Tengo un valor continuo para el que Id como para calcular una media móvil exponencial. Normalmente Id sólo tiene que utilizar la fórmula estándar para esto: donde S n es la nueva media, alfa es el alfa, Y es la muestra, y S n-1 es el promedio anterior. Desafortunadamente, debido a diversos problemas que no tienen un tiempo de muestreo consistente. Puede que sé que puedo probar, a lo sumo, por ejemplo, una vez por milisegundo, pero debido a factores fuera de mi control, puedo no ser capaz de tomar una muestra de varios milisegundos a la vez. Un caso probable más común, sin embargo, es que simple muestra un poco temprano o tardío: en lugar de toma de muestras a los 0, 1 y 2 ms. Muestreo a 0, 0,9 y 2,1 ms. Yo anticipo que, independientemente de los retrasos, mi frecuencia de muestreo será muy, muy por encima del límite de Nyquist, y por lo tanto no necesita preocuparse acerca de aliasing. Creo que puedo lidiar con esto de una manera más o menos razonable mediante la variación de la alfa apropiada, basado en la cantidad de tiempo desde la última muestra. Parte de mi razonamiento de que esto va a funcionar es que la EMA interpola linealmente entre el punto de datos anterior y la actual. Si tenemos en cuenta el cálculo de un EMA de la siguiente lista de muestras a intervalos de t: 0,1,2,3,4. Debemos obtener el mismo resultado si utilizamos 2t intervalo, donde las entradas se convierten en 0,2,4, justo Si la EMA había asumido que, en t 2 el valor había sido desde 2 t 0. que sería el mismo que el intervalo t de cálculo cálculo en 0,2,2,4,4, que su no hacer. O ¿tiene sentido en absoluto ¿Puede alguien decirme cómo variar la alfa apropiadamente Por favor muestre su trabajo. Es decir. muéstrame la matemática que demuestra que el método realmente está haciendo lo correcto. pidió a 21 Jun 09 en 13:05 Usted shouldn39t obtiene el mismo EMA de entrada diferente. Piense de EMA como un filtro, el muestreo a 2t es equivalente al muestreo hacia abajo, y el filtro se va a dar una salida diferente. Esta claro para mí desde 0,2,4 contiene componentes de frecuencia más altas que 0,1,2,3,4. A menos que la pregunta es, ¿cómo cambio el filtro sobre la marcha para hacer que dan el mismo resultado. Tal vez me estoy perdiendo algo ndash freespace Jun 21 de 09 en 15:52 Sin embargo, la entrada no es diferente, it39s simplemente tomaron muestras con menos frecuencia. 0,2,4 a intervalos 2t es como 0,, 2,, 4 a intervalos t, si el indica que la muestra es ignorado Curt Sampson ndash 21 de Jun 09 en 23:45 Esta respuesta basa en mi buena comprensión de paso bajo filtros (media móvil exponencial es en realidad un filtro de paso bajo de un solo polo), pero mi entendimiento nebuloso de lo que usted está buscando. Creo que la siguiente es lo que quiere: En primer lugar, se puede simplificar la ecuación un poco (se parece más complicado, pero es más fácil en el código). Im que va a utilizar para la salida Y y X para la entrada (en lugar de S para la salida e Y para la entrada, como lo han hecho). En segundo lugar, el valor de alfa aquí es igual a 1-e - Deltat / tau donde DeltaT es el tiempo entre muestras, y tau es la constante de tiempo del filtro de paso bajo. Digo igualdad entre comillas porque esto funciona bien cuando delta T / tau es pequeño en comparación con el 1 y alfa 1-e - Deltat / tau asymp delta T / tau. (Pero no demasiado pequeño: interminables tenga problemas de cuantificación, y a menos que recurrir a algunas técnicas exóticas que en general tienen un extra de N bits de resolución en su estado variable S, donde N log 2 (alfa)). Para mayores valores de delta T / tau el efecto de filtrado comienza a desaparecer, hasta llegar al punto donde alfa es cercano a 1 y ya está, básicamente, sólo la asignación de la entrada a la salida. Esto debería funcionar correctamente con diferentes valores de delta T (la variación de delta T no es muy importante, siempre y cuando alfa es pequeña, de lo contrario se ejecutará en algún lugar extraño Nyquist cuestiones / alias / etc), y si se está trabajando en un procesador donde la multiplicación es más barato que la división, o cuestiones de punto fijo son importantes, precalcular omega 1 / tau, y considerar tratando de aproximar la fórmula para alfa. Si realmente quieres saber cómo derivar la fórmula alfa 1-e - Deltat / tau y luego considerar su diferencial fuente ecuación: que, cuando X es una función escalón unitario, tiene la solución Y1 - e - t / tau. Para valores