상황이나 context. But에 내 부족한 부분을 가지고 바인딩 된 메서드는 내 완벽하게 dof 데이터에 적합 것 같아요 로깅 - 압력 또는 온도 또는 유량 신호 - 그리고 나는 400 샘플 초와 같은 것을 얻은 다음 aa를 사용합니다 검증 된 단일 샘플 그리고 내 메인 코드가 20 Hz 이상에서 실행되기 때문에 프로세스가 상당히 느리다. 그래서 나는 평균 5 샘플을 수행 할 때, 첫 번째 샘플은 5 x 50ms 후에 도착하고, 이후 50ms마다 유효한 샘플을 얻는다. 나는 더 많은 트렌드에 주목하고 현물 값에 관심이 없다. 누락 된 샘플이나 불량 값에 대해 거의 걱정할 필요가 없다. 물론 나는 이것을 단계 함수에 사용하지 않을 것이다. 잔인 할 것이다. 유압 테스트 장비를 자동화하는 Raghunathan LV2012. 메시지 4 15 1,107의 Views. Re 단순 이동 평균 VI. 03-30-2016 11 58 PM. 동일한 작업을 수행하는 평균 ptbypt가 있습니다. 원하는 경우 코드를 검사 할 수 있습니다. 코드의 큰 결함은 계속해서 기존 배열을 확장 및 축소한다는 것입니다. 고정 된 크기의 배열에서 제자리에서 작동하는 솔루션 예를 들어 지난 수년 간 포럼에 게시 된 예제가 있습니다. 요소가 순서가 잘못 되었더라도 평균은 상관하지 않으므로 아무리 오래된 요소를 간단히 대체 할 수 있습니다 기존 배열의 시작 부분에 새 요소를 추가합니다. 끝에 추가하는 것보다 훨씬 비쌉니다. 샘플 크기는 VI가 실행되면 변경할 수 없습니다. 이동 레지스터는 다음과 같이 초기화해야합니다. 빈 배열, 이미 하나의 원소가 0 인 배열이 아닙니다. 이 여분의 0은 잘못된 평균을 나타냅니다. 코드는 subVI로 만들어야 ptbypt 버전과 유사하게 재사용 할 수 있습니다. 사용자의 VI를 절대로 멈출 수 없습니다 , 그냥 중단되었습니다. 좋은 최적화 팁 poin t을 0으로 초기화에 t을 놓친 그리고 예 사용자가 실행을 시작하면 예 샘플 크기를 변경해서는 안됩니다. 마지막으로 SubVI를 만들고 멈추는 등의 작업을 처리합니다. 배열에 새 값을 추가하는 것보다 prepending 시점까지 성능 페널티가 있지만 내 배열의 크기가 주어지면 CPU가 왠지 관심이 없다는 것을 확신하지만 실제 매개 변수의 추세를 플로팅하기 위해 최종 데이터를 사용하기 때문에 나에게이 방법이 필요합니다. 시간 내 주셔서 감사합니다. Raghunathan LV2012는 유압 테스트 장비를 자동화합니다. 이동 평균법의 미세한 점에 대해 민감하게 반응하는 감사합니다. 이 애프터는 디스 트랙터를 추상화하는 것을 보는 데 도움이되는 통계 도구입니다. 따라서이 방법은 일부 상황에서 일부 부족한 점이 있습니다 또는 컨텍스트. 하지만 난 그게 완벽하게 내 종류의 데이터 로깅 - 압력 또는 온도 또는 흐름 신호에 적합 - 그리고 나는 400 샘플 초 같은 것을 얻은 다음 평균 샘플을 사용합니다 그리고 프로세스는 내 주 코드가 20Hz 이상에서 실행되기 때문에 상당히 느립니다. 따라서 평균 5 개의 샘플을 얻는다면 첫 번째 샘플은 5 x 50ms 후에 도착하고 50ms마다 유효한 샘플을 얻습니다. 아하 이동을 원하지 않습니다. 평균, 하지만 단순한 평균 그건 훨씬 쉬워. Producer Consumer Design과 함께 더 잘 작동하는 아이디어가 여기 있습니다. 400Hz에서 샘플링 중이며 400Hz에서 데이터를 저장하려고합니다. 예 : 모든 데이터를 디스크에 저장하고 싶습니다. 트렌드, 더 긴 시간축 등을보고 싶기 때문에 20 Hz로 표시합니다. AD 시스템을 설정하여 400 Hz에서 20 개의 샘플을 수집합니다. N 채널을 동시에 수집하여 2D 샘플 배열을 제공합니다. 이 프로듀서를 만드는 광고에서 20 Hz의 데이터를 가져 와서 Consumer에 넣으십시오. 소비자는 데이터를 디스크에 쓰는 것으로 시작합니다. 많은 시간을 할애해야합니다. 이제 For 루프에서 채널 by-channel basis, average the 20 points 이제 각 채널에 대한 평균 포인트를 가진 1D 배열을 얻었고 plot 이 스키마는 모든 데이터를 사용합니다. b는 다중 채널 데이터를 처리하고 중동 지역에서 성장한 경우 육즙이 많은 매실로 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. c를 사용하면 데이터를 수집 할 수 있습니다. 