Wie Man Einen Gleitenden Durchschnitt In Matlab Macht

Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe innerhalb einer for-Schleife berechnen. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage erhalten. 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 haben in M ​​führen. Verwenden Sie dieselben, 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 lesen Sie die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen, wenn Sie havent bereits. Moving-Average Filter von Traffic-Daten Dieses Beispiel zeigt, wie die Verkehrsfluss-Daten mit einem gleitenden durchschnittlichen Filter mit einem 4-Stunden-Schiebefenster zu glätten. Die folgende Differenzgleichung beschreibt einen Filter, der die aktuelle Stunde und die drei vorhergehenden Datenstunden mittelt. Importieren Sie die Verkehrsdaten und ordnen Sie die erste Spalte der Fahrzeugzählungen dem Vektor x zu. Erstellen Sie die Filterkoeffizientenvektoren. Berechnen Sie den 4-Stunden-gleitenden Durchschnitt der Daten und zeichnen Sie die ursprünglichen Daten und die gefilterten Daten. MATLAB und Simulink sind eingetragene Warenzeichen von The MathWorks, Inc. Siehe auch www. mathworks / trademarks für eine Liste anderer Marken, die Eigentum von The MathWorks sind. Weitere Produkt - oder Markennamen sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen der jeweiligen Eigentümer. Wählen Sie Ihr CountryCreated am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, den 14. März 2013 um 01:29 Uhr Geschrieben von: Batuhan Osmanoglu Zugriffe: 38963 Moving Average In Matlab Häufig finde ich mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten, die ich haben, um das Rauschen zu reduzieren ein bisschen. Ich schrieb paar Funktionen, um genau das tun, was ich will, aber Matlabs in Filter-Funktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreibe ich über 1D und 2D Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion erfordert mindestens drei Eingangsparameter: den Zählerkoeffizienten für den Filter (b), den Nennerkoeffizienten für den Filter (a) und natürlich die Daten (X). Ein laufender Mittelwertfilter kann einfach definiert werden: Für 2D-Daten können wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Für weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, können Sie eingeben: Hier ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filters. Zuerst müssen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht den allgemeinen Pegel (Amplitude) des Signals ändern wollen. Zur Anwendung des Filters können wir einfach sagen, die folgenden Unten sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms. In diesem Fall ist der Bereich in der Y-Achse und der Azimut auf der X-Achse abgebildet. Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit im Azimut. Login SearchDocumentation tsmovavg output tsmovavg (tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet, wenn der gleitende Mittelwert zu berechnen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet, wenn der gleitende Mittelwert zu berechnen. Ausgang tsmovavg (tsobj, e, Zeitfenster) gibt die exponentielle gewichteten gleitenden Durchschnitt für Finanzzeitreihen Objekt, tsobj. 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). Ausgang tsmovavg (Vektor, e, Zeitfenster, dim) gibt die exponentielle gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor. 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. Output tsmovavg (tsobj, w, gewichte) liefert den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. 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. Die folgenden 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. Die folgenden 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) Zeitintervall 8212 Zeitdauer nichtnegative Ganzzahl Wählen Sie Ihr Land aus29 September, 2013 Gleitender Durchschnitt durch Faltung Was ist gleitender Durchschnitt und was ist es gut für Wie wird die gleitende Durchschnittsberechnung durchgeführt? Faltung Der gleitende Durchschnitt ist eine einfache Operation, die gewöhnlich verwendet wird, um das Rauschen eines Signals zu unterdrücken: Wir setzen den Wert jedes Punktes auf den Mittelwert der Werte in seiner Nachbarschaft. 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 Mittels 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. Werden wir den folgenden k-Kernel verwenden: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausführt, ist: Eine Beispielnutzung ist: