Einfache Gleit Durchschnitt Filter Matlab

Download movAv m siehe auch movAv2 - eine aktualisierte Version, die Gewichtung erlaubt. Description Matlab enthält Funktionen namens movavg und tsmovavg Zeitreihe gleitender Durchschnitt in der Financial Toolbox, movAv ist entworfen, um die grundlegende Funktionalität dieser zu replizieren Der Code hier bietet ein schönes Beispiel für die Verwaltung Indizes innerhalb von Schleifen, die verwirrend sein können, um mit I ve bewusst den Code kurz und einfach zu halten, um diesen Prozess clear. movAv führt einen einfachen gleitenden Durchschnitt, die verwendet werden können, um laute Daten in einigen Situationen wiederherzustellen, funktioniert es, indem sie den Mittelwert Des Eingabes y über ein Gleitzeitfenster, dessen Größe durch n spezifiziert ist. Je größer n ist, desto größer ist die Glättungsmenge der Effekt von n ist relativ zur Länge des Eingangsvektors y und wirksam gut, die Art der Erzeugung Ein Tiefpass-Frequenz-Filter - siehe die Beispiele und Überlegungen Abschnitt. Weil die Menge der Glättung von jedem Wert von n ist relativ zu der Länge des Eingangs-Vektor, ist es immer wert Testen Sie verschiedene Werte, um zu sehen, was passend ist, erinnern Sie sich auch, dass n Punkte in jedem Durchschnitt verloren gehen, wenn n 100 ist, die ersten 99 Punkte des Eingangsvektors don t enthalten genügend Daten für ein 100pt Durchschnitt Dies kann durch Stapeln von Mitteln vermieden werden Beispiel, der Code und die Grafik unten vergleichen eine Anzahl von verschiedenen Länge Fensterdurchschnitte Beachten Sie, wie glatte 10 10pt mit einem einzigen 20pt Durchschnitt verglichen wird In beiden Fällen sind 20 Punkte von Daten insgesamt verloren. Erstellen Sie xaxis x 1 0 01 5 erzeugen Rauschen Rauschen 4 Rauschen repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 Rauschen Reshape Rauschen, 1, Lärm Lärm Raps erzeugen ydata Rauschen y exp x 10 Rauschen 1 Länge x Perfrom Mittelwerte 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 Abbildung Plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 Legende Raw Daten, 10pt gleitender Durchschnitt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Vergleich der bewegten Durchschnitte. movAv m Code Durchlauffunktion Ausgang movAv y, n Die erste Zeile definiert die Funktion s Name, Ein - und Ausgänge Die Eingabe X sollte ein Vektor von Daten sein, um den Durchschnitt einzutragen, n sollte die Anzahl der Punkte sein, um den Durchschnitt über die Ausgabe auszuführen, wird die gemittelten Daten enthalten, die von der Funktion zurückgegeben werden. Vorausgabe der Ausgabeausgabe NaN 1, numel y Find mid point of n midPoint round N 2 Die Hauptarbeit der Funktion ist in der for-Schleife durchgeführt, aber vor dem Start zwei Dinge sind vorbereitet Fir Stly die Ausgabe ist vorab zugewiesen als NaNs, dies diente zwei Zwecken Erstens Vorbereitung ist in der Regel gute Praxis, da es reduziert das Gedächtnis jongliert Matlab zu tun hat, zweitens macht es es sehr einfach, die gemittelten Daten in eine Ausgabe die gleiche Größe wie Der Eingangsvektor Dies bedeutet, dass die gleiche Xaxis später für beide verwendet werden kann, was für das Plotten bequem ist, alternativ können die NaNs später in einer Zeile der Codeausgabeausgabe entfernt werden. Der variable MidPoint wird verwendet, um die Daten im Ausgangsvektor auszurichten Wenn n 10, 10 Punkte verloren gehen, weil für die ersten 9 Punkte des Eingangsvektors gibt es nicht genug Daten, um einen 10-Punkt-Durchschnitt zu nehmen Da die Ausgabe kürzer als die Eingabe ist, muss sie richtig ausgerichtet werden Verwendet werden, so dass eine gleiche Menge an Daten am Anfang und Ende verloren geht, und die Eingabe wird mit dem Ausgang durch die NaN-Puffer, die bei der Vorverteilung der