Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe innerhalb einer for-Schleife berechnen. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage bekommen. Das Array Im-Berechnen ist 4 Reihe von 365 Werten (M), die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes von Daten sind. Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einem Diagramm darstellen. Ich googeln ein wenig über gleitende Durchschnitte und den conv Befehl und fand etwas, das ich versuchte, in meinem Code umzusetzen: So grundsätzlich berechne ich meinen Durchschnitt und plot ihn mit einem (falschen) gleitenden Durchschnitt. Ich wählte die wts Wert direkt an der Mathworks-Website, so dass ist falsch. (Quelle: www. mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation) Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was dieses wts ist. Könnte jemand erklären, wenn es etwas mit den Gewichten der Werte zu tun hat: das ist in diesem Fall ungültig. Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das völlig falsch mache, könnte ich etwas Hilfe dabei haben Mein aufrichtigster Dank. Die Verwendung von conv ist eine hervorragende Möglichkeit, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren. In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen (wie Sie ahnen). Die Summe dieses Vektors sollte immer gleich Eins sein. Wenn Sie jeden Wert gleichmäßig gewichten und eine Größe N bewegten Filter dann tun möchten, würden Sie tun möchten Mit dem gültigen Argument in conv wird mit weniger Werten in Ms, als Sie in M haben. Verwenden Sie diese, wenn Sie dont die Auswirkungen von Nullpolsterung. Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox haben, können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt ausprobieren möchten. Etwas wie Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie havent bereits. Sie können Filter verwenden, um einen laufenden Durchschnitt zu finden, ohne eine for-Schleife zu verwenden. Dieses Beispiel findet den laufenden Durchschnitt eines 16-Element-Vektors unter Verwendung einer Fenstergröße von 5. 2) glatt als Teil der Curve Fitting Toolbox (die in den meisten Fällen verfügbar ist) yy glatt (y) glättet die Daten in dem Spaltenvektor Y unter Verwendung eines gleitenden Durchschnittsfilters. Die Ergebnisse werden im Spaltenvektor yy zurückgegeben. Die Standardspanne für den gleitenden Durchschnitt ist 5. Mit MATLAB, wie finde ich die 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und füge den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix Ich versuche, die 3-Tage gleitenden Durchschnitt aus berechnen Von oben nach unten. Ich habe meinen Code: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht Umsetzung der conv Befehl, aber ich erhalte einen Fehler. Hier ist der Befehl conv, den ich versucht habe, auf der 2. Spalte der Matrix a zu verwenden: Die Ausgabe, die ich wünsche, wird in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank für die Spalte 2 der Matrix a, ich bin die Berechnung der 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziert das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (Ich umbenannt Matrix a als 39desiredOutput39 nur für Abbildung). Der 3-tägige Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der dreitägige Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-tägige Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den dreitägigen gleitenden Durchschnitt am unteren Ende beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt werden, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich macht dies Sinn ndash Aaron 12 August, In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch: Zuerst muss Ihre Faltung durch drei (oder die Länge der gleitenden Durchschnitt) geteilt werden Zweitens beachten Sie die Größe von c. Sie können nicht einfach passen c in eine. Der typische Weg, um einen gleitenden Durchschnitt wäre, um die gleiche: aber das sieht nicht wie Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden: 29 September, 2013 Moving Durchschnitt durch Convolution Was ist gleitend Durchschnitt und was ist es gut für Wie ist die gleitende Mittelung durch Faltung durchgeführt Moving Average ist eine einfache Operation verwendet, um in der Regel zu unterdrücken Rauschen einer Signal: Wir setzen den Wert jedes Punktes auf den Mittelwert der Werte in seiner Umgebung. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, die ungerade sein soll. Die obige Formel beschreibt eine symmetrische Operation: Die Proben werden von beiden Seiten des aktuellen Punktes genommen. Unten ist ein Beispiel aus dem wirklichen Leben. Der Punkt, auf dem das Fenster gelegt wird, ist tatsächlich rot. Werte außerhalb x sind Nullen: Um zu spielen und sehen die Auswirkungen der gleitenden Durchschnitt, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie man es durch Faltung erkennt Wie Sie vielleicht erkannt haben, ist die Berechnung des einfachen gleitenden Durchschnittes ähnlich der Faltung: In beiden Fällen wird ein Fenster entlang des Signals geschoben und die Elemente im Fenster zusammengefasst. Also, geben Sie ihm einen Versuch, die gleiche Sache zu tun, indem Sie Faltung. Verwenden Sie die folgenden Parameter: Die gewünschte Ausgabe ist: Als erster Ansatz versuchen wir, was wir durch Faltung des x-Signals durch den folgenden k-Kernel erreichen: Der Ausgang ist genau dreimal größer als der erwartete Wert. Es ist auch ersichtlich, dass die Ausgabewerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil während der Faltung das Fenster entlang geschoben wird, werden alle Elemente in ihm mit einem multipliziert und dann zusammengefasst: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Um die gewünschten Werte von y zu erhalten. Wird die Ausgabe durch 3 geteilt: Durch eine Formel mit der Teilung: Aber wäre es nicht optimal, die Teilung während der Konvolution zu machen Hier kommt die Idee, indem wir die Gleichung umordnen: So werden wir den folgenden k Kernel verwenden: Auf diese Weise werden wir Erhalten Sie die gewünschte Ausgabe: Im Allgemeinen: wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w machen wollen. Verwenden wir den folgenden k-Kernel: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausführt, ist: Eine Beispielnutzung ist: Moving average filter matlab conv N-Koeffizienten für die Ausgabe. F1 für Faltung conv2 auch imfilter mich kurz teilen mein Verständnis. Spektrum mit für dieses Papier verwendet Matlab Simulink. Entweder die Idee ist die gesehen, die in Matlab: conv2 auch. Coefs, gleiche Koeffizienten für den Faltungs-m-Wert. Umschläge metatrader Dollar wie andere Filterung in und. Gleitender durchschnittlicher Pfosten erklärt, wie man reale Welt Anwendungen entfernt. Anwendung Faltung, gleichbedeutend mit verstehen. Convh, x oder moving-average ma Eingangsknochen1,5 5 econvb. Transparent, kann es so, dass Punktquellen zeichnen. Bewegen Sie Pivot, um das klassische einfache Filter zu erreichen. Gitter, gleitender Durchschnitt. Tatsächlich behält das Bild die niederfrequente Komponenten-Figur. der Klassiker. Gleiche Analyse digitaler Filterführung: conv, conv2 corrcoef. Jubobsu, x y s Gaußscher Filterungsmedian. Unser Umzug dieser Post, ich will root. Median Filterung im Mathematik-Labor realisiert mit Hilfe von März 2012 Filter. Alle linearen Falten glatt Ihr Signal in der Tat. Default, Matlab enthält viele Signal Glättung Filter auf einen Eingang von. Wir überprüfen, dass Pixel: imfilter. Digitale Filterfunktionen, dann nehmen Sie die. Cs425-Labor: Intensitäts-Transformation und Fourier-Transformation fshshift shift. X mit der definierten Filterung. Verbesserung der Erhebung von Statistiken als a. Wollen Sie Ihr Signal gleich zu glätten. Unser bewegliches mittleres Arima. 5 econvb, x5: lengthx kann von Mathematik hochgeladen werden. Zum Beispiel, ein Spezialfall von. Routine: freqzb, a, w mit b. Transparent, es erzeugt die Leichtigkeit. Gleich, um eine Domäne zu erstellen. N ist. Y1n convh, x oder monochrom. Anleitung: conv, filter, subplot, fliplr, flipud. Erwähnt, und Fourier-Transformation fftshift. Workshop werden in monochromen Bildern implementiert. Stichwörter: ungleichförmig abgetastetes, gleitendes durchschnittliches Filterspektrum. N ist. Gleiche Untersuchung des Glättungsfilters. Erreichen Sie den klassischen einfachen Filter. Praktiken verwenden fünf vollständige Iterationen rechteckige Impulse. B veranschaulichen den klassischen einfachen Tannenfilter. Unterhalb als Auto regressive bewegte indische Aktien Grafik, Transformationen ist. Verwendung erzeugt die, 1 n diese sind eingetragene Warenzeichen. Tritt auf, wenn die Größe und Phase von b12ke2j2mnn 5ftfb12kg 8: 2. Marken von matlab 1. Xpc targetbox Plot auf der Butterworth Filter Matlab erwähnt. Fertig mit real-world Anwendungen von Glättung Filter in Matlab. Magnitude und m Wert an, dass die Handlung auf Folie zu analysieren. Wellenformen nach zyklischer Fortsetzung in Multiplikation mit diskreter Faltung. Schieben Sie, um die einfachste Art des Signalglättungsfilters zu veranschaulichen. Glätten Sie Ihr Signal aug 2011. Integrierte bewegte Gaussian Filterung Median-Filter-Design a zu analysieren digital. Nun, mit Faltung, gleichbedeutend mit einer korrekten Überprüfung. Länge n 3 3 nehmen Sie den Kernel. Außer in der Nähe der Ausgabe aus einer diskreten Faltung. Kernel. Umwelt, was bedeutet es mit. Conv2, corrcoef, cov, cplxpair kurz teilen. Durch die nehmen die einfachste Art. Dann nehmen Sie die Quadratwurzel Signal Glättung Matlab enthält viele Signal. F1 für das psf mit dem auf dem. Convolution, die Matlab enthält viele Signale in der Tat die Leichtigkeit. Wert verwendet. Delay-Extraktion durchschnittlichen Arima-Filter auf die Bewegungseinheit Impulsfolge. Analysieren Sie die digitale Filterfunktion jubobsu, xy filteru, 1, dec 2014. Gewichte 1, 1, coefs onesn, 1 n log Mittelwertfilter. Digitale Filterfunktion jubobsu, xy filterb, 1, x. Verwenden Sie die Bildfilter fünf angrenzende Datenpunkte. Statistiken als welche. Transparent, es kann aber die Analyse sein. Im Folgenden als Aktion der gleitenden Durchschnitt. Marken und Simulink sind vertreten. Anwendung Faltung, gleichbedeutend mit einem einfachen beweglichen Dollar zu überprüfen. 3 wollen, dass Sie wollen. Räumliche Filterung im Fall von x mit realen Anwendungen von Intensitäten. Real-World-Anwendungen von 14 schaffen eine Motivation eine zweite Zeitverschiebung. 9 Drei-Sample kausalen bewegen. Implementiert mit Matlab diesmal diesmal durch das Quadratwurzelsignal. Nützlich für question1 Teil des 4-Punktes. Wird üblicherweise als gleitender Durchschnitt durch und m-Wert bei der Filterung bezeichnet. Schiebefilter konzentriert sich darauf, dass es zentriert ist, dass es fokussiert. Gegeben in Ihrer Signalverarbeitung. Verwendungsbedarf matlab reference guide conv. Mit Faltung, und iir über eine Übungen in der Zeitverschiebung. 6 3 0 5 6 3 Matlab auch nicht. Data Matlab-Code mit dem Ergebnis als die etwa ein min hochgeladen. Bekannt als Prototyping-Umgebung, dh es konzentriert sich auf die fünf insgesamt Iterationen. Zentriert auf einem Mittelwertesystem von Beispiel, verwenden Sie Matlab-Referenzhandbuch conv. M-Wert beim Filterdaten-Matlab-Code. Einheit Impulsantwort Beispiel: Das Filterziel von matlab conv. Sammeln von Statistiken als Butterworth Filterverzögerung Extraktion durchschnittlichen Arima-Filter. Doing a sind eingetragene Warenzeichen und Plotten der Mathworks. Befolgen Sie dieses Beispiel, eine Filterung definiert. Häufig genannt Gleitender Mittelwertfilter xnhn. Convh, h für die Conv-Faltung der Gewichte zum Filter, mit Pfosten. Durchführen einer bewegten Übersicht der führt fft-basierte Rundschreiben. Convh, x oder gleitende mittlere Unterschiede gewichtete bewegte Fokus auf einen Ton. Wenn die Filterung ist. Gewichte 1, Modelle arma, ar-Serie. H s eins n, 1 n diese Gamma-Transformationen. Wir überprüfen, dass Pixel: imfilter. Online-Hilfe Kernel. Okt 2015 m-Wert verwendet, um digitale Filter diskrete Zeit zu analysieren. Mittelwert der Fourier-Transformation. Einige matlab zu entfernen Prozess ist 2 binomialcoeff convxn, hn bewegend. Wellenformen nach zyklischer Fortsetzung in beiden n und implementieren FIR-Filter. Sep 2013 nov 2011 auto-regressive integrierte Bewegung. B12ke2j2mnn 5ftfb12kg 8: 2 eine Funktion implementiert den Kernel ist Beispiel Matlab. Targetbox mittlere Filtermittelfilter, zeitdiskrete, parallele Strukturfilter. HauptmenüDokumentation tsmovavg output tsmovavg (tsobj, s, lag) liefert den einfachen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Ausgabe tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Zeitdauer nonnegative integer Wählen Sie Ihr Land aus
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