Código Matlab Promedio Móvil Exponencial

Utilizando MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y añadir el promedio móvil a esa matriz? Estoy tratando de calcular el promedio móvil de 3 días de abajo hacia arriba de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz a y máscara: He intentado implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Aquí está el comando conv que he estado tratando de usar en la segunda columna de la matriz a: La salida que deseo se da en la siguiente matriz: Si usted tiene alguna sugerencia, lo agradecería mucho. Gracias Por la columna 2 de la matriz a, estoy calculando el promedio móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz a (I renombrado matriz a como 39desiredOutput39 sólo por ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 el promedio de 3 días de 14, 11, 8 es 11 el promedio de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. No hay valor en las 2 filas inferiores para la cuarta columna porque el cálculo para la media móvil de 3 días comienza en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta al menos 17, 14 y 11. Esperamos que esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 at 1:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si se muestra el error. En este caso usted está haciendo dos cosas mal: Primero su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) Segundo, observe el tamaño de c. Usted no puede apenas caber c en a. La forma típica de obtener un promedio móvil sería usar lo mismo: pero eso no se parece a lo que quieres. Documentación Este ejemplo muestra cómo usar los filtros de media móvil y el remuestreo para aislar el efecto de los componentes periódicos de la hora del día sobre las lecturas de temperatura por hora, así como eliminar el ruido de línea no deseado de un campo abierto - medición del voltaje del volante. El ejemplo también muestra cómo suavizar los niveles de una señal de reloj mientras se conservan los bordes usando un filtro mediano. El ejemplo también muestra cómo usar un filtro Hampel para eliminar grandes valores atípicos. Motivación El suavizado es cómo descubrimos patrones importantes en nuestros datos sin dejar de lado cosas que no son importantes (es decir, ruido). Utilizamos filtrado para realizar este suavizado. El objetivo de suavizar es producir cambios lentos en el valor de modo que sea más fácil ver tendencias en nuestros datos. A veces, al examinar los datos de entrada, es posible que desee suavizar los datos para ver una tendencia en la señal. En nuestro ejemplo tenemos un conjunto de lecturas de temperatura en Celsius tomadas cada hora en el Aeropuerto de Logan durante todo el mes de enero de 2011. Tenga en cuenta que podemos ver visualmente el efecto que tiene la hora del día sobre las lecturas de temperatura. Si sólo está interesado en la variación diaria de la temperatura durante el mes, las fluctuaciones horarias sólo contribuyen al ruido, lo que puede hacer que las variaciones diarias sean difíciles de discernir. Para eliminar el efecto de la hora del día, ahora queremos suavizar nuestros datos utilizando un filtro de media móvil. Un filtro de media móvil En su forma más simple, un filtro de media móvil de longitud N toma el promedio de cada N muestras consecutivas de la forma de onda. Para aplicar un filtro de media móvil a cada punto de datos, construimos nuestros coeficientes de nuestro filtro para que cada punto sea igualmente ponderado y aporte 1/24 a la media total. Esto nos da la temperatura promedio en cada período de 24 horas. Filter Delay Observe que la salida filtrada se retrasa aproximadamente doce horas. Esto se debe al hecho de que nuestro filtro de media móvil tiene un retraso. Cualquier filtro simétrico de longitud N tendrá un retardo de (N-1) / 2 muestras. Podemos dar cuenta de este retraso manualmente. Extracción de las diferencias promedio Alternativamente, también podemos usar el filtro del promedio móvil para obtener una mejor estimación de cómo el tiempo del día afecta la temperatura total. Para ello, primero, restar los datos suavizados de las mediciones de temperatura por hora. A continuación, segmentar los datos diferenciados en días y tomar el promedio durante los 31 días del mes. Extracción de la envolvente de pico A veces también nos gustaría tener una estimación que varía suavemente de cómo los altos y bajos de nuestra señal de temperatura cambian diariamente. Para ello, podemos usar la función de envolvente para conectar los máximos y mínimos extremos detectados en un subconjunto del período de 24 horas. En este ejemplo, aseguramos que haya al menos 16 