광고 장비의 데이터를 저장하고 모든 포인트를 유지하면서 데이터를 디스크에 저장하며 모든 포인트를 사용하여 화면에 데이터를 표시하고 시각적 인 신호 대 잡음비를 평균화하여 모든 데이터를 손실하지 않고 원격 시스템에서 데이터를 가져 와서 TCP IP를 통해 PC로 전송되는 데이터를 1KHz에서 24 채널로 정확하게 처리하므로 루프에서 TCP 처리가 가능합니다. LabVIEW Trust를 사용하여 흥미 진진한 데이터 수집 및 처리 세계에 오신 것을 환영합니다 나, 이것은 이런 유형의 작업을 수행하는 훌륭한 시스템입니다. 원본 VI에 대한 피드백을 기반으로 이동 평균 코드를 subVI로 정제했습니다. 그런 다음 시뮬레이트 된 10 채널 데이터를 평균화하는 데 사용했습니다. 간단하게 나는 모든 채널이 동일한 데이터를 가졌음을 확신했다. 10 개의 모든 채널에 대해 동일한 이동 평균을 얻으 려합니다. 채널 간의 작은 차이에 놀랐습니다. 일반적으로는 정확하지만 정확하지 않습니다. 내가 시도하고있는 프로세스를 설명하기 위해 XLS를 둘러 쌌습니다. 변이는 Sub VI. Raghunathan LV2012의 Unitialized Shift Register에서 시작됩니다. 유압 테스트 장비를 자동화합니다. 9/10 of 1,010 Views. Re Simple Moving Average VI. 04-01-2016 10 25 AM. 코드는 여전히 의미가 없습니다. 한 번에 하나의 스칼라를 subVI라고 부르는 경우, 시프트 레지스터가 마지막 N 개의 스칼라 만 기억하기 때문에 원하는 채널을 얻을 수 없습니다. From from 당신의 코드는 여전히 매우 비효율적이며 복잡합니다. 예를 들어, 배열에 삽입을 사용하여 서브의 마니 넘버를 추가하는 이유 reenetrant subVI와 병렬 가장 안쪽의 FOR 루프를 사용할 수 있지만 너무 복잡해 보입니다. 각 채널에서 평균을 실행하려면 subVI에서 subVI에 2D 배열을 유지해야합니다. 모든 메시지는 이전에 완료되었습니다. 메시지 10/15 994 Views. Moving 평균 무엇입니까? 가장 많이 사용되는 기술 지표 중에서 평균은 현재 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. 이 자습서에서 일반적으로 쓰는 이동 평균의 모든 유형은 과거의 많은 데이터 포인트를 평균하여 계산 된 수학적 결과입니다 일단 결정되면 결과 평균은 차트를 사용하여 거래자가 모든 금융 시장에 내재 된 일상적인 가격 변동에 초점을 맞추기보다는 평활화 된 데이터를 볼 수 있도록합니다. 간단한 이동 평균 SMA로 적절히 알려진 이동 평균의 가장 간단한 형식이 계산됩니다 예를 들어 기본 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 마감 가격을 더한 다음 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 해당 값 집합의 산술 평균을 취합니다. 지난 10 일 동안의 가격 110을 10 일 평균 수에 따라 10 일로 나눈다. 상인이 50 일 평균을보기를 원한다면 같은 유형의 계산이 이루어 지겠지만, 지난 50 일 동안의 가격 지난 10 일간의 평균 가격은 과거 10 일간의 데이터 포인트를 고려하여 거래자에게 지난 10 일 동안 자산 가격이 어떻게 책정되었는지 아이디어를 제공합니다. 기술 거래자가 왜이 도구를 이동 평균 및 정기적 인 답변 새로운 값을 사용할 수있게되면 가장 오래된 데이터 포인트를 집합에서 삭제하고 새로운 데이터 포인트를 가져와야합니다. 따라서 새 데이터가 사용 가능할 때 데이터 세트가 지속적으로 계정으로 이동합니다. 계산 방법에 따라 현재 정보 만 고려됩니다. 그림 2에서 새 값인 5가 집합에 추가되면 지난 10 개의 데이터 요소를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽으로 이동하고 마지막 값인 15가 삭제됩니다 계산에서 5의 비교적 작은 값이 15의 높은 값을 대체하기 때문에 데이터 세트의 평균이 11에서 10으로 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이동 평균은 다음과 같이 보입니다. MA의 값이 계산되고, 차트에 그려지고 연결되어 움직이는 평균선을 만듭니다. 