Moving Average Skript Matlab

29 September, 2013 Gleitender Durchschnitt durch Faltung Was ist gleitender Durchschnitt und was ist es gut für Wie ist das Bewegen der Mittelung durch die Faltung gemacht Bewegen Durchschnitt ist eine einfache Operation verwendet in der Regel zu unterdrücken Rauschen eines Signals: Wir setzen den Wert jedes Punktes auf die Durchschnitt der Werte in seiner Nachbarschaft. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y ist das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, soll ungerade sein. Die obige Formel beschreibt eine symmetrische Operation: Die Proben werden von beiden Seiten des tatsächlichen Punktes genommen. Unten ist ein echtes Leben Beispiel. Der Punkt, an dem das Fenster gelegt wird, ist rot. Werte außerhalb von x sollen Nullen sein: Um herumzuspielen und die Effekte des gleitenden Durchschnitts zu sehen, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie man es durch Faltung macht Wie Sie vielleicht erkannt haben, ist die Berechnung des einfachen gleitenden Durchschnitts ähnlich der Faltung: In beiden Fällen wird ein Fenster entlang des Signals verschoben und die Elemente im Fenster werden zusammengefasst. Also, versuch es, das Gleiche zu tun, indem du eine Faltung benutzt. Verwenden Sie die folgenden Parameter: Die gewünschte Ausgabe ist: Als erster Ansatz, versuchen wir, was wir bekommen, indem wir das x-Signal durch den folgenden k-Kernel falten: Der Ausgang ist genau dreimal größer als der erwartete. Es kann auch gesehen werden, dass die Ausgangswerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil während der Faltung das Fenster verschoben 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. Die Ausgabe wird durch 3 geteilt: Nach einer Formel, die die Teilung einschließt: Aber wäre es nicht optimal, die Teilung während der Faltung zu machen. Hier kommt die Idee, indem sie die Gleichung neu arrangiert: So werden wir den folgenden k Kernel verwenden: Auf diese Weise werden wir Bekomme die gewünschte Ausgabe: Im Allgemeinen: Wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w machen wollen. Wir verwenden den folgenden k-Kernel: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausführt, ist: Ein Beispiel ist: Die Information, der Code und die Daten auf dieser Seite sollen einen Artikel "The Black Art of Smoothing", veröffentlicht in Electrical amp Automation Technology, unterstützen. Von David I. Wilson. Der auf dieser Seite vorgestellte Code enthält Algorithmen für: Bewegliche durchschnittliche Filterverstärker Savitzky-Golay-Filter Loess (lokal gewichtete Regression) Filterung Whittaker-Kernel-Glatter Hodrick-Prescott-Filter in den Entwicklungsumgebungen Matlab und Scicos. In beiden Fällen sind keine speziellen Werkzeugkisten erforderlich. Matlab ist ein kommerzielles Produkt, aber Scilab ist ein Freeware-Äquivalent. Anmerkung: Der Code hier ist Quoten isquot ohne Gewährleistung ausgedrückt oder impliziert. Wenn Sie daran interessiert sind, diese Glättungsvorgänge auf eigene Daten auszuprobieren, gehen Sie wie folgt vor: Wenn Sie Matlab (ein kommerzielles Produkt) haben, laden Sie die Matlab-Glättungsdateien herunter und entpacken Sie sie. Führen Sie die Skriptdatei smootherdemo. m aus. Du solltest so etwas wie das sehen, was den Figuren des veröffentlichten Artikels ähnlich ist. Wenn du deine eigenen Daten verwenden möchtest, dann platziere die (Zeit-, Daten-) Paare in eine Excel-Tabelle und editiere die smootherdemo-Datei, um dein eigenes Excel-Tabellenblatt zu lesen. Sie müssen die Skriptdatei bearbeiten und eventuell die verschiedenen Glättungsparameter anpassen. Alternativ, wenn du lieber den Freeware Scilab benutzt hättest, dann: Scilab herunterladen und installieren (ca. 13Mb). Sie haben die Möglichkeit von Windows, Linux oder Mac. Laden Sie die Scilab-Smoother-Dateien herunter und entpacken Sie in einem bequemen Verzeichnis. Führen Sie die Datei smootherdemo. sci aus. Matlab ist eine kommerzielle wissenschaftliche Software und Prototyping-Umgebung bei vielen Ingenieuren beliebt. Matlab wird in Neuseeland von Hoare Research Software verkauft. Laden und entpacken Sie die Matlab-Glättungsdateien in Ihr Arbeitsverzeichnis und führen Sie die smootherdemo. m Matlab-Skriptdatei aus. Scilab ist ein kostenloses wissenschaftliches Softwarepaket ähnlich, aber nicht genau kompatibel mit Matlab. Scilab ist für Linux, Windows und den Mac verfügbar und steht ab sofort zum Download zur Verfügung. (Ca. 13Mb). Es wird derzeit von Forschern aus INRIA und ENPC in Frankreich entwickelt, und wie Matlab, enthält zahlreiche Toolboxes und ein grafischer Blockdiagramm Simulator ähnlich Simulink namens Scicos. Die folgenden Datendateien wurden in dem Artikel verwendet. Sie werden im Excel-Format und gerade ascii Text mit einem einzeiligen header gegeben. Documentation output tsmovavg (tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt von für finanzielle Zeitreihe Objekt, tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der bisherigen Datenpunkte an, die mit dem aktuellen Datenpunkt bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wurden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der bisherigen Datenpunkte an, die mit dem aktuellen Datenpunkt bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wurden. Ausgabe tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne den Zeitraum festlegt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel gewinnt ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentieller Prozentsatz 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1). Ausgabe tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne den Zeitraum festlegt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel gewinnt ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 (Zeitperiode 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der dreieckige gleitende Durchschnitt verdoppelt die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit der Fensterbreite der Decke (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) liefert den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor. Der dreieckige gleitende Durchschnitt verdoppelt die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit der Fensterbreite der Decke (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Indem man Gewichte für jedes Element im bewegten Fenster liefert. Die Länge des Gewichtungsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, reagiert der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, Dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem er Gewichte für jedes Element im bewegten Fenster liefert. Die Länge des Gewichtungsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, reagiert der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen. Ausgabe tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den geänderten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt zurück, tsobj. Der geänderte gleitende Durchschnitt ähnelt dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod, um die Verzögerung des einfachen gleitenden Durchschnitts zu sein. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden berechnet, indem der neue Preis addiert und der letzte Durchschnitt von der resultierenden Summe subtrahiert wird. Ausgabe tsmovavg (vector, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der geänderte gleitende Durchschnitt ähnelt dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod, um die Verzögerung des einfachen gleitenden Durchschnitts zu sein. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden berechnet, indem der neue Preis addiert und der letzte Durchschnitt von der resultierenden Summe subtrahiert wird. Dim 8212 Dimension, um eine positive Ganzzahl mit dem Wert 1 oder 2 zu betreiben, Dimension, um zusammenzuarbeiten, als positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als Eingabe enthalten ist, ist die Voreinstellung Wert 2 wird angenommen. Die Voreinstellung von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1 ist, wird die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für den exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Zeichenvektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitspanne die Zeitspanne des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise anwenden. Zum Beispiel, ein 10 Perioden exponentiell gleitenden Durchschnitt gewichtet den jüngsten Preis um 18,18. Exponentieller Prozentsatz 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1) Zeitperiode 8212 Dauer des Zeitraums nonnegative Integer Wählen Sie Ihr Land aus