horas entre cada extremo alto y extremo bajo. También podemos tener una idea de cómo los máximos y bajos son tendencia tomando el promedio entre los dos extremos. Filtros de Promedio Móvil Ponderado Otros tipos de filtros de media móvil no ponderan igualmente cada muestra. Otro filtro común sigue la expansión binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro se aproxima a una curva normal para valores grandes de n. Es útil para filtrar el ruido de alta frecuencia para n pequeños. Para encontrar los coeficientes para el filtro binomial, convolucione 1/2 1/2 con sí mismo y convierta iterativamente la salida con 1/2 1/2 un número prescrito de veces. En este ejemplo, utilice cinco iteraciones totales. Otro filtro algo similar al filtro de expansión gaussiano es el filtro de media móvil exponencial. Este tipo de filtro de promedio móvil ponderado es fácil de construir y no requiere un tamaño de ventana grande. Ajusta un filtro de media móvil ponderado exponencialmente por un parámetro alfa entre cero y uno. Un valor más alto de alfa tendrá menos suavizado. Amplíe las lecturas durante un día. Seleccione su PaísMotiva móvil exponencial sin For Loop happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthe1oepfs61fred. mathworksgt. Gt gracias por esto. Parece muy cerca, pero todavía puede ser muy diferente de la EMA tradicional como se utiliza en las finanzas. Gt gt a partir de un número limitado de simulaciones parece ser bastante diferente de la EMA para unos 60 datapoints o así. Gt gt cualquier idea de por qué esto podría suceder gt gt nb - el EMA tradicional utiliza un SMA como un valor inicial porque la fórmula EMA llama a un valor EMA inicial. Cómo funciona la función de filtro alrededor de esto La respuesta es que el filtro no consigue alrededor de él. Para los primeros 30 puntos el filtro saldrá del borde delantero del vector de hoy. Los valores anteriores al borde se ponen a 0. Esto distorsionará al menos los primeros 30 puntos de su EMA. Usted puede ver el efecto de tener un precio de cierre constante. (1: daysBack) nota 1-alfa Filtro EMA (coeficiente, suma (coeficiente, suma (100, 100) ), TodaysClose) parcela (todaysClose) mantenga en la parcela (EMA, r) Usted podría almohadilla el borde delantero de la matriz mediante la replicación de los primeros valores fuera daysBack valores y luego quitarlo. Eso podría ayudar. Por lo tanto: cumSum todaysClose (randn (100,1)) daysBack 30 de la almohadilla de repmat (todaysClose (1), daysBack, 1) todaysClose padtodaysClose alpha 2 / (daysBack 1) calcular suavizado coeficiente de factor alfa repmat (1-alfa, 1, daysBack) . (1: daysBack) nota 1-alfa filtro de EMA (coeficiente, suma (coeficiente), todaysClose) EMA EMA (31: final) eliminar la trama de la almohadilla (todaysClose (31: final)) mano de la parcela (EMA, r) gracias Ill darle un tiro :) Asunto: Promedio móvil exponencial sin el lazo De: Bwana happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmglm1fred. mathworksgt. gt gracias malos darle una oportunidad :) Asunto: media móvil exponencial sin bucles For A partir de: David Bwana ltbwana. mukubwagmailgt escribió en el mensaje lti1fpb3noh1fred. mathworksgt. Gt happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmglm1fred. mathworksgt. gt gt gracias malos darle una oportunidad :) gt gt todo construido en: The MathWorks / acceso / servicio de asistencia / ayuda / caja de herramientas / finanzas / tsmovavg. html Alguien sabe por qué la función de filtro descrito anteriormente da una salida diferente a la de la incorporada en movavg Función El 15 de marzo, 4:50 am, david ltdavidtr. Gmailgt escribió: gt Bwana ltbwana. muku. Gmailgt escribió en el mensaje lti1fpb3no. Fred. mathworksgt. Gt gt happydude ltanonymou. Hotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmgl. Fred. mathworksgt. Gt gt gt gracias mal darle un tiro :) gt gt gt todo construido en: mathworks / access / helpdesk / help / toolbox / finanzas / tsmovav. Gt gt Alguien sabe por qué la función de filtro descrito anteriormente da una salida diferente a la de la función incorporada en movavg Mi conjetura es que su porque youve fastidiado. Pero usted no nos ha mostrado su código, así que ¿cómo podemos saber que Hola, el segundo parámetro de la función de filtro debería ser (1 / alfa-1) en lugar de suma (coeficiente) tal vez Si expande la fórmula recursiva de la EMA, Encontrar ese término. PD (1 / alfa-1) es el valor al que converge la suma del coeficiente. ¿Por qué usar un valor aproximado en lugar de la correcta? ¿O me falta algo? Matthew Whitaker ltmattlwhitakerREMOVEgmailgt escribió en el mensaje lthdv98tdcd1fred. mathworksgt. Gt probar este código: gt todaysClose cumsum (randn (100,1)) gt díasBack 30 gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular el factor de suavizado alfa gt coeficiente repmat (1-alfa, 1, daysBack) 1-alpha gt Filtro EMA (coeficiente, suma (coeficiente), todaysClose) gt parcela (todaysClose) gt mantenga en gt parcela (EMA, r) gt gt Espero que esto ayuda gt Matt W gt gt gt gt gt happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en mensaje lthdv3c35um1fred. mathworksgt. Gt gt Hola, estoy tratando de encontrar el balanceo de 30 días EMA para una serie de tiempo sin usar un bucle for (tengo una gran cantidad de datos). Gt gt gt gt Como un ejemplo / prueba esto es algo como lo que quiero (a continuación), pero estoy encontrando que mi resultado final no está muy cerca de cómo debería verse. Cuando lo pongo juntos en Excel o con un bucle for sale correctamente, pero estoy en la oscuridad si estoy usando el filtro correctamente a continuación. Gt gt gt gt ¿Puede alguien ayudar a gt gt gt gt hoy cerrar cumsum (randn (100,1)) gt gt díasBack 30 gt gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular el factor de suavizado alfa gt gt gt gt preparar un coeficiente para la función de filtro gt Gt coeficiente coeficiente / suma (coeficiente) gt gt gt gt Filtro EMA (coeficiente, 1, todaysClose) gt gt gt gt gt gt gt este fue uno de los mensajes que miraba hacia arriba groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a gt gt gt gt este es también el lugar donde me dieron el código del filtro gt gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter happydude anteriormente escribió en el mensaje lthdv3c35um1fred. mathworksgt. Gt Hola, estoy tratando de encontrar el balanceo de 30 días EMA para una serie de tiempo sin usar un bucle for (tengo un montón de datos). Gt gt Como un ejemplo / prueba esto es algo como lo que quiero (a continuación), pero estoy encontrando que mi resultado final no está muy cerca de cómo debería verse. Cuando lo pongo juntos en Excel o con un bucle for sale correctamente, pero estoy en la oscuridad si estoy usando el filtro correctamente a continuación. Gt gt Alguien puede ayudar gt gt todaysCerrar cumsum (randn (100,1)) gt díasBack 30 gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular el factor de suavizado alfa gt gt preparar un coeficiente para la función de filtro gt coeficiente repmat (alfa, 1, daysBack ) (1: daysBack) gt coeficiente coeficiente / suma (coeficiente) gt gt Filtro EMA (coeficiente, 1, todaysClose) gt gt gt PS Éste era uno de los postes que busqué groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a Gt gt esto es también donde obtuve el código de filtro anterior gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter Tenga en cuenta que los coeficientes de los datos anteriores no son correctos. La fórmula es: Precio (t) alfaPrecio (t-1) alfa (1-alfa) Precio (t-2) alfa (1-alfa) 2. (1-N) (1, N) 1 ¿Qué es una lista de observación? Se puede pensar en Su lista de observación como hilos que tiene marcados. Puede agregar etiquetas, autores, hilos e incluso resultados de búsqueda a su lista de observación. De esta manera, puedes seguir fácilmente los temas que te interesan. Para ver tu lista de observación, haz clic en el vínculo Mi lector de noticias. Para agregar elementos a su lista de observación, haga clic en el vínculo quotadd para ver listquot en la parte inferior de cualquier página. Cómo añadir un elemento a mi lista de observación Búsqueda Para agregar criterios de búsqueda a su lista de observación, busque el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el enlace quotAñadir esta búsqueda a mi lista de observaciones en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de observación buscando la etiqueta con la directiva quottag: tagnamequot donde tagname es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para agregar un autor a su lista de observación, vaya a la página de perfil de autores y haga clic en el botón quotAdicionar este autor a mi lista de ver lista de enlaces en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de observación yendo a un hilo que el autor ha publicado y haciendo clic en el quotAdicionar este autor a mi lista de watchquot. Se le notificará cuando el autor haga una publicación. Tema Para agregar un hilo a su lista de observación, vaya a la página del hilo y haga clic en el enlace quotAñadir este hilo a mi lista de observación en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes enviados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, consulte: slyck / ng. phppage2 Seleccione su país