Kurzbeschreibung Die mittlere Filterung ist ein einfaches, intuitives und einfach zu implementierendes Verfahren zum Glätten von Bildern, d. h. Verringern des Betrags der Intensitätsveränderung zwischen einem Pixel und dem nächsten. Es wird oft verwendet, um Rauschen in Bildern zu reduzieren. Wie es funktioniert Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild durch den mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn, einschließlich sich selbst, zu ersetzen. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die für ihre Umgebung nicht repräsentativ sind. Eine mittlere Filterung wird üblicherweise als ein Faltungsfilter angesehen. Wie andere Windungen basiert es auf einem Kernel. Die die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Oft wird ein 32153-Quadratkern verwendet, wie in Fig. 1 gezeigt, obwohl grßere Körner (z. B. 52155 Quadrate) für eine stärkere Glättung verwendet werden können. (Man beachte, dass ein kleiner Kernel mehr als einmal angewendet werden kann, um einen ähnlichen, aber nicht identischen Effekt wie einen einzelnen Durchgang mit einem großen Kernel zu erzeugen.) Abbildung 1 32153 Mittelwertbildung Kernel häufig in Mittelwertbildung verwendet Berechnung der direkten Faltung eines Bildes mit Führt dieser Kernel den mittleren Filterprozess durch. Richtlinien für die Verwendung Mittlere Filterung wird am häufigsten als eine einfache Methode zur Reduzierung von Rauschen in einem Bild verwendet. Wir veranschaulichen den Filter, der zeigt, dass das Original durch Gaußsches Rauschen mit einem Mittelwert von Null und einer Standardabweichung () von 8 beschädigt ist, die Wirkung des Anwendens eines 32153-Mittelfilters. Beachten Sie, dass das Rauschen weniger offensichtlich ist, aber das Bild wurde weich gemacht. Wenn wir die Größe des mittleren Filters auf 52155 erhöhen, erhalten wir ein Bild mit weniger Rauschen und weniger hochfrequenten Details, wie in Dasselbe Bild, das stärker durch Gaußsche Rauschen (mit einem Mittelwert von null und a von 13) beschädigt ist, gezeigt ist In ist das Ergebnis einer mittleren Filterung mit einem 32153-Kernel. Eine noch anspruchsvollere Aufgabe wird durch die Wirkung der Glättung des verrauschten Bildes mit einem 32153-Mittelfilter bereitgestellt. Da die Schußrauschenpixelwerte oft sehr verschieden von den umgebenden Werten sind, neigen sie dazu, den durch den mittleren Filter berechneten Pixelmittelwert deutlich zu verzerren. Die Verwendung eines 52155-Filters bewirkt, dass dieses Ergebnis keine signifikante Verbesserung der Rauschunterdrückung ist, und außerdem ist das Bild nun sehr verschwommen. Diese Beispiele veranschaulichen die zwei Hauptprobleme bei der mittleren Filterung, die sind: Ein einzelnes Pixel mit einem sehr nicht repräsentativen Wert kann den Mittelwert aller Pixel in seiner Nachbarschaft signifikant beeinflussen. Wenn die Filterumgebung eine Kante überspannt, interpoliert der Filter neue Werte für Pixel auf der Kante und verschwimmt diese Kante. Dies kann ein Problem sein, wenn scharfe Kanten in der Ausgabe erforderlich sind. Beide Probleme werden durch den Medianfilter angegangen. Was oft ein besserer Filter zur Reduzierung von Rauschen ist als der mittlere Filter, aber es dauert länger, um zu berechnen. Im allgemeinen wirkt das mittlere Filter als Tiefpaßfilter und reduziert somit die im Bild vorhandenen räumlichen Intensitätsableitungen. Wir haben diesen Effekt bereits als Erweichung der Gesichtszüge im obigen Beispiel gesehen. Betrachten wir nun das Bild, das eine Szene darstellt, die einen breiteren Bereich von verschiedenen Raumfrequenzen enthält. Nach einmaligem Glätten mit einem 32153-Mittelfilter erhalten wir Beachten Sie, dass die Hintergrundinformation im Hintergrund durch Filtern nicht signifikant beeinflusst wurde, sondern die (einst klaren) Kanten des Vordergrundsubjekts merklich geglättet wurden. Nach dem Filtrieren mit einem 72157-Filter erhalten wir eine noch dramatischere Darstellung dieses Phänomens im Vergleich dieses Ergebnisses mit dem, das erhalten wird, indem man ein 32153-Filter über das Originalbild dreimal in herkömmlichen Varianten abtastet. Variationen des hier beschriebenen Mittel-Glättungsfilters umfassen Threshold-Averaging Wird die Glättung unter der Bedingung angewendet, daß der mittlere Pixelwert nur geändert wird, wenn die Differenz zwischen seinem ursprünglichen Wert und dem Mittelwert größer als ein voreingestellter Schwellenwert ist. Dies bewirkt, dass das Rauschen mit einem weniger dramatischen Verlust an Bilddetails geglättet wird. Andere Faltungsfilter, die nicht den Mittelwert einer Nachbarschaft berechnen, werden auch oft zum Glätten verwendet. Einer der häufigsten ist der Gaußsche Glättungsfilter. Interaktive Experimente Sie können interaktiv mit diesem Operator experimentieren, indem Sie hier klicken. Das mittlere Filter wird unter Verwendung einer Faltung berechnet. Können Sie sich vorstellen, wie die speziellen Eigenschaften des mittleren Filterkerns genutzt werden können, um die Faltung zu beschleunigen? Was ist die Rechenkomplexität dieser schnelleren Faltung Verwenden Sie einen Kantendetektor auf dem Bild und notieren Sie die Stärke der Ausgabe. Wenden Sie dann ein 32153-Mittelfilter auf das Originalbild an und führen Sie den Flankendetektor erneut aus. Kommentar zur Differenz. Was passiert, wenn ein 52155- oder ein 72157-Filter verwendet wird Das Anwenden eines 32153-Mittelfilters zweimal erzeugt nicht das gleiche Ergebnis wie ein 52155-Mittelfilter einmal. Es kann jedoch ein 52155 Faltungskernel konstruiert werden, der äquivalent ist. Wie sieht dieser Kernel aus? Erstellen Sie einen 72157 Faltungskernel, der eine gleichwertige Wirkung auf drei Pässe mit einem 32153-Mittelfilter hat. Wie denkst du, der mittlere Filter würde mit Gaußschen Rauschen umgehen, das nicht symmetrisch gegen Null war. Versuche einige Beispiele. Referenzen R. Boyle und R. Thomas Computer Vision: Ein erster Kurs. Blackwell Scientific Publications, 1988, S. 32 - 34. E. Davies Machine Vision: Theorie, Algorithmen und Praktiken. Academic Press, 1990, Kap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Halle, 1991, Kap. 4. Lokale Informationen Spezielle Informationen zu diesem Operator finden Sie hier. Weitere allgemeine Ratschläge über die lokale HIPR-Installation ist in der Einführung Einführung Abschnitt. Ein einfacher Leitfaden für die Verwendung der beliebten gleitenden Durchschnitte im Forex - How können Sie die beliebte gleitende Durchschnitte machen alles so einfach wie möglich, aber nicht einfacher. Nach vielen Jahren des Handels, yoursquoll hart gedrückt werden, um einen Indikator so einfach oder effektiv wie gleitende Durchschnitte zu finden. Gleitende Durchschnitte nehmen einen festen Satz von Daten und geben Ihnen einen durchschnittlichen Preis. Wenn der Durchschnitt höher ist, befindet sich der Preis in einem Aufwärtstrend auf mindestens einem oder möglicherweise mehreren Zeitrahmen. Warum gleitende Durchschnitte sind populäres Diagramm, das durch Tyler Yell, CMT verursacht wird. Bewegliche Durchschnitte sind einfach zu verwenden und können in der Erkennung der Trending, der Reichweite oder der korrektiven Umgebungen wirksam sein, damit Sie für die folgende Bewegung besser positioniert werden können. Oft werden Händler mehr als einen gleitenden Durchschnitt verwenden, da zwei gleitende Durchschnittswerte als Trendtrigger behandelt werden können. Mit anderen Worten, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem langsameren gleitenden Durchschnitt kreuzt, wie bei der Fingerschutzstrategie, wird ein Kaufsignal erzeugt, bis die gleitenden Mittelwerte umgekehrt sind oder Sie Ihr Gewinnziel treffen. Ein Wort der Warnung: itrsquos am besten zu bleiben, um ein paar bestimmte gleitende Durchschnitte. Dies wird verhindern, dass Sie versuchen, die ldquoperfect bewegen averagerdquo finden und eher halten Sie objektiv, ob der Trend beginnt, beschleunigt oder verlangsamt. Die gleitenden Durchschnitte, die ich häufig verwende, sind die 8, 21, 55 für Handelsauslöser und ein 100 oder 200 für einen sauberen Tendenzfilter. Diese gleitenden Durchschnitte