Weighted Mobile Media Matlab Code

Ho una matrice di dati in serie temporale per 8 variabili con circa 2500 punti (10 anni di lunedì a venerdì) sarà di calcolare la media, varianza, asimmetria e curtosi su base media mobile. Diciamo telai 100 252 504 756 - Vorrei calcolare le quattro funzioni sopra su più di ciascuna delle (tempo-frame), su base giornaliera - in modo che il cambio di giorno 300 nel caso con 100 giorni-frame, sarebbe media varianza curtosi asimmetria dal periodo day201-day300 (100 giorni in totale). e così via. So che questo significa otterrei un'uscita matrice e il numero del primo fotogramma giorni sarebbe NaNs, ma smusso capire l'indicizzazione necessaria per ottenere questo fatto. ha chiesto 24 marzo 14 al 00:07 Questa è una domanda interessante perché penso che la soluzione ottimale è diversa per la media di quanto lo sia per le altre statistiche del campione. Ive ha fornito un esempio di simulazione di sotto che si può lavorare attraverso. In primo luogo, scegliere alcuni parametri arbitrari e simulare alcuni dati: per la media, utilizzare il filtro per ottenere una media mobile: Avevo inizialmente pensato di risolvere questo problema utilizzando conv come segue: Ma come PhilGoddard sottolineato nei commenti, l'approccio del filtro evita la necessario per il ciclo. Si noti inoltre che Ive ha scelto di fare le date nella matrice di uscita corrispondono alle date di X così nel lavoro successivo è possibile utilizzare gli stessi indici per entrambi. Così, i primi WindowLength-1 osservazioni in MeanMA saranno nan. Per la varianza, Non posso vedere come utilizzare un filtro o conv o anche una somma parziale per rendere le cose più efficiente, così invece effettuo manualmente il calcolo ad ogni iterazione: Potremmo velocizzare le cose leggermente sfruttando il fatto che abbiamo già calcolata la media mobile. Basta sostituire la linea all'interno del ciclo in quanto sopra con: Tuttavia, dubito che questo farà molta differenza. Se chiunque altro può vedere un modo intelligente per utilizzare il filtro o conv per ottenere il movimento della finestra di varianza id essere molto interessato a vederlo. Lascio caso di asimmetria e curtosi al PO, dal momento che sono essenzialmente lo stesso come l'esempio varianza, ma con la funzione appropriata. Un ultimo punto: se si stesse convertendo quanto sopra in una funzione generale, si potrebbe passare a una funzione anonima come uno degli argomenti, allora si avrebbe una routine media mobile che funziona per scelta arbitraria di trasformazioni. Finale, ultimo punto: Per una sequenza di lunghezze finestra, semplicemente ciclo su tutto il blocco di codice per ogni lunghezza della finestra. Sì, la funzione di filtro è davvero meglio per la media - ma ho voluto fare questo per diverse funzioni, non solo la media. Appena pubblicato la mia risposta perché ha funzionato per me e ho pensato che potrebbe aiutare qualcun altro troppo. ndash Dexter Morgan Apr 15 14 a 12: 40I necessario calcolare una media mobile su una serie di dati, all'interno di un ciclo. Devo ottenere la media mobile più giorni N9. La matrice Im computing è 4 serie di 365 valori (M), che a sua volta sono valori medi di un altro insieme di dati. Voglio tracciare i valori medi dei miei dati con la media mobile in una trama. Ho cercato su google un po 'di medie e il comando conv movimento e trovato qualcosa che ho cercato di esecuzione nel mio codice .: Quindi, fondamentalmente, computo mia media e tracciare con una (sbagliata) media mobile. Ho scelto il valore di WTS destra fuori del sito MathWorks, in modo che non è corretto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-media-trend-estimation. html) Il mio problema, però, è che non capisco che cosa questo WTS. Qualcuno potrebbe spiegare se ha qualcosa a che fare con i pesi dei valori: che non è valido in questo caso. Tutti i valori sono ponderati lo stesso. E se sto facendo questo tutto sbagliato, potrei avere un aiuto con esso miei più sinceri ringraziamenti. chiesto 23 settembre 14 alle 19:05 Utilizzando conv è un ottimo modo per implementare una media mobile. Nel codice che si sta utilizzando, wts è quanto si sta pesando ogni valore (come avete indovinato). la somma di tale vettore deve essere sempre uguale a uno. Se si desidera peso ogni valore in modo uniforme e fare una dimensione N del filtro in movimento, allora si vorrebbe fare Utilizzando l'argomento valido in conv porterà ad avere un minor numero di valori in Ms di quello che hai in M. Usa stesso se non vi dispiace gli effetti della zero padding. Se hai la casella degli strumenti di elaborazione del segnale è possibile utilizzare cconv se si vuole provare una media circolare in movimento. Qualcosa di simile si dovrebbe leggere la documentazione conv e cconv per ulteriori informazioni se si hanno né ricontattato already. moving tecniche media s ad alta frequenza di trading targetblank MA movimento tecniche di media s trading ad alta frequenza adattativo movimento tecniche di media, il CSI 300 futures su indici maggiori lavorazioni dati di frequenza, a raggiungimento di trading simulato. Partecipa guadagni visivi, facile da studiare, per identificare le opportunità di mercato, le opportunità di acquisizione di trading, cambiamenti nella strategia in tempo reale per ottenere il massimo guadagno. Ma il segno di trading. tecniche di media mobile s ad alta trading delle frequenze targetblank movimento tecniche di media s ad alta trading delle frequenze targetblank movimento filtro AVG targetblank trovare soglia spostando filtro AVG questo metodo utilizzato per la ricerca di miglior soglia in immagine con movimento del filtro avrage questo metodo utilizzato nella elaborazione delle immagini e utilizzato per l'ombreggiatura soloution il codice e il risultato sono attaccati nella cartella che avete usato e visto questo serbatoi di risultato per il vostro sito amin tolou nb. spostando filtro AVG targetblank movimento filtro AVG targetblank movimento matrice di visualizzazione led targetblank movimento display led programmazione matrice di 8051 microcontrollore usando AT89S51 in cui viene visualizzato un messaggio di passare matrice di LED. Moving Led display a matrice targetblank movimento matrice di visualizzazione portato targetblank progetto di auto in movimento targetblank progetto auto in movimento Questo è un progetto Java in cui una vettura è in movimento da destra a sinistra per decrementare il percorso generale da 60 unità che descrivono quella macchina e di illuminazione flash stelle con poligono oggetto come un array dal grigio al giallo con sfondo nero con il metodo pittura e disegno strada come rettangolo con colore grigio. progetto Moving car targetblank movimento progetto dell'automobile targetblank filtro mediano ponderato targetblank filtro mediano ponderato ponderato filtro mediano: è uguale filtro mediano, unica differenza è la maschera non è vuoto. Sarà avente peso (o valori) e media d. I passaggi per eseguire il filtraggio mediano ponderato sono i seguenti: 1) assuma un 3x3 maschera pesata. 2) Posizionare la maschera a sinistra. filtro mediano ponderato targetblank filtro mediano ponderato targetblank movimento Filter media targetblank movimento Funzione media filtro viene fornendo l'input richiesto per esempio, l'immagine letta da imread () o può essere un semplice vettore formato da un file audio o dati da qualsiasi altra fonte. Insieme con l'ingresso, funzione deve essere fornito con i margini finestra cioè, M1 e M2 come usato in funzione av. spostando Filter media targetblank movimento Filter media targetblank filtro medio o mascherina targetblank filtro medio o mascherina media filtro o filtro a media è il filtro a finestre della classe lineare, che leviga segnale (immagine). Il filtro funziona come passa-basso uno. L'idea alla base del filtro è per ogni elemento del segnale (immagine) prendere una media in tutta la sua vicinanza. Per capire come che è fatto, in pratica, ci lascia s. Filtro media o maschera targetblank media filtro o maschera targetblank spostamento Tecnica t-test targetblank movimento t-test diagnosi Tecnica variabilità delle analisi di tendenza sequenza temporale. spostando Tecnica t-test targetblank movimento t-test Tecnica targetblank distribuzione esponenziale del generatore lunghezza dei pacchetti