ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ กรอง matlab

ฉันต้องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าชุดข้อมูลภายในลูปสำหรับฉันต้องได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหนือ N 9 วันอาร์เรย์ที่ฉันคำนวณเป็นชุดค่า 365 365 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของชุดอื่น ข้อมูลฉันต้องการพล็อตค่าเฉลี่ยของข้อมูลของฉันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในหนึ่ง plot. I googled bit เกี่ยวกับการย้ายค่าเฉลี่ยและคำสั่ง conv และพบสิ่งที่ฉันพยายามใช้ใน code. So ของฉันโดยทั่วไปฉันคำนวณค่าเฉลี่ยและพล็อตของฉัน มันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ถูกต้องฉันเลือกค่า wts จากเว็บไซต์ mathworks เพื่อให้เป็นแหล่งที่ไม่ถูกต้องปัญหาของฉันว่าเป็นที่ฉันไม่เข้าใจสิ่งที่ wts นี้คือใครสามารถอธิบายหากมีบางอย่างจะทำอย่างไรกับน้ำหนักของ ค่าที่ไม่ถูกต้องในกรณีนี้ค่าทั้งหมดจะถูกถ่วงน้ำหนักเหมือนกันและถ้าฉันทำแบบนี้ผิดอย่างสิ้นเชิงฉันขอความช่วยเหลือบางอย่างกับมันขอแสดงความนับถือขอบคุณ 23 กันยายนที่ 19 05.Using conv เป็นวิธีที่ดีในการ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในโค้ดที่คุณกำลังใช้ wts คือจำนวน y ou มีการชั่งน้ำหนักแต่ละค่าตามที่คุณคาดเดาผลรวมของเวกเตอร์นั้นควรมีค่าเท่ากับหนึ่งถ้าคุณต้องการให้น้ำหนักแต่ละค่าเท่ากันและทำตัวกรองขนาด N ย้ายแล้วคุณจะต้องการใช้การใช้อาร์กิวเมนต์ที่ถูกต้องใน conv จะส่งผลให้ มีค่าน้อยกว่า Ms มากกว่าที่คุณมีใน M ใช้เหมือนกันถ้าคุณ don t ใจผลกระทบจากการ padding ศูนย์ถ้าคุณมีกล่องเครื่องมือการประมวลผลสัญญาณที่คุณสามารถใช้ cconv ถ้าคุณต้องการลองเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบวงกลม Something like. You ควรอ่าน conv และเอกสาร cconv สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมหากคุณไม่สามารถใช้งานได้แล้วคุณสามารถใช้ตัวกรองเพื่อหาค่าเฉลี่ยในการทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ loop สำหรับตัวอย่างนี้จะหาค่าเฉลี่ยที่รันของเวกเตอร์ 16 องค์ประกอบโดยใช้ขนาดหน้าต่าง 5.2 เรียบเป็นส่วนหนึ่งของ Curve Fitting Toolbox ซึ่งมีให้เลือกหลายรูปแบบ yy y เรียบราบรื่นข้อมูลในคอลัมน์เวกเตอร์ y โดยใช้ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ผลลัพธ์จะถูกส่งกลับในเวกเตอร์ของคอลัมน์ yy ค่าเริ่มต้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ 5.Download movAv m ดู movAv2 - u pdated รุ่นที่ช่วยให้ weighting. Description Matlab มีฟังก์ชันที่เรียกว่า movavg และ tsmovavg time-series ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในกล่องเครื่องมือทางการเงิน movAv ถูกออกแบบมาเพื่อจำลองการทำงานพื้นฐานของโค้ดเหล่านี้โค้ดที่นี่เป็นตัวอย่างที่ดีในการจัดการดัชนีภายใน loops ซึ่งอาจทำให้เกิดความสับสน เริ่มต้นด้วย I ve จงใจเก็บรหัสสั้นและง่ายเพื่อให้กระบวนการนี้ clear. movAv ดำเนินการเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายที่สามารถใช้ในการกู้คืนข้อมูลที่มีเสียงดังในบางสถานการณ์ทำงานโดยการเฉลี่ยของ y input ผ่านเวลาเลื่อน หน้าต่างขนาดที่ระบุโดย n ขนาดใหญ่ n คือจำนวนที่มากขึ้นของการทำให้ราบเรียบผลของ n สัมพันธ์กับความยาวของเวคเตอร์อินพุต y และมีประสิทธิภาพดีการเรียงลำดับของการสร้างตัวกรองความถี่ลัดโหนด - ดูตัวอย่าง และส่วนพิจารณาเนื่องจากจำนวนของการปรับให้เรียบโดยแต่ละค่าของ n จะสัมพันธ์กับความยาวของเวกเตอร์อินพุตจะเป็นค่าการทดสอบค่าที่ต่างกันเสมอเพื่อดูว่า s เหมาะสมจำไว้ว่าจุด n จะสูญหายไปในแต่ละค่าเฉลี่ยหาก n เท่ากับ 100 จุดแรกของอินพุทเวกเตอร์ don t มีข้อมูลเพียงพอสำหรับค่าเฉลี่ย 100pt นี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดยการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเช่นโค้ดและกราฟด้านล่าง เปรียบเทียบจำนวนหน้าต่างเฉลี่ยของความยาวที่แตกต่างกันสังเกตว่าเรียบ 10 10pt เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย 20pt เดียวในทั้งสองกรณี 20 จุดของข้อมูลจะสูญหายไปทั้งหมด สร้าง xaxis x 1 0 01 5 สร้างเสียงรบกวนรบกวน 4 เสียงเรียกร้องผิดพลาด 1 เสียงเงียบเสียงรบกวน 1 เสียงเงียบเสียงรบกวน 1 เสียงรบกวนที่สร้างขึ้นใหม่ 1 เสียงรบกวนความยาวเสียงรบกวนก่อให้เกิดเสียง ydata y exp x 10 เสียง 1 ความยาว 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 พล็อตล็อตล็อต x, y, y2, y3, y4, y5, y6 ตำนาน Raw ข้อมูล, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x yolabel y title การเปรียบเทียบการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย movAv รหัส m run-through function output movAv y, n บรรทัดแรกกำหนดชื่อฟังก์ชันอินพุทและเอาต์พุตอินพุท x ควรเป็นเวกเตอร์ของข้อมูลที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเมื่อ n ควรเป็นจำนวนจุดที่จะทำค่าเฉลี่ยมากกว่าเอาต์พุตจะมีข้อมูลเฉลี่ยที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน Preallocate output output NaN 1, numel y หาจุดกึ่งกลางของ n midPoint round n 2 งานหลักของฟังก์ชั่นจะทำใน loop for แต่ก่อนที่จะเริ่มเตรียม 2 สิ่งคือ Fir stally output เป็น pre - จัดสรรเป็น NaNs นี้ทำหน้าที่สองวัตถุประสงค์ preallocation แรกคือการปฏิบัติที่ดีตามที่ลดหน่วยความจำเล่นกล Matlab ต้องทำประการที่สองก็ทำให้ง่ายในการวางข้อมูลเฉลี่ยเป็นเอาท์พุทขนาดเดียวกับ อินพุทเวกเตอร์หมายความว่า xaxis เดียวกันสามารถใช้งานได้ทั้งสองแบบซึ่งเหมาะสำหรับการวางแผนหรือสามารถถอด NaN ออกได้ในหนึ่งบรรทัดของเอาท์พุทเอาท์พุทแบบย่อส่วน midpoint ตัวแปรจะใช้เพื่อจัดตำแหน่งข้อมูลในเวกเตอร์การแสดงผล ถ้า n 10 จะหายไป 10 จุดเนื่องจากใน 9 จุดแรกของเวกเตอร์อินพุตไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะใช้ค่าเฉลี่ย 10 จุดเนื่องจากเอาท์พุทจะสั้นกว่าข้อมูลอินพุทจะต้องมีการปรับตำแหน่งอย่างถูกต้อง midPoint จะ จะใช้เพื่อให้จำนวนข้อมูลที่เท่ากันจะหายไปเมื่อเริ่มต้นและสิ้นสุดและอินพุตจะถูกเก็บให้สอดคล้องกับผลลัพธ์โดยบัฟเฟอร์ NaN ที่สร้างขึ้นเมื่อตั้งค่าเอาต์พุตล่วงหน้าสำหรับความยาว 1 n-n ค้นหาช่วงดัชนีที่จะใช้ค่าเฉลี่ยมากกว่า abban คำนวณ ผลลัพธ์เฉลี่ย a midPoint หมายถึง yab end ในลูปสำหรับตัวเองค่าเฉลี่ยจะถูกยึดในแต่ละส่วนติดต่อกันของการป้อนข้อมูลลูปจะทำงานสำหรับ a ซึ่งกำหนดไว้เป็น 1 ถึงความยาวของอินพุต y ลบข้อมูลที่จะสูญหาย n ถ้า ใส่เป็น 100 จุดยาวและ n คือ 10, ห่วงจะทำงานจาก 1 ถึง 90 ซึ่งหมายถึงให้ดัชนีแรกของกลุ่มที่จะเฉลี่ยดัชนีที่สอง b เป็นเพียง n - 1 ดังนั้นในการทำซ้ำครั้งแรก, 1 n 10 ดังนั้น b 11-1 10 ค่าเฉลี่ยแรกจะถูกยึด yab หรือ x 1 10 ค่าเฉลี่ยของส่วนนี้ซึ่งเป็นค่าเดียวจะถูกเก็บไว้ในเอาท์พุทที่จุดกึ่งกลางของจุดศูนย์หรือ 1 5 6. บนซ้ำที่สอง , 2 b 2 10-1 11 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกยึด x 2 11 และเก็บไว้ในเอาต์พุต 7 ในรอบสุดท้ายของลูปสำหรับอินพุทที่มีความยาว 100, 91 b 90 10-1 100 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกนำมา มากกว่า x 91 100 และเก็บไว้ในเอาท์พุท 95 ใบนี้จะส่งผลให้มีค่า N 10 nn ที่ดัชนี 1 5 และ 96 100 ตัวอย่างและข้อควรคำนึงการย้ายค่าเฉลี่ยจะเป็นประโยชน์ในบางสถานการณ์ นี่คือตัวอย่างสองแบบที่พวกเขาไม่จำเป็นต้องดีที่สุดการปรับเทียบของไมโครโฟนชุดข้อมูลนี้แสดงถึงระดับของแต่ละความถี่ที่ผลิตโดยลำโพงและบันทึกโดยไมโครโฟนโดยมีการตอบสนองเชิงเส้นที่เป็นที่รู้จักเอาท์พุทของลำโพงแตกต่างกันไป ความถี่ แต่เราสามารถแก้ไขรูปแบบนี้ด้วยข้อมูลการสอบเทียบได้ - เอาท์พุทสามารถปรับระดับได้เพื่อให้เกิดความผันผวนในการสอบเทียบข้อมูลที่ข้อมูลดิบมีเสียงดัง - นั่นหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความถี่จะต้องเกิดขึ้น ขนาดใหญ่ผิดปกติการเปลี่ยนแปลงระดับในบัญชีสำหรับเป็นจริงหรือเป็นผลิตภัณฑ์ของสภาพแวดล้อมการบันทึกเป็นอย่างเหมาะสมในกรณีนี้เพื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คลี่ออกโค้งระดับความถี่เพื่อให้เส้นโค้งการสอบเทียบที่น้อยผิดปกติ แต่ทำไมไม่เหมาะกับกรณีนี้ในตัวอย่างนี้ข้อมูลอื่น ๆ จะดีกว่า - การสอบเทียบหลายครั้งทำงานโดยเฉลี่ยจะทำลายเสียงในระบบตราบเท่าที่ยังมีการวิ่ง dom และให้เส้นโค้งที่มีรายละเอียดปลีกย่อยน้อยลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถประมาณค่านี้ได้เท่านั้นและอาจลบค่า dips และ peaks ที่สูงขึ้นบางส่วนออกจากเส้นโค้งที่เกิดขึ้นได้จริงคลื่น Sine การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนคลื่นซายน์ ปัญหาของการเลือกจำนวนที่เหมาะสมของจุดที่จะดำเนินการเฉลี่ย over. It มันง่าย แต่มีวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการวิเคราะห์สัญญาณมากกว่าค่าเฉลี่ยสัญญาณสั่นในโดเมนเวลาในกราฟนี้คลื่นไซน์เดิมเป็นพล็อตในเสียงสีฟ้าคือ เพิ่มและวางแผนเป็นเส้นโค้งสีส้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกดำเนินการที่จุดต่างกันเพื่อดูว่าคลื่นต้นฉบับสามารถฟื้นตัวได้ 5 และ 10 จุดให้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผล แต่อย่าเอาเสียงออกทั้งหมดซึ่งเป็นจำนวนจุดเริ่มต้นมากขึ้น สูญเสียรายละเอียด amplitude เป็นค่าเฉลี่ยขยายไปในช่วงที่แตกต่างกันจำคลื่น oscilates รอบศูนย์และค่าเฉลี่ย -1 1 0.An ทางเลือกจะสร้างตัวกรอง lowpass กว่าสามารถ ใช้กับสัญญาณในโดเมนความถี่ I m จะไม่ไปลงในรายละเอียดตามที่ไปเกินขอบเขตของบทความนี้ แต่เป็นเสียงเป็นความถี่สูงกว่าคลื่นความถี่พื้นฐานก็จะค่อนข้างง่ายในกรณีนี้เพื่อสร้าง lowpass กรองกว่าจะเอาเสียงรบกวนความถี่สูงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Moving เฉลี่ยพื้นฐานปีช่างเทคนิคได้พบสองปัญหากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าราคา การดำเนินการเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการทำนายอย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการดำเนินการไขว้ของ MA เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์ในขณะนี้กำหนดน้ำหนักมากขึ้นเพื่อให้ข้อมูลราคาล่าสุดโดยใช้การย้ายเรียบชี้แจง เฉลี่ย EMA เรียนรู้เพิ่มเติมใน Exploring ตัวอย่างเช่นการใช้ MA 10 วันนักวิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของ 10 ดา y และคูณเลขนี้โดยวันที่ 10 วันที่เก้าเป็นวันที่เก้าวันที่แปดโดยแปดและต่อไปจนถึงวันที่แรกของ MA เมื่อรวมทั้งหมดแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณหากคุณ เพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันจำนวนนี้คือ 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเรียบง่ายทำให้แนวโน้มโดดเด่นมากช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นอย่างแน่วแน่ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ EMA ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายในรูปแบบต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนและนักลงทุนสับสนนักบางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจากการวิเคราะห์ด้านเทคนิคของตลาดการเงินของจอห์นเจเมอร์ฟี่ส์ซึ่งตีพิมพ์โดยสถาบันการเงินแห่งนิวยอร์กปีพ. ศ. 2542 ค่าเฉลี่ยที่อยู่ทั้งสองของปัญหาที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายครั้งแรกค่าเฉลี่ยที่ชี้แจงเรียบเรียงกำหนดน้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดดังนั้นฉัน t คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะมีการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือนอกจากนี้ผู้ใช้สามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากขึ้นหรือน้อยลงได้ ราคาล่าสุดของวันซึ่งเพิ่มเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าของวันก่อนหน้าผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาของวันสุดท้ายอาจกำหนดให้น้ำหนัก 10 10 ซึ่งจะถูกเพิ่มเข้าไป เป็นวันก่อนหน้าน้ำหนักของ 90 90 วันที่ 10 สุดท้ายของการถ่วงน้ำหนักโดยรวมนี้จะเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายมีมูลค่าน้อยกว่า 5 05 รูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สมมุติฐานเรียบ กราฟด้านบนแสดงดัชนี Nasdaq Composite จากสัปดาห์แรกในเดือนสิงหาคม 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ. ศ. 2544 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดในช่วง 9 วันมีสัญญาณขายที่แน่นอน เมื่อวันที่ 8 ก. ย. มีเครื่องหมายลูกศรลงสีดำ w เป็นวันที่ดัชนีทรุดลงมาต่ำกว่าระดับ 4,000 ลูกศรสีดำที่สองแสดงขาลงอีกที่ช่างคาดว่า Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 คะแนนจากนั้นก็พุ่งลงไปอีกครั้ง ที่ 1619 58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เม. ย. นี้มีการทำเครื่องหมายโดย arrow ที่นี่ดัชนีปิดที่ 1,961 46 และช่างเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มที่จะรับการต่อรองราคาสินค้าบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และประเด็นที่เกี่ยวกับพลังงานบางส่วน อ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเราการย้ายซองจดหมายเฉลี่ยการปรับแต่งเครื่องมือการเทรดดิ้งที่เป็นที่นิยมและการเคลื่อนย้ายการสำรวจเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยสำนักสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกาเพื่อช่วยในการวัดตำแหน่งงานที่ว่างเก็บข้อมูลจากนายจ้างจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมได้ เพดานหนี้ถูกสร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติตราสารหนี้เสรีภาพครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินยืมเงินไว้ที่ Federal Reserve อีก d epository institution.1 ตัวชี้วัดทางสถิติของการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งไม่ได้รับอนุญาตธนาคารพาณิชย์จากการมีส่วนร่วมในการลงทุนเงินเดือน Unfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มบ้านพักคนชราและภาคที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labour