Rata Rata Tertimbang Filter Matlab

Saya perlu menghitung rata-rata bergerak di atas deret data, dalam sebuah for loop saya harus mendapatkan rata-rata bergerak di atas N 9 hari Array yang saya gunakan adalah 4 seri dari 365 nilai M, yang nilainya rata-rata adalah satu set dari Data Saya ingin merencanakan nilai rata-rata dari data saya dengan rata-rata bergerak dalam satu plot. Saya googled sedikit tentang moving averages dan perintah konv dan menemukan sesuatu yang saya coba implementasikan di kode saya. Jadi pada dasarnya, saya menghitung mean dan plot saya. Itu dengan rata-rata bergerak yang salah saya mengambil nilai wts langsung dari situs mathworks, jadi itu sumber yang salah Masalah saya, adalah bahwa saya tidak mengerti apa wts ini Mungkinkah ada yang menjelaskan Jika ada kaitannya dengan bobot Nilai yang tidak benar dalam kasus ini Semua nilai tertimbang sama. Dan jika saya melakukan ini sepenuhnya salah, dapatkah saya mendapatkan pertolongan dengan itu. Terima kasih saya yang tulus. Ikuti 23 September pukul 19 05. Menggunakan konv adalah cara terbaik untuk melakukannya. Menerapkan rata-rata bergerak Dalam kode yang Anda gunakan, wts adalah berapa banyak y Ou menimbang setiap nilai saat Anda menebak jumlah vektor itu harus selalu sama dengan satu Jika Anda ingin memberi bobot setiap nilai secara merata dan lakukan filter bergerak N ukuran maka Anda ingin melakukannya. Dengan menggunakan argumen yang valid dalam konv akan menghasilkan Memiliki nilai lebih sedikit pada Ms daripada yang Anda miliki di M Gunakan sama jika Anda tidak memikirkan efek padding nol Jika Anda memiliki kotak peralatan pemrosesan sinyal, Anda dapat menggunakan cconv jika Anda ingin mencoba rata-rata bergerak melingkar. Misalnya. Anda harus membaca konv Dan dokumentasi cconv untuk informasi lebih lanjut jika Anda belum melakukannya. Anda dapat menggunakan filter untuk menemukan rata-rata yang sedang berjalan tanpa menggunakan for loop. Contoh ini menemukan rata-rata arus sebuah vektor 16 elemen, dengan menggunakan ukuran jendela 5.2 halus sebagai bagian dari Curve Fitting Toolbox yang tersedia dalam banyak kasus. yy smooth y menghaluskan data pada vektor kolom y dengan menggunakan filter rata-rata bergerak Hasil dikembalikan pada vektor kolom yy Rentang default untuk moving average adalah 5.Download movAv m juga melihat movAv2 - kamu Versi usang memungkinkan pembobotan. Deskripsi Matlab mencakup fungsi yang disebut movingavg dan tsmovavg time-series moving average di Financial Toolbox, movAv dirancang untuk mereplikasi fungsi dasar dari kode di sini memberikan contoh bagus untuk mengelola indeks di dalam loop, yang dapat membingungkan Untuk memulai dengan saya telah sengaja menyimpan kode pendek dan sederhana untuk menjaga proses ini jelas. movAv melakukan rata-rata bergerak sederhana yang dapat digunakan untuk memulihkan data yang bising dalam beberapa situasi Ia bekerja dengan cara mengambil rata-rata masukan y selama waktu sliding Jendela, ukuran yang ditentukan oleh n n yang lebih besar adalah, semakin besar jumlah perataan efek n relatif terhadap panjang vektor masukan y dan efektif dengan baik, semacam menciptakan filter frekuensi lowpass - lihat contohnya Dan bagian pertimbangan. Karena jumlah smoothing yang diberikan oleh setiap nilai n relatif terhadap panjang vektor masukan, maka selalu layak untuk menguji nilai yang berbeda untuk melihat apa s Sesuai Ingat juga bahwa n poin hilang pada masing-masing rata-rata jika n adalah 100, 99 poin pertama dari vektor input tidak mengandung cukup data untuk rata-rata 100pt Ini dapat dihindari agak oleh rata-rata susun, misalnya kode dan grafik di bawah ini Bandingkan sejumlah rata-rata panjang jendela yang berbeda Perhatikan seberapa halus 10 10pt dibandingkan dengan rata-rata 20pt tunggal Dalam kedua kasus, 20 titik data hilang total. Buat xaxis x 1 0 01 5 Menghasilkan noise noiseReps 4 noise repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 noise reshape noise, 1, noise noise panjang Hitunglah ydata noise y exp x 10 noise 1 length x Perfrom averages 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 Plot figure plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Data, 10pt moving average, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Perbandingan moving