Média ponderada média matlab código

Eu tenho uma matriz de dados de séries temporais para 8 variáveis ​​com cerca de 2500 pontos (10 anos de sexta-feira) e gostaria de calcular a média, variância, skewness e curtose em uma média móvel. Vamos dizer quadros 100 252 504 756 - Gostaria de calcular as quatro funções acima em cada um dos quadros (tempo), em uma base diária - de modo que o retorno para o dia 300 no caso de 100 dias de quadro, seria média Kurtosis de skewness de variância do período day201-day300 (100 dias no total). e assim por diante. Eu sei que isso significa que eu iria obter uma saída de matriz, eo primeiro número de quadros de dias seria NaNs, mas eu não consigo descobrir a indexação necessária para fazer isso. Perguntou Mar 24 14 em 0:07 Esta é uma pergunta interessante, porque eu acho que a solução ideal é diferente para a média do que é para as outras estatísticas da amostra. Ive forneceu um exemplo de simulação abaixo que você pode trabalhar completamente. Primeiro, escolha alguns parâmetros arbitrários e simule alguns dados: Para a média, use o filtro para obter uma média móvel: Eu tinha pensado originalmente para resolver este problema usando conv como segue: Mas como PhilGoddard apontou nos comentários, a abordagem de filtro evita a Necessidade para o loop. Observe também que Ive escolheu para fazer as datas na matriz de saída correspondem às datas em X para que em trabalho posterior você pode usar os mesmos subscritos para ambos. Assim, as primeiras observações de WindowLength-1 em MeanMA serão nan. Para a variância, eu não consigo ver como usar filtro ou conv ou mesmo uma soma corrente para tornar as coisas mais eficientes, então em vez disso eu executo o cálculo manualmente em cada iteração: Podemos acelerar ligeiramente as coisas explorando o fato de que já temos Calculou a média móvel média. Basta substituir a linha de loop dentro do acima com: No entanto, duvido que isso vai fazer muita diferença. Se alguém puder ver uma maneira inteligente de usar filtro ou conv para obter a variância de janela em movimento, a Id ficaria muito interessada em vê-lo. Deixo o caso de skewness e kurtosis para o OP, uma vez que eles são essencialmente o mesmo que o exemplo de variância, mas com a função apropriada. Um ponto final: se você estava convertendo o acima em uma função geral, você poderia passar em uma função anônima como um dos argumentos, então você teria uma rotina média móvel que funciona para a escolha arbitrária de transformações. Final, ponto final: Para uma seqüência de comprimentos de janela, basta executar um loop sobre o bloco de código inteiro para cada comprimento de janela. Sim, a função de filtro é realmente melhor para a média - mas eu queria fazer isso para várias funções diferentes, não apenas a média. Apenas postou a minha resposta porque funcionou para mim e eu pensei que poderia ajudar alguém também. Ndash Dexter Morgan Apr 15 14 at 12: 40Eu preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que obter a média móvel em N9 dias. O array Im computing in é 4 séries de 365 valores (M), que são valores médios de outro conjunto de dados. Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um gráfico. Eu pesquisei um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computo o meu médio e plotá-lo com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que está incorreto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é. Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos dos valores: que é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados da mesma forma. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com ele Meus mais sinceros agradecimentos. September 23 14 at 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, wts é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a um. Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer Usando o argumento válido em conv resultará em ter menos valores em Ms do que você tem em M. Use o mesmo se você não se importa os efeitos de Zero preenchimento. Se você tiver a caixa de ferramentas de processamento de sinal, você pode usar o cconv se quiser experimentar uma média móvel circular. Algo como Você deve ler a documentação conv e cconv para obter mais informações se você já não havendo. Técnicas de média de alta freqüência de negociação de alta freqüência whiteblock MA técnicas de média móvel técnicas de alta freqüência Adaptive técnicas de média móvel, o índice CSI 300 futuros mais alta freqüência de processamento de dados, Alcançar negócios simulados. Junte-se aos ganhos Visual, fácil de estudar, identificar oportunidades de mercado, capturar oportunidades de negociação, mudanças na estratégia em tempo real para alcançar ganhos máximos. Mas sinal comercial. Mover média s técnicas de negociação de alta freqüência targetblank