werden oft von Investmentbanken verwendet, jedoch sind die 100 amp 200 am meisten verbreitet. Der kürzere gleitende Durchschnitt hängt von Ihrer Präferenz ab und von wievielen Signalen Sie suchen, um zu handeln. Wer verwendet Moving Averages Moving Averages sind oft der erste Indikator, dass neue Händler und aus gutem Grund eingeführt werden. Es hilft Ihnen, den Trend und potenzielle Einträge in Richtung des Trends zu definieren. Jedoch werden gleitende Durchschnitte auch von den Fondsmanagern amp Investmentbanken in ihrer Analyse verwendet, um zu sehen, wenn ein Markt in der Nähe von Unterstützung oder Widerstand oder potenziell umgekehrt nach einer bedeutenden Zeitspanne verwendet wird. GBPUSD gehandelt über den 200 DMA für 261 Tage Erschöpfung Erschöpfung Chart Erstellt von Tyler Yell, CMT Moving Durchschnitte können ein einfaches Werkzeug, um Unterstützung und Widerstand in der FX-Markt zu definieren. Wenn ein Markt in einem starken Trend ist, kann jeder Bounce von einem gleitenden Durchschnitt, wie der erste Bounce von der 200-dma in der GBPUSD-Diagramm oben, eine signifikante Chance, den Trend beitreten, bis der Kurs unter der 200-dma schließt. Allerdings, wenn der Kurs weiterhin über und unter dem gleitenden Durchschnitt in einer kurzen Zeitspanne zu bewegen, ist deinsquore wahrscheinlich in einem Bereich und diese Umkehrungen sind am wichtigsten von einem Handel Standpunkt. Wie können Sie die Popular Moving Averages Es gibt viele Verwendungen für bewegte Durchschnitte aber ein einfaches System ist für einen gleitenden Durchschnitt Crossover zu suchen. Der gleitende Durchschnitt Crossover sucht den kurzen oder schnelleren gleitenden Durchschnitt, um über einem bereits steigenden längeren oder langsamen gleitenden Durchschnitt als Kaufsignal zu überqueren. Wenn Sie ein Währungspaar verkaufen wollen, können Sie nach dem kurzen oder schnelleren gleitenden Durchschnitt suchen, um einen fallenden längeren oder langsamen gleitenden Durchschnitt als Verkaufssignal zu überschreiten. AUDUSD hat saubere Bewegungen rund um die 21 amp 55-dma-Diagramm erstellt von Tyler Yell, CMT Bei der Suche nach gleitenden Durchschnitten zu verwenden, wird yoursquore Fähigkeit zur Kontrolle Abwärtsrisiko bestimmen Ihren Erfolg. Itrsquos wichtig zu wissen, dass Märkte, die waren einst Trending, mit sehr sauberen gleitenden durchschnittlichen Signale, um eine Reihe mit mehr Rauschen als Signale. Wenn Sie sich bequem mit einem bestimmten Satz von gleitenden Durchschnitten, können Sie objektiv analysieren und handeln die FX-Markt Woche in und Woche. --- Geschrieben von: Tyler Yell, Trading Instructor Interessiert an unseren Analysten Die besten Ansichten auf wichtigen Märkten Schauen Sie sich unsere Free Trading Guides Hier DailyFX bietet Forex News und technische Analyse über die Trends, die die globalen Devisenmärkte beeinflussen. Moving Average Filter Sie können die Moving Average Filter-Modul, um eine Reihe von einseitigen oder zweiseitigen Durchschnittswerten über eine Datenmenge zu berechnen, indem Sie eine Fensterlänge angeben, die Sie angeben. Nachdem Sie einen Filter definiert haben, der Ihren Anforderungen entspricht, können Sie ihn auf ausgewählte Spalten in einem Dataset anwenden, indem Sie ihn an das Apply Filter-Modul anschließen. Das Modul übernimmt alle Berechnungen und ersetzt Werte in numerischen Spalten mit entsprechenden gleitenden Mittelwerten. Sie können den resultierenden gleitenden Durchschnitt für Plotten und Visualisierung als neue glatte Grundlinie für die Modellierung, für die Berechnung von Varianzen gegen Berechnungen für ähnliche Perioden, und so weiter verwenden. Diese Art von Durchschnitt hilft Ihnen zu entdecken und zu prognostizieren nützliche zeitliche Muster in retrospektive und Echtzeit-Daten. Der einfachste Typ des gleitenden Durchschnitts beginnt bei irgendeinem Muster der Reihe und verwendet den Mittelwert dieser Position plus die vorherigen n Positionen anstelle des tatsächlichen Wertes. (Sie können n wie Sie wollen definieren.) Je länger die Periode n, über die der