이 커브 선은 기술 거래자의 차트에서 흔히 볼 수 있지만 사용 방법은 나중에 크게 달라질 수 있습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 계산에 사용 된 기간의 수를 조정하여 차트에 둘 이상의 이동 평균을 추가 할 수 있습니다. 이 커브 선은 처음에는 혼란스럽게 보일 수 있지만, 시간은 계속됩니다. 빨간색 선은 단순히 과거 50 일 동안의 평균 가격이며, 파란 선은 지난 100 일 동안의 평균 가격입니다. 이제 이동 평균이 무엇인지, 그리고 어떻게 생겼는지 이해하면, 다른 유형의 이동 평균과 이전에 언급 한 단순 이동 평균과 다른 점을 검토하십시오. 단순 이동 평균은 거래자들에게 매우 인기가 있지만 모든 기술 지표와 마찬가지로 비평가가 있습니다 많은 개인은 SMA의 유용성이 제한적이라고 주장합니다 데이터 계열의 각 지점은 순서에서 발생하는 위치에 관계없이 동일하게 가중치가 적용되기 때문에 비평가는 가장 최근 데이터가 이전 데이터보다 더 중요하며 더 큰 infl 최종 결과에 대한 영향이 비판에 대한 응답으로 거래자는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 시작하여 그 이후로 다양한 유형의 새로운 평균을 발명했으며, 그 중 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 가중 이동 평균의 기본 사항과 SMA와 EMA의 차이점을 참조하십시오. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 새로운 정보에보다 민감하게 반응하기 위해 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균 유형입니다. 거의 모든 차트 작성 패키지가 계산을하기 때문에 EMA 계산을위한 다소 복잡한 공식이 필요하지 않을 수 있습니다. 그러나 수학 괴짜에 대해서는 EMA 방정식이 있습니다. 공식을 사용하여 EMA를 사용하면 이전 EMA로 사용할 수있는 값이 없음을 알 수 있습니다. 이 작은 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작하면 해결할 수 있습니다 여기에서 얻은 위의 수식을 계속 사용합니다. 간단한 이동 평균과 지수 이동 평균을 계산하는 방법의 실제 예가 포함 된 샘플 스프레드 시트를 제공했습니다. EMA와 SMA의 차이점 이제는 SMA와 EMA가 어떻게 계산되는지 더 잘 이해하고, 이러한 평균이 어떻게 다른지 살펴 보자. EMA의 계산을 살펴보면, 최근의 데이터 포인트에 중점을두고 있음을 알 수있다. 가중 평균 그림 5에서 각 평균에 사용 된 기간 수는 동일 15이지만 EMA는 가격 변동에보다 신속하게 응답합니다. 가격이 상승 할 때 EMA가 더 높은 가치를 지니 며 SMA보다 빠르다는 점에 유의하십시오. 가격이 하락하고 있습니다. 이 응답은 많은 거래자가 SMA를 통해 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주된 이유입니다. 다른 요일은 무엇을 의미합니까? 이동 평균은 완전히 사용자 정의가 가능한 지표입니다. 즉, 사용자 c 평균을 생성 할 때 원하는 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15, 20, 30, 50, 100 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간이 짧을수록 더 민감 해집니다 가격 변화가 될 것입니다. 시간이 길수록, 민감도가 낮아지고, 부드럽게 나오면 평균값이 올라갑니다. 이동 평균을 설정할 때 사용할 적절한 시간 프레임이 없습니다. 가장 적합한 방법을 찾는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 당신이 당신의 전략에 맞는 것을 찾을 때까지 다양한 시간대를 실험 해보십시오.