Zentral bewegliche durchschnittliche matlab

Moving Average Die Funktion resultmovingmean (data, window, dim, option) berechnet einen zentrierten gleitenden Durchschnitt der Datenmatrixdaten unter Verwendung der in der Dim Dimension angegebenen Fenstergröße unter Verwendung des in Option angegebenen Algorithmus. Dim und Option sind optionale Eingänge und werden standardmäßig auf 1. Dim und option optionale Eingänge können ganz übersprungen werden oder können durch a ersetzt werden. Beispielsweise gibt movingmean (data, window) die gleichen Ergebnisse wie movingmean (data, window, 1,1) oder movingmean (data, window ,, 1). Die Größe und Dimension der Eingabedatenmatrix ist nur durch die maximale Matrixgröße für Ihre Plattform begrenzt. Das Fenster muss eine ganze Zahl sein und sollte ungerade sein. Wenn das Fenster gerade ist, wird es auf die nächstniedrigere ungerade Zahl abgerundet. Die Funktion berechnet den gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelpunkt und (Fenster-1) / 2 Elementen vor und nach der angegebenen Dimension. An den Rändern der Matrix wird die Anzahl der Elemente vor oder nachher reduziert, so dass die tatsächliche Fenstergröße kleiner als das angegebene Fenster ist. Die Funktion ist in zwei Teile, ein 1d-2d-Algorithmus und ein 3D-Algorithmus gebrochen. Dies wurde getan, um die Lösungsgeschwindigkeit zu optimieren, insbesondere in kleineren Matrizen (d. H. 1000 x 1). Ferner werden mehrere verschiedene Algorithmen für das Problem 1d-2d und 3d bereitgestellt, da in bestimmten Fällen der Standardalgorithmus nicht der schnellste ist. Dies geschieht typischerweise, wenn die Matrix sehr breit ist (d. h. 100 x 100000 oder 10 x 1000 x 1000), und der gleitende Durchschnitt wird in der kürzeren Dimension berechnet. Die Größe, bei der der Standardalgorithmus langsamer ist, hängt vom Computer ab. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags für Diese Datei Bitte anmelden, um Tags zu speichern. Bitte melden Sie sich an, um einen Kommentar oder eine Bewertung hinzuzufügen. Kommentare und Bewertungen (7) Wie bewegt sich movingmean mit den Enden? Fängt es mit einer Fenstergröße an, die nur Punkt 1 bei 1, dann 3 Punkte bei Punkt 2 und dann Erhöhung der Fenstergröße bis zu der Fenstergröße, die in der Funktionseingabe angegeben ist, umfasst Vielen Dank. Nett und einfach. Vielen Dank. Gute Arbeit Sehr nützlich, wie Stephan Wolf sagte. Gerade was ich lookin für war. Zentrierter gleitender Durchschnitt, der in der Lage ist, in einem Diagramm über die gesamte Breite zu arbeiten, ohne die Fenstergröße des Filters zu betrachten und den Anfang zu bewegen. Great MathWorks Beschleunigung der Geschwindigkeit der Technik und Wissenschaft MathWorks ist der führende Entwickler der mathematischen Computing-Software für Ingenieure und Wissenschaftler. Moving durchschnittlich Hallo Steve Amphlett, ich danke Ihnen so sehr für Ihre Antwort. Nun, ich habe einen Strom von Daten und ich möchte die Daten alle 60 Sekunden Durchschnitt Ich brauche nicht, um die Fenstergröße neu zu gestalten Ich brauche, um das Fenster zu fixieren. Zum Beispiel habe ich diese Menge von Daten: Time PatientIndex 11:36:34 0.83741 11:36:35 0.83741 11:36:36 1.07294 11:36:37 1.18611 11:36:38 1.18611 11:36:39 1.18611 11:36 : 40 1,32703 11:36:41 1,32703 11:36:42 1.32703 11:36:43 1.32703 11:36:44 1.32703 11:36:45 1.32703 11:36:46 1.32703 11:36:47 1.32703 11:36:48 1.32703 11:36:49 1.32703 11:36:50 1.32703 11:36:51 1.32703 11:36:52 1.32703 11:36:53 1.32703 11:36:54 1.49615 11:36:55 1.54860 11:36:56 1.54860 11 : 36: 57 1.54860 11:36:58 1.54860 11:36:59 1.54860 11:37:00 1.54860 11:37:01 1.54860 11:37:02 1.54860 