Usando o MATLAB, como posso encontrar a média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e acrescentar a média móvel a essa matriz, estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para o topo da matriz. Eu forneci o meu código: Dada a seguinte matriz a e máscara: tentei implementar o comando conv, mas recebo um erro. Aqui está o comando conv que eu tentei usar na 2ª coluna da matriz a: A saída que eu desejo é dada na seguinte matriz: Se você tiver alguma sugestão, eu apreciaria muito. Obrigado Para a coluna 2 da matriz a, eu estou informando a média móvel de 3 dias da seguinte forma e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a (I renomeou a matriz a como 39desiredOutput39 apenas para ilustração). A média de 3 dias de 17, 14 e 11 é de 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11, a média de 3 dias de 11, 8, 5 é de 8 e a 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 faça sentido ndash Aaron 12 de junho 13 às 1:28 Em geral, isso ajudaria 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) Em segundo lugar, observe o tamanho de c. Você não pode simplesmente se encaixar em c. A maneira típica de obter uma média móvel seria usar o mesmo: mas isso não se parece com o que você deseja. Em vez disso, você é obrigado a usar algumas linhas: 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. A matriz de computação é uma série de 365 valores (M), que em si 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 gritei um pouco sobre as médias móveis e o comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código .: então, basicamente, eu calculo o meu significado e traço-o com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de Wts diretamente do site Mathworks, então isso é incorreto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimate. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que é isso. Alguém poderia explicar Se isso tem algo a ver com os pesos dos valores: isso é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados o mesmo. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com isso, meus mais sinceros agradecimentos. Perguntou 23 de setembro 14 às 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a uma. Se você deseja pesar cada valor de forma uniforme e fazer um tamanho N, mover o filtro, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultaria em ter menos valores na Ms do que em M. Use o mesmo se você não se importar com 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 não tiver. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) liso como parte da Curva Fitting Toolbox (que está disponível na maioria dos casos) yy liso (y) suaviza os dados no vetor de coluna Usando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor da coluna yy. O intervalo padrão para a média móvel é saída 5.Documentação tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto da série temporária financeira, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. Output tsmovavg (vector, 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. Saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. Porcentagem Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. (2 (período de tempo 1)). Saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel triangular suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 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 suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (tsobj, w, pesos) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporária 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 sensível às mudanças recentes. 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 sensível às mudanças recentes. Saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser 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. 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 para ser 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 dimensionar para operar ao longo de inteiro positivo com o valor 1 ou 2 Dimensão para operar junto, 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 entrada, o padrão O valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada por linha, onde cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada por 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 período de tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa 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 Selecione seu país
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