averages. movAv m code fungsi run-through output movAv y, n Baris pertama mendefinisikan nama fungsi, input dan output Input X harus menjadi vektor data untuk melakukan rata-rata, n harus jumlah titik untuk melakukan rata-rata di atas output akan berisi data rata-rata yang dikembalikan oleh fungsi Preallocate output output NaN 1, numel y Temukan titik tengah ronde midPoint N 2 Tugas utama fungsi dilakukan di for loop, tapi sebelum memulai dua hal yang disiapkan Fir Secara kasar, outputnya sudah dialokasikan sebagai NaNs, ini melayani dua tujuan Pertama, preallokasi pada umumnya adalah praktik yang baik karena mengurangi juggling memori yang harus dilakukan Matlab, kedua, membuat data rata-rata menjadi keluaran dengan ukuran yang sama dengan Vektor input Ini berarti xaxis yang sama dapat digunakan kemudian untuk keduanya, yang sesuai untuk merencanakan, sebagai alternatif NaN dapat dilepas nanti dalam satu baris output output kode. Titik tengah variabel akan digunakan untuk menyelaraskan data pada vektor keluaran Jika n 10, 10 poin akan hilang karena, untuk 9 titik pertama dari vektor masukan, tidak ada cukup data untuk mengambil nilai rata-rata 10 karena output akan lebih pendek daripada input, maka perlu diselaraskan dengan benar midPoint akan Digunakan sehingga jumlah data yang sama hilang pada awal dan akhir, dan input dijaga sejajar dengan output oleh buffer NaN yang dibuat saat preallocating output. untuk 1 panjang y - n Temukan rentang indeks untuk mengambil rata-rata di atas abban Hitung Berarti output a MidPoint mean yab end Dalam for loop itu sendiri, mean diambil alih setiap segmen berturut-turut dari input Lingkaran akan berjalan untuk yang didefinisikan sebagai 1 sampai dengan panjang input y, dikurangi data yang akan hilang n Jika Inputnya 100 titik dan n adalah 10, loop akan berjalan dari 1 sampai 90. Ini berarti indeks pertama dari segmen dirata-ratakan. Indeks kedua b hanyalah n-1 Jadi pada iterasi pertama, A 1 n 10 jadi b 11-1 10 Rata-rata pertama diambil di atas yab atau x 1 10 Rata-rata segmen ini, yang merupakan satu nilai, disimpan dalam output pada indeks titik tengah atau 1 5 6. Pada iterasi kedua , A 2 b 2 10-1 11 sehingga mean diambil alih x 2 11 dan disimpan dalam keluaran 7 Pada iterasi terakhir dari loop untuk masukan dengan panjang 100, a 91 b 90 10-1 100 maka meannya diambil. Lebih dari x 91 100 dan disimpan dalam output 95 Ini menghasilkan output dengan total n 10 nilai NaN pada indeks 1 5 dan 96 100. Contoh dan pertimbangan Moving averages berguna dalam beberapa situasi, namun keduanya Tidak selalu pilihan terbaik Berikut adalah dua contoh di mana mereka belum tentu optimal. Kalibrasi Mikrofon Kumpulan data ini mewakili tingkat setiap frekuensi yang dihasilkan oleh speaker dan dicatat oleh mikrofon dengan respons linier yang diketahui Output speaker bervariasi dengan Frekuensi, tapi kita bisa memperbaiki variasi ini dengan data kalibrasi - keluarannya dapat disesuaikan tingkatnya untuk menjelaskan fluktuasi dalam kalibrasi. Tidak seperti data mentah yang bising - ini berarti bahwa perubahan kecil pada frekuensi tampaknya memerlukan Besar, tidak menentu, perubahan tingkat untuk diperhitungkan Apakah ini realistis Atau apakah ini merupakan produk dari lingkungan rekaman? Hal ini wajar dalam hal ini untuk menerapkan rata-rata bergerak yang menghaluskan kurva frekuensi tingkat untuk memberikan kurva kalibrasi yang sedikit kurang tidak menentu. Tapi mengapa tidak optimal dalam contoh ini. Data lebih baik akan lebih baik - beberapa kalibrasi berjalan rata-rata bersama-sama akan menghancurkan kebisingan di sistem asalkan sudah habis. Dom dan memberikan kurva dengan detail yang kurang halus hilang Rata-rata bergerak hanya dapat memperkirakan hal ini, dan dapat menghilangkan beberapa penurunan frekuensi dan puncak yang lebih tinggi dari kurva yang benar-benar ada. Gelombang matahari Menggunakan rata-rata bergerak pada gelombang sinus menyoroti dua titik. Masalah memilih jumlah poin yang masuk akal untuk melakukan rata-rata di atas. Ini s sederhana, namun ada metode analisis sinyal yang lebih efektif daripada rata-rata sinyal osilasi dalam domain waktu. Pada grafik ini, gelombang sinus asli diplot dengan warna biru. Ditambahkan dan diplot sebagai kurva oranye Rata-rata bergerak dilakukan pada sejumlah titik yang berbeda untuk melihat apakah gelombang orisinal dapat dipulihkan 5 dan 10 poin memberikan hasil yang masuk akal, namun jangan menghilangkan suara sama sekali, dimana jumlah titik yang lebih banyak mulai Kehilangan detail amplitudo karena rata-rata meluas melebihi fase yang berbeda mengingat oscilat gelombang sekitar nol, dan mean -1 1 0.Sebuah pendekatan alternatif adalah dengan membangun filter lowpass daripada yang dapat dilakukan. Diterapkan pada sinyal di domain frekuensi Aku tidak akan pergi ke detail karena melampaui lingkup artikel ini, tetapi karena kebisingan adalah frekuensi yang jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasar gelombang, akan cukup mudah dalam hal ini untuk membangun Filter lowpass daripada yang akan mengeluarkan noise frekuensi tinggi. Kami Memindahkan Rata-rata Bergerak Dasar-dasar. Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu rata-rata bergerak MA Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa harga Tindakan pembukaan atau penutupan harga saham, tidak cukup untuk bergantung pada prediksi sinyal beli atau jual MA crossover action yang tepat Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak ke data harga terbaru dengan menggunakan pergerakan yang merata secara eksponensial. Rata-rata EMA Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Rata-rata Bergerak yang Diproyeksikan secara Eksponensial. Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan da da ke-10 Y dan kalikan angka ini dengan angka 10, hari kesembilan sampai sembilan, hari kedelapan sampai delapan dan seterusnya ke MA yang pertama Setelah jumlah total ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda Jika Anda Tambahkan pengganda contoh MA 10 hari, jumlahnya 55 Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Make Trends Stand Out. Banyak teknisi adalah orang-orang yang percaya diri dengan rata-rata bergerak yang rata-rata merapikan. EMA Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para pelajar dan investor. Mungkin penjelasan terbaik berasal dari Analisis Teknis John J Murphy tentang Pasar Keuangan, yang diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999. Pergerakan eksponensial secara eksponensial. Rata alamat kedua masalah yang terkait dengan rata-rata bergerak sederhana Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberikan bobot lebih besar ke data yang lebih baru Oleh karena itu, saya T adalah rata-rata bergerak tertimbang Tapi sementara itu memberi nilai yang lebih rendah terhadap data harga masa lalu, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil kepada Harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase dari nilai hari sebelumnya Jumlah kedua nilai persentase menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir bisa diberi bobot 10 10, yang ditambahkan Ke hari sebelumnya berat 90 90 Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot Ini akan setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih rendah dari 5 05.Gambar 1 Exponentially Moving Average. Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001 Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti. Pada tanggal 8 September ditandai dengan panah bawah hitam Ini w Sebagai hari dimana indeks pecah di bawah level 4.000 Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah lainnya sehingga teknisi benar-benar mengharapkan Nasdaq tidak dapat menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah Pada 1619 58 pada 4 April, uptrend 12 Apr ditandai dengan panah Di sini indeks ditutup pada 1.961 46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. Baca artikel terkait kami Amplifier Bergerak Rata-rata Menyempurnakan Alat Perdagangan Populer dan Survei Bouncing Bergerak Rata-rata yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam oleh Amerika Serikat Plafon utang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat suku bunga dimana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke bank lain d Lembaga epitel.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah undang-undang yang dikeluarkan Kongres AS pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Nonfarm payroll Mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, rumah tangga pribadi dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS.