Veid Bevegelig Gjennomsnitt Filter Matlab

Jeg må beregne et bevegelige gjennomsnitt over en dataserie, i en for-løkke må jeg få det bevegelige gjennomsnittet over N 9 dager. Arrayet jeg beregner er 4 serie 365 verdier M, som i seg selv er gjennomsnittlige verdier for et annet sett med data jeg vil plotte gjennomsnittverdiene av dataene mine med det bevegelige gjennomsnittet i ett plot. Jeg googled litt om å flytte gjennomsnitt og conv kommandoen og fant noe som jeg prøvde å implementere i min kode. Så i utgangspunktet beregner jeg min gjennomsnitt og plot det med et feil glidende gjennomsnitt jeg valgte wts-verdien rett utenfor mathworks-siden, så det er feil kilde. Mitt problem er at jeg ikke forstår hva dette wts er. Kan noen forklare om det har noe å gjøre med vektene til verdier som er ugyldige i dette tilfellet Alle verdier er vektet det samme. Og hvis jeg gjør dette helt feil, kan jeg få litt hjelp med det. Min oppriktige takk. Skrevet 23. september kl 14 på 19 05. Bruke conv er en utmerket måte å implementere et bevegelige gjennomsnitt I koden du bruker, er wts hvor mye y ou veier hver verdi som du gjettet summen av den vektoren skal alltid være lik en Hvis du ønsker å vekt hver verdi jevnt og gjør et Moving-filter på størrelse N, vil du gjøre det. Bruk av gyldig argument i samtalen vil resultere i ha færre verdier i Ms enn du har i M Bruk det samme hvis du ikke har tenkt på effekten av nullpolstring Hvis du har signalbehandlingsverktøyskassen, kan du bruke cconv hvis du vil prøve et sirkulært glidende gjennomsnitt. Nothing like. You should read the conv og cconv dokumentasjon for mer informasjon hvis du allerede har t. You kan bruke filter for å finne et løpende gjennomsnitt uten å bruke en for loop Dette eksemplet finner det løpende gjennomsnittet av en 16-elementvektor, ved hjelp av en vindusstørrelse på 5.2 glatt som en del av Curve Fitting Toolbox som er tilgjengelig i de fleste tilfeller. yy glatt y glatter dataene i kolonnevektoren y ved hjelp av et bevegelig gjennomsnittsfilter Resultatene returneres i kolonnevektoren yy Standardverdien for det bevegelige gjennomsnittet er 5.Download movAv m se også movAv2 - en u pdated versjon som tillater vekting. Beskrivelse Matlab inkluderer funksjoner som kalles movavg og tsmovavg tidsserie som beveger gjennomsnittet i Financial Toolbox, movAv er utformet for å replikere grunnleggende funksjonaliteten til disse. Koden her gir et godt eksempel på å håndtere indekser i looper som kan forveksles til å begynne med har jeg bevisst holdt koden kort og enkel å holde denne prosessen klar. movAv utfører et enkelt glidende gjennomsnitt som kan brukes til å gjenopprette bråkete data i noen situasjoner. Det virker ved å ta et gjennomsnitt av inngangen y over en glidetid vinduet, hvis størrelse er spesifisert av n Jo større n er, desto større er utjevningen av effekten av n i forhold til lengden på inngangsvektoren y og effektivt, slik skaper et lavpassfrekvensfilter - se eksemplene og hensynsseksjonen. Fordi mengden av utjevning som tilbys av hver verdi av n er i forhold til lengden på inngangsvektoren, er det alltid verdt å teste forskjellige verdier for å se hva s passende Husk også at n poeng går tapt på hvert gjennomsnitt hvis n er 100, de første 99 poengene til inngangsvektoren inneholder ikke nok data for et 100pt gjennomsnitt. Dette kan unngås noe ved å stable gjennomsnitt, for eksempel koden og grafen under sammenligne et antall vinduer med gjennomsnittlig lengde på varianter Legg merke til hvor glatt 10 10pt er sammenlignet med et enkelt 20pt gjennomsnitt I begge tilfeller går 20 poeng av data totalt tapt. Opprett xaxis x 1 0 01 5 Generer støystøyReps 4 støy repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 støy omforming støy, 1, lengde støy noiseReps Generer ydata støy y exp x 10 støy 1 lengde x Perfrom gjennomsnitt y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y 20 20 pt y5 movAv y 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plottfigur plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw data, 10pt glidende gjennomsnitt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y tittel Sammenligning av bevegelige gjennomsnitt. mVaV m koden gjennomløpsfunksjon utgang movAv y, n Den første linjen definerer funksjonens navn, innganger og utganger. Inndata x skal være en vektor med data for å utføre gjennomsnittet på, n skal være antall poeng som skal utføre gjennomsnittet over utdata vil inneholde gjennomsnittlig data returnert av funksjonen. Forelegge utgangseffekt NaN 1, numel y Finn midtpunkt for n midPoint-runde n 2 Funksjonens hovedarbeid er gjort i forløp, men før start blir to ting forberedt Fir Stly utgangen er forhåndsallokert som NaNs, dette tjente to formål. For det første er forallokering generelt god praksis, da det reduserer minnesjonglingen Matlab må gjøre, for det andre gjør det veldig enkelt å sette gjennomsnittlig data i en utgang i samme størrelse som inngangsvektoren Dette betyr at samme xaxis kan brukes senere for begge, noe som er praktisk for plotting, alternativt kan NaNs fjernes senere i en linje med kodeutgangsproduksjon. Den variable midpoint vil bli brukt til å justere dataene i utgangsvektoren Hvis n 10, vil 10 poeng gå tapt fordi for de første 9 poengene til inngangsvektoren er det ikke nok data til å ta et 10-punkts gjennomsnitt. Da utgangen vil være kortere enn inngangen, må den justeres riktig midpoint vil brukes, slik at en lik mengde data går tapt i starten og slutten, og inngangen holdes i samsvar med utgangen av NaN buffere opprettet ved preallokering av output. for en 1 lengde y - n Finn indeksområde for å ta gjennomsnitt over abban Beregn gjennomsnittlig produksjon a midPoint betyr yab-ende I selve for-linjen blir et gjennomsnitt tatt over hvert påfølgende segment av inngangen. Sløyfen vil løpe for en som er definert som 1 opp til lengden på inngangen y, minus dataene som vil gå tapt n