Bewegende Gemiddelde Matlab

Berekening van 'n bewegende gemiddelde Ek nodig het om 'n bewegende gemiddelde bereken oor 'n data-reeks, binne 'n for-lus. Ek het na die bewegende gemiddelde oor N = 9 dae kry. Die skikking ek berekening in 4-reeks van 365 waardes (M), wat op sy beurt is gemiddelde waardes van 'n ander stel data. Ek wil die gemiddelde waardes van my data te stip met die bewegende gemiddelde in een stuk. Ek googled 'n bietjie oor bewegende gemiddeldes en die opdrag "conv" en gevind iets wat ek probeer implementeer in my code .: So basies, ek bereken my gemiddelde en plot dit met 'n (verkeerde) bewegende gemiddelde. Ek opgetel die waarde "WTS" regs af die MathWorks webwerf, so dit is nie korrek nie. (Bron: http://www. mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation. html) My probleem is egter dat ek nie verstaan ​​wat hierdie "WTS" is. Kan iemand verduidelik? As dit iets te doen met die gewig van die waardes het: dit is ongeldig in hierdie geval. Alle waardes word geweeg dieselfde. En as ek doen dit heeltemal verkeerd, kan ek 'n paar help met dit? Bewegende gemiddelde deur konvolusie Wat is bewegende gemiddelde en wat is dit goed vir? Hoe beweeg gemiddelde gedoen deur die gebruik van konvolusie? Bewegende gemiddelde is 'n eenvoudige operasie gewoonlik gebruik om geraas van 'n sein te onderdruk: ons stel die waarde van elke punt aan die gemiddeld van die waardes in die buurt. Deur 'n formule: y_k = \ dfrac + x_ +. + X_ +. + X_ + x_>, v = \ dfrac Hier x is die insette en y is die uittreesein, terwyl die grootte van die venster is w, veronderstel vreemd te wees. Die formule hierbo beskryf 'n simmetriese werking: die monsters geneem word van beide kante van die werklike punt. Hier is 'n werklike lewe voorbeeld. Die punt waarop die venster eintlik gelê is rooi. Waardes buite x veronderstel is om nulle wees: x = \ links [ \ Begin 1 \, 2 \, 1 \ 3 Hoe om dit te doen deur konvolusie? Fraser Dickson (view profile) Ek wil om te probeer implementeer 'n bewegende gemiddelde funksie op my verskeidenheid van data die data wissel van 0 -128 maar waardes wat rondom is toegedraai sodat data op 128 is van soortgelyke Om dié van 1 as jy weet wat ek bedoel. Jan Simon (view profile) Geagte Fraser! & Gt; Ek wil om te probeer implementeer 'n bewegende gemiddelde funksie op my verskeidenheid van data & Gt; die data wissel van 0 -128 maar waardes wat rondom is toegedraai sodat data op 128 is van soortgelyke Om dié van 1 as jy weet wat ek bedoel. & Gt; Ek nodig het om 'n bewegende gemiddelde funksie op my datastel maar evrything dat ek het oor so ver gekom behandel die data as 1 en 128 om completley teenoorgestelde kante van die skaal en dus kry baie verward die bewegende gemiddelde filter Jy kan boekie jou data: voeg 'n paar finale waarde van die begin - en aanvanklike waarde tot die einde toe. Na filter, verwyder die ekstra waardes. As jou skikking is nie te groot, sou dit genoeg doeltreffende wees. Vir groot data (& gt; & gt; 100 MB) of baie gereelde toegang van die funksie, kan 'n C-Mex hierdie vinnige hanteer sonder expliciete padding. Ana (view profile) Ek is 'n Matlab begginer. Ek het vir 'n paar maatskappye datums kwartaallikse verdienste aankondigings (4 datums per jaar) en ook sy daaglikse opbrengs (sedert 1974 tot nou toe). Ek nodig het om te kies vir elke maatskappy 'n kwartaallikse aankondiging datum (bv: 25/10/2007) en vanaf daardie datum te bereken 'n bewegende gemiddelde van die daaglikse opbrengs van 120 dae voor. Moet ek gebruik die unieke funksie aan elke maatskappy data te kies? Hulle het sy eie unieke nommers. Ek het in Excel n collumn met die kwartaallikse datums (6171 rye) en 'n collumn met die daaglikse opbrengs (375930 rye). bewegende gemiddelde Ek het gepaar (x, y) data. Ek wil 'n soort van bewegende gemiddelde op te bereken dit, en ek wil waardes teruggekeer op dieselfde waardes van x. Die kinkel is dat die x data is nie eweredig gespasieerde. Ek het die probleem op hierdie