Ausgabe erstellt werden, ausgerichtet. Für eine 1-Länge y - n Find-Indexbereich, um den Durchschnitt über den Urban zu berechnen Mittlere Ausgabe a MidPoint bedeutet yab end In der for-Schleife selbst wird ein Mittelwert über jedes aufeinanderfolgende Segment des Eingangs übernommen. Die Schleife läuft für eine, die als 1 bis zur Länge des Eingangs y definiert ist, abzüglich der Daten, die verloren werden sollen Die Eingabe ist 100 Punkte lang und n ist 10, die Schleife läuft von einem 1 bis 90. Dies bedeutet, dass a liefert den ersten Index des Segmentes gemittelt werden Der zweite Index b ist einfach ein n-1 Also bei der ersten Iteration, A 1 n 10 so b 11-1 10 Der erste Durchschnitt wird über yab oder x 1 10 übernommen. Der Durchschnitt dieses Segments, das ein einzelner Wert ist, wird in der Ausgabe bei Index a midPoint oder 1 5 6 gespeichert. Bei der zweiten Iteration , A 2 b 2 10-1 11 so wird der Mittelwert über x 2 11 übernommen und im Ausgang 7 gespeichert. Bei der letzten Iteration der Schleife für einen Eingang der Länge 100 wird ein 91 b 90 10-1 100, so dass der Mittelwert genommen wird Über x 91 100 und im Ausgang 95 gespeichert Diese verlässt die Ausgabe mit insgesamt n 10 NaN-Werten bei Index 1 5 und 96 100.Beispiele und Überlegungen Verschieben von Durchschnittswerten sind in einigen Situationen nützlich, aber sie Nicht immer die beste Wahl Hier sind zwei Beispiele, wo sie nicht unbedingt optimal sind. Mikrofonkalibrierung Dieser Satz von Daten repräsentiert die Pegel jeder Frequenz, die von einem Lautsprecher erzeugt und von einem Mikrofon mit einer bekannten linearen Antwort aufgezeichnet wird. Der Ausgang des Lautsprechers variiert mit Frequenz, aber wir können diese Variation mit den Kalibrierdaten korrigieren - die Ausgabe kann in der Höhe angepasst werden, um die Schwankungen in der Kalibrierung zu berücksichtigen. Nichts, dass die Rohdaten verrauscht sind - das bedeutet, dass eine kleine Frequenzänderung ein Erfordernis erfordert Groß, unregelmäßig, Veränderung in der Ebene zu berücksichtigen Ist dies realistisch Oder ist dies ein Produkt der Aufzeichnungsumgebung Es ist in diesem Fall sinnvoll, einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden, der die Pegelfrequenzkurve glättet, um eine Eichkurve zu liefern, die etwas weniger unregelmäßig ist Aber warum ist das nicht optimal in diesem Beispiel. Mehrere Daten wären besser - Mehrere Kalibrierungen laufen gemittelt zusammen würden das Rauschen im System zerstören, solange es lief Dom und geben eine Kurve mit weniger subtilen Detail verloren Der gleitende Durchschnitt kann nur annähernd dies, und kann einige höhere Frequenz Dips und Peaks aus der Kurve, die wirklich existieren zu entfernen. Sine Wellen Mit einem gleitenden Durchschnitt auf Sinus Wellen hebt zwei Punkte. Der General Problem der Auswahl einer vernünftigen Anzahl von Punkten, um den Durchschnitt über. It s einfach, aber es gibt effektivere Methoden der Signalanalyse als Mittelung oszillierende Signale im Zeitbereich. In diesem Diagramm ist die ursprüngliche Sinuswelle in blau aufgezeichnet Lärm ist Hinzugefügt und geplottet als die orange Kurve Ein gleitender Durchschnitt wird bei verschiedenen Punkten durchgeführt, um zu sehen, ob die ursprüngliche Welle wiederhergestellt werden kann 5 und 10 Punkte liefern vernünftige Ergebnisse, aber don t entfernen das Lärm ganz, wo eine größere Anzahl von Punkten beginnen Verlieren Amplitude Detail, wie der Durchschnitt erstreckt sich über verschiedene Phasen erinnern die Welle oscilates um Null, und bedeuten -1 1 0.Ander alternativen Ansatz wäre, um ein Tiefpass-Filter zu konstruieren, als es sein kann Angewendet auf das Signal im Frequenzbereich Ich werde nicht ins Detail gehen, da es über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht, aber da das Rauschen ist deutlich höhere Frequenz als die Wellen Grundfrequenz, wäre es ziemlich einfach in diesem Fall zu konstruieren Ein Tiefpass-Filter als das Hochfrequenz-Rauschen zu entfernen. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. A einfach gleitenden Durchschnitt ist anpassbar, dass es für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen der Schließung Preis der Sicherheit für eine Reihe von Zeiträumen und dann dividiert diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, den Preis zu sehen Trend der Sicherheit Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit s steigt Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit s abnimmt. Je länger das Zeitfenster ist E für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Lesen ist näher an den Quelldaten. Analytical Significance. Moving Mittelwerte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug verwendet, um aktuelle Preistrends und die zu identifizieren Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Trend Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit ist in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexer analytisches Werkzeug, ist ein Paar zu vergleichen Einfache gleitende Durchschnitte mit jeder Abdeckung unterschiedlicher Zeitrahmen Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Andererseits signalisiert ein Langzeitdurchschnitt über einem kürzeren Mittelwert eine Abwärtsbewegung in Die trend. Popular Trading Patterns. Two beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-Tage-einfache Umzug av Eruptionskreuze unterhalb des 200-tägigen gleitenden durchschnittwertes Dies gilt als bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristig gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren Weitere Gewinne sind im Laden. Einfacher gleitender Durchschnitt. Nasser Abbasi schrieb in Botschaft Daniel schrieb in Nachricht Wie könnte ich einen sehr einfachen gleitenden Durchschnitt für eine Matrix implementieren, die ich durch jedes Element in meiner Matrix iterieren möchte und jedes Element durch den Durchschnitt von sich selbst und die 8 Elemente, die es umgeben, dh ich will Implementiere eine 3x3 Matrix gleitenden Durchschnitt A 1 9 Eins 3 Mittelfilter B rand 5 conv2 B, A, gleich ich bin ziemlich sicher, dass ich meine Schleife richtig eingerichtet habe, aber ich bin mir nicht sicher, welche Funktion ich eigentlich verwenden soll Durchschnitt habe ich versucht, verschiedene Funktionen wie filter2 und conv2 zu verwenden, aber ich bin mir nicht sicher, ob ich auf dem richtigen Track bin. Wenn eine dieser Funktionen tatsächlich geeignet ist, würde es jemandem erklären, sie für mich im Kontext meines gewünschten Umzugs zu erklären Durchschnittlich Ich schätze Ihre Hilfe - Nasser. Thank Sie für Ihre Antwort Ich habe tatsächlich durch den entsprechenden Abschnitt in der Hilfe-Dokumentation gelesen, während ich warte und Art von beantwortet meine eigene Frage, die ich wahrscheinlich dort erstmal nächstes Mal sehen sollte Hank Sie sehr viel für Ihre help. What ist eine Watchlist. Sie ​​können an Ihre Watch-Liste als Threads denken, die Sie bookmarked. You können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Watchlist hinzufügen So können Sie ganz einfach Verfolgen Sie die Themen, die Sie interessiert haben, um Ihre Beobachtungsliste zu sehen, klicken Sie auf den My Newsreader link. To Hinzufügen von Elementen zu Ihrer Watchlist, klicken Sie auf die Add to Watch Liste Link am unteren Rand jeder Seite. Wie füge ich ein Element Zu meiner Watchlist. Um Suchkriterien zu Ihrer Merkliste hinzufügen, suchen Sie nach dem gewünschten Begriff in der Suchbox Klicken Sie auf die Suche nach meiner Merkliste Liste Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch ein Tag zu Ihrer Watchlist hinzufügen Durch die Suche nach dem Tag mit der Direktive Tag tagname wo tagname ist der Name des Tags, den Sie gerne sehen möchten. Um einen Autor zu Ihrer Watchlist hinzufügen, gehen Sie auf die Profilseite des Autors und klicken Sie auf den Diesen Link zu meiner Uhr hinzufügen Listenlink oben auf der Seite Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watchlist hinzufügen, indem Sie zu einem Thread gehen Dass der Autor gepostet hat und klicken Sie auf den Hinzufügen dieses Autors zu meiner Watchlist Link Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor macht einen Beitrag. Um einen Thread zu Ihrer Watchlist hinzufügen, gehen Sie auf die Thread-Seite und klicken Sie auf das Add this thread to Meine Watchliste Link an der Spitze der Seite. About Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central. Was sind Newsgroups. Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das für alle offen ist Newsgroups werden verwendet, um eine riesige Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen zu machen, und Trade-Dateien. Discussions sind Threaded oder gruppiert in einer Weise, die Ihnen erlaubt, eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge zu lesen Dies macht es einfach, den Faden der Konversation zu folgen, und zu sehen, was bereits vor Ihnen gesagt wurde Posten Sie Ihre eigene Antwort oder machen Sie eine neue Posting. Newsgroup Inhalt wird von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen auf dem Internet gehostet werden Nachrichten werden ausgetauscht und verwaltet mit Open-Standard-Protokolle Kein einziges Unternehmen besitzt die Newsgroups. Es gibt Tausende von ne Wsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder einen interessanten Bereich ansprechen Der MATLAB Central Newsreader pflegt und zeigt Nachrichten in der Newsgroup. Wie lese ich oder posten zu den Newsgroups. Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central Website verwenden, um Nachrichten zu lesen und zu posten Diese Newsgroup MATLAB Central ist gehostet von MathWorks. Messages, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht wurden, werden von allen mit den Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile bei der Verwendung von MATLAB Central. One Account Ihr MATLAB Central Konto ist an Ihr gebunden MathWorks Account für einfachen access. Use die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Der MATLAB Central Newsreader ermöglicht es Ihnen, eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Posting-Adresse zu definieren, vermeiden Sie Unordnung in Ihrem primären Postfach und reduzieren Spam. Spam Control Die meisten Newsgroup-Spam wird von der gefiltert MATLAB Central Newsreader. Tagging Messages können mit einem relevanten Label durch einen signierten Benutzer markiert werden Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden Finden Sie bestimmte Dateien von Interesse oder als eine Möglichkeit, Ihre bookmarked Postings zu kategorisieren Sie können wählen, um anderen zu ermöglichen, Ihre Tags zu sehen, und Sie können sehen oder suchen andere Tags sowie die der Community im großen Tagging bietet einen Weg, um beide zu sehen Die großen Trends und die kleineren, mehr obskure Ideen und Anwendungen. Watch-Listen Einrichten von Watch-Listen können Sie über Updates informiert werden, die an Postings, die von Autor, Thread oder beliebiger Suchvariable ausgewählt werden, benachrichtigt werden. Ihre Watchlist-Benachrichtigungen können per E-Mail täglich verschickt werden Oder sofort, angezeigt in My Newsreader, oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten, um auf die newsgroups. Use ein Newsreader durch Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider. 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