Média móvel exponencial dsp

Um filtro digital fácil de usar A média móvel exponencial (EMA) é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito (IIR) que pode ser usado em muitas aplicações DSP incorporadas. Requer apenas uma pequena quantidade de RAM e poder de computação. O que é um Filter Filters vem em formas analógicas e digitais e existe para remover freqüências específicas de um sinal. Um filtro analógico comum é o filtro RC de passagem baixa mostrado abaixo. Os filtros analógicos são caracterizados pela resposta de freqüência que é o quanto as freqüências são atenuadas (resposta de magnitude) e deslocadas (resposta de fase). A resposta de freqüência pode ser analisada usando uma transformada de Laplace que define uma função de transferência no domínio S. Para o circuito acima, a função de transferência é dada por: Para R é igual a um quilo-ohm e C é igual a um microfarad, a resposta de magnitude é mostrada abaixo. Observe que o eixo dos x é logarítmico (cada marca é 10 vezes maior que a última). O eixo y está em decibéis (o que é uma função logarítmica da saída). A frequência de corte para este filtro é de 1000 rads ou 160 Hz. Este é o ponto em que menos da metade do poder em uma determinada freqüência é transferida da entrada para a saída do filtro. Os filtros analógicos devem ser usados ​​em projetos embutidos quando amostragem de um sinal usando um conversor analógico para digital (ADC). O ADC apenas captura freqüências que são até metade da freqüência de amostragem. Por exemplo, se o ADC adquire 320 amostras por segundo, o filtro acima (com uma freqüência de corte de 160Hz) é colocado entre o sinal ea entrada ADC para evitar aliasing (que é um fenômeno onde as freqüências mais altas aparecem no sinal amostrado como Freqüências mais baixas). Filtros digitais Os filtros digitais atenuam as freqüências em software em vez de usar componentes analógicos. Sua implementação inclui amostragem dos sinais analógicos com um ADC, em seguida, aplicando um algoritmo de software. Duas abordagens de design comuns para filtragem digital são filtros FIR e filtros IIR. Os filtros Filtros de Filtros finitos de Resposta a Impulso (FIR) utilizam um número finito de amostras para gerar a saída. Uma média móvel simples é um exemplo de um filtro FIR de baixa passagem. As freqüências mais altas são atenuadas porque a média suaviza o sinal. O filtro é finito porque a saída do filtro é determinada por um número finito de amostras de entrada. Como exemplo, um filtro de média móvel de 12 pontos acrescenta as 12 amostras mais recentes, em seguida, divide-se por 12. A saída de filtros IIR é determinada por (até) um número infinito de amostras de entrada. Filtros IIR Os filtros Infinite Impulse Response (IIR) são um tipo de filtro digital onde a saída é inifinetelyin teoria de qualquer forma influenciada por uma entrada. A média móvel exponencial é um exemplo de um filtro IIR de passagem baixa. Filtro médio exponencial exponencial Uma média móvel exponencial (EMA) aplica pesos exponenciais a cada amostra para calcular uma média. Embora isso pareça complicado, a equação conhecida em linguagem de filtragem digital como a equação de diferença para calcular a saída é simples. Na equação abaixo, y é a saída x é a entrada e alfa é uma constante que define a freqüência de corte. Para analisar como esse filtro afeta a freqüência da saída, a função de transferência do domínio Z é usada. A resposta de magnitude é mostrada abaixo para alfa igual a 0,5. O eixo dos e é, novamente, mostrado em decibéis. O eixo dos x é logarítmico de 0,001 a pi. A freqüência do mundo real se correlaciona com o eixo x, sendo zero a tensão CC e sendo igual a metade da frequência de amostragem. Quaisquer freqüências que são maiores que metade da freqüência de amostragem serão alias. Como mencionado, um filtro analógico pode garantir que praticamente todas as freqüências no sinal digital estão abaixo da metade da freqüência de amostragem. O filtro EMA é benéfico em projetos incorporados por dois motivos. Primeiro, é fácil ajustar a freqüência de corte. Diminuir o valor do alfa diminuirá a freqüência de corte do filtro como ilustrado pela comparação do gráfico alfa 0.5 acima com o gráfico abaixo, onde alfa 0.1. Em segundo lugar, o EMA é fácil de codificar e requer apenas uma pequena quantidade de energia e memória informática. A implementação do código do filtro usa a equação de diferença. Existem duas operações de múltiplas operações e uma operação de adição para cada saída. Isso ignora as operações necessárias para arredondar matemática de ponto fixo. Somente a amostra mais recente deve ser armazenada na RAM. Isto é substancialmente menor do que o uso de um filtro de média móvel simples com N pontos que requer N operações de multiplicação e adição, bem como N amostras a serem armazenadas na RAM. O código a seguir implementa o filtro EMA usando matemática de ponto fixo de 32 bits. O código abaixo é um exemplo de como usar a função acima. Os filtros de conclusão, tanto analógicos como digitais, são parte essencial dos projetos incorporados. Eles permitem aos desenvolvedores se livrar de freqüências indesejadas ao analisar a entrada do sensor. Para que os filtros digitais sejam úteis, os filtros analógicos devem remover todas as frequências acima da metade da frequência de amostragem. Os filtros digitais IIR podem ser ferramentas poderosas no design incorporado, onde os recursos são limitados. A média móvel exponencial (EMA) é um exemplo de um filtro que funciona bem em projetos incorporados devido aos requisitos de baixa potência de memória e computação. Média móvel global - EMA BREAKING Down Média móvel exponencial - EMA As EMA de 12 e 26 dias São as médias de curto prazo mais populares, e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram que as médias móveis são muito úteis e perspicaz quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usadas incorretamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, até este ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradiários pode ser trocar apenas pelo lado longo em um gráfico intradía. A média móvel exponencial é um tipo de filtro IIR que é fácil de implementar em C e usa recursos mínimos. Ao contrário de uma média móvel simples, não requer uma memória RAM para armazenar amostras anteriores. Apenas tem que armazenar um valor (a média anterior). Uma média móvel exponencial é expressa como a seguinte equação: avgn (em alfa) avgn-1 (1-alfa). Implementar esta equação usando matemática de ponto flutuante é direto, mas usar variáveis ​​de ponto fixo é um pouco complicado. O trecho de código aqui usa inteiros assinados de 32 bits para a média e os valores de entrada. Os valores intermediários precisam usar matemática de 64 bits para evitar erros de transbordamento. Os valores alfa próximos a zero representam uma média pesada, enquanto um valor alfa de um não possui uma média. Na linha em que o temp0 é calculado, acredito que o fim da linha deve ser lido (65535 - alfa) Caso contrário, um alfa de 1 incluiria incorretamente a média anterior e o novo valor.