Durchschnitt berechnet wird, desto weniger Varianz haben Sie unter den Werten. Wenn Sie die Anzahl der verwendeten Werte erhöhen, verringert sich der Effekt, den ein einzelner Wert auf den resultierenden Durchschnitt hat. Ein gleitender Durchschnitt kann einseitig oder zweiseitig sein. In einem einseitigen Durchschnitt werden nur Werte verwendet, die dem Indexwert vorangehen. In einem zweiseitigen Durchschnitt werden vergangene und zukünftige Werte verwendet. Für Szenarien, in denen Sie Streaming-Daten lesen, sind kumulative und gewichtete gleitende Mittelwerte besonders nützlich. Ein kumulativer gleitender Durchschnitt berücksichtigt die Punkte, die der aktuellen Periode vorangehen. Sie können alle Datenpunkte gleichmäßig bei der Berechnung des Mittelwertes gewichten, oder Sie können sicherstellen, dass Werte, die näher am aktuellen Datenpunkt liegen, stärker gewichtet werden. In einem gewichteten gleitenden Durchschnitt. Alle Gewichte müssen sich auf 1. In einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die Mittelwerte bestehen aus Kopf und Schwanz. Die gewichtet werden können. Ein schwach gewichteter Schwanz bedeutet, dass der Schwanz dem Kopf sehr nahe kommt, so dass der Durchschnitt sich wie ein gleitender Durchschnitt auf einer kurzen Gewichtungsperiode verhält. Wenn Schwanzgewichte schwerer sind, verhält sich der Durchschnitt eher wie ein längerer einfacher gleitender Durchschnitt. Fügen Sie das Moving Average Filter-Modul zu Ihrem Experiment hinzu. Für Länge. Geben Sie einen positiven Ganzzahlwert ein, der die Gesamtgröße des Fensters definiert, über dem das Filter angewendet wird. Dies wird auch Filtermaske genannt. Für einen gleitenden Durchschnitt bestimmt die Länge des Filters, wie viele Werte im Schiebefenster gemittelt werden. Längere Filter werden auch Filter höherer Ordnung genannt und bieten ein größeres Berechnungsfenster und eine nähere Annäherung der Trendlinie. Filter mit kürzerer oder niedrigerer Ordnung verwenden ein kleineres Berechnungsfenster und ähneln stärker den ursprünglichen Daten. Für Typ. Wählen Sie die Art der gleitenden Durchschnitt anzuwenden. Azure Machine Learning Studio unterstützt die folgenden Arten von gleitenden Durchschnittsberechnungen: Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) wird als ungewichtetes Rollmittel berechnet. Dreieckige Bewegungsdurchschnitte (TMA) werden zweimal für eine glattere Trendlinie gemittelt. Das Wort Dreieck wird aus der Form der Gewichte abgeleitet, die auf die Daten angewendet werden, was zentrale Werte hervorhebt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) gibt den jüngsten Daten mehr Gewicht. Die Gewichtung fällt exponentiell ab. Ein modifizierter exponentieller gleitender Durchschnitt berechnet einen laufenden gleitenden Durchschnitt, wobei das Berechnen des gleitenden Durchschnitts an einem beliebigen Punkt den vorher berechneten gleitenden Durchschnitt an allen vorhergehenden Punkten berücksichtigt. Dieses Verfahren ergibt eine glattere Trendlinie. Bei einem einzigen Punkt und einem aktuellen gleitenden Durchschnitt berechnet der kumulative gleitende Durchschnitt (CMA) den gleitenden Durchschnitt an dem aktuellen Punkt. Fügen Sie den Dataset hinzu, der über die Werte verfügt, für die Sie einen gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, und fügen Sie das Modul "Filter anwenden" hinzu. Verbinden Sie den Moving Average Filter mit dem linken Eingang des Apply Filters. Und verbinden Sie den Datensatz mit dem rechten Eingang. Verwenden Sie im Anwendungsfilter-Modul die Spaltenauswahl, um anzugeben, auf welche Spalten der Filter angewendet werden soll. Der von Ihnen erstellte Filter wird standardmäßig auf alle numerischen Spalten angewendet. Daher sollten Sie alle Spalten ausschließen, für die keine entsprechenden Daten vorhanden sind. Führen Sie das Experiment aus. Zu diesem Zeitpunkt wird für jeden durch den Filterlängenparameter definierten Wertsatz der aktuelle (oder Index) Wert durch den gleitenden Mittelwert ersetzt.
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