Moving Average Filter, Echo, Reverberation

노이즈 리덕션과 장기적인 추세 예측에 사용

 

y[n]

L만큼의 범위만큼 과거를 참조해서 평균냄

노이즈의 랜덤성은 과거와 평균내면 랜덤성이 줄어들어 노이즈 리덕션 가능

완벽하게 원래 시그널을 만들지는 못함

 

주기 함수에 MA 필터 사용 시

너무 L-point를 크게 하면 갑자기 아웃풋이 0에 가깝게 나오는 경우가 나옴

사인이나 코사인 같은 건 다 더하면 0이 되어버림

 

Long-term prediction

주식같은 거 할 때 어떻게 되는지 예측

단기 추세랑(L-point를 비교적 작게) 장기 추세 두 가지를 사용

 

단기 추세가 장기 추세를 넘는 시점 => 주식이 앞으로 오르겠다고 판단

올라가다가 장기 추세선을 하향하지 않고 지지를 받으면 두번째 기회

단기추세선이 장시 추세선보다 내려가면 팔 시점

* 정확도 55% 정도.. 기술대로만 가지 않음

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Echo (FIR)

- comb filter 

y[n] = x[n] + ax[n-D]

- h[n] = {1, 0, 0, ,,,,0, a}

- cauality 만족

 

Reverberation (IIR)

y[n] - ay[n-D] = x[n]

- cauality 만족