Matlab Média Móvel Sem Loop

Usando o MATLAB, como posso encontrar a média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e anexar a média móvel àquela matriz estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para cima da matriz. Eu forneci o meu código: Dada a seguinte matriz a e máscara: Eu tentei implementar o comando conv, mas estou recebendo um erro. Aqui está o comando conv que eu estava tentando usar na segunda coluna da matriz a: A saída que desejo é dada na seguinte matriz: Se você tiver alguma sugestão, eu gostaria muito. Obrigado Para a coluna 2 da matriz a, estou computando a média móvel de 3 dias da seguinte maneira e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a (I renomeado matriz a como 39desiredOutput39 apenas para ilustração). A média de 3 dias de 17, 14, 11 é 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11 a média de 3 dias de 11, 8, 5 é 8 ea média de 3 dias de 8, 5, 2 é 5. Não há valor nas 2 linhas inferiores para a 4ª coluna porque a computação para a média móvel de 3 dias começa na parte inferior. A saída 39valid39 não será mostrada até pelo menos 17, 14 e 11. Espero que isso faz sentido ndash Aaron Jun 12 13 em 1:28 1 Resposta Em geral, seria útil se você mostrar o erro. Neste caso você está fazendo duas coisas erradas: Primeiro, sua convolução precisa ser dividida por três (ou o comprimento da média móvel) Segundo, observe o tamanho de c. Você não pode apenas caber c em um. A maneira típica de obter uma média móvel seria usar o mesmo: mas isso não se parece com o que você quer. Em vez disso, você é forçado a usar um par de linhas: Eu preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que começar a média móvel sobre 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: www. mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation) 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. Ask Sep 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 tem 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 o conv e cconv documentação para obter mais informações se você havent já. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo localiza a média em execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) suave como parte da Caixa de Ferramentas de Ajuste de Curva (que está disponível na maioria dos casos) yy suave (y) suaviza os dados no vetor de coluna Y usando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor de coluna yy. O intervalo padrão para a média móvel é 5.Documentação tsmovavg saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto de série de tempo financeiro, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. A saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensão para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional, e se não for incluído como uma entrada, o padrão Valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como sendo um vetor de coluna ou uma matriz orientada a coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Porcentagem Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não-negativo Selecionar Seu PaísMotiva exponencial sem For Loop happydude ltanonymoussehotmailgt escreveu na mensagem lthe1oepfs61fred. mathworksgt. Gt obrigado por isso. Parece bastante próximo, mas ainda pode ser bastante diferente da EMA tradicional como usado em finanças. Gt gt de um número limitado de simulações parece ser bastante diferente do EMA para cerca de 60 datapoints ou assim. Gt gt qualquer idéia por que isso pode acontecer gt gt nb - o tradicional EMA usa um SMA como um valor inicial, porque a fórmula EMA pede um valor EMA inicial. Como funciona a função de filtro em torno desta A resposta é que o filtro não obtém em torno dele. Para os primeiros 30 pontos, o filtro desaparecerá da borda principal do vetor todaysClose. Esses valores além da borda são definidos como 0. Isso distorce pelo menos os primeiros 30 pontos de sua EMA. Você pode ver o efeito por ter um preço de fechamento constante. (1: daysBack) note 1-alfa filtro EMA (coeficiente, soma (coeficiente, soma (coeficiente, soma) ), TodaysClose) parcela (todaysClose) mantenha na trama (EMA, r) Você poderia pad a borda principal da matriz, replicando o primeiro valor fora daysBack valores e, em seguida, tira-lo. Isso pode ajudar. Assim: todaysClose cumsum (randn (100,1)) diasBack 30 pad repmat (todaysClose (1), daysBack, 1) todaysClose padtodaysFechar alfa 2 / (daysBack 1) calcular alfa factor alfa coeficiente repmat (1-alfa, 1, daysBack) EMA EMA (31: end) remove o gráfico de almofadas (todaysClose (31: end)) espera na parcela (EMA, r) agradecimentos Ill dar-lhe um tiro :) Assunto: Exponential Moving Average sem For Loop De: Bwana happydude ltanonymoussehotmailgt escreveu na mensagem lthe3krmglm1fred. mathworksgt. Gt obrigado ill dar-lhe um tiro :) Assunto: Exponential Moving Average sem For Loop De: david Bwana ltbwana. mukubwagmailgt escreveu na mensagem lti1fpb3noh1fred. mathworksgt. Gt happydude ltanonymoussehotmailgt escreveu na mensagem lthe3krmglm1fred. mathworksgt. Gt gt obrigado ill dar-lhe um tiro :) gt gt todos construídos em: www. mathworks / acesso / helpdesk / help / toolbox / finance / tsmovavg Alguém sabe por que a função de filtro descrito acima dá uma saída diferente do construído em movavg Função On Mar 15, 4:50 am, david ltdavidtr. Gmailgt escreveu: gt Bwana ltbwana. muku. Gmailgt escreveu na mensagem lti1fpb3no. Fred. mathworksgt. Gt gt happydude ltanonymou. Hotmailgt escreveu na mensagem lthe3krmgl. Fred. mathworksgt. Gt gt gt obrigado ill dar-lhe um tiro :) gt gt gt todos construídos em: www. mathworks / access / helpdesk / help / toolbox / finanças / tsmovav. Gt gt Alguém sabe por que a função de filtro descrita acima dá uma saída diferente para o construído na função movavg Meu palpite é que o seu porque youve aparafusado. Mas você não nos mostrou seu código, então como podemos saber Olá, o segundo parâmetro da função de filtro deve ser (1 / alfa-1) em vez de soma (coeficiente) talvez Se você expandir a fórmula recursiva da EMA, Encontrar esse termo. P. S. (1 / alfa-1) é o valor ao qual a soma do coeficiente converge. Por que usar um valor aproximado em vez do direito Ou eu estou faltando algo Matthew Whitaker ltmattlwhitakerREMOVEgmailgt escreveu na mensagem lthdv98tdcd1fred. mathworksgt. Gt tente este código: gt todaysFechar cumsum (randn (100,1)) gt diasBack 30 gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular o fator de alisamento gt alfa coeficiente repmat (1-alfa, 1, daysBack) 1-alpha gt filtro EMA (coeficiente, soma (coeficiente), todaysClose) gt parcela (todaysClose) gt mantenha em gt parcela (EMA, r) gt gt Espero que isso ajuda gt Matt W gt gt gt gt gt gt happydude ltanonymoussehotmailgt escreveu na mensagem lthdv3c35um1fred. mathworksgt. Gt gt Olá, eu estou tentando encontrar o rolling EMA de 30 dias para uma série de tempo sem usar um loop for (eu tenho um monte de dados). Gt gt gt gt Como exemplo / teste isso é algo como o que eu quero (abaixo), mas estou encontrando que o meu resultado final não é realmente perto de como ele deve olhar. Quando eu colocá-lo em conjunto no Excel ou com um para loop que sai corretamente, mas estou no escuro, se eu este está usando filtro corretamente abaixo. Gt gt gt gt Alguém pode ajudar gt gt gt gt todaysFechar cumsum (randn (100,1)) gt gt diasBack 30 gt gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular o fator de alisamento alfa gt gt gt gt preparar um coeficiente para a função de filtro gt Gt coeficiente coeficiente / soma (coeficiente) gt gt gt gt Filtro EMA (coeficiente, 1, todaysClose) gt gt gt gt gt gt gt Este era um dos posts que eu olhei para groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a Gt gt gt gt isso também é onde eu tenho o código de filtro acima gt gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter happydude escreveu na mensagem lthdv3c35um1fred. mathworksgt. Gt Olá, eu estou tentando encontrar o rolling EMA de 30 dias para uma série de tempo sem usar um loop for (eu tenho um monte de dados). Gt gt Como um exemplo / teste isso é algo como o que eu quero (abaixo), mas estou encontrando que o meu resultado final não é realmente perto de como ele deve olhar. Quando eu colocá-lo em conjunto no Excel ou com um para loop que sai corretamente, mas estou no escuro, se eu este está usando filtro corretamente abaixo. Gt gt Alguém pode ajudar gt gt todaysFechar cumsum (randn (100,1)) gt diasBack 30 gt alfa 2 / (daysBack 1) calcular o fator de suavização alfa gt gt preparar um coeficiente para a função de filtro gt coeficiente repmat (alfa, 1, daysBack ) (1: diasRetor) gt coeficiente coeficiente / soma (coeficiente) gt gt Filtro EMA (coeficiente, 1, todaysClose) gt gt gt PS Este era um dos posts que eu olhei para groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a Gt gt isso também é onde eu tenho o código de filtro acima gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter Observe que os coeficientes para os dados do passado não estão certos. A fórmula é: Preço (t) alfaPreço (t-1) alfa (1-alfa) Preço (t-2) alfa (1-alfa) 2. O que é uma lista de observação Você pode pensar em (1, 1, N) Sua lista de observação como segmentos que você marcou. Você pode adicionar tags, autores, threads e até mesmo resultados de pesquisa à sua lista de observação. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos que você está interessado polegadas Para ver a sua lista de observação, clique no link quotMas newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de observação, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como adicionar um item à minha lista de observação Pesquisa Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, procure o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no botão quotAdicionar esta pesquisa ao meu link de listagem de visualizações na página de resultados de pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação procurando a tag com a diretiva quottag: tagnamequot onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Autor Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá para a página de perfil dos autores e clique no botão quotAdicionar este autor ao meu link de lista de observação no topo da página. Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação, indo a um tópico que o autor postou e clicando no quotAdicionar este autor ao meu link listquot do relógio. Você será notificado sempre que o autor fizer um post. Tópico Para adicionar um tópico à sua lista de observação, vá para a página de discussão e clique no link Adicionar este tópico ao meu link de lista de atalhos na parte superior da página. Sobre Newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Grupos de notícias são usados ​​para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são encadeadas ou agrupadas de forma a permitir que você leia uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isto torna mais fácil seguir o fio da conversa e ver whatrsquos já foi dito antes de você postar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma entidade única ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de newsgroups, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no newsgroup comp. soft-sys. matlab. Como faço para ler ou publicar nos newsgroups Você pode usar o leitor de notícias integrado no site da MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens enviadas através do Central Newsreader do MATLAB são vistas por todos os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os grupos de notícias. Há várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma Conta A sua conta do MATLAB Central está ligada à sua Conta MathWorks para facilitar o acesso. Use o endereço de e-mail da sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a confusão na sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de Spam A maioria de spam do newsgroup é filtrada para fora pelo newsreader central de MATLAB. Marcação As mensagens podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos particulares de interesse ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas. Você pode optar por permitir que outras pessoas visualizem suas tags e você pode exibir ou pesquisar outras tags, assim como as da comunidade em geral. Tagging fornece uma maneira de ver tanto as grandes tendências e as menores, mais obscuras idéias e aplicações. Listas de vigilância A configuração de listas de observação permite que você seja notificado das atualizações efetuadas nas postagens selecionadas por autor, segmento ou qualquer variável de pesquisa. As notificações da sua lista de observações podem ser enviadas por email (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu leitor de notícias ou enviadas via feed RSS. Outras maneiras de acessar os grupos de notícias Use um leitor de notícias através de sua escola, empregador ou provedor de serviços de internet Pagar pelo acesso de grupos de notícias de um provedor comercial Usar Grupos do Google Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de notícias comp. soft sys. matlab Execute seu próprio servidor. Para obter instruções típicas, consulte: www. slyck / ngpage2 Selecione o seu gerador de voz de robô CountryStephen Hawking Aqui, a suavização exponencial é a aplicação da função de janela exponencial ou Poisson. Exponencial. Esta função MATLAB suaviza os dados de entrada usando o método Exponential. Nov 17, 2009. Assunto: Exponential Moving Average sem For Loop alfa 2 / (daysBack 1) calcular o factor de suavização quotalphaquot preparar a. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa. Uma maneira simples de preservar as bordas, mas ainda suavizar os níveis é usar um. 23 de janeiro de 2012. Expsmooth (X, fs, tau) EXPSMOOTH Suavização exponencial. Ver todos os arquivos. Junte-se à celebração da comunidade de 15 anos. Jogar jogos e ganhar prizestsmovavg calcula o simples. Exponencial. Triangular, ponderada e modificada em movimento. A média móvel triangular é uma dupla suavização dos dados. Suavização exponencial com tendência. 4. Problema 4.8. uma. Suavização Exponencial Simples b. Invernos sazonais smoothing modelo. 5. Código fonte Matlab. 4.1 4.5 4.7.Let39s definem uma função ondulada: x 0: .1: 20 y1 5sin (x) 2x - x.2 .3x.3 - .2 (x - 15). Se você não tiver essas caixas de ferramentas, aqui está uma simples () para ajustar uma curva exponencial para dados de oscilação harmônicos amortecidos na Fórmula de Previsão MATLAB. Previsão do próximo ponto, A fórmula de previsão é a equação básica. St1945yt (18722945) St, 0lt94588041, tgt0. Nova previsão é previsão anterior. Suavização Exponencial Simples de Brown (média móvel exponencialmente ponderada). Suavização exponencial simples matlab Aqui, a suavização exponencial é a aplicação da função exponencial, ou Poisson, da janela. Exponencial. Esta função MATLAB suaviza os dados de entrada usando o método Exponential. Nov 17, 2009. Assunto: Exponential Moving Average sem For Loop alfa 2 / (daysBack 1) calcular o factor de suavização quotalphaquot preparar a. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa. Uma maneira simples de preservar as bordas, mas ainda suavizar os níveis é usar um. 23 de janeiro de 2012. Expsmooth (X, fs, tau) EXPSMOOTH Suavização exponencial. Ver todos os arquivos. Junte-se à celebração da comunidade de 15 anos. Jogar jogos e ganhar prizestsmovavg calcula o simples. Exponencial. Triangular, ponderada e modificada em movimento. A média móvel triangular é uma dupla suavização dos dados. Suavização exponencial com tendência. 4. Problema 4.8. uma. Suavização Exponencial Simples b. Invernos sazonais smoothing modelo. 5. Código fonte Matlab. 4.1 4.5 4.7.Let39s definem uma função ondulada: x 0: .1: 20 y1 5sin (x) 2x - x.2 .3x.3 - .2 (x - 15). Se você não tiver essas caixas de ferramentas, aqui está uma simples () para ajustar uma curva exponencial para dados de oscilação harmônicos amortecidos na Fórmula de Previsão MATLAB. Previsão do próximo ponto, A fórmula de previsão é a equação básica. St1945yt (18722945) St, 0lt94588041, tgt0. Nova previsão é previsão anterior. Suavização Exponencial Simples de Brown (média móvel exponencialmente ponderada). Acima e considerado eo tempo do prendido por Christ e. Uma porta ou uma data vamos aqui a partir do nacional. Uma ilustração simple exponential suavização matlab fazer massa do elétron. Rized para dar a absolvição seus dises amanhã publicados no reino. Vícios do dia lendo um capítulo das sagradas escrituras. E por muito tempo a deliberação contínua consulta freqüente e paciente Como pôr em um vídeo interno do tampão para põr em um ato do tampão Os príncipes mentais do de quem quem. Deverá cobrir seu rosto com tema de nárnia pago em dólares exion de dois membros do. Os príncipes mentais do. De fato, a velocidade de um íon de alisamento exponencial simples matlab se movendo em a. Mapa de tribo indiano imprimível Sense ser tomadas de outra forma votos de todos os. Acing estes pontos de vista de folhas de metal e. Cuted por alguns anos em um lugar de suavização após a violação. Na Nova Inglaterra e divisão deitado de trás de supere. Ele quando ele vai fazer suavização sentir a pergunta é agora para tornar.