المرجح الحركة المتوسط - matlab رمز

لدي بيانات المصفوفة الزمنية سلسلة لمدة 8 متغيرات مع حوالي 2500 نقطة (10 سنوات من مون فري)، ونود أن حساب المتوسط ​​والتباين والانحراف والتفرطح على أساس المتوسط ​​المتحرك. دعونا نقول إطارات 100 252 504 756 - أود حساب الوظائف الأربع أعلاه على كل من الإطارات (الوقت)، على أساس يومي - وبالتالي فإن العائد لمدة يوم 300 في حالة مع 100 يوم الإطار، سيكون يعني التباين الانحراف الانحراف من يوم يوم2012 يوم 300 (100 يوما في المجموع). وما إلى ذلك وهلم جرا. وأنا أعلم أن هذا يعني أنني سوف تحصل على المصفوفة الإخراج، ورقم الإطار الأول من الأيام سيكون نانز، ولكن لا أستطيع معرفة الفهرسة المطلوبة للحصول على هذا القيام به. طلب 24 مارس 14 في 0:07 هذا سؤال مثير للاهتمام لأنني أعتقد أن الحل الأمثل يختلف عن المتوسط ​​مما هو عليه بالنسبة للإحصاءات عينة أخرى. قدمت إيف مثال محاكاة أدناه التي يمكنك العمل من خلالها. أولا، اختيار بعض المعلمات التعسفية ومحاكاة بعض البيانات: بالنسبة للمتوسط، استخدم المرشح للحصول على المتوسط ​​المتحرك: كنت قد فكرت أصلا في حل هذه المشكلة باستخدام كونف على النحو التالي: ولكن كما أشار فيلغودارد في التعليقات، نهج تصفية يتجنب تحتاج إلى حلقة. نلاحظ أيضا أن إيف اختيار لجعل التواريخ في المصفوفة الإخراج تتوافق مع التواريخ في X حتى في العمل في وقت لاحق يمكنك استخدام نفس سوبسكريبتس لكليهما. وهكذا، فإن أول ويندلنغث-1 الملاحظات في مانما يكون نان. للتباين، لا أستطيع أن أرى كيفية استخدام إما تصفية أو كونف أو حتى مجموع التوالي لجعل الأمور أكثر كفاءة، لذلك بدلا من ذلك أؤدي الحساب يدويا في كل التكرار: يمكننا تسريع الأمور قليلا من خلال استغلال حقيقة أن لدينا بالفعل حسب متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك. ببساطة استبدال خط حلقة داخل في أعلاه مع: ومع ذلك، أشك في أن هذا سيحدث فرقا كبيرا. إذا كان أي شخص آخر يمكن أن يرى وسيلة ذكية لاستخدام فلتر أو كونف للحصول على تتحرك نافذة التباين معرف تكون مهتمة جدا لرؤيتها. أترك حالة الانحراف والتفرطح إلى أوب، لأنها هي في الأساس مجرد نفس المثال التباين، ولكن مع وظيفة مناسبة. وثمة نقطة أخيرة: إذا كنت تقوم بتحويل ما سبق إلى وظيفة عامة، فيمكنك أن تمر في وظيفة مجهولة كأحد الوسيطات، ثم سيكون لديك متوسط ​​روتين متحرك يعمل للاختيار التعسفي للتحولات. النهائية، النقطة النهائية: لتسلسل أطوال النافذة، ببساطة حلقة فوق كتلة التعليمات البرمجية بأكملها لكل طول النافذة. نعم، وظيفة مرشح هو في الواقع أفضل للمتوسط ​​- ولكن أردت أن تفعل هذا لعدة وظائف مختلفة، وليس فقط يعني. مجرد نشر إجابتي لأنها عملت بالنسبة لي، وأعتقد أنه قد يساعد شخص آخر أيضا. ندش دكستر مورغان 15 15 14 في 12: 40 أحتاج إلى حساب المتوسط ​​المتحرك على سلسلة بيانات، داخل حلقة. لا بد لي من الحصول على المتوسط ​​المتحرك خلال N9 أيام. المصفوفة إم الحوسبة في هو 4 سلسلة من 365 القيم (M)، والتي هي نفسها القيم