targetblank Il numero di pacchetti generati distribuzione di Poisson con la distribuzione esponenziale del generatore lunghezza dei pacchetti stesso scritto piccolo programma, compresi i sistemi di comunicazione coda FIFO del programma, e la numero di pacchetti generati distribuzione di Poisson con la distribuzione esponenziale del generatore lunghezza dei pacchetti, assolutamente pratico. distribuzione esponenziale di generatore di lunghezza dei pacchetti targetblank distribuzione esponenziale del generatore di lunghezza dei pacchetti targetblank trascorso: 29.007ms - init: 0.8b: 1.7r: 28.5 5.199 CodeForge cinese Versione CodeForge English Version Dove vai Vai CodeForge usercenter Completa il tuo profilo, ottenere i punti 8 sec Resta qui Ops. SorryThis ragazzo è misterioso, la sua hasnt blog stato aperto, prova un altro, si prega di OKDownload movAv. m (vedi anche movAv2 - una versione aggiornata che consente ponderazione) Descrizione Matlab include funzioni chiamate movavg e tsmovavg (serie temporale media mobile) nella casella degli strumenti finanziari, movAv è stato progettato per replicare le funzionalità di base di questi. Il codice qui fornisce un bell'esempio di gestione di indici all'interno di cicli, che possono essere fonte di confusione per cominciare. Ive ha deliberatamente mantenuto il codice breve e semplice per mantenere questo processo chiaro. movAv esegue una media mobile semplice che può essere utilizzato per recuperare i dati rumorosi in alcune situazioni. Esso funziona prendendo una media dell'ingresso (y) su una finestra temporale scorrevole, la cui dimensione è specificato da n. La grande n è, maggiore è la quantità di arrotondamento l'effetto di n è relativo alla lunghezza del vettore d'ingresso y. ed efficace (beh, quasi) crea un filtro passa-basso frequenza - vedere la sezione esempi e considerazioni. Poiché la quantità di smoothing fornite da ciascun valore di n è relativo alla lunghezza del vettore di ingresso, le sue sempre valore collaudo valori diversi per vedere cosa appropriata. Ricordate, inoltre, che n punti si perdono su ogni media se n è 100, i primi 99 punti del vettore di input dont contenere dati sufficienti per una media 100 pt. Ciò può essere evitato un po 'per medie impilabili, per esempio, il codice e grafico seguente confronta diverse medie finestra lunghezza. Si noti come liscia 1010pt viene confrontato con un singolo media 20pt. In entrambi i casi 20 punti di dati vengono persi in totale. Creare Xaxis x1: 0,01: 5 Generare noiseReps rumore 4 repmat rumore (randn (1, ceil (Numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) rimodellare rumore (rumore, 1, la lunghezza (rumore) noiseReps) Genera YData yexp rumore ( x) 10noise (1: lunghezza (x)) perfrom medie: y2 movAv (y, 10) 10 pt Y3 movAv (Y2, 10) 1010 pt Y4 movAv (y, 20) 20 pt Y5 movAv (y, 40) 40 pt y6 movAv (y, 100) 100 pt figura trama trama (x, y, y2, y3, Y4, Y5, a6) leggenda (dati grezzi, 10pt media mobile, 1010pt, 20pt, 40pt, 100 pt) xlabel (x) ylabel ( y) titolo (Confronto di medie mobili) codice movAv. m funzione di uscita run-through movAv (y, n) La prima riga definisce le funzioni di nome, ingressi e uscite. L'ingresso x deve essere un vettore di dati per eseguire la media on, n dovrebbe essere il numero di punti per eseguire la media su uscita conterrà i dati medi restituiti dalla funzione. Uscita Preallocare outputNaN (1, Numel (y)) Trovare il punto medio di n punto medio rotondo (n2) Il principale lavoro della funzione avviene nel ciclo for, ma prima di iniziare due cose sono preparati. In primo luogo l'uscita viene pre-ripartito come NaNs, questo è servito due scopi. Innanzitutto preallocazione è generalmente buona pratica in quanto riduce il giocoleria memoria Matlab ha a che fare, in secondo luogo, lo rende molto facile disporre i dati medi in un output della stessa dimensione del vettore di ingresso. Questo significa che le stesse xaxis possono essere usati successivamente per entrambi, che è conveniente per la stampa, in alternativa i NaNs possono essere rimossi successivamente in una linea di codice (Uscita (La variabile punto medio viene utilizzato per allineare i dati del