Moving Access Schleife Matlab




Moving Access Schleife MatlabMit MATLAB, wie finde ich die 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und fugen Sie den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix versuche ich die 3-Tage gleitenden Durchschnitt von unten nach oben in der Matrix zu berechnen. Ich habe meinen Code: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht Umsetzung der conv Befehl, aber ich erhalte einen Fehler. Hier ist der Befehl conv, den ich versucht habe, auf der 2. Spalte der Matrix a zu verwenden: Die Ausgabe, die ich wunsche, wird in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschlage haben, wurde ich es sehr schatzen. Vielen Dank fur die Spalte 2 der Matrix a, ich bin die Berechnung der 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziert das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (Ich umbenannt Matrix a als 39desiredOutput39 nur fur Abbildung). Der 3-tagige Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der dreitagige Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-tagige Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen fur die 4. Spalte, da die Berechnung fur den dreitagigen gleitenden Durchschnitt am unteren Ende beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt werden, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich macht dies Sinn ndash Aaron 12 August, In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch: Zuerst muss Ihre Faltung durch drei (oder die Lange der gleitenden Durchschnitt) geteilt werden Zweitens beachten Sie die Gro?e von c. Sie konnen nicht einfach passen c in eine. Der typische Weg, um einen gleitenden Durchschnitt ware, um die gleiche: aber das sieht nicht wie Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden: Dokumentation tsmovavg output tsmovavg (tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt fur das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zuruck. Verzogerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt fur einen Vektor zuruck. Verzogerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt fur das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zuruck. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzogerung durch mehr Gewicht auf die jungsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jungsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt fur einen Vektor zuruck. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzogerung durch mehr Gewicht auf die jungsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jungsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt fur das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zuruck. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glattet 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 Fenstergro?e. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt fur einen Vektor zuruck. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glattet 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 Fenstergro?e. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt fur das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zuruck. Indem Gewichte fur jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Lange des Gewichtsvektors bestimmt die Gro?e des Fensters. Wenn gro?ere Gewichtungsfaktoren fur neuere Preise und kleinere Faktoren fur fruhere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jungsten Veranderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt fur den Vektor zuruck, indem Gewichte fur jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Lange des Gewichtsvektors bestimmt die Gro?e des Fensters. Wenn gro?ere Gewichtungsfaktoren fur neuere Preise und kleinere Faktoren fur fruhere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jungsten Veranderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt fur das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zuruck. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ahnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzogerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende 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 fur den Vektor zuruck. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ahnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzogerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende 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 fur 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 Verzogerung durch mehr Gewicht auf die jungsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jungsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) Zeitintervall 8212 Zeitdauer nonnegative integer Wahlen Sie Ihr CountryCreated am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, den 14. Marz 2013 um 01:29 Uhr Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits: 38882 Moving Average In Matlab Oft finde ich mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten habe ich, um das Rauschen ein wenig zu reduzieren. Ich schrieb paar Funktionen, um genau das tun, was ich will, aber Matlabs in Filter-Funktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreibe ich uber 1D und 2D Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion erfordert mindestens drei Eingangsparameter: den Zahlerkoeffizienten fur den Filter (b), den Nennerkoeffizienten fur den Filter (a) und naturlich die Daten (X). Ein laufender Mittelwertfilter kann einfach definiert werden: Fur 2D-Daten konnen wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Fur weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, konnen Sie eingeben: Hier ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filters. Zuerst mussen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, konnen wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht den allgemeinen Pegel (Amplitude) des Signals andern wollen. Zur Anwendung des Filters konnen wir einfach sagen, die folgenden Unten sind die Ergebnisse fur 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 Search29 September, 2013 Moving Durchschnitt durch Faltung Was ist gleitend Durchschnitt und was ist es gut fur Wie ist die gleitende Mittelung durch Faltung durchgefuhrt Moving Average ist eine einfache Operation, die gewohnlich verwendet wird, um Rauschen eines Signals zu unterdrucken: Wir setzen den Wert jedes Punktes auf Der Durchschnitt der Werte in seiner Nachbarschaft. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y das Ausgangssignal, wahrend die Gro?e 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 tatsachlich rot. Werte au?erhalb 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 Durchschnittes ahnlich der Faltung: In beiden Fallen 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 gewunschte 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 gro?er als der erwartete Wert. Es ist auch ersichtlich, dass die Ausgabewerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil wahrend 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 gewunschten Werte von y zu erhalten. Wird die Ausgabe durch 3 geteilt: Durch eine Formel mit der Teilung: Aber ware es nicht optimal, die Teilung wahrend 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 gewunschte Ausgabe: Im Allgemeinen: wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergro?e von w machen wollen. Verwenden wir den folgenden k-Kernel: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausfuhrt, ist: Eine Beispielnutzung ist: Moving Average Filter (MA Filter) Loading. Das gleitende Mittelfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das ublicherweise zum Glatten eines Arrays von abgetasteten Daten / Signalen verwendet wird. Es benotigt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastungen und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch fur Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwunschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlange (Parameter M) nimmt die Glatte des Ausgangs zu, wahrend die scharfen Ubergange in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Der MA-Filter erfullt drei wichtige Funktionen: 1) Es benotigt M Eingangspunkte, berechnet den Durchschnitt dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungen / Berechnungen. Fuhrt das Filter eine bestimmte Verzogerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpa?filter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang fur verschiedene Filterlangen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Larm zu reduzieren. Die nachste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der Filter mit 3-Punkt-Moving-Average bei der Filterung des Rauschens nicht viel getan hat. Wir erhohen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir konnen sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nachsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhohen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir konnen beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Ubergange drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandubergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddampfung nicht gut ist. Bei dieser Stoppbanddampfung kann klar sein, da? der gleitende mittlere Filter nicht ein Band von Frequenzen von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, fuhrt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Kurz gesagt, ist der gleitende Durchschnitt ein au?ergewohnlich guter Glattungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein au?ergewohnlich schlechtes Tiefpa?filter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bucher: Primare Seitenleiste