Moyenne Mobile Sinusoïdale

Mesa Sine Wave La MESA Sine Wave utilise 2 seno-parcelles pour représenter si le marché est en mode tendance ou en mode cycle. Ils l'appellent un mode tendance si les parcelles commencent à errer sur le marché. Le marché est en mode cyclisme si les 2 parcelles ressemblent à une vague sinusoïdale du marché. Dans un mode tendance, les tracés Sine et Lead Sine s'affaiblissent typiquement dans un motif latéral autour du point zéro, s'éloignant et parallèlement l'un de l'autre. John Elhers a créé la vague sinusoïdale MESA. MESA Sine Wave indicateur, c'est qu'il va anticiper cycle tournant modes plutôt que d'attendre confirmation (comme la majorité des oscillateurs). C'est un trait extrêmement utile. L'indicateur dispose également d'un avantage supplémentaire qui permet de minimiser les signaux Whipsaw mode tendance. L'indicateur contient 2 tracés. Une ligne représente le Sine de l'angle de phase calculé dans le temps. L'autre ligne représente le sinus de l'angle de phase avancé de 45 degrés, qui est appelé le sinus principal. Les croisements du Sine et du Sine de plomb fournissent ensemble une image précise et avancée des points de changement de mode de cycle. Si le tracé Sine traverse en dessous du tracé Lead Sine, le signal de vente est envoyé. Un signal d'achat est envoyé lorsque le tracé Sine traverse le tracé Sin Sine si le marché est en mode cycle. Il est intéressant de négocier la tendance si le marché est dans le mode tendance. Les principaux crossovers de la moyenne mobile sont souvent utiles pour sortir et entrer des positions dans ce type de marché. Filtrage moyen du filtre Description Le MovingAverageFilter implémente un filtre passe-bas à moyenne mobile. Le MovingAverageFilter fait partie des modules de prétraitement. Exemple de signal (bruit aléatoire sinusoïdal) filtré à l'aide d'un filtre de moyenne mobile. Le signal rouge est le signal du signal original, le signal vert est le signal filtré utilisant un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 5 et le signal bleu est le signal filtré utilisant un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Avantages Le MovingAverageFilter est bon pour supprimer une petite quantité de bruit à haute fréquence à partir d'un signal N-dimensionnel. Inconvénients Le principal inconvénient du MovingAverageFilter est que, pour filtrer le bruit de haute fréquence, la taille de la fenêtre du filtre doit être importante. Le problème avec une grande fenêtre de filtre est que cela induira une latence importante dans tout signal passant à travers le filtre, ce qui peut ne pas être avantageux pour les applications temps réel. Si vous trouvez que vous avez besoin d'une grande fenêtre de filtre pour filtrer le bruit à haute fréquence et que la latence induite par cette taille de fenêtre n'est pas adaptée à votre application en temps réel, vous pouvez essayer soit un filtre à moyenne mobile ou un filtre passe - au lieu. Exemple de code GRT MovingAverageFilter Exemple Cet exemple montre comment créer et utiliser le module GRT MovingAverageFilter PreProcessing. Le MovingAverageFilter implémente un filtre de moyenne mobile passe-bas. Dans cet exemple, nous créons une instance de MovingAverageFilter et nous l'utilisons pour filtrer certaines données fictives générées à partir d'un bruit aléatoire sinusoïdal. Le signal de test et les signaux filtrés sont ensuite sauvegardés dans un fichier (vous pouvez donc tracer les résultats dans Matlab, Excel, etc. si nécessaire). Cet exemple vous montre comment: - Créer une nouvelle instance MovingAverageFilter avec une taille de fenêtre spécifique pour un signal 1 dimensionnel - Filtrer certaines données à l'aide de MovingAverageFilter - Enregistrer les paramètres MovingAverageFilter dans un fichier - Charger les paramètres MovingAverageFilter à partir d'un fichier include quotGRT. hquot Utilisant l'espace de noms GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 Créer une nouvelle instance d'un filtre de moyenne mobile avec une taille de fenêtre de 5 pour un signal de 1 dimension MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 Créez et ouvrez un fichier pour enregistrer le fichier de données fstream. Ouvrir 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 Générer des données (bruit sinusoïdal) et le filtrer double x 0 const UINT M 1000 Aléatoire aléatoire pour 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 double signal sin 40 x 41 aléatoire. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0.2 41 Filtre double filtre filtré. Filtre 40 signal 41 fichier ltlt signal ltlt quot tt ltlt filterValue ltlt endl x TWOPI double 40 M 41 10 125 Ferme le fichier. Fermer 40 41 Enregistrez les paramètres du filtre dans un filtre de fichier. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 Nous pouvons ensuite charger les paramètres ultérieurement si nécessaire filtre. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 Le MovingAverageFilter fonctionne également avec n'importe quel signal N dimensionnel: Créez une nouvelle instance de MovingAverageFilter avec une taille de fenêtre de 10 pour un signal tridimensionnel Filtre MovingAverageFilter 40 10. 3 41 La valeur que vous souhaitez filtrer Vecteur lt données gt double 40 3 41 données 91 0 93 0. Obtenir la valeur des données du capteur 91 1 93 0. Obtenir de la valeur des données du capteur 91 2 93 0. Obtenir la valeur de la sonde Filtrer le vecteur de signal lt double filtre filtre filtré. Filtre 40 données 41 Code amp Ressources