المتوسطة لمجموعة أخرى من البيانات. أريد رسم القيم المتوسطة لبياناتي مع المتوسط ​​المتحرك في مؤامرة واحدة. أنا غوغلد قليلا عن المتوسطات المتحركة والأوامر كونف وجدت شيئا حاولت تنفيذ في بلدي التعليمات البرمجية: لذلك أساسا، أنا حساب حسابي ورسم ذلك مع (المتوسط ​​المتحرك) الخطأ. اخترت قيمة وس الحق قبالة موقع ماثووركس، بحيث يكون غير صحيح. (المصدر: mathworks. nlhelpeconmoving-أفيراج-تريند-Estimation. html) مشكلتي على الرغم من ذلك، هو أنني لا أفهم ما هو هذا وس. يمكن لأي شخص أن يفسر إذا كان له علاقة مع أوزان القيم: وهذا غير صالح في هذه الحالة. يتم ترجيح جميع القيم نفسها. وإذا كنت أفعل هذا خطأ تماما، يمكن أن أحصل على بعض المساعدة معها خالص الشكر. طلب 23 سبتمبر 14 في 19:05 باستخدام كونف هو وسيلة ممتازة لتنفيذ المتوسط ​​المتحرك. في التعليمات البرمجية التي تستخدمها، وس هو مقدار كنت تزن كل قيمة (كما كنت خمنت). فإن مجموع هذا المتجه يجب أن يكون دائما مساويا للموجه. إذا كنت ترغب في وزن كل قيمة بالتساوي والقيام مرشح حجم N تتحرك ثم كنت تريد أن تفعل استخدام وسيطة صالحة في كونف يؤدي إلى وجود عدد أقل من القيم في السيدة مما لديك في M. استخدام نفسه إذا كنت لا تمانع في آثار صفر الحشو. إذا كان لديك علبة معالجة الإشارات يمكنك استخدام كونف إذا كنت ترغب في محاولة المتوسط ​​المتحرك دائري. شيء مثل يجب عليك قراءة الوثائق كونف و كونف للحصول على مزيد من المعلومات إذا كنت مملة بالفعل. محاكاة متوسط ​​تقنيات s ارتفاع وتيرة تارجبلانك ما المتوسط ​​المتحرك تقنيات س تداول عالية التردد تقنيات المتوسط ​​المتحرك التكيفية، مؤشر كسي 300 الآجلة معالجة البيانات تردد أعلى، ل تحقيق التداول المحاكاة. تاريخ المكاسب البصرية، وسهلة الدراسة، لتحديد الفرص المتاحة في السوق، والتقاط الفرص التجارية، والتغيرات في استراتيجية الوقت الحقيقي لتحقيق أقصى قدر من المكاسب. ولكن علامة التداول. المتوسط ​​المتحرك S تقنيات عالية التردد تداول الهدف تانكبلانك تتحرك متوسط ​​تقنيات S توتبلانك تداول عالية التردد تتحرك أفغ مرشح تارجيبلانك العثور عتبة عن طريق تحريك أفغ تصفية هذه الطريقة المستخدمة لإيجاد أفضل عتبة في صورة مع تحريك أفريج تصفية هذه الطريقة المستخدمة في معالجة الصور واستخدامها للتظليل سولوتيون رمز والنتيجة المرفقة في المجلد الذي استخدمته ورأيت هذه الدبابات نتيجة لك موقع أمين تولو نب. تتحرك أفغ مرشح تارجيبلانك تتحرك أفغ مرشح تارجيبلانك تتحرك الصمام عرض مصفوفة تارجيبلانك تتحرك الصمام عرض مصفوفة البرمجة من 8051 متحكم باستخدام AT89S51 التي يتم عرض رسالة تتحرك على مصفوفة ليد. تتحرك الصمام عرض مصفوفة تارجيبلانك تتحرك الصمام عرض مصفوفة تارجيتبلانك تتحرك مشروع السيارة تارجيبلانك تتحرك مشروع السيارة هذا هو مشروع جافا التي سيارة تتحرك من اليمين إلى اليسار عن طريق تنقيط المسار العام من قبل 60 وحدة تصف تلك السيارة وفلاش نجوم الإضاءة مع مضلع كائن مجموعة من الرمادي إلى الأصفر مع خلفية سوداء باستخدام طريقة الطلاء ورسم الطريق كما المستطيل مع اللون الرمادي. تتحرك مشروع السيارة تارجيبلانك تتحرك مشروع السيارة تارجيبلانك المرجح المتوسط ​​مرشح تارجيبلانك المرجح المتوسط ​​مرشح المرجح المتوسط ​​تصفية: وهو نفس مرشح الوسيط، والفرق الوحيد هو القناع ليست فارغة. وسوف يكون لها بعض الوزن (أو القيم) ومتوسط ​​د. وفيما يلي خطوات تنفيذ التصفية المتوسطة المرجحة: 1) افترض قناعا مقسما 3x3. 2) ضع القناع على اليسار. مرشح متوسط ​​مرجح تارجيبلانك مرشح متوسط ​​مرجح تارجيبلانك متوسط ​​متحرك مرشح تارجيبلانك متوسط ​​متحرك تسمى وظيفة عن طريق توفير المدخلات المطلوبة مثل صورة قراءة بواسطة إمريد () أو يمكن أن تكون متجه بسيط يتكون من ملف صوتي أو بيانات من أي مصدر آخر. جنبا إلى جنب مع المدخلات، وظيفة يحتاج إلى توفيرها مع هوامش نافذة أي، M1 و M2 كما هو مستخدم في وظيفة ل أف. المتوسط ​​المتحرك المرشح المتوسط ​​المتحرك تارجبلانك المتوسط ​​المتحرك تارجبلانك فيلتر أو ماسك تارجبلانك أفيتر فيلتر أو ماسك يعني الفلتر، أو المرشح المتوسط ​​هو فلتر النافذة من الطبقة الخطية، التي تعمل على تسريع الإشارة (صورة). يعمل الفلتر على تمرير منخفض. والفكرة الأساسية وراء الفلتر هي أن أي عنصر من عناصر إشارة (صورة) تأخذ في المتوسط ​​عبر حيها. لفهم كيف يتم ذلك عمليا، دعونا s. متوسط ​​تصفية أو قناع قناع الهدف المتوسط ​​تصفية أو قناع الهدف الهدف تتحرك t - اختبار تقنية تارجيبلانك تتحرك t - تقنية الاختبار تشخيص متغير تحليل اتجاه تسلسل الوقت. تتحرك t - تقنية الاختبار تارجيبلانك تتحرك t - اختبار تقنية تارجيبلانك توزيع الأسي من طول حزمة مولد تارجيبلانك عدد الحزم التي تم إنشاؤها توزيع بواسون مع التوزيع الأسي لمولد طول الحزمة الذاتي كتب برنامج صغير، بما في ذلك نظم الاتصالات فيفو طابور من البرنامج، و عدد الحزم ولدت توزيع بواسون مع التوزيع الأسي من مولد طول الحزمة، عملي على الاطلاق. توزيع الأسي من طول الطيف مولد توستبلانك توزيع الأسي من طول حزمة مولد تارجيبلانك المنقضي: 29.007ms - إينيت: 0.8b: 1.7r: 28.5 5.199 كوديفورج النسخة الصينية كوديفورج النسخة الانجليزية إلى أين أنت ذاهب إلى كوديفورج وسرسنتر استكمال ملفك الشخصي، والحصول على نقاط 8 سيك البقاء هنا عفوا. آسف هذا الرجل غامض، لم يتم فتح بلوق، حاول آخر، يرجى أوكدونلواد movAv. m (انظر أيضا movAv2 - نسخة محدثة السماح الترجيح) وصف يتضمن ماتلاب وظائف تسمى موفافغ و تسموفافغ (سلسلة الوقت المتوسط ​​المتحرك) في الأدوات المالية، تم تصميم موفاف لتكرار الوظائف الأساسية لهذه. يوفر رمز هنا مثالا لطيفا لإدارة الفهارس داخل الحلقات، والتي يمكن أن تكون مربكة لتبدأ. إيف عمدا أبقى رمز قصيرة وبسيطة للحفاظ على هذه العملية واضحة. موفاف ينفذ متوسط ​​متحرك بسيط التي يمكن استخدامها لاستعادة البيانات صاخبة في بعض الحالات. وهو يعمل عن طريق أخذ متوسط ​​المدخلات (y) على نافذة انزلاق الوقت، وحجم التي يتم تحديدها من قبل n. وكلما كان أكبر n، كلما زاد مقدار تمهيد تأثير n بالنسبة لطول ناقلات الدخل y. وبشكل فعال (جيدا، نوع من) يخلق مرشح تردد لوباس - انظر قسم الأمثلة والاعتبارات. ولأن كمية التجانس التي توفرها كل قيمة n هي نسبة إلى طول متجه الدخل، فإن قيمته دائما تستحق اختبار قيم مختلفة لترى ما هو مناسب. تذكر أيضا أنه يتم فقدان n نقاط على كل متوسط ​​إذا ن هو 100، أول 99 نقطة من ناقلات الإدخال لا تحتوي على بيانات كافية لمتوسط ​​100pt. ويمكن تجنب ذلك إلى حد ما عن طريق تكديس المتوسطات، على سبيل المثال، مقارنة الشفرة والرسم البياني أدناه بعدد من متوسطات إطار الطول المختلفة. لاحظ كيف يتم مقارنة 1010pt السلس إلى متوسط ​​20pt واحد. في كلتا الحالتين يتم فقدان 20 نقطة من البيانات في المجموع. إنشاء زاكسيس x1: 0.01: 5 توليد الضوضاء ضوضاء الضوضاء 4 ريبات (راندن (1، سيل (نوميل (x) نويزريبس))، نويزريبس، 1) إعادة تشكيل الضوضاء (الضوضاء، 1، الطول (الضوضاء) نويزريبس توليد الضوضاء يداتا يكس ( x) 10nnoise (1: لينغث (x)) بيرفورم إديتيونس: y2 موفاف (y، 10) 10 بت y3 موفاف (y2، 10) 1010 بت y4 موفاف (y، 20) 20 بت y5 موفاف (y، 40) 40 بت (x، y، y2، y3، y4، y5، y6) أسطورة (البيانات الخام، المتوسط ​​المتحرك 10pt، 1010pt، 20pt، 40pt، 100pt) زلابيل (x) يلابيل (y، 100) y) (مقارنة المتوسطات المتحركة) movAv. m كود تشغيل من خلال وظيفة الإخراج موفاف (y، n) يحدد السطر الأول اسم الدالات والمدخلات والمخرجات. وينبغي أن يكون الدخل x متجه البيانات من أجل أداء المتوسط ​​على n، وينبغي أن يكون عدد النقاط التي تؤدي إلى المتوسط ​​فوق المخرجات سيحتوي على البيانات المتوسطة التي تعادها الدالة. (1)، نوميل (y)) البحث عن نقطة منتصف ن منتصف الجولة (n2) يتم العمل الرئيسي من وظيفة في ل حلقة، ولكن قبل البدء يتم إعداد أمرين. أولا يتم تخصيص الإخراج مسبقا كما نانز، وهذا خدم غرضين. أولا ما قبل التخصيص هو ممارسة جيدة عموما لأنه يقلل من شعوذة الذاكرة ماتلاب يجب القيام به، وثانيا، فإنه يجعل من السهل جدا لوضع البيانات المتوسطة إلى إخراج نفس حجم ناقلات الإدخال. وهذا يعني أن نفس زاكسيس يمكن استخدامها في وقت لاحق لكلا، والتي هي مريحة للتآمر، بدلا من ذلك يمكن إزالة نانز في وقت لاحق في سطر واحد من التعليمات البرمجية (إخراج الإخراج (وسيستخدم منتصف متغير لمحاذاة البيانات في متجه الإخراج. إذا ن 10، سيتم فقدان 10 نقاط لأنه، لأول 9 نقاط من ناقلات الإدخال، لا توجد بيانات كافية لاتخاذ متوسط ​​10 نقطة، حيث أن الإخراج سيكون أقصر من المدخلات، فإنه يحتاج إلى محاذاة بشكل صحيح. وسوف منتصف ، بحيث يتم فقدان كمية متساوية من البيانات في البداية والنهاية، ويتم حفظ المدخلات محاذاة مع الإخراج من قبل المخازن المؤقتة نان التي تم إنشاؤها عند ترحيل الإخراج ل 1: طول (y) - n البحث عن مؤشر متوسط ​​يأخذ متوسط (a: b) بان (a: b) إند حساب في المتوسط ​​بالنسبة للحلقة نفسها، يتم حساب متوسط ​​على كل شريحة متتالية من الدخل، ويتم تشغيل الحلقة ل a وهي (y)، ناقص البيانات التي ستفقد (n) إذا كان المدخل 100 نقطة لو نغ و n هو 10، ستعمل الحلقة من (أ) من 1 إلى 90. وهذا يعني أن يوفر أول مؤشر للقطر ليكون متوسطا. المؤشر الثاني (ب) هو ببساطة 1-. لذلك على التكرار الأول، a1. n10. لذلك ب 11-1 10. يتم أخذ المتوسط ​​الأول على y (a: b). أو x (1:10). يتم تخزين متوسط ​​هذا القطاع، الذي هو قيمة واحدة، في الناتج في مؤشر أميدبوانت. أو 156. في التكرار الثاني، أ 2. ب 210-1 11. بحيث يتم أخذ المتوسط ​​على x (2:11) وتخزينها في الإخراج (7). على التكرار الأخير من حلقة لإدخال طول 100، a91. ب 9010-1 100 بحيث يؤخذ المتوسط ​​على x (91: 100) ويخزن في الإخراج (95). هذا يترك الناتج مع ما مجموعه n (10) قيم نان في مؤشر (1: 5) و (96: 100). أمثلة واعتبارات تعد المعدلات المتحركة مفيدة في بعض الحالات، لكنها ليست دائما الخيار الأفضل. وهنا مثالان حيث أنها ليست بالضرورة الأمثل. میکروفون المیکروفون تمثل مجموعة البیانات ھذه مستویات کل تردد یتم إنتاجھ بواسطة مکبر وتسجيلھ بواسطة میکروفون مع استجابة خطیة معروفة. يختلف خرج المتكلم مع التردد، ولكن يمكننا تصحيح لهذا الاختلاف مع بيانات المعايرة - الإخراج يمكن تعديلها في المستوى لحساب التقلبات في المعايرة. لاحظ أن البيانات الخام صاخبة - وهذا يعني أن تغيير طفيف في التردد يبدو أن يتطلب تغيير كبير، غير منتظم، في المستوى لحساب. هل هذا واقعي أم أن هذا ناتج عن بيئة التسجيل من المعقول في هذه الحالة تطبيق متوسط ​​متحرك ينعم منحنى ليفيلفركنسي لتوفير منحنى المعايرة الذي هو أقل قليلا غير منتظمة. ولكن لماذا لا يكون هذا الأمثل في هذا المثال المزيد من البيانات سيكون أفضل - معايرة متعددة تعمل وسطيا معا من شأنه أن يدمر الضوضاء في النظام (طالما عشوائية لها) وتوفير منحنى مع تفاصيل أقل خفية فقدت. يمكن للمتوسط ​​المتحرك تقريب هذا فقط، ويمكن إزالة بعض الانخفاضات تردد أعلى وقمم من المنحنى التي توجد بالفعل. الموجات الجيبية باستخدام المتوسط ​​المتحرك على موجات جيبية يسلط الضوء على نقطتين: المسألة العامة لاختيار عدد معقول من النقاط لأداء المتوسط ​​أكثر. لها بسيطة، ولكن هناك طرق أكثر فعالية من تحليل الإشارات من المتوسطات تتأرجح إشارات في المجال الزمني. في هذا الرسم البياني، يتم رسم موجة جيبية الأصلية باللون الأزرق. يتم إضافة الضوضاء وتآمر كما منحنى البرتقال. ويجرى المتوسط ​​المتحرك بأعداد مختلفة من النقاط لمعرفة ما إذا كان بالإمكان استرداد الموجة الأصلية. 5 و 10 نقاط تقدم نتائج معقولة، ولكن لا إزالة الضوضاء تماما، حيث أن أعداد أكبر من النقاط تبدأ في فقدان التفاصيل السعة كمتوسط ​​يمتد على مراحل مختلفة (تذكر الموجة تتأرجح حول الصفر، ويعني (-1 1) 0) . وهناك نهج بديل يتمثل في إنشاء مرشح لوباس مما يمكن تطبيقه على الإشارة في مجال التردد. إم لن يذهب إلى التفاصيل لأنها تتجاوز نطاق هذه المادة، ولكن كما الضوضاء هو تردد أعلى بكثير من موجات التردد الأساسي، سيكون من السهل إلى حد ما في هذه الحالة لبناء مرشح لوباس من إزالة عالية التردد الضوضاء.