vettore di uscita. Se n 10, 10 punti saranno persi perché, per i primi 9 punti del vettore di input, c'è neanche dati sufficienti per prendere una media di 10 punti. Come l'uscita sarà più breve l'ingresso, ha bisogno di essere allineato correttamente. punto medio sarà essere usato così una pari quantità di dati viene perso all'inizio e alla fine, e l'ingresso è mantenuto allineato con l'uscita dai buffer NaN create quando preallocare uscita di 1:. lunghezza (y) - n Trova intervallo di indice di prendere media sopra (a: b) vietare Calcolare significa uscita (amidPoint) media (y (a: b)) fine nel ciclo for in sé, è preso un medio su ogni segmento consecutivo dell'ingresso il ciclo verrà eseguito per una che è.. definita come 1 fino alla lunghezza dell'ingresso (y), meno i dati che verranno persi (n). Se l'ingresso è lungo 100 punti ed n è 10, il ciclo viene eseguito da (a) da 1 a 90. Questa intende un fornisce il primo indice del segmento da mediare. Il secondo indice (b) è semplicemente un-1. Così alla prima iterazione, a1. n10. così b Ottobre 11-01. La prima media viene determinata per y (a: b). o x (1,10). La media di questo segmento, che è un singolo valore, viene memorizzato in uscita all'indice amidPoint. o 156. Nella seconda iterazione, a2. b 210-1 11. quindi la media è ripreso x (2,11) e conservato in uscita (7). L'ultima iterazione del ciclo per un ingresso di lunghezza 100, A91. b 9010-1 100 quindi la media è ripreso x (91: 100) e memorizzato in uscita (95). Questo lascia uscita con un totale di n (10) i valori NaN all'indice (1: 5) e (96: 100). Esempi e considerazioni medie mobili sono utili in alcune situazioni, ma theyre non sempre la scelta migliore. Ecco due esempi in cui non stanno necessariamente ottimali. calibrazione microfono Questo insieme di dati rappresenta i livelli di ogni frequenza prodotta da un altoparlante e registrato da un microfono con una risposta lineare noto. L'uscita del diffusore varia con la frequenza, ma può correggere questa variazione con i dati di calibrazione - l'uscita può essere regolata in livello per tener conto delle fluttuazioni calibrazione. Si noti che i dati grezzi è rumoroso - questo significa che una piccola variazione di frequenza sembra richiedere una grande, irregolare, cambiamento nel livello di spiegare. E 'realistico O è un prodotto dell'ambiente di registrazione sua ragionevole in questo caso ad applicare una media mobile che leviga la curva levelfrequency di fornire una curva di calibrazione che è leggermente meno irregolare. Ma perché isnt questo ottimale in questo esempio più dati sarebbero meglio - più calibrazioni piste media insieme avrebbe distrutto il rumore del sistema (fino a quando il suo caso) e di fornire una curva con meno sottile dettagli persi. La media mobile può approssimare solo questo, e potrà cancellare alcuni avvallamenti più alta frequenza e picchi dalla curva che realmente esistono. onde sinusoidali Uso di una media mobile su onde sinusoidali evidenzia due punti: la questione generale della scelta di un numero ragionevole di punti per eseguire la media. La sua semplice, ma ci sono metodi più efficaci di analisi dei segnali di media dei segnali oscillanti nel dominio del tempo. In questo grafico, l'onda sinusoidale originale è tracciata in blu. Il rumore è aggiunto e tracciata come la curva arancione. Una media mobile viene eseguita a diversi numeri di punti per vedere se l'onda originale può essere recuperato. 5 e 10 punti di risultati ragionevoli, ma non lo togliere il disturbo del tutto, dove, come un maggior numero di punti cominciano a perdere i dettagli di ampiezza come media si estende su diverse fasi (ricordate le oscilates onda intorno allo zero, e dire (-1 1) 0).Un approccio alternativo sarebbe quello di realizzare un filtro passa-basso che può essere applicato al segnale nel dominio della frequenza. Im non andando a entrare nei dettagli in quanto va oltre la portata di questo articolo, ma come il rumore è di frequenza notevolmente superiore alla onde frequenza fondamentale, sarebbe abbastanza facile, in questo caso per la costruzione di un filtro passa-basso che rimuoverà l'alta frequenza rumore.