média móvel s técnicas de negociação de alta freqüência targetblank mover AVG filtro targetblank encontrar Limiar movendo AVG filtro este método usado para encontrar melhor Limiar Em Imagem com mover avrage filtro este método usado em processamento de imagem e usado para sombreamento soloution Código e resultado estão anexados na pasta que você usou e viu este resultado tanques para o seu site amin tolou nb. Movendo AVG filtro targetblank movendo AVG filtro targetblank movendo led display matrix targetblank movendo led display matriz programação de 8051 microcontrolador usando AT89S51 em que uma mensagem em movimento é exibida na matriz led. Moving display matrix targetblank movendo movido display matrix targetblank moving Projeto de carro targetblank moving Projeto de carro Este é um java Projeto em que um carro está se movendo da direita para a esquerda decrementando o Caminho Geral por 60 unidades que descrevem aquele carro e estrelas de iluminação de flash com polígono Objeto como uma matriz de cinza para amarelo com fundo preto usando método de pintura e desenho estrada como retângulo com cor cinza. Em movimento Projecto de carro targetblank em movimento Projecto de carro targetblank ponderado filtro mediano targetblank ponderado filtro mediano ponderado Filtro Mediano: É o mesmo que o filtro mediano, apenas diferença é a máscara não está vazia. Terá algum peso (ou valores) e média d. As etapas para executar a filtragem mediana ponderada são as seguintes: 1) Assuma uma máscara 3x3 ponderada. 2) Coloque a máscara à esquerda. Filtro A função é chamada fornecendo a entrada requerida, por exemplo, imagem lida por imread () ou pode ser um simples vetor formado por um arquivo de áudio ou dados de qualquer outra fonte. Junto com a entrada, a função precisa de ser proporcionada com as margens da janela, isto é, M1 e M2 como usado em função para av. Média móvel Filter targetblank média móvel Filter targetblank average Filtro ou máscara targetblank average Filtro ou máscara Filtro médio ou filtro médio é o filtro de janela de classe linear, que suaviza o sinal (imagem). O filtro funciona como low-pass um. A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento do sinal (imagem) ter uma média em toda a sua vizinhança. Para entender como isso é feito na prática, deixe-nos s. Média Filtro ou Máscara targetblank média Filtro ou Máscara targetblank movendo t-Técnica de Teste targetblank movendo t-Técnica de Teste Diagnóstico de variabilidade da análise de tendência de seqüência temporal. Moving t-Test Técnica targetblank moving t-Test Técnica targetblank distribuição exponencial do gerador de comprimento de pacote targetblank O número de pacotes gerados Poisson distribuição com a distribuição exponencial do pacote de comprimento gerador Self escreveu pequeno programa, incluindo os sistemas de comunicação FIFO fila do programa eo Número de pacotes gerados Poisson distribuição com a distribuição exponencial do pacote comprimento gerador, absolutamente prático. Distribuição exponencial do gerador de comprimento de pacote targetblank distribuição exponencial do gerador de comprimento de pacote targetblank Elapsed: 29.007ms - init: 0.8b: 1.7r: 28.5 5.199 CodeForge Versão em chinês CodeForge Versão em Inglês Onde você está indo Ir para CodeForge usercenter Complete seu perfil, Sec Fique aqui Oops. Desculpe Este cara é misterioso, o seu blog não foi aberto, tente outro, por favor OK Transforme o movAv. m (veja também o movAv2 - uma versão atualizada que permite a ponderação) Descrição O Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg na Financial Toolbox, MovAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes. O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar. Ive deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo claro. O movAv executa uma média móvel simples que pode ser usada para recuperar dados ruidosos em algumas situações. Funciona tomando uma média da entrada (y) sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n. Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y. E efetivamente (bem, tipo de) cria um filtro de freqüência lowpass - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que é apropriado. Lembre-se também de que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média de 100pt. Isto pode ser evitado um pouco empilhando médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento. Observe como liso 1010pt é comparado a uma única 20pt média. Em ambos os casos, 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x1: 0.01: 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat (randn (1, ceil (numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) reestruturação de ruído (ruído, 1, X) 10noise (1: length (x)) Médias de Perfrom: y2 movAv (y, 10) 10 pt y3 movAv (y2, 10) 1010 pt y4 movAv (y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 pt (X, y, y2, y3, y4, y5, y6) legenda (dados brutos, média móvel 10pt, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel Y) título (Comparação de médias móveis) movAv. m função de execução do programa movAv (y, n) A primeira linha define o nome das funções, entradas e saídas. A entrada x deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a executar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função. Prealocar a saída outputNaN (1, numel (y)) Encontrar o ponto médio de n midPoint round (n2) O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas. Em primeiro lugar a saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos. Em primeiro lugar, a pré-alocação é geralmente uma boa prática, pois reduz a memória que o Matlab tem de fazer, em segundo lugar, torna muito fácil colocar os dados médios em uma saída do mesmo tamanho do vetor de entrada. Isto significa que o mesmo xaxis pode ser usado mais tarde para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente, os NaNs podem ser removidos mais tarde em uma linha de código (output output (A variável midPoint será utilizada para alinhar os dados no vetor de saída. N 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10. Como a saída será menor do que a entrada, ele precisa ser alinhado corretamente. Ser usado para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim e a entrada seja mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação for. Over (a: b) ban Calcular a saída média (amidPoint) mean (y (a: b)) end No loop for, uma média é tomada em cada segmento consecutivo da entrada. Definido como 1 até o comprimento da entrada (y), menos os dados que serão perdidos (n).Se a entrada é 100 pontos lo Ng e n é 10, o ciclo irá decorrer de (a) 1 a 90. Isto significa a proporciona o primeiro índice do segmento a ser calculado a média. O segundo índice (b) é simplesmente an-1. Assim, na primeira iteração, a1. N10. Assim b 11-1 10. A primeira média é tomada sobre y (a: b). Ou x (1:10). A média desse segmento, que é um valor único, é armazenada na saída no índice amidPoint. Ou 156. Na segunda iteração, a2. B 210-1 11. Assim a média é tomada sobre x (2:11) e armazenada na saída (7). Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a91. B 9010-1 100 assim que a média é tomada sobre x (91: 100) e armazenada na saída (95). Isto deixa a saída com um total de n (10) valores de NaN no índice (1: 5) e (96: 100). Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, mas nem sempre são a melhor escolha. Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente ótimos. Calibração do microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravada por um microfone com uma resposta linear conhecida. A saída do alto-falante varia com a freqüência, mas podemos corrigir essa variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para considerar as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são barulhentos - isso significa que uma pequena mudança de freqüência parece exigir uma grande alteração errática no nível a ser considerado. É este realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável, neste caso, para aplicar uma média móvel que suaviza a curva de nível de freqüência para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático. Mas por que isso não é o ideal neste exemplo? Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média destruiriam o ruído no sistema (enquanto o seu aleatório) e fornecessem uma curva com menos detalhes sutis perdidos. A média móvel pode somente aproximar isto, e pode remover alguns mergulhos da freqüência mais elevada e os picos da curva que realmente existem. Seno ondas Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos: A questão geral de escolher um número razoável de pontos para realizar a média mais. Seu simples, mas há métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Neste gráfico, a onda sinusoidal original é plotada em azul. O ruído é adicionado e plotado como a curva laranja. Uma média móvel é realizada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada. 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas não removam o ruído inteiramente, onde como um número maior de pontos começa a perder detalhe de amplitude como a média se estende sobre fases diferentes (lembre-se a onda oscila em torno de zero, e média (-1 1) 0) . Uma abordagem alternativa seria construir um filtro passa-baixa que possa ser aplicado ao sinal no domínio da frequência. Eu não vou entrar em detalhes, pois vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é consideravelmente maior freqüência do que a freqüência das ondas fundamental, seria bastante fácil, neste caso, para construir um filtro passa baixa que irá remover a alta freqüência barulho.