11:37:03 1.54860 11:37:04 1.49615 11:37 : 05 1.49615 11:37:06 1.49615 11:37:07 1.49615 11:37:08 1.49615 11:37:09 1.49615 11:37:10 1.49615 11:37:11 1.49615 11:37:12 1.49615 Ich brauche durchschnittlichen PatientIndex Alle 60 Sekunden hoffe ich, dass ich mich klar ausgedrückt habe. Fühlen Sie bitte sich frei, mit mir für alle weiteren Fragen in Verbindung zu treten. Ich freue mich auf Ihre Antwort Ich hoffe, Sie können mir dabei helfen. Dank im Voraus, schrieb Sam: gt gt gt Hallo Steve Amphlett, ich danke Ihnen so sehr für Ihre Antwort. Nun, ich habe einen gt Strom von Daten und ich möchte die Daten alle 60 gt Sekunden gt Ich brauche nicht, um die Fenstergröße neu zu gestalten Ich brauche, um das Fenster gt fixiert. Zum Beispiel habe ich diese Menge von Daten: gt ltsnip, die Daten gt Ich brauche zu durchschnittlichen PatientIndex alle 60 Sekunden Ich hoffe, ich habe gt mir klar. So wollen Sie Ihre Amonut von Daten von einem Wert pro Sekunde auf einen durchschnittlichen Wert pro Minute reduzieren Wenn so youd so etwas tun: Daten Ihre Daten n ceil (Länge (Daten) / 60) Anzahl der Mittelwerte datareshape (Daten, 6, N) Dann ist es nur ein Fall der Arbeit an den Säulen. Zum Beispiel: Sie können nanmean () aus der Statistik Toolbox verwenden, um die Mittel zu erhalten: meansnanmean (data) Ungetestet - Ich habe nicht diese TB Und so etwas zu Nan die schlechten Werte: Daten) gt12 Standorte von gt20 NaNs bedeutet (nans ) Nan Hallo Steve Amphlett, vielen Dank für Deine Antwort. Eine andere Frage, wie würde ich in der Lage, ein Diagramm von PatientIndex gegen die Zeit. Leider bin ich nicht vertraut mit Matlab I. e. Wie man die folgenden: Zeit PatientIndex 11:36:34 0.83741 11:36:35 0.83741 11:36:36 1.07294 11:36:37 1.18611 11:36:38 1.18611 11:36:39 1.18611 11:36:40 1.32703 11:36:41 1.32703 11:36:42 1.32703 11:36:43 1.32703 11:36:44 1.32703 11:36:45 1.32703 11:36:46 1.32703 11:36:47 1.32703 11:36:48 1.32703 11: 36:49 1,32703 11:36:50 1.32703 11:36:51 1.32703 11:36:52 1.32703 11:36:53 1.32703 11:36:54 1.49615 11:36:55 1.54860 11:36:56 1.54860 11:36: 57 1.54860 Ich freue mich auf Ihre Antwort. Vielen Dank im Voraus, Hallo Steve Ich habe Ihren Weg versucht, aber aus irgendeinem Grund hat es nicht funktioniert Ich bin nicht sicher, ob ich etwas falsch gemacht habe. Nun, ich habe einen Code geschrieben und ich möchte Sie, um es zu überprüfen und sehen, ob seine ok und es tut die Mittelung korrekt über 60 Sekunden. F (f) f (f) f (f) f (f) f (f) f (f) f (f) Fehler) leere Eingabedaten oder N null.)) Return if (N 1) out im Plot (t. Out) xlabel (Zeit (sec)) ylabel (Patient Index (BSI)) title (BioSign0004 PatientID 0126 17.10.2006 ) Return end if if (N gt (2 (nx - 1))) out nanmean (in) Einsen (Größe (in)) Rückgaberecht wenn Aus Nullen (Größe (in)) nans sum (in für i 1. nx, Wenn (i - m) lt 1) ((im) lt nx) aus (i) nanmean (in (1. im)) elseif ((i - m) gt 1) (I - m) (1) ((i - m) gt 1) ((im) gt nx) aus (i) nanmean (in (i - m ) (I) nanmean (in (nx)) (nans gt 12) aus (i) nanmean (in (nans)) end wenn end für i plot (t. Out) xlabel (Zeit (Sek)) ylabel (Patient Index (BSI)) title (BioSign0004 PatientID 0126 17.10.2006) Sie können sich Ihre Liste als Threads ansehen, die Sie mit Lesezeichen versehen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. Auf diese Weise können Sie leicht verfolgen Themen, die Sie interessiert sind in. Um Ihre Watch-Liste, klicken Sie auf die quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich einen Artikel zu meiner Merkliste hinzu Suche Um Suchkriterien zu Ihrer Merkliste hinzuzufügen, suchen Sie im Suchfeld nach dem gewünschten Suchbegriff. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Autor Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Thread Um einen Thread zu deiner Watchlist hinzuzufügen, geh zur Threadseite und klicke auf den Thread zu meinem Watchlistquot Link oben auf der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Das MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: www. slyck/ngpage2 Wählen Sie Ihre CountrySmoothing-Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Er / sie nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10. Der Manager beschließt, dies als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Eine andere Methode, den Durchschnitt zu berechnen, ist die Addition jedes Wertes durch die Anzahl der Werte oder 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 1/3 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und natürlich summieren sie sich auf 1. Ich muss einige grundlegende Bildverarbeitungstechniken in Matlab testen. Ich muss vor allem zwei Arten von Filtern testen und vergleichen: Mittelfilter und Medianfilter. Um das Bild mit Median-Filterung zu glätten, gibt es eine große Funktion medfilt2 aus der Bildverarbeitungs-Toolbox. Gibt es eine ähnliche Funktion für Mittelfilter Oder wie man die Filter2-Funktion verwenden, um den mittleren Filter zu erstellen Eines der wichtigsten Dinge für mich ist die Möglichkeit der Einstellung Radius des Filters haben. D. h. Für Medianfilter, wenn ich den 3 x 3 Radius (Maske) möchte, verwende ich einfach ich möchte etwas Ähnliches für Mittelfilter erreichen. Ich habe nicht Zugriff auf das Buch jetzt, aber in der Regel der Gauß-Kernel bietet eine sanftere Glättung Wirkung und neigt dazu, die Kanten besser als ein Mittel-Filter der gleichen Größe zu bewahren. Denken Sie an den Frequenzgang des Tiefpaßfilters in beiden Fällen. Hier ist eine Seite mit einer guten Erklärung: homepages. inf. ed. ac. uk/rbf/HIPR2/gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 um 9: 48 Ein großer Teil meiner Forschung konzentriert sich auf die dynamischen Beziehungen zwischen Vermögenswerten auf dem Markt (1 , 2,3). Typischerweise verwende ich Korrelation als ein Maß für die Abhängigkeit von Beziehungen, da ihre Ergebnisse leicht zu kommunizieren und zu verstehen sind (im Gegensatz zu gegenseitigen Informationen, die etwas weniger in der Finanzierung verwendet wird, als es in der Informationstheorie ist). Die Analyse der Korrelationsdynamik erfordert jedoch die Berechnung einer bewegten Korrelation (a. k.a. windowed, foliling, rolling). Bewegungsdurchschnitte sind gut verständlich und leicht berechnet 8211 sie berücksichtigen jeweils einen Vermögenswert und erzeugen für jeden Zeitraum einen Wert. Bewegungskorrelationen müssen, im Gegensatz zu gleitenden Durchschnitten, mehrere Vermögenswerte berücksichtigen und für jeden Zeitraum eine Wertematrix erzeugen. Im einfachsten Fall kümmern wir uns um den Zusammenhang zwischen zwei Vermögenswerten 8211, beispielsweise dem SampP 500 (SPY) und dem Finanzsektor (XLF). In diesem Fall müssen wir nur auf einen Wert in der Matrix achten. Wenn wir jedoch den Energiesektor (XLE) hinzufügen, wird es schwieriger, diese Korrelationen effizient zu berechnen und darzustellen. Dies gilt immer für 3 oder mehr verschiedene Assets. I8217ve schrieb den Code unten, um diesen Prozess zu vereinfachen (Download). Zuerst stellen Sie eine Matrix (dataMatrix) mit Variablen in den Spalten 8211 zum Beispiel SPY in Spalte 1, XLF in Spalte 2 und XLE in Spalte 3 bereit. Anschließend stellen Sie eine Fenstergröße (windowSize) bereit. Wenn zum Beispiel dataMatrix minutiös zurückgibt, würde eine Fenstergröße von 60 nachlaufende Stundenkorrelationsschätzungen erzeugen