pequeños de DeltaT, el derivado se puede aproximar por DeltaY / delta T, produciendo DeltaT X DeltaY (XY) (delta T / tau) alfa Y tau DeltaY / (XY) y la extrapolación de alfa 1-e - Deltat / tau viene de tratando de hacer coincidir el comportamiento con el caso de la función escalón unitario. ¿Le indique los detalles sobre la quottrying para que coincida con la parte behaviorquot entiendo su solución en tiempo continuo Y 1 - exp (-t47) y su generalización a una función de paso reducido con una magnitud X y la condición inicial y (0). pero I39m no ver cómo poner estas ideas en conjunto para lograr el resultado. ndash Rhys Ulerich de mayo de 4 13 a las 22:34 Esta no es una respuesta completa, pero puede ser el comienzo de una. Su por lo que yo tengo con esto en una hora o así de jugar Im publicar como un ejemplo de lo que estoy buscando, y tal vez una inspiración para otras personas que trabajan en el problema. Comienzo con S 0. que es el promedio resultante de la media de los últimos S-1 y la muestra tomada en Y 0 0 t. (T1 - t0) es mi intervalo de muestra y alfa se establece en lo que sea apropiado para ese intervalo de la muestra y el período durante el cual deseo a la media. Consideré lo que sucede si me olvido de la muestra en t 1 y en lugar de tener que conformarse con la muestra Y2 tomada en t2. Bueno, podemos empezar por la expansión de la ecuación para ver lo que habría ocurrido si hubiéramos tenido Y1: Me he dado cuenta de que la serie parece extenderse infinitamente esta manera, ya que podemos sustituir el S n en el lado derecho de forma indefinida: Ok , por lo que no es realmente un polinomio (tonto de mí), pero si se multiplica el término inicial por uno, entonces vemos un patrón: Hm: su una serie exponencial. Quelle sorpresa Imagínese que la salida de la ecuación para un promedio móvil exponencial Así que de todos modos, tengo esta x 0 x 1 x 2 x 3. Lo que va, y estoy seguro que huele Im e o un logaritmo natural patadas por aquí, pero no puedo recordar dónde me dirigía al lado antes de correr fuera de tiempo. Cualquier respuesta a esta pregunta, o cualquier prueba de la corrección de tal respuesta, depende en gran medida del youre de datos de medición. Si se tomaron muestras en t 0 0 ms. t 1 y t 2 0,9 ms 2.1ms. pero su elección de la alfa se basa en 1-ms-intervalos, y por lo tanto desea un alfa ajustado localmente n. la prueba de la corrección de la elección significaría conocer los valores de la muestra en t1ms y t2ms. Esto lleva a la pregunta: ¿Se puede interpolar los datos razonables para tener conjeturas sanos de lo que podría haber sido en-entre los valores O puede que incluso interpolar la media en sí Si ninguno de estos es posible, a continuación, por lo que yo veo, la lógica elección de un en-entre el valor Y (t) es el promedio calculado más recientemente. es decir, Y (t) asymp S n donde n es tal que maxmial t n LTT. Esta elección tiene una consecuencia simple: Deje alfa solo, sin importar cuál era la diferencia de tiempo. Si, por otro lado, es posible interpolar sus valores, entonces esto le dará muestras constantes intervalo averagable. Por último, si es posible incluso para interpolar la media en sí, eso sería hacer que la pregunta sin sentido. contestada 21 de Jun 09 en 15:08 balpha 9830 25.7k 9679 9 9679 84 9679 115 Me gustaría pensar que puedo interpolar los datos de mi: dado que I39m muestreo a intervalos discretos, I39m ya hacerlo con una norma EMA De todos modos, supongo que necesito un quotproofquot que muestra funciona así como un EMA estándar, que también ha producirá un resultado incorrecto si los valores no están cambiando bastante bien entre períodos de muestra. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 15:21 Pero that39s lo I39m diciendo: Si se tiene en cuenta la EMA una interpolación de los valores, you39re hecho si deja alfa, ya que es (debido a la inserción de la media más reciente como Y doesn39t cambiar el promedio) . Si usted dice que necesita algo que quotworks así como una norma EMAquot - what39s mal con el original A menos que tenga más información acerca de la medición you39re de datos, los ajustes locales a alfa será, en el mejor arbitraria. ndash balpha 9830 Jun 21 de 09 en 15:31 Me gustaría dejar el valor alfa solo, y rellenar los datos que faltan. Dado que usted no sabe lo que sucede durante el tiempo en que no puedes ejemplo, puede llenar esas muestras con 0s, o mantener el valor anterior estable y utilizar esos valores para la EMA. O alguna interpolación hacia atrás una vez que haya una nueva muestra, rellene los valores que faltan, y vuelve a calcular la EMA. Lo que estoy tratando de llegar es que hay una x n de entrada que tiene agujeros. No hay manera de moverse por el hecho de que se echa en falta datos. Así que usted puede utilizar una retención de orden cero, o se establece en cero, o algún tipo de interpolación entre xn y xnM. donde M es el número de muestras que faltan y n el inicio de la brecha. Posiblemente, incluso el uso de valores antes de n. contestada 21 de Jun 09 en 13:35 de pasar una hora o así curioseaba un poco con la matemáticas para esto, yo creo que simplemente variando la alfa realidad me dará la interpolación adecuada entre los dos puntos que usted habla, pero en una forma mucho más simple. Además, creo que la variación de la alfa también se ocupará de properply con muestras tomadas entre los intervalos de muestreo estándar. En otras palabras, I39m en busca de lo que usted describe, pero tratando de utilizar las matemáticas para averiguar la forma más sencilla de hacerlo. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 14:07 Me don39t que hay una bestia como interpolationquot quotproper. Simplemente don39t sabe lo que ocurrió en el momento en que no se está muestreando. El bien y el mal interpolación implica un cierto conocimiento de lo que se ha perdido, ya que se necesita para medir en contra de que para juzgar si una interpolación es bueno o malo. A pesar de esto dicho, se puede colocar restricciones, es decir, con la máxima aceleración, velocidad, etc. Creo que si lo hace saber cómo modelar los datos que faltan, entonces usted acaba de modelar los datos que faltan, a continuación, aplicar el algoritmo de EMA, sin cambios, en vez de cambiar alfa. Sólo mi 2c :) freespace ndash Jun 21 de 09 en 14:17 Esto es exactamente lo que estaba haciendo en mi edición en la pregunta hace 15 minutos: quotYou simplemente don39t sé lo que ocurrió en el momento en que no se está muestreando, pero quot that39s verdadera incluso si realiza una muestra a cada intervalo designado. Por tanto, mi contemplación de Nyquist: siempre y cuando usted sabe las direcciones de cambio de forma de onda doesn39t más de cada par de muestras, el asunto real shouldn39t intervalo de muestra, y debe ser capaz de variar. La ecuación EMA me parece exactamente para calcular como si la forma de onda cambia linealmente desde el último valor de la muestra a la actual. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 14:26 Me don39t piensan que es muy cierto. Nyquist39s teorema requiere requiere mínimo de 2 muestras por período de ser capaz de identificar de forma exclusiva la señal. Si don39t hacer eso, se obtiene aliasing. Sería lo mismo que el muestreo como FS1 durante un tiempo, a continuación, FS2, luego de vuelta a FS1, y se obtiene aliasing en los datos cuando se muestra con FS2 si FS2 está por debajo del límite de Nyquist. También debo confesar que no entiendo lo que quiere decir con cambios quotwaveform linealmente desde última muestra a onequot actual. Podría explicar Saludos, Steve. freespace ndash Jun 21 de 09 en 14:36 Esto es similar a un problema abierto en mi lista de tareas. Tengo un esquema elaborado en cierta medida, pero no tienen trabajo matemático para respaldar esta sugerencia todavía. Resumen de actualización de amplificador: Me gustaría mantener el factor de suavizado (alfa) independiente del factor de compensación (que me refiero como beta aquí). Jasons excelente respuesta ya aceptado aquí funciona muy bien para mí. Si también se puede medir el tiempo transcurrido desde la última muestra fue tomada (en múltiplos redondeadas de su tiempo de muestreo constante - por lo que 7.8 ms desde la última muestra sería de 8 unidades), que podrían ser utilizados para aplicar el suavizado varias veces. Aplicar la fórmula 8 veces en este caso. Usted ha hecho efectiva una suavización sesgado más hacia el valor actual. Para obtener un mejor suavizado, tenemos que ajustar el alfa mientras se aplica la fórmula 8 veces en el caso anterior. ¿Cómo será esta aproximación suavizado pierdas ya ha logrado 7 muestras en el ejemplo anterior Esto se aproximó en el paso 1 con un aplanado reanudación de la aplicación del valor actual de un adicional de 7 veces Si definimos un factor beta de aproximación que se aplicará junto con alfa (como alphabeta en lugar de sólo alfa), vamos a asumir que el 7 perdidas muestras estaban cambiando suavemente entre los valores de las muestras anteriores y actuales. contestada 21 de Jun 09 en 13:35 Yo pienso en esto, pero un poco de curioseaba con las matemáticas me llegué al punto donde creo que, en lugar de aplicar la fórmula de ocho veces con el valor de la muestra, que pueda hacer un cálculo de una nueva alfa que me permita aplicar la fórmula de una vez, y me da el mismo resultado. Además, esto sería tratar de forma automática con el tema de muestras desplazadas desde los tiempos de muestreo exactos. ndash Curt Sampson Jun 21 de 09 en 13:47 La única aplicación está muy bien. Lo que aún no estoy seguro acerca de cómo es bueno es la aproximación de los 7 valores que faltan. Si el movimiento continuo hace que el valor de la fluctuación mucho entre los 8 milisegundos, las aproximaciones pueden ser bastante fuera de la realidad. Pero, entonces, si usted está muestreando en 1 ms (la más alta resolución con exclusión de las muestras retardadas) que ya se han dado cuenta la fluctuación dentro de 1 ms no es relevante. Funciona este razonamiento para usted (Todavía estoy tratando de convencer a mí mismo). ndash nik Jun 21 de 09 en 14:08 derecha. Ese es el factor beta de mi descripción. Un factor beta se calcula basándose en el intervalo de diferencia y las muestras actuales y anteriores. La nueva alfa será (alphabeta) pero va a ser usada solamente para esa muestra. Mientras que usted parece ser 39moving39 la alfa en la fórmula, que tienden hacia la constante alfa (factor de suavizado) y un beta calculada de forma independiente (un factor de sintonización) que compensa las muestras se perdió hace un momento. ndash nik Jun 21 de 09 en 15: Filtro 23Exponential Esta página describe el filtrado exponencial, el filtro simple y más popular. Esto es parte de la sección de filtrado que es parte de la Guía para la detección y diagnóstico de fallos .. Descripción general, constante de tiempo, y el equivalente analógico El filtro más simple es el filtro exponencial. Sólo tiene un parámetro de ajuste (que no sea el intervalo de muestreo). Se requiere el almacenamiento de una sola variable - la salida anterior. Es un (autorregresivo) filtro IIR - los efectos de un cambio de entrada decaimiento exponencial hasta los límites de la muestra o la aritmética computacional disimulan. En diversas disciplinas, el uso de este filtro también se conoce como smoothing8221 8220exponential. En algunas disciplinas como el análisis de la inversión, el filtro exponencial se llama un 8220Exponentially ponderado Average8221 en movimiento (EWMA), o simplemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Este abusa de la tradicional ARMA 8220moving terminología average8221 de análisis de series temporales, ya que no hay antecedentes de entrada que se utiliza - sólo la entrada de corriente. Es el equivalente de tiempo discreto de la orden 8220first lag8221 comúnmente utilizado en modelado analógico de sistemas de control de tiempo continuo. En los circuitos eléctricos, un filtro RC (filtro con una resistencia y un condensador) es un retardo de primer orden. Al destacar la analogía con circuitos analógicos, el parámetro de ajuste es la única constant8221 8220time, generalmente escrita como la minúscula letra griega Tau (). De hecho, los valores a los tiempos de muestreo discretos coincidir exactamente con el retraso de tiempo continuo equivalente con la misma constante de tiempo. La relación entre la aplicación digital y la constante de tiempo se muestra en las ecuaciones de abajo. ecuaciones de filtro exponencial y la inicialización El filtro exponencial es una combinación ponderada de la estimación anterior (salida) con los datos de entrada más reciente, con la suma de los pesos iguales a 1 para que la salida coincide con la entrada en el estado estacionario. Siguiendo la notación de filtro ya introducido: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) donde x (k) es la entrada en bruto en el momento de paso ky (k) es la salida filtrada a ka paso de tiempo es una constante entre 0 y 1, normalmente entre 0,8 y 0,99. (A-1) o una a veces se llama la constant8221 8220smoothing. Para sistemas con un paso fijo T de tiempo entre muestras, la constante de 8220a8221 se calcula y almacena sólo para la comodidad cuando el desarrollador de la aplicación especifica un nuevo valor de la constante de tiempo deseada. Para sistemas con muestreo de datos a intervalos irregulares, la