Efeitos De Borda Média Em Movimento

Padrão médio Nomes comuns: filtragem média, suavização, média, filtragem de caixa Breve descrição A filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de imagens de suavização, ou seja, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. Muitas vezes, é usado para reduzir o ruído nas imagens. Como funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio (médio) de seus vizinhos, inclusive em si. Isso tem o efeito de eliminar valores de pixels que não são representativos de seus arredores. A filtragem média geralmente é pensada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um kernel. Que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes, um núcleo quadrado 32153 é usado, como mostrado na Figura 1, embora os grãos maiores (por exemplo 52155 quadrados) possam ser usados ​​para um alisamento mais severo. (Observe que um pequeno kernel pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande). Figura 1 32153 núcleo de média usado frequentemente na filtração média. Computação da convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo de filtragem médio. Diretrizes para uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Nós ilustramos o filtro usando mostra o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão () de 8. mostra o efeito de aplicar um filtro médio 32153. Observe que o ruído é menos aparente, mas a imagem foi suavizada. Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 52155, obtemos uma imagem com menos ruído e menor detalhe de alta freqüência, conforme mostrado na mesma imagem mais severamente corrompida por ruído gaussiano (com uma média de zero e um de 13) é mostrado In é o resultado da filtragem média com um kernel 32153. Uma tarefa ainda mais desafiadora é fornecida por mostra o efeito de suavizar a imagem ruidosa com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores circundantes, eles tendem a distorcer significativamente a média de pixels calculada pelo filtro médio. Usando um filtro 52155 em vez disso, este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem agora está muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com a filtragem média, que são: Um único pixel com um valor muito não representativo pode afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando a vizinhança do filtro se aproxima de uma borda, o filtro irá interpor novos valores para pixels na borda e, desse modo, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se forem necessárias bordas afiadas na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. O que geralmente é um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas leva mais tempo para calcular. Em geral, o filtro médio atua como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Nós já vimos esse efeito como um amolecimento das características faciais no exemplo acima. Agora, considere a imagem que representa uma cena que contém uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Observe que a baixa informação de frequência espacial em segundo plano não foi significativamente afetada pela filtragem, mas as bordas (uma vez crisp) do primeiro plano foram suavizadas. Depois de filtrar com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática desse fenômeno. Compare esse resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. As variações no filtro de suavização médio discutido aqui incluem Threshold Averaging em que O alisamento é aplicado sujeito à condição de que o valor do pixel central seja alterado somente se a diferença entre seu valor original e o valor médio for superior a um limite predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído seja alisado com uma perda menos dramática no detalhe da imagem. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados ​​para suavizar. Um dos mais comuns é o filtro de alisamento gaussiano. Experiência interativa Você pode experimentar de forma interativa com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em qualquer maneira em que as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução. Qual é a complexidade computacional dessa convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e observe a força da saída. Em seguida, aplique um filtro médio 32153 para a imagem original e execute novamente o detector de borda. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicando um filtro médio 32153 duas vezes não produz o mesmo resultado que a aplicação de um filtro médio 52155 uma vez. No entanto, um kernel de convolução 52155 pode ser construído o qual é equivalente. O que esse kernel parece ser um kernel de convolução 72157 que tenha um efeito equivalente a três passagens com um filtro médio de 32153. Como você acha que o filtro médio enfrentaria o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero. Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Computer Vision: um primeiro curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp. 32 - 34. E. Davies Visão da máquina: teoria, algoritmos e praticidades. Academic Press, 1990, cap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, cap. 4. Informações locais Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. Um conselho mais geral sobre a instalação HIPR local está disponível na seção introdutória de Informações locais. Na prática, a média móvel proporcionará uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudando lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo significará os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra as séries temporais usadas para ilustração juntamente com a demanda média da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então, torna-se constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média, um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que em qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas em conjunto com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas médias móveis para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente da figura. Para as três estimativas, a média móvel está atrasada por trás da tendência linear, com o atraso crescente com m. O atraso é a distância entre o modelo e a estimativa na dimensão temporal. Por causa do atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um momento específico no valor médio do modelo e o valor médio previsto pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e tendência do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não combinam essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes ele começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada pela mudança das curvas para a direita. O atraso e o desvio aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e a polarização de um período de previsão para o futuro em relação aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel é baseado na suposição de uma média constante, e o exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parcela do período de estudo. Uma vez que as séries em tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para esses resultados. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menores. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero e a variância do erro é composta por um termo que é uma função e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de observações m, assumindo que os dados provêm de uma população com um meio constante. Este termo é minimizado fazendo m o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar as previsões sensíveis às mudanças, queremos m o mais pequeno possível (1), mas isso aumenta a variação do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Comparadas com a tabela acima, os índices do período são deslocados em -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro médio móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11,1. O erro então é -5.1. O desvio padrão e o desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7 respectivamente.3 Segredos ocultos da média móvel Este artigo fornece uma visão geral de como cada comerciante deve usar as médias móveis para melhorar e acelerar suas negociações. Portanto, esperamos oferecer os 3 detalhes mais suculentos sobre as médias móveis na negociação Forex (mas deixe-nos saber se perdemos uma). A média móvel é um ótimo indicador principalmente por causa de sua simplicidade, mas também por sua capacidade de produzir vários tipos de análise (mais adiante). Esta combinação de simplicidade e profundidade, juntamente com suas outras características, como a consistência (calculada da mesma forma) e a dinâmica (movimentos junto com o preço) tornam uma vitória para todos os comerciantes. A média móvel tem um ótimo valor na compreensão dos seguintes cenários: Se há uma tendência no jogo 8211 Em um preço do ambiente de tendência e várias médias móveis estão alinhadas Quando há um retracement ou reversão ocorrendo 8211 Em um preço de cenário de reversão de retração é voltado para A média Onde há uma falta de tendência 8211 Em um modo de alcance, as médias móveis (de longo prazo) são planas ou próximas a plat. Mas há mais vantagens (ocultas) para elas. Antes de mergulhar, discutimos a crítica que É regularmente dado a médias móveis. Os comerciantes geralmente apontam para o fato de que as médias móveis estão atrasadas e, portanto, não é um indicador que vale a pena. Ninguém pode contestar o fato de que eles estão atrasados, mas é um erro de cálculo caro se um comerciante descartar as médias móveis como um indicador viável. Ao usar os segredos ocultos das médias móveis juntamente com a análise de quadros múltiplos, um comerciante pode se beneficiar grandemente das médias móveis como um indicador. Segredo escondido 1: grandes alvos de retração de reversão As médias em movimento são alvos perfeitos quando ocorre divergência À medida que o preço se baseia em uma tendência com altos e baixos mais baixos ou baixos baixos e altos, a tendência eventualmente atinge um esgotamento devido ao ímpé desaparecendo com cada subseqüente mais novo Maior ou menor. Leia mais aqui sobre a divergência e seus usos. O ponto interessante é: você teve um objetivo específico em mente ao ver a divergência (Para os comerciantes de reversão, isso poderia ser um lugar lucrativo, para comerciantes de tendências isso se traduz em quanto tempo o filtro é válido) O segredo oculto é que, em média, 8211 quando a divergência Aparece 8211 um comerciante pode esperar que o preço retrate no mínimo de volta para uma média móvel intermediária (em qualquer lugar entre 100 e 150 ema). Obviamente, é possível que o preço às vezes perca a banda média móvel. Mas, apenas se o preço atinge ou se aproximando dessas médias móveis, um comerciante pode considerar a divergência como irrelevante para futuros movimentos de preços. Segredo escondido 2: a dinâmica da gravidade e da velocidade Nem todo mundo é um grande fã da física, e eu sou um deles como material difícil. No entanto, a gravidade é um conceito que tem um efeito simples sobre nossas vidas: nos atermos ao nosso planeta Terra por causa disso. O preço e as médias móveis têm um relacionamento semelhante entre si como seres humanos com a terra. Aqui está a minha modesta explicação da física: como os seres humanos ganham velocidade, podemos pular temporariamente do planeta, apesar dos efeitos da gravidade. Quando perdemos velocidade, a gravidade nos leva de volta à Terra. Quanto maior a velocidade que temos, mais e mais podem pular. A grande legenda de basquete Michael Jordan é o melhor exemplo. O mesmo pode ser dito sobre o preço e as médias móveis. Quando o preço tem mais impulso (velocidade), é capaz de percorrer mais distância das médias móveis antes de ser puxado de volta devido às médias móveis e a gravidade entra. Quando o preço tem pouco impulso, ele não consegue ir muito antes da gravidade da As médias móveis puxam de volta à sua média. O ângulo de 2 médias móveis aceleradas e a diferença entre elas indicará se o preço tem velocidade suficiente para se afastar da média. As melhores médias móveis para leituras de momentum são entre 5 e 40 ema máximo. Um comerciante poderia escolher 5 e 10 emas por exemplo, ou 10 e 20 ema ou 20 e 40 ema fecham. A diferença entre os 2 emas indicará o impulso e, portanto, a velocidade do preço. Nosso indicador de impulso SMI faria o mesmo, é claro, mas com menos esforço do seu lado. Segredo escondido 3: EMAs Quick Sand ou SampR O segredo escondido 2 parte discute a parte de velocidade da equação. Esta seção enfoca a parte da gravidade. Como um comerciante Forex sabe se a gravidade está em jogo e quão forte é. A resposta é simples: verifique o ângulo das médias móveis. Neste caso, as médias móveis intermediárias são de fato as melhores para a representação da gravidade. Qualquer coisa entre 30 e -80-100 ema faria bem. Se as médias móveis são FLAT e elas NÃO têm ângulo, as médias móveis têm uma força de gravidade muito alta e o preço terá muitos problemas tentando se afastar da média. Se as médias móveis forem ANGLADAS e não são, as médias móveis lisas têm uma força de gravidade muito baixa e o preço será bem sucedido na tentativa de se afastar da média. As médias móveis, de fato, se transformam em suporte e resistência dinâmicas e quando o preço retorna a elas, pode usar esses níveis como uma área difícil para a continuação das tendências (área de salto devido ao Suporte e à Resistência). Para alguns de vocês, esses segredos escondidos são conhecidos por outros, pode ser novo. Independentemente disso, o que você acha dos conceitos acima e quais são suas experiências de negociação? Na Winners Edge Trading, queremos fornecer o melhor conteúdo para o seu comércio de Forex e apreciar todos os comentários. Por sinal, na próxima vez vamos continuar com nossa discussão em média móvel e explicar como podemos usar os indicadores em análise de quadros múltiplos. Compartilhe seus comentários sobre formas adicionais de usar médias móveis que não mencionamos.