manier opgelos: ksdensity (x, x, 'kern', 'box', 'gewigte', y) ./ ksdensity (x, x, 'kern', 'box'); Wat is 'n horlosie lys? Jy kan dink jou lys as drade wat jy geboekmerk. Jy kan etikette, skrywers, drade te voeg, en selfs resultate aan jou lys te soek. . Op hierdie manier kan jy maklik die spoor van onderwerpe waarin jy belangstel is hou jou horlosie lys te sien, kliek op die & quot; My News Reader & quot; skakel. Om items na jou horlosie lys te voeg, kliek die & quot; voeg by lys & quot kyk; skakel aan die onderkant van die bladsy. Hoe kan ek 'n item by te voeg aan my horlosie lys? Om soekkriteria om jou horlosie lys voeg, soek vir die presiese term in die soekkassie. Klik op die & quot; Voeg hierdie soektog na my horlosie lys & quot; skakel op die resultate bladsy. Jy kan ook 'n tag toe te voeg tot jou lys deur te soek vir die tag met die richtlijn & quot; tag: TAG_NAME & quot; waar TAG_NAME is die naam van die etiket wat jy wil om te kyk. Om 'n skrywer om jou horlosie lys te voeg, gaan na die skrywer se profiel-bladsy en klik op die & quot; Voeg hierdie skrywer om my horlosie lys & quot; skakel aan die bokant van die bladsy. Jy kan ook 'n skrywer by jou horlosie lys deur te gaan na 'n draad wat die skrywer het gepos word aan en kliek op die 'Voeg hierdie skrywer om my horlosie lys & quot; skakel. Jy sal in kennis gestel word wanneer die skrywer maak 'n pos. Om 'n draad om jou horlosie lys te voeg, gaan na die draad bladsy en klik op die & quot; Voeg hierdie draad om my horlosie lys & quot; skakel aan die bokant van die bladsy. Bewegende gemiddelde filter Ek probeer om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde filter insteading van vind skryf een. My agtergrond is nie in EE, so ek weet nie wat verstaan oneindige impulsrespons (IIR) of eindige impulsrespons (FIR) filter is. Maar in die Matlab hulp oor 'n filter ", dit sê die volgende voorbeeld kan 'n lopende gemiddelde gebaseer op windowSize doen. "Geomat" & lt; xwei@cems. uvm. edu> geskryf in boodskap Nuus: ef2e582.-1@webx. raydaftYaTP. & Gt; ek probeer om 'n eenvoudige bewegende gemiddelde filter insteading van vind Gewildste bewegende gemiddelde 18 Julie 2013 Tendens volgende stelsels van tegniese ontleding bedryf werklik doeltreffend op bullions. Dow teorie en die kombinasie van sloerende aanwyser kan wees regtig nuttig in die voorspelling van waarde beweging. Ons kan gebruik bewegende gemiddeldes met die tendens van die waardevolle metale voorspel. Ons kan stogastiese ossillator met tendens volgende aanwysers gebruik om 'n besluit van die tydsberekening van toetrede en uittrede in bullions maak. Correlograms word ook in die model identifikasie weg gebaan vir pas ARIMA modelle. In hierdie geval, is 'n bewegende gemiddelde model aanvaar vir die data en die volgende vertroue bands moet gegenereer word: Afgesien van patroonherkenning, tegniese ontleders momentum en bewegende gemiddelde modelle bestudeer ook. Momentum analise bestudeer die prys van die verandering van die prys eerder as om bloot waarde vlakke. As die prys van verandering is aan die opbou, wat daarop dui dat 'n tendens sal voortgaan indien die prys van verandering afneem, wat daarop dui dat die tendens sal waarskynlik omgekeer word. Een spesifieke van die belangrikste reëls vir tegniese ontleders is dat 'n belangrike verskuiwing plaasgevind toe 'n lang termyn beweging gemiddelde kruisies 'n vinnige termyn bewegende gemiddelde. Die bewegende gemiddelde is waarskynlik die mees algemene diens van alle aanwysers. Dit kom in verskillende tipes en het verskeie programme. In basiese terme hoewel, 'n bewegende gemiddelde help uit te stryk skommelinge in die waarde (of 'n aanduiding) en bied 'n baie meer korrekte weerspieëling van die pad wat die sekuriteit beweeg. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers en pas in die tendens volgende kategorie. Die verskillende tipes bevat eenvoudige, geweeg, eksponensiële, veranderlike, en driehoekige. Bewegende gemiddeldes is geroep sloerende aanwysers bloot omdat selfs al is hulle seine wat 'n tendens begin of eindig, hulle gee hierdie sein as gevolg van die tendens het reeds begin kan gee. Dit is waarom hulle genoem 'n tendens volgende aanwyser. Hierdie benadering staan ​​ook bekend as die persentasie bewegende gemiddelde benadering. In hierdie benadering word die oorspronklike datawaardes in die tyd-reeks uitgedruk as persentasies van bewegende gemiddeldes. Die maatreëls en die tabelle word hieronder verskaf. Die idee agter bewegende gemiddeldes is redelik eenvoudig. Wanneer die werklike pryse is aan die styg, sal dit beteken nie bo die gemiddelde. Dit kan 'n kry kans aan te dui. Aan die ander kant wanneer die onderliggende pryse is laer as die gemiddelde, wat dui op dalende pryse en moontlik 'n lomp mark. As jou voorraad beweeg in waarde, is daar 'n belangrike reël wat jy wil sien. Dit is die 50-dae - bewegende gemiddelde. As jou voorraad bly bo dit, dit is 'n baie goeie teken. As jou voorraad daal onder die lyn in die swaar volume, kyk uit, daar kan probleme wat voorlê. 'N 50-dae bewegende gemiddelde lyn neem tien weke van die sluiting van waarde data, en dan plotte die gemiddelde. Die lyn is herbereken elke dag. Dit sal 'n voorraad se waarde tendens toon. Dit kan wees, af, of sywaarts. Jy moet usuallyly net verkry aandele wat bo hul 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit vertel jou die voorraad is opwaartse tendens in waarde. Jy wil dikwels om handel te dryf met die tendens, en nie daarteen. Baie van die grootste handelaars die wêreld se vorige en huidige, net handel of verhandel in die pad van die tendens. Wanneer 'n winsgewende voorraad korrigeer in waarde, wat normaal is, kan dit af daal tot sy 50-dae - bewegende gemiddelde. Wen aandele usuallyly sal hulp meer as en meer as spoor weer op daardie lyn. Massiewe handel instellings soos effektetrusts, pensioenfondse en verskansingsfondse kyk top aandele regtig nou. Wanneer hierdie groot handel volume entiteite ter plaatse 'n uitstekende voorraad af beweeg om sy 50-dag reël, hulle sien dit as 'n kans, toe te voeg tot, of begin 'n pos by 'n redelike waarde. Die onderskeid tussen die verskillende soorte bewegende gemiddeldes is eenvoudig die wyse waarop die gemiddeldes bereken. Byvoorbeeld, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde gebiede gelyke gewig aan elke waarde in die tydperk geweeg en eksponensiële plek veel meer klem op huidige waardes in die tydperk 'n driehoekige bewegende gemiddelde gebiede groter klem op die middelste gedeelte van die tydperk en 'n veranderlike bewegende gemiddelde aanpas die gewig, afhangende van die wisselvalligheid in die tydperk. Bogenoemde is nie bedoel gesaghebbende te wees nie, maar bloot om te wys dat die term "operating gemiddelde" is ook gereeld in diens geneem om te impliseer bewegende gemiddelde. Ek is seker daar is talle voorbeelde waar bedryfstelsel gemiddelde dui Kumulatiewe gemiddelde. Maar hierom het ek oorweeg om 'n baie meer geskikte term is "Kumulatiewe bewegende gemiddelde" so ek het gegaan met daardie. Wat is geneig om die EMO na bewering beter is as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) maak? Die geglo agter die EMO is geneig om 'n goeie sin maak: SMA lyne te reageer op veranderinge in die tendens eerder geleidelik. Vir aktiewe handelaars wat staatmaak op hierdie fundamentele hulpmiddel, dit dui sloerende snellers en verlore handel moontlikhede. Die eksponensiële bewegende gemiddelde formule reageer aansienlik vinniger en help aktiewe handelaars reageer op veranderinge tendens met groter ratsheid. Bewegende gemiddeldes is nuttig in elke vinnige en langtermyn ontleding. Selfs al so vinnig termyn analise word gebruik om te meet of gepolijst vinnige termyn tendense, is meer gemiddeldes gebruik om te meet of gepolijst lang tendense termyn. bo die formule bepaal dat die sluiting waarde moet wees bo 15 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde (aangedui deur 'C Charbel (view profile) Hallo almal, Ek werk saam met Simulink, en ek het 'n voertuig model gekodeer met S-funksies blocks. The blokke bestaan ​​uit C-Mex lêers, sodat ons kan nie gebruik Matlab funksies soos (gemiddelde, lengte, som. Ens) Soos ons kan doen in 'n ingebedde Matlab funksie. Die uitsette Ek is die verkryging van wat skalaar tipe is, is wisselende funksie van tyd. So toe ek skakel hierdie uitsette te Scopes, ek is die verkryging van kurwes al langs simulasie tyd. Die probleem is, ek moet net die gemiddelde waardes van hierdie uitsette in my Model, so ek moet in staat wees om 'n gemiddelde waardes van hierdie uitsette. Byvoorbeeld, ek het 'n uitset die silinder druk. afhangende van die simulasie tyd, die druk kurwe (gewys op die omvang) bestaan ​​uit sekere aantal datapunte. Om die gemiddelde waarde van hierdie kurwe verkry, die vergelyking is: beteken (druk) = som (Pressure_curve_datapoints) / lengte (Pressure_curve_datapoints) Of in C-Mex S-funksie, ek nodig het om hierdie hand skryf, want geen geringe of som word toegelaat nie. Si Ek geskape twee veranderlikes: 'Sum_datapoints' en 'Length_data_points. Wat ek geïnisialiseer om nulle van die begin af. Sum_datapoints = 0.0; Length_data_points = 0.0; Ek het gedink dat deur die skryf van die volgende: Sum_datapoints = Sum_datapoints + Cylinder_Pressure; Length_data_points = Length_data_points + 1; mean_Pressure_Value = Sum_datapoints / Length_data_points; Ek sal verkry op die ou end die som van al die silinder druk datapunte, en die aantal datapunte ----- & gt; wat lei tot die gemiddelde waarde Ek het uitgevind dat hierdie veranderlikes gee my nuwe kurwes, en nie een waarde aan die einde. en die laaste waarde in die kurwe nie ooreenstem met die waarde wat ek is op soek na! Kan u help asseblief met betrekking tot hierdie onderwerp. Ek hoop dat my probleem is duidelik genoeg. P. s. In Simulink daar die geweegde bewegende gemiddelde, maar ek probeer om dit te gebruik en ek het nie geslaag nie. So as dink dit my dalk help, help my asseblief om dit te gebruik. Gevorderde bronkode. com . Klik hier om af te laai. 'N bewegende gemiddelde filter gemiddeldes n aantal insette monsters en produseer 'n enkele uitset monster. Dit gemiddelde aksie verwyder die hoë frekwensie komponente teenwoordig is in die sein. Bewegende gemiddelde filters word gewoonlik gebruik as 'n lae slaagsyfer filters. In rekursiewe filter algoritme, vorige uitset monsters ook geneem word vir 'n gemiddelde. Dit is die rede waarom dit is impulsrespons strek tot in die oneindige. Ons het 'n lae computational benadering vir Iris erkenning gebaseer op 1D bewegende gemiddelde filter ontwikkel. Eenvoudige gemiddelde word gebruik om die effekte van geraas te verminder en significante verbetering in computational doeltreffendheid bereik kan word as ons die berekening van die gemiddelde presteer in 'n rekursiewe mode. MATLAB, bewegende gemiddeldes oor 'n vektor in Matlab? MATLAB & gt; & gt; Bewegende gemiddeldes oor 'n vektor in Matlab? deur Erik Carlsten & raquo; Fri, 2 November 2007 00:21:38 GMT Hi almal, onlangs het ek is besig met 'n ontleding op sommige FFT's probeer om uit te vind en streke ontleed met pieke. Een ding wat ons gedoen het om hierdie proses te vergemaklik is om 'n bewegende gemiddelde van die FFT neem voordat die ontleding die pieke te verseker dat skelm spykers in ons FFT's doen nie mislei ons seinverwerking. Maar een probleem ek forseeing is net hoe stadig ons huidige bewegende gemiddelde is. Tans is ons net kyk na x punte aan die linkerkant kant en x punte aan die regterkant van ons huidige punt en die neem van 'n gemiddelde van daardie data en dan die opstel van dieselfde indeks in ons nuwe reëlmatige FFT vektor daardie gemiddelde wees waarde. Ek sou graag wou sien dat as iemand weet 'n gladde pad na bereik dit met óf 'n ingeboude in toolbox funksie of As daar 'n manier om 'n persoonlike geskryf funksie is van toepassing op elke indeks in 'n vektor sonder 'n for-lus.