función exponencial anterior se debe utilizar con cada paso de tiempo, donde T es el tiempo transcurrido desde la muestra anterior. La salida del filtro es generalmente inicializa para que coincida con la primera entrada. Como la constante de tiempo se aproxima a 0, una tiende a cero, así que no hay filtrado de 8211 la salida es igual a la nueva entrada. Como la constante de tiempo se hace muy grande, una se acerca a 1, por lo que la nueva entrada es casi ignorado 8211 filtrado muy pesado. La ecuación de filtro anterior puede ser reorganizado en el siguiente equivalente de predicción-corrección: Esta forma hace que sea más evidente que la estimación variable (salida del filtro) se predice como sin cambios desde la estimación anterior y (k-1) más un término de corrección basado en el inesperado 8220innovation8221 - la diferencia entre la nueva entrada x (k) y la predicción y (k-1). Esta forma es también el resultado de derivar el filtro exponencial como un caso especial simple de un filtro de Kalman. que es la solución óptima a un problema de estimación con un conjunto particular de supuestos. Paso respuesta Una manera de visualizar el funcionamiento del filtro exponencial es para trazar su respuesta en el tiempo a una entrada de paso. Es decir, comenzando con la entrada del filtro y de salida en 0, el valor de entrada se cambia repentinamente a 1. Los valores resultantes se representan a continuación: En la trama anterior, el tiempo se divide por el tiempo de filtrado constante tau para que pueda predecir con más facilidad los resultados para cualquier período de tiempo, para cualquier valor de la constante de tiempo del filtro. Después de un tiempo igual a la constante de tiempo, la salida del filtro se eleva a 63,21 de su valor final. Después de un tiempo igual a 2 constantes de tiempo, el valor se eleva a 86,47 de su valor final. Las salidas después de tiempos iguales a 3,4, y 5 constantes de tiempo son 95,02, 98,17, 99,33 y del valor final, respectivamente. Dado que el filtro es lineal, esto significa que estos porcentajes pueden ser utilizados para cualquier magnitud del cambio de paso, no sólo por el valor de 1 se utiliza aquí. Aunque la respuesta al escalón en teoría toma un tiempo infinito, desde un punto de vista práctico, pensar en el filtro exponencial como 98 a 99 8220done8221 responder después de un tiempo igual a 4 a 5 constantes de tiempo del filtro. Variaciones sobre el filtro exponencial Hay una variación del filtro exponencial llamado 8220nonlinear filter8221 exponencial Weber, 1980. destinado a filtrar el ruido en gran medida dentro de un cierto 8220typical8221 amplitud, pero entonces responder más rápidamente a los cambios más grandes. Derechos de autor 2010 - 2013, Greg Stanley Compartir esta página: Medias Móviles Exponenciales para Irregular series temporales de análisis de series temporales a menudo hay una necesidad de suavizar las funciones que reaccionan rápidamente a los cambios en la señal. En la aplicación típica, es posible que el procesamiento de una señal de entrada en tiempo real, y desea calcular cosas como el valor promedio reciente o tener una pendiente instantánea para ello. Pero las señales del mundo real son a menudo ruidoso. A algunas muestras ruidosas hará que el valor actual de la señal, o su pendiente, variar ampliamente. Medias Móviles La función de suavizado más simple es una media móvil de ventana. Como muestras que vienen en tomar un promedio de los últimos N valores. Esto suavizar los picos, pero introduce un retardo o latencia 8211. Su promedio siempre será retrasada por la anchura de su media móvil. El ejemplo anterior es relativamente caro de calcular. Para cada muestra tiene que iterar sobre todo el tamaño de la ventana. Pero hay formas más baratas 8211 mantener la suma de todas las muestras en la ventana en un tampón, y ajustar la suma como nuevas muestras vienen en: Otro tipo de media móvil es el 8220weighted movimiento average8221 que los pesos para cada posición en la ventana de muestra. Antes de promediar se multiplica cada muestra por el peso de esa posición de la ventana. Técnicamente esto se llama un 8220convolution8221. Una función de ponderación típica se aplica una curva de campana de la ventana de muestra. Esto da una señal que es más sintonizado en el centro de la ventana, y todavía algo tolerante de muestras ruidosos. En el análisis financiero a menudo se utiliza una función de ponderación que valora las muestras más recientes, para dar una media móvil que realiza un seguimiento más de cerca las muestras recientes. muestras más antiguas se dan cada vez menos peso. Esto, de alguna mitiga los efectos de la latencia, sin dejar de dar razonablemente buena suavizado: Con una media ponderada, que siempre hay que iterar sobre el tamaño de la ventana completa para cada muestra (a menos que pueda limitar los pesos permitidos a ciertas funciones). La media móvil exponencial Otro tipo de medio es la media móvil exponencial, o EMA. Esto se utiliza a menudo donde la latencia es crítica, tal como en el análisis financiero en tiempo real. En este medio, los pesos disminuyen exponencialmente. Cada muestra se valora algunos por ciento menor que la siguiente muestra más reciente. Con esta restricción se puede calcular la media móvil de manera muy eficiente. Cuando alfa es una constante que describe cómo los pesos ventana disminuyen con el tiempo. Por ejemplo, si cada muestra debía ser ponderados al 80 del valor de la muestra anterior, sería necesario establecer alfa 0,2. El alfa más pequeño se convierte en el más largo de su media móvil es. (Por ejemplo, que se vuelve más suave, pero menos reactivo a las nuevas muestras). Las ponderaciones de un EMA con alpha0.20 Como se puede ver, por cada nueva muestra que sólo necesitan un promedio con el valor de la media anterior. Así cálculo es muy, muy rápido. En teoría todas las muestras anteriores contribuyen a la media actual, pero su contribución sea más pequeño de forma exponencial con el tiempo. Esta es una técnica muy poderosa, y probablemente el mejor si usted desea conseguir una media móvil que responde rápidamente a las nuevas muestras, tiene buenas propiedades de suavizado y es rápido de calcular. El código es trivial: EMA para Irregular de serie temporal de la norma EMA está bien cuando la señal es muestreada a intervalos de tiempo regulares. Pero lo que si sus muestras vienen a intervalos irregulares Imagínese una señal continua que se muestrea a intervalos irregulares. Esta es la situación usual en el análisis financiero. En teoría no es una función continua para el valor de cualquier instrumento financiero, pero sólo se puede probar esta señal cada vez que alguien ejecuta realmente un comercio. Por lo que su flujo de datos consiste en un valor, además de la hora a la que se observó. Una forma de lidiar con esto es para convertir la señal irregular para una señal periódica, mediante la interpolación entre las observaciones y muestreos. Pero esto pierde datos, latencia y re-presenta. Es posible calcular un EMA para una serie de tiempo irregulares directamente: En esta función, se pasa en la muestra actual de la señal, y la muestra anterior, y la cantidad de tiempo transcurrido entre los dos, y el valor anterior devueltos por esta función. Resultados Así lo bien que funciona este Demostrar I8217ve genera una onda sinusoidal, a continuación, se tomaron muestras a intervalos irregulares, y se introducen aproximadamente 20 ruido. Esa es la señal variará al azar - 20 de la señal original 8220true8221 sinusoidal. ¿Qué tan bien se recupera de la media móvil exponencial de la señal irregular La línea roja es la onda sinusoidal original de 8211 muestreada a intervalos irregulares. La línea azul es la señal con el ruido añadido. La línea azul es la única señal de la EMA ve. La línea verde es la EMA suavizada. Se puede ver que recupera la señal bastante bien. Un poco tambaleante, pero qué se puede esperar de una fuente tan ruidosa señal que se desplaza alrededor del 15 a la derecha, debido a que la EMA sí introduce un tiempo de latencia. Cuanto más lisa que desea, más latencia verá. Pero a partir de esto se puede calcular, por ejemplo, una pendiente instantánea de una señal ruidosa irregular. ¿Qué se puede hacer con ese Hmm8230. Recursos: media móvil exponencial de series de tiempo irregulares móvil exponencial serie promedio de tiempo irregulares Mayor nivel de ejecución de mercado de liquidez Sin Comisión requoting cargada Abrir cuenta Alpari Limited, Cedar Hill Crest, Villa, Kingstown VC0100, San Vicente y las Granadinas, Indias Occidentales, está constituida bajo número de registro 20389 IBC 2012 por el registro de Businesspanies internacionales, registrada por la Autoridad de Servicios financieros de San Vicente y las Granadinas. Es un indicador de comercio prescripción o las opciones binarias. 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