가중 이동 평균 필터 matlab

나는 for 루프 내에서 이동 평균을 계산할 필요가있다. 나는 9 일에 걸쳐 이동 평균을 구해야한다. 계산하는 배열은 365 값 M의 4 시리즈이며, 그 자체는 다른 세트의 평균값이다. 데이터 한 플롯에서 이동 평균을 사용하여 데이터의 평균값을 그래프로 나타내려고합니다. 이동 평균과 conv 명령에 대해 조금 봤는데 코드에서 구현하려고 시도한 것을 발견했습니다. 기본적으로 평균과 플롯을 계산합니다 그것은 잘못된 이동 평균과 함께 나는 mathworks 사이트에서 바로 wts 값을 골랐다. 그래서 잘못된 소스이다. 문제는, 이 wts가 무엇인지 이해할 수 없다는 것이다. 누군가 설명 할 수있다. 이 경우 유효하지 않은 값 모든 값은 동일하게 가중치가 적용됩니다. 그리고 내가 완전히 잘못했으면 도움을받을 수 있을까요? 감사합니다. 9 월 23 일부터 14 일까지. 05 월. 전환 사용은 이동 평균을 구현합니다. 사용중인 코드에서 wts는 얼마나 많은 y입니까? ou는 각 값의 가중치를 추측합니다. 벡터의 합이 항상 1과 같아야합니다. 각 값에 균등하게 가중치를 넣고 N 크기의 필터를 이동하려는 경우 conv에서 유효한 인수를 사용하면 M보다 더 적은 값을 가지고 있습니다. M을 사용하지 마십시오. 제로 패딩의 효과가 마음에 들지 않는 경우 사용하십시오. 신호 처리 도구 상자가 있으면 순환 이동 평균을 시도하려는 경우 cconv를 사용할 수 있습니다. conv 및 cconv 문서를 참고하십시오. for 루프를 사용하지 않고 필터를 사용하여 평균을 구할 수 있습니다. 이 예제에서는 16 개의 요소로 구성된 벡터의 실행 평균을 찾습니다. 커브 피팅 도구 상자는 대부분의 경우 사용할 수 있습니다. yy 부드럽게 y는 이동 평균 필터를 사용하여 열 벡터 y의 데이터를 매끄럽게합니다. 결과는 열 벡터 yy에 반환됩니다. 이동 평균의 기본 범위는 5입니다. movAv 다운로드 m movAv2도 참조하십시오. - 너 matlab에는 Financial Toolbox에서 movavg 및 tsmovavg 시계열 이동 평균이라는 함수가 포함되어 있으며 movAv는 이러한 함수의 기본 기능을 복제하도록 설계되었습니다. 이 코드는 루프 내부에서 인덱스를 관리하는 좋은 예를 제공하며 혼동을 줄 수 있습니다 먼저 코드를 짧고 단순하게 유지하여이 프로세스를 명확하게 유지합니다 ..movAv는 일부 상황에서 시끄러운 데이터를 복구하는 데 사용할 수있는 간단한 이동 평균을 수행합니다. 이는 슬라이딩 시간 동안 입력 y의 평균을 취함으로써 작동합니다 윈도우의 크기는 n으로 지정됩니다. n이 클수록, n의 효과가 입력 벡터 y의 길이에 비례하여 효과적으로 부드럽게되는 양이 커집니다. 일종의 로우 패스 주파수 필터를 만듭니다. 예제를 참조하십시오. n의 각 값에 의해 제공되는 평활화의 양은 입력 벡터의 길이에 비례하므로 항상 다른 값을 테스트하여 또한 n이 100 인 경우 n 포인트가 손실된다는 점을 기억하십시오. 입력 벡터의 첫 번째 99 포인트에는 평균 100pt에 대한 충분한 데이터가 없습니다. 예를 들어 아래의 코드와 그래프와 같이 평균을 스태킹하여 다소 피할 수 있습니다 서로 다른 길이의 창 평균 수를 비교하십시오. 얼마나 매끄러운지 10pt가 단 하나의 20pt 평균과 비교됩니다. 두 경우 모두 20 점의 데이터가 손실됩니다. xaxis 생성 x 1 0 01 5 잡음 잡음 생성 4 잡음 인자 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 잡음 변형 잡음, 1, 길이 잡음 noiseReps ydata 잡음 생성 y exp x 10 잡음 1 길이 x Perfrom 평균 y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movav, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt 플롯 그림 플롯 x, y, y2, y3, y4, y5, y6 범례 Raw 데이터, 10pt 이동 평균, 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title 이동 평균 비교 ..movAv m 코드 run-through 함수 출력 movAv y, n 첫 번째 줄은 함수 이름, 입력 및 출력을 정의합니다. 입력 x는 평균을 수행 할 데이터의 벡터 여야합니다. n은 평균을 수행하는 평균 포인트 수 여야합니다. 함수에 의해 반환 된 평균 데이터가 포함됩니다. 출력 출력 사전 할당 NaN 1, numel y n midPoint 라운드의 중점 찾기 n 2 함수의 주요 작업은 for 루프에서 수행되지만 시작하기 전에 두 가지가 준비됩니다. stari 출력은 NaN으로 미리 할당됩니다. 이 두 가지 목적을 달성했습니다. 먼저 Matlab이 수행해야하는 메모리 저글링을 줄이기 때문에 우선적으로 사전 할당이 일반적으로 좋은 방법입니다. 둘째, 평균 데이터를 다음과 같은 크기의 출력에 배치하는 것이 매우 쉽습니다. 입력 벡터 이것은 동일한 xaxis가 둘 다 나중에 사용할 수 있다는 것을 의미하며 플로팅에 편리합니다. 또는 NaN을 한 줄의 코드 출력 출력에서 ​​나중에 제거 할 수 있습니다. 변수 midPoint는 출력 벡터의 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다 입력 벡터의 처음 9 포인트에 대해 10 포인트 평균을 취하기에 충분한 데이터가 없기 때문에 n 10, 10 포인트가 손실됩니다. 출력이 입력보다 짧으 므로 midPoint가 올바르게 정렬되어야합니다 출력을 미리 할당 할 때 생성 된 NaN 버퍼에 의해 입력과 동일한 양의 데이터가 손실되도록 입력이 유지됩니다. y 길이가 1 인 경우 - n abban보다 평균을 취할 인덱스 범위를 찾습니다. 계산 평균 산출량 a midPoint mean yab end for 루프 자체에서 입력의 각 연속 세그먼트에 대해 평균을 취합니다. 루프는 입력 y의 길이에서 손실 될 데이터를 뺀 길이 1까지 정의됩니다. n If 입력은 100 포인트 길이이고 n은 10입니다. 루프는 1에서 90까지 실행됩니다. 이것은 평균화 할 세그먼트의 첫 번째 인덱스를 제공합니다. 두 번째 인덱스 b는 단순히 n-1입니다. 따라서 첫 번째 반복에서, a 1 n 10 그래서 b 11-1 10 첫 번째 평균은 yab 또는 x 1을 취함 10이 세그먼트의 평균값은 단일 값으로 인덱스 a midPoint 또는 1 5 6.에 저장됩니다. 6. 두 번째 반복 , a 2 b 2 10-1 11 따라서 평균은 x 2 11에서 취해지고 출력 7에 저장됩니다. 길이 100의 입력에 대한 루프의 마지막 반복에서 평균은 91b 90 10-1 100이므로 x 91 100 이상이고 출력 95에 저장됩니다. 이 결과는 인덱스 1,5 및 96에서 n 개의 총 10 개의 NaN 값을 출력합니다. 예제 및 고려 사항 이동 평균은 일부 상황에서는 유용하지만 항상 최상의 선택은 아닙니다. 다음은 마이크가 최적이 아닌 두 가지 예입니다. 마이크 보정이 데이터 세트는 스피커에서 생성되고 알려진 선형 응답으로 마이크에서 녹음 된 각 주파수의 레벨을 나타냅니다. 스피커의 출력은 빈도를 조정할 수 있지만 보정 데이터로 이러한 변동을 수정할 수 있습니다. 출력은 보정의 변동을 고려하여 레벨을 조정할 수 있습니다. 원시 데이터에는 시끄러운 참고 사항이 있습니다. 즉, 빈도가 약간 변경되면 크거나, 이상한, 레벨에 대한 설명이 현실적인가 아니면 이것이 녹음 환경의 결과인지 여부이 경우에는 레벨 주파수 곡선을 부드럽게하는 약간의 변동 곡선을 제공하는 이동 평균을 적용하는 것이 합리적입니다 그러나이 예제에서 왜 최적이 아닌가? 더 많은 데이터가 더 좋을 것입니다 - 여러 개의 캘리브레이션을 평균 실행하면 시스템의 노이즈가 파괴되는 동안 파괴됩니다 dom과 덜 섬세한 디테일을 잃은 커브를 제공합니다. 이동 평균은 근사값 일 수 있으며, 실제로 존재하는 커브에서 더 높은 주파수 딥과 피크를 제거 할 수 있습니다. 사인파 사인파에서 이동 평균을 사용하면 두 포인트가 강조됩니다. 일반 평균을 수행하기 위해 합리적인 수의 포인트를 선택하는 문제. 간단하지만 시간 영역에서 진동 신호를 평균화하는 것보다 효과적인 신호 분석 방법이 있습니다. 이 그래프에서 원래의 사인파는 파란색으로 표시됩니다. 오렌지색 곡선으로 추가되고 플롯됩니다. 이동 평균은 원래의 웨이브를 복구 할 수 있는지 확인하기 위해 다른 수의 포인트에서 수행됩니다. 5와 10 포인트는 합리적인 결과를 제공하지만 더 많은 수의 포인트가 시작되는 곳에서는 노이즈를 완전히 제거하지 마십시오. 평균이 다른 단계에 걸쳐 확장됨에 따라 진폭 세부 정보가 손실됩니다. 웨이브가 0 주위를 오스틸하고 평균 -1 1을 의미합니다. 대안으로는 로우 패스 필터를 구성 할 수 있습니다 주파수 영역에서 신호에 적용되었지만, 이 기사의 범위를 넘어서는 세부 사항은 아니지만 잡음이 파 기본 주파수보다 상당히 높기 때문에이 경우에는 로우 패스 필터는 고주파 노이즈를 제거 할 것입니다. 움직이는 평균을 기본으로합니다. 지난 몇 년 동안 기술자는 간단한 이동 평균에 두 가지 문제를 발견했습니다. 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 있습니다. 대부분의 기술 분석가는 가격 조치 개장 또는 종가가 충분하지 않아 MA의 교차 매매 신호를 제대로 예측할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 분석가는 지수 함수 적으로 평활화 된 이동을 사용하여 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당합니다 평균 EMA 기하 급수적으로 움직이는 평균 지수를 탐구하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오. 예를 들어, 10 일 MA를 사용하는 분석가는 10 번째 DA y를 계산하고이 수에 10을 곱하고, 9 일째를 9로, 8 일째를 8 일째로 MA에 첫 번째로 합산합니다. 일단 합계가 결정되면, 분석기는 승수를 더하여 숫자를 나눕니다. 10 일 MA 예제의 승수를 더하면 55가됩니다. 이 표시기는 선형 가중 이동 평균으로 알려져 있습니다. 관련 독서의 경우 단순 이동 평균을 확인하십시오. 경향이 두드러집니다. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA이 표시기는 학생들과 투자자 모두를 혼란스럽게하는 여러 가지 방법으로 설명되었습니다. 아마도 가장 좋은 설명은 뉴욕 금융 연구소 (New York Institute of Finance)에 의해 출판 된 John J. Murphy의 금융 시장 기술 분석 (Technical Analysis of the Financial Markets)에서 나온 것입니다. 지수 적으로 부드럽게 움직입니다 평균 이동 평균과 관련된 문제의 평균 주소 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 할당합니다. 따라서 i t는 가중 이동 평균입니다. 그러나 과거 가격 데이터에 더 적은 중요성을 부여하는 반면 계측기 수명의 모든 데이터를 계산에 포함합니다. 또한 사용자는 가중치를 조정하여 더 큰 또는 더 적은 가중치를 부여 할 수 있습니다. 이전 날짜의 백분율에 더해진 가장 최근 날짜의 가격 s 백분율 값의 합계가 100으로 합니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다 지난날의 가중치 90 90 그러면 총 가중치의 마지막 날 10이됩니다. 이는 최종일 가격에 5 05의 작은 값을 부여하여 20 일 평균과 같습니다. 그림 1 지수 적으로 평활화 된 이동 평균. 위 차트는 2000 년 8 월 첫 번째 주부터 2001 년 6 월 1 일까지 나스닥 종합 지수를 보여줍니다. 분명히 볼 수 있듯이 EMA는 9 일 동안 마감 가격 데이터를 사용하고 있으며, 9 월 8 일에 검은 아래쪽 화살표로 표시이 w 지수가 4,000 수준 아래로 돌파 한 날 두 번째 검은 색 화살표는 기술자들이 실제로 기대했던 또 다른 아래쪽 다리를 보여줍니다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위해 소매 투자자로부터 충분한 양과 관심을 얻을 수 없었습니다. 1619 년 4 월 4 일에 58 일 4 월 12 일의 상승 추세는 화살표로 표시되어있다. 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 이슈들과 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했다 관련 기사 읽기 평균 봉투 이동 인기있는 거래 도구 및 이동 평균 Bounce 정제 미국의 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)이 구인 공석을 측정하는 데 도움을주는 설문 조사 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 돈을 최대한 빌려줍니다 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에 자금을 대출하는 이자율은 다른 d 한 보안 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 척도 변동성은 측정 될 수 있습니다. 1933 년 미국 의회가 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)을 통과 시켰습니다. 비농업 급여 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 이외의 모든 직업을 나타냅니다. 미국 노동국.