Eeg médio em movimento

Subtração de modelo em média móvel para remover artefatos de estimulação em EEGs e LFPs gravados durante estimulação cerebral profunda Limin Sun a, b Hermann Hinrichs c, d, e, f, g. Uma divisão de medicina recém-nascida, hospital de crianças de Boston, Harvard Medical School, 02115 Boston, MA, EUA b Athinoula A. Martinos Centro de Imagem Biomédica, Departamento de Radiologia, Hospital Geral de Massachusetts, Harvard Medical School, 02129 Cambridge, MA, EUA c Departamento De Neurologia, Universidade Otto-von-Guericke, Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha d Leibniz Institute for Neurobiology (LIN), Brenneckestr. 6, 39118 Magdeburg, Alemanha e Deutsches Zentrum fr Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha f Forschungscampus STIMULATE, Sandtorstrae 23, 39106 Magdeburg, Alemanha g Centro de Ciências do Comportamento cerebral (CBBS), Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha Recebido em 15 de janeiro de 2017. Revisado em 29 de março de 2017. Aceito em 30 de março de 2017. Disponível em linha 31 de março de 2017. Destaques Os EEGs e LFPs registrados durante a estimulação cerebral profunda são corrompidos por fortes espetáculos de artefatos. Subtração de média móvel ponderada para remover artefatos de tipo espiga em EEG e LFP. Modelo individual para cada artefato a ser removido. Método de remate para reconstruir precisamente a forma de espiga, mesmo com baixas taxas de amostragem. Remoção completa dos resíduos de artefatos mesmo além de 100 Hz. Antecedentes A estimulação cerebral profunda (DBS) é uma terapia bem estabelecida para tratar distúrbios do movimento, como a doença de Parkinson. Mais recentemente, também foi discutido como uma terapia para certas doenças psiquiátricas. No entanto, durante o DBS ativo, as gravações dos potenciais de campo locais (LFP) e do eletroencefalograma (EEG) podem ser corrompidas por artefatos substanciais de tipo espiga que precisam ser removidos antes de qualquer análise. Novo método Aqui, apresentamos um novo método que denominamos Restauração média móvel (MAS) que remove artefatos DBS subtraindo modelos de artefactos DBS adaptativos dos dados contaminados por artefatos. Em particular, desenvolvemos uma técnica de reescalonamento que é mais eficiente do que o sub-amostragem para uma reconstrução precisa da forma do artefato sem a necessidade de oversample os EEGs. Ao aplicar este método, podemos derivar sinais não distorcidos mesmo no caso de baixas freqüências de amostragem que são usuais nas gravações clínicas. Aplicamos a nova técnica a 12 conjuntos de dados registrados na superfície e em várias estruturas cerebrais núcleo subtalâmico (STN), núcleo pedúnculo pontino (PPN), Globus pallidus internus (GPi) com 7 pacientes. Nossos resultados demonstram a supressão da atividade relacionada ao artefato nas freqüências básicas e harmônicas do DBS. Comparação com o (s) método (s) existente (s) A nova técnica supera a técnica de subtração de modelo não adaptável para a remoção de resíduos de artefatos de alta freqüência sem produzir os mergulhos espectrais que ocorrem com as abordagens do filtro de entalhe. Conclusões A nova técnica facilita a análise de bandas de freqüência mais altas (atividade Gamma) em LFPs e EEGs gravados durante o DBS ativo. Remoção do artefato de DBS Tabela de remampling da subtração média em movimento 1. Fig. 3. Tabela 2. Fig. 4. Fig. 5. Autor correspondente: Departamento de Neurologia, Universidade Otto-von-Guericke, Leipziger Strae 44, 39120 Magdeburg, Alemanha. Fax: 49 391 67 15233. 2017 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Artigos citando () Médias móveis - Médias móveis simples e exponentes - Introdução simples e exponencial As médias móveis suavizam os dados do preço para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Aqui é um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo da média móvel simples Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel diminui o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia 1 é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Cálculo médio exponencial da movimentação As médias móveis exponentes reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar, de modo que uma média móvel simples é usada como EMA do período anterior em o primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcule o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 para o preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de 18.18 EMA. Uma EMA de 20 períodos aplica uma pesagem de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é maior do que a ponderação para o período de tempo mais longo. Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o tempo médio móvel dobra. Se você quiser uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar essa fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: abaixo é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um 10- Média móvel exponencial do dia para a Intel. As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples (22.22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico devido ao curto período de visualização. Esta planilha apenas remonta a 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts remonta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos, de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo foram totalmente dissipados. O Factor de Lag. Quanto maior a média móvel, mais o atraso. Uma média móvel exponencial de 10 dias irá reduzir os preços de forma bastante próxima e virar-se pouco depois que os preços se transformarem. As médias de curto movimento são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos de mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o retardam. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - letárgicos e lentos para mudar. É necessário um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. O gráfico acima mostra o ETF SampP 500 com um EMA de 10 dias seguindo os preços e uma moagem de SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 a 100 dias quando se trata do fator de atraso. Médias móveis simples e exponentes Mesmo que existam diferenças claras entre as médias móveis simples e as médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que a outra. As médias móveis exponentes têm menos atraso e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponentes virarão antes das médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços durante todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média móvel depende dos objetivos, do estilo analítico e do horizonte temporal. Os cartistas devem experimentar com os dois tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com o SMA de 50 dias em vermelho e a EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais acentuado do que o declínio no SMA. O EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou abaixo até o final de março. Observe que o SMA apareceu mais de um mês após o EMA. Comprimentos e prazos O comprimento da média móvel depende dos objetivos analíticos. As médias de curto movimento (5-20 períodos) são mais adequadas para tendências e negociações de curto prazo. Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo optaram por médias móveis mais longas que poderiam prolongar 20-60 períodos. Os investidores de longo prazo preferirão as médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos médios móveis são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartéescos usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias era bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação da tendência Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Conforme mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel aplica-se a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel ascendente mostra que os preços geralmente aumentam. Uma média decrescente indica que os preços, em média, estão caindo. Uma média móvel crescente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo. Uma média móvel decrescente a longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias desistiu em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que demorou 15 para reverter a direção dessa média móvel. Esses indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou após ocorrerem (na pior das hipóteses). O MMM continuou abaixo em março de 2009 e passou de 40 a 50. Observe que o EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que fez, no entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam de forma brilhante em fortes tendências. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Tal como acontece com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilize um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema que usa SMA de 50 dias e SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz dourada. Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta passa abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os fluxos médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos médios móveis, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de cruzamento médio móvel produzirá muitos whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de cruzamento triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. O uso de um crossover médio móvel resultaria em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro (1), mas isso não durou tanto quanto os 10 dias se movimentaram atrás em meados de novembro (2). Esta cruz durou mais tempo, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços finais de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz descendente não durou tanto quanto a EMA de 10 dias voltou atrás dos 50 dias alguns dias depois (4). Depois de três sinais negativos, o quarto sinal anunciou um forte movimento, já que o estoque avançou acima de 20. Há duas coisas para levar aqui. Primeiro, os cruzamentos são propensos a whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de atuar ou exigir que a EMA de 10 dias se mova acima da EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha que representa a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. O MACD fica positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Percentage Price Oscillator (PPO) pode ser usado da mesma maneira para mostrar diferenças percentuais. Note-se que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não combinam com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50.200,1). Havia quatro passagens médias móveis ao longo de um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em chicotes ou malfeitos. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como a ORCL avançou até meados dos anos 20. Mais uma vez, os cruzamentos médios móveis funcionam bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preços As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os cruzamentos de preços podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um seria procurar cruzes de preços otimistas somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociado em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartists só se concentrarão em sinais quando o preço se mova acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas esses cruzamentos mais baixos seriam ignorados porque a maior tendência é maior. Uma cruz grosseira simplesmente sugeriria uma retração dentro de uma maior tendência de alta. Uma cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma recuperação dos preços e a continuação da maior tendência de alta. O próximo gráfico mostra Emerson Electric (EMR) com EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. O estoque moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços rapidamente se movimentaram atrás do EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima da EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo da EMA de 50 dias. Suporte e resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizada. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias forneceram várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência invertida com uma quebra de suporte de topo duplo, a média móvel de 200 dias atuou como resistência em torno de 9500. Não espere um suporte exato e níveis de resistência a partir de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superar. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias em movimento são indicadores de tendência, ou atraso, indicadores que sempre estarão um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim. Afinal, a tendência é sua amiga e é melhor negociar na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante esteja em linha com a tendência atual. Embora a tendência seja sua amiga, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo nas gamas de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis o manterão, mas também darão sinais tardios. Don039t espera vender no topo e comprar no fundo usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos de ações A média móvel está disponível como um recurso de sobreposição de preços no banco de trabalho SharpCharts. Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para Open, H para High, L para Low e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o lado esquerdo (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos esquerdos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos certos. Várias médias móveis podem ser sobrepostas ao gráfico de preços, simplesmente adicionando outra linha de sobreposição ao banco de trabalho. Os membros do StockCharts podem alterar as cores e o estilo para diferenciar entre médias móveis múltiplas. Depois de selecionar um indicador, abra Opções avançadas clicando no pequeno triângulo verde. Opções avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para obter um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias em Movimento com Análises de StockCharts Aqui estão algumas varreduras de amostra que os membros do StockCharts podem usar para escanear várias situações de média móvel: Cruzada média movimentada de Bullish: Esta varredura procura ações com uma média móvel crescente de 150 dias e uma cruz de alta dos 5 EMA EMA e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está aumentando, desde que esteja negociando acima do nível cinco dias atrás. Uma cruz de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias no volume acima da média. Croácia média baixa de Bearish: esta pesquisa procura ações com uma média móvel decrescente de 150 dias e uma cruz descendente da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto estiver negociando abaixo do nível cinco dias atrás. Uma cruz descendente ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias no volume acima da média. Estudo adicional O livro de John Murphy039 tem um capítulo dedicado às médias móveis e seus vários usos. Murphy cobre os prós e contras das médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com bandas Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Análise técnica dos mercados financeiros John Murphy O cientista e engenheiros Guia de processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Capítulo 19: Filtros recursivos Existem três tipos de resposta de fase que um filtro pode ter: fase zero. Fase linear. E fase não-linear. Um exemplo de cada um destes é mostrado na Figura 19-7. Conforme mostrado em (a), o filtro de fase zero é caracterizado por uma resposta de impulso que é simétrica em torno da amostra zero. A forma real não importa, apenas que as amostras numeradas negativas são uma imagem espelhada das amostras numeradas positivas. Quando a transformada de Fourier é tomada dessa forma de onda simétrica, a fase será inteiramente zero, conforme mostrado em (b). A desvantagem do filtro de fase zero é que requer o uso de índices negativos, o que pode ser inconveniente para trabalhar. O filtro de fase linear é uma maneira de contornar isso. A resposta de impulso em (d) é idêntica à mostrada em (a), exceto que foi transferida para usar apenas amostras numeradas positivas. A resposta ao impulso ainda é simétrica entre a esquerda e a direita no entanto, a localização da simetria foi deslocada de zero. Esta mudança resulta na fase, (e), sendo uma linha reta. Contabilizando o nome: fase linear. A inclinação desta linha reta é diretamente proporcional à quantidade da mudança. Uma vez que a mudança na resposta ao impulso não produz mais que uma mudança idêntica no sinal de saída, o filtro de fase linear é equivalente ao filtro de fase zero para a maioria dos propósitos. A figura (g) mostra uma resposta de impulso que não é simétrica entre a esquerda e a direita. Correspondentemente, a fase, (h), não é uma linha reta. Em outras palavras, ele tem uma fase não-linear. Não confunda os termos: fase não linear e linear com o conceito de linearidade do sistema discutido no Capítulo 5. Embora ambos usem a palavra linear. Eles não estão relacionados. Por que alguém se importa se a fase for linear ou não Figuras (c), (f), e (i) mostre a resposta. Estas são as respostas de pulso de cada um dos três filtros. A resposta ao pulso não é mais do que uma resposta passo a passo positiva, seguida de uma resposta passo a passo negativa. A resposta de pulso é usada aqui porque exibe o que acontece tanto nas bordas em ascensão como na queda em um sinal. Aqui está a parte importante: filtros de fase zero e linear têm bordas esquerda e direita que se parecem iguais. Enquanto os filtros de fase não-linear têm bordas esquerda e direita que se parecem diferentes. Muitas aplicações não podem tolerar as bordas esquerda e direita, aparecendo diferentes. Um exemplo é a exibição de um osciloscópio, onde essa diferença pode ser mal interpretada como uma característica do sinal que está sendo medido. Outro exemplo é o processamento de vídeo. Você pode imaginar ligar a sua TV para encontrar a orelha esquerda do seu ator favorito diferente da orelha direita. É fácil fazer um filtro FIR (filtro de resposta finito) com uma fase linear. Isso ocorre porque a resposta ao impulso (kernel de filtro) é especificada diretamente no processo de design. Fazer o kernel do filtro ter simetria esquerda-direita é tudo o que é necessário. Este não é o caso dos filtros IIR (recursivos), uma vez que os coeficientes de recursão são o que é especificado, e não a resposta ao impulso. A resposta de impulso de um filtro recursivo não é simétrica entre a esquerda e a direita e, portanto, tem uma fase não linear. Circuitos eletrônicos analógicos têm o mesmo problema com a resposta de fase. Imagine um circuito composto por resistores e capacitores sentados em sua mesa. Se a entrada sempre foi zero, a saída também será sempre zero. Quando um impulso é aplicado à entrada, os capacitores carregam rapidamente para algum valor e começam a diminuir exponencialmente através dos resistores. A resposta ao impulso (isto é, o sinal de saída) é uma combinação destes vários exponenciais exponentes de decomposição. A resposta ao impulso não pode ser simétrica, porque a saída foi zero antes do impulso, e a decomposição exponencial nunca atingiu novamente o valor zero. Os criadores de filtros analógicos atacam esse problema com o filtro Bessel. Apresentado no Capítulo 3. O filtro Bessel foi concebido para ter a fase linear possível, no entanto, está muito abaixo do desempenho dos filtros digitais. A capacidade de fornecer uma fase linear exata é uma clara vantagem dos filtros digitais. Felizmente, existe uma maneira simples de modificar filtros recursivos para obter uma fase zero. A Figura 19-8 mostra um exemplo de como isso funciona. O sinal de entrada a ser filtrado é mostrado em (a). A figura (b) mostra o sinal depois de ter sido filtrada por um filtro passa-baixa de um único pólo. Uma vez que este é um filtro de fase não-linear, as bordas esquerda e direita não parecem iguais, são versões invertidas umas das outras. Conforme descrito anteriormente, este filtro recursivo é implementado começando na amostra 0 e trabalhando em direção à amostra 150, calculando cada amostra ao longo do caminho. Agora, suponha que em vez de se mover da amostra 0 para a amostra 150, começamos na amostra 150 e avançamos em direção à amostra 0. Em outras palavras, cada amostra no sinal de saída é calculada a partir de amostras de entrada e saída à direita da amostra trabalhada em. Isso significa que a equação de recursão, Eq. 19-1, é alterado para: Figura (c) mostra o resultado dessa filtragem inversa. Isso é análogo ao passar um sinal analógico através de um circuito RC eletrônico enquanto o tempo de execução está para trás. Esrevinu eht pu-wercs nac lasrever emite - noituaC O filtro na direção inversa não produz qualquer benefício em si mesmo, o sinal filtrado ainda possui bordas esquerda e direita que não se parecem. A magia acontece quando a filtragem para frente e para trás é combinada. A Figura (d) resulta da filtragem do sinal na direção direta e, em seguida, filtra-se novamente na direção inversa. Voila Isso produz um filtro recursivo de fase zero. Na verdade, qualquer filtro recursivo pode ser convertido em fase zero com esta técnica de filtragem bidirecional. A única penalidade para este desempenho melhorado é um fator de dois em tempo de execução e complexidade do programa. Como você encontra as respostas de impulso e freqüência do filtro geral A magnitude da resposta de freqüência é a mesma para cada direção, enquanto as fases são opostas no signo. Quando as duas direções são combinadas, a magnitude torna-se quadrada. Enquanto a fase cancela para zero. No domínio do tempo, isso corresponde a convolver a resposta de impulso original com uma versão invertida para a esquerda para a direita. Por exemplo, a resposta de impulso de um filtro passa-baixa de um único pólo é um exponencial unilateral. A resposta ao impulso do filtro bidirecional correspondente é uma exponencial unilateral que desdobra para a direita, convolvida com uma exponencial unilateral que decaia para a esquerda. Passando pela matemática, isso resulta ser um exponencial de dupla face que decaia tanto para a esquerda quanto para a direita, com a mesma constante de decaimento que o filtro original. Algumas aplicações têm apenas uma parte do sinal no computador em um momento específico, como sistemas que alternadamente entrem e fornecem dados de forma contínua. A filtragem bidirecional pode ser usada nestes casos, combinando-o com o método de sobreposição adicionado descrito no último capítulo. Quando você vem à questão de quanto tempo a resposta de impulso é, não diga infinito. Se você fizer isso, você precisará preencher cada segmento de sinal com um número infinito de zeros. Lembre-se, a resposta ao impulso pode ser truncada quando se deteriorou abaixo do nível de ruído de arredondamento, isto é, cerca de 15 a 20 constantes de tempo. Cada segmento precisará ser preenchido com zeros na esquerda e na direita para permitir a expansão durante a filtragem bidirecional.