Hvis inngangen er 100 poeng lang og n er 10, løkken vil løpe fra en 1 til 90. Dette betyr at den første indeksen av segmentet blir i gjennomsnitt Den andre indeksen b er bare en n-1 Så på den første iterasjonen, en 1 n 10 så b 11-1 10 Det første gjennomsnittet blir tatt over yab eller x 1 10 Gjennomsnittet av dette segmentet, som er en enkelt verdi, lagres i utgang ved indeks a midPoint eller 1 5 6. På den andre iterasjonen , en 2 b 2 10-1 11 så gjennomsnittet blir tatt over x 2 11 og lagret i utgang 7 På den siste iterasjonen av sløyfen for en inngang på lengde 100, en 91 b 90 10-1 100 slik at midlet er tatt over x 91 100 og lagret i utgang 95 Dette etterlater produksjonen med totalt n 10 NaN-verdier ved indeks 1 5 og 96 100. Eksempler og overveier Flytte gjennomsnitt er nyttige i noen situasjoner, men de ikke alltid det beste valget Her er to eksempler hvor de ikke nødvendigvis er optimale. Mikrofonkalibrering Dette datasettet representerer nivåene av hver frekvens produsert av en høyttaler og innspilt av en mikrofon med kjent lineær respons. Høyttalerenes utgang varierer med frekvens, men vi kan korrigere for denne variasjonen med kalibreringsdataene - utgangen kan justeres på nivå for å ta hensyn til svingningene i kalibreringen. Merk at rådataene er støyende - dette betyr at en liten endring i frekvens ser ut til å kreve en stor, uregelmessig, endring i nivå for å regne for Er dette realistisk Eller er dette et produkt av opptaksmiljøet Det er i dette tilfelle rimelig å bruke et glidende gjennomsnitt som jevner ut nivåfrekvenskurven for å gi en kalibreringskurve som er litt mindre uregelmessig Men hvorfor er det ikke optimal i dette eksempelet. Flere data ville være bedre - flere kalibreringer går i gjennomsnitt sammen vil ødelegge støyen i systemet så lenge det er kjørt dom og gi en kurve med mindre subtile detaljer tapt. Det bevegelige gjennomsnittet kan kun omtrentliggjøre dette, og kan fjerne noen høyere frekvensdips og topper fra kurven som virkelig eksisterer. Sine bølger Med et glidende gjennomsnitt på sinusbølger fremheves to punkter. Den generelle problemet med å velge et rimelig antall poeng for å utføre gjennomsnittet over. Det er enkelt, men det er mer effektive metoder for signalanalyse enn gjennomsnittlig oscillerende signaler i tidsdomene. I denne grafen er den opprinnelige sinusbølge plottet i blått Støy er lagt til og plottet som oransje kurve Et glidende gjennomsnitt utføres på forskjellige antall poeng for å se om den opprinnelige bølgen kan gjenvinnes. 5 og 10 poeng gir rimelige resultater, men ikke fjern støyen helt, hvor like større antall poeng begynner å miste amplitudedetaljene da gjennomsnittet strekker seg over forskjellige faser, husk bølgen oscillerer rundt null, og mener -1 -1 0. En alternativ tilnærming ville være å konstruere et lavpassfilter enn det som kan være anvendt på signalet i frekvensdomenet, jeg kommer ikke til å gå i detalj som det går utover denne artiklens omfang, men da støyen er betydelig høyere frekvens enn bølgenees grunnfrekvens, ville det være ganske enkelt i dette tilfelle å konstruere et lavpassfilter enn det som fjerner høyfrekvent støy. Veidende bevegelige gjennomsnitt Det grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere tror at prisen handler åpning eller avsluttende aksjekurs, er ikke nok til å avhenge av riktig forutsigelse av kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved hjelp av eksponensielt glatt bevegelse gjennomsnittlig EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt. Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på 10. da y og multipliser dette tallet med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når totalen er bestemt, vil analytikeren da dele nummeret ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legg til multiplikatorene til 10-dagers MA-eksemplet, tallet er 55 Denne indikatoren kalles det lineært vektede glidende gjennomsnittet. For relatert lesing, sjekk ut Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene stående. Mange teknikere er fast troende på det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet EMA Denne indikatoren har blitt forklart på så mange forskjellige måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s Tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Den eksponensielt glattede bevegelsen gjennomsnitt adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først tilordner det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt til nyere data. Derfor, jeg t er et vektet glidende gjennomsnitt. Mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagen s-prisen, som er lagt til en prosentandel av forrige dag s-verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til til den forrige dagens vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette vil være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt Glattende Flytende Gjennomsnitt. Ovennevnte diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001. Som du tydelig kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en periode på ni dager, bestemt salgssignaler den 8. september markert med en svart nedpilen Denne w som den dagen som indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3000-marken. Deretter dukker du ned igjen til bunnen ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen av 12 april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å plukke opp noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger Les våre relaterte artikler Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere et populært handelsverktøy og flytte Gjennomsnittlig Bounce. En undersøkelse gjort av USAs Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne The gjeldstak ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som et innskuddsinstitusjon låner midler opp til ved Federal Reserve til en annen d epository institution.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor.