Pseudo código médio móvel

Use o mesmo truque com idéias 34 verticalmente. Adicione a linha 2: A22, x A10, x A11, x A12, x A13, x A14, x e role a restante 5 coluna com A2y, x A2y-1, x-A1y-3, x A0y2, x Manipulação de bordas Significa o método para preencher as 2 listras horizontais e 2 listras verticais vazias e as 4 bordas da imagem filtrada média rápida. O filtro médio rápido não pode preencher essas fronteiras. Existem três métodos básicos de manipulação de fronteiras: 1. Não faça nada. Apenas não se preocupe com a perda de algumas linhas e colunas nas fronteiras. 2. Manuseio de bordas por cópia: Preencha o espaço de borda vazio com o pixel filtrado mais próximo. 3. Manipulação de bordas por filtro: Preencha o espaço de borda vazio, filtrando com o poder de filtro reduzido restrito ao bairro truncado. O método 1 é rápido e fácil. Perder algumas linhas e colunas nas bordas da imagem não é importante quando grandes imagens são filtradas por pequenos tamanhos de filtro. Mas o método não é viável com grandes filtros em imagens pequenas. O método 2 é um processo separado iniciado após a conclusão da filtragem: 1. Os valores de cor do primeiro kernel de linha de saída filtrada. Height2 são copiados para as linhas superiores vazias. 2. Os valores de cor da última linha valiosa são copiados para baixo nas linhas inferiores vazias. 3. Os valores de cor do primeiro kernel. width2 da coluna valiosa são copiados para a esquerda nas colunas mais vazias a esquerda. 4. Os valores de cor da última coluna valiosa são copiados para a esquerda nas colunas mais à direita vazias. 5. Não há necessidade de manipular as bordas separadamente. O método 3 é demorado e oferece bons resultados com pequenos filtros. O método pode ser incorporado no algoritmo de filtro médio simples e não exige um processo separado após a filtragem. Mas é impossível obter uma imagem homogeneamente desfocada usando grandes filtros de aproximadamente o tamanho da imagem. Vantagens do método 2 de manipulação de borda: 1. Todos os pixels resultantes são calculados utilizando o mesmo nº. Dos vizinhos, que é obrigatório para o algoritmo de média rápida. 2. Não há nenhum poder de filtragem de queda causado pelo tamanho do filtro restrito nas bordas. 3. Ele fornece resultados razoáveis ​​quando o kernel é quase tão grande como a própria imagem. 4. Quando o tamanho do kernel é tão grande quanto o tamanho da imagem, a imagem inteira é apenas média uma vez e uma imagem homogênea sai como esperado. 5. É a maneira mais rápida possível de manipulação de borda. 6. Efeitos secundários interessantes: a filtragem torna-se cada vez mais rápida com tamanhos de filtro de metade dos tamanhos de imagem. Desvantagem do método 2 de manipulação de borda: artefatos de borda horizontais horizontais após filtragem horizontal e vertical extremamente plana, como Nx1 e 1xN tamanhos de filtro rarr Experimentos de imagens reais de média. O manuseio de bordas é mais complicado com imagens em cores. Para evitar escrever o código três vezes, é melhor transferir primeiro os três arrays A2 em um objeto WriteableBitmap onde todas as cores de um pixel são unificadas em um inteiro e para lidar com as bordas dentro do objeto WriteableBitmap. O seguinte exemplo não é realista: a imagem de entrada é apenas 11x10 e o filtro 5x5 destrói completamente. Isso apenas demonstra o efeito do tratamento de borda seguindo o método 2. Observe: 1. O pixel de filtro mais brilhante está no pescoço originais. 2. As listras da borda da espessura 2 parecem ter 3 pixels de espessura. 3. Um bloco 3x3 homogêneo aparece em cada uma das 4 arestas. Avaliando imagens reais Problema 1. É necessário um enorme tamanho de memória. Exemplo: Filtragem de uma imagem de cor de pixel de 6 mios de 3000x2000 requer aproximadamente um espaço de memória de aproximadamente 300 MB: 1.1 Transmissão que carrega a imagem de entrada a partir do disco rígido ou da rede 6 mio inteiros 24 MB 1.2 Objeto de imagem para exibir a entrada na tela 6 mio inteiros 24 MB 1.3 Um WritableBitmap que permite ler pixels inteiros 6 mio inteiros 24 MB 1.4 Arrays de três bytes R0, G0, B0 contendo os valores vermelho, verde, azul 3 6 mio bytes 18 MB 1.6 Três arrays inteiros R1, G1, B1 para intermediário Armazenamento 3 6 mio inteiros 72 MB 1.7 Três arrays inteiros R2, G2, B2 para armazenar a saída 3 6 mio inteiros 72 MB 1.8 A WritableBitmap que permite armazenar as três cores de um pixel dentro de um inteiro 6 mio inteiros 24 MB 1.9 Objeto de imagem Para exibir a saída na tela 6 mio inteiros 24 MB Problema 2. A filtragem é demorada. Amostra: o simples filtro médio 11x11 requer adições 300020001111 e divisões e arredondamentos 30002000. Filtrar imagens grandes com kernels grandes pode levar até 1000 segundos. Conseqüências: o algoritmo do filtro deve ser executado em uma linha de fundo para não bloquear o computador completo e sua interface de usuário por um longo período de tempo. O usuário deve obter uma informação visual que a filtragem ainda está sendo executada (ponteiro do mouse de ampulheta ou barra de progresso ou aviso explícito do tempo de filtro esperado) caso contrário, ele detecta uma falha do computador e pânico em vez de aguardar. Muitas pessoas acreditam que C que esteja sendo executado no plugin do navegador Silverlight deve ser lento. Este não é o caso. O mesmo filtro C que se está executando em um exe local leva o mesmo tempo. Mas a diferença é que o plugin do navegador Silverlight não executa código inseguro por causa da segurança, mas um C-exe local faz (o usuário será avisado no início). Os ponteiros são permitidos dentro de um C-exe dentro de uma cláusula insegura e um bom programador de ponteiro reduz o tempo de execução do filtro pelo menos a metade. A aceleração adicional é possível escrevendo o filtro nativo C. Os filtros C otimizados podem ser encontrados na biblioteca de processamento de imagem da Intel IPP para 200. Experimentos: escolha o tamanho do filtro 25x25. Alternar entre filtro simples e filtro rápido. Compare os resultados e os tempos de execução. Escolha o tamanho dos filtros planos, como 1x25, 1x101, 1x201. Escolha o tamanho dos filtros planos, como 25x1, 101x1, 201x1. Escolha filtragem 1x1. Alternar entre filtro simples e filtro rápido. Compare os tempos de execução. Escolha Máximo x Filtragem máxima. Alternar entre filtro simples e filtro rápido. Ambos os filtros precisam quase ao mesmo tempo, porque há apenas um pixel de saída e o restante é o tratamento de bordas. Abra uma imagem JPG ou PNG maior. Experimente e observe os tempos de execução em comparação com a imagem menor usando o mesmo tamanho de filtro. Escolha um tamanho de filtro extremamente plano, como 60x1. Tiras horizontalvertical ocorrem na borda direita Desvantagem rarr do método de manipulação de fronteira 2. Comparação do tempo de execução do filtro médio simples (vermelho) e do filtro médio rápido (azul): uma imagem de teste PNG de cor 128x128 foi filtrada com todos os 1x1 quadráticos possíveis , 3x3, 5x5. 127x127 kernels usando o programa Silverlight acima (plug-in do Firefox) em um pequeno sub-notebook. O eixo horizontal indica o crescimento do kernel de 1x1 (esquerda) para 127x127 (direita). O eixo vertical indica o consumo de tempo em milissegundos. Os tempos medidos não incluem o carregamento de imagem, a alocação de memória e a exibição de imagem filtrada, mas incluem eventos de início de operação e gerenciamento de bordas. Resumo: 1. No caso do filtro de média simples, há apenas um crescimento linear (não quadrático) do tempo de execução até o tamanho do kernel atingir metade do tamanho da imagem e os núcleos maiores precisam de menor e menor tempo porque as bordas crescem e o não De pixels médios encolhe. 2. O tempo de execução do filtro rápido não depende do tamanho do kernel. (Mas é claro que depende do tamanho da imagem) 3. Com pequenos kernels até 5x5, o filtro simples é mais rápido do que o filtro rápido. Perguntas Respostas P: O que é quotNoisequot. Onde é proveniente de A: A superposição adicional de uma imagem ideal iy, x com função 2D aleatória ry, x. Qualquer imagem real é composta por: RealImagey, x iy, x ry, x. Causa física mais importante: movimento estocástico Browniano na matriz de sensores das câmeras. P: O que é um filtro de passagem baixa. Beneficiar. Desvantagem A: desfocagem artificial. Isso reduz o ruído. Destrói a imagem rarr perda de nitidez. Q: O que é um filtro médio A: Um filtro de passagem baixa que calcula o valor médio de cinza ou cor dentro de um kernel de vizinhança retangular em torno de todos os pixels. P: Pseudo-código do filtro simples de 3x3, essencialmente tenho uma série de valores como este: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar O pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0.24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados para serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu lido muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair, solicitado 8 de fevereiro às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): instanciar com o parâmetro de decaimento desejado (pode ser necessário que a sintonização esteja entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre uma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em arrays e seqüências com subscritos. (Eles também têm algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos da seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem incomodar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então é errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está indo para baixo). A menos que você tenha média de todos os seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizar, levando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e a média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados mais antigos inferiores aos novos dados, esta é uma maneira de polarizar o alisamento para trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e término dos dados, pois claramente você não pode significar os últimos 5 termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem maneiras mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito de o que está acontecendo. Respondido em 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncMoving Average O Indicador Técnico de Mover Mudança mostra o valor médio do preço do instrumento por um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também conhecido como Aritmética), Exponencial. Alisado e ponderado. A média móvel pode ser calculada para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negócios ou outros indicadores. Muitas vezes, é o caso quando se usam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. Caso falamos da média móvel simples. Todos os preços do período de tempo em questão são de valor igual. A média móvel exponencial e a média móvel ponderada linear atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel do preço é comparar sua dinâmica com a ação do preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, aparece um sinal de compra, se o preço cai abaixo da média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, baseado na média móvel, não foi projetado para fornecer entrada no mercado diretamente no seu ponto mais baixo, e sua saída diretamente no pico. Permite atuar de acordo com a seguinte tendência: comprar logo depois que os preços chegam ao fundo e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador sobe acima de sua média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente provavelmente continuará: se o indicador cai abaixo da média móvel, isso Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média de Movimento Simples (SMA) Média de Movimento Exponencial (EMA) Média de Movimento Suavizada (SMMA) Média de Movimento Ponderada Linear (LWMA) Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Consultor Especialista No MQL5 Wizard. Cálculo da média móvel simples (SMA) Simples, ou seja, a média móvel aritmetica é calculada resumindo os preços do encerramento do instrumento durante um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Esse valor é então dividido pelo número desses períodos. SMA SUM (FECHAR (i), N) N SUM SOM FECHAR (i) período atual fechar preço N número de períodos de cálculo. Média de Mudança Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada pela adição de uma certa parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior da média móvel. Com médias movidas exponencialmente suavizadas, os preços de fechamento mais recentes são de maior valor. A média móvel exponencial de porcentagem de P será semelhante a: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) FECHAR (i) preço de fechamento atual EMA (i - 1) valor da Média Móvel De um período anterior P a porcentagem de uso do valor do preço. Média Mínima Suavizada (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) A segunda média móvel é calculada de acordo com esta fórmula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FECHAR (i)) N As médias móveis de sucesso são calculadas de acordo com a fórmula abaixo: PREVSUM SMMA (i-1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i-1) FECHAR (i)) N SUM SUM SUM1 soma total de preços de fechamento para N períodos é contado a partir da barra anterior PREVSUM suma alisada da barra anterior média SMMA (i-1) média movida da barra anterior SMMA (i) média lisa suavizada da barra atual (Exceto para o primeiro) FECHAR (i) preço de fechamento atual N período de suavização. Após as conversões aritméticas, a fórmula pode ser simplificada: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) FECHAR (i)) N Média linear móvel ponderada (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são De mais valor do que mais dados iniciais. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um certo coeficiente de peso: LWMA SUM (FECHAR (i) i, N) SOMA (i, N) SUM SUM CLOSE (i) preço de fechamento atual SUM (i, N) soma total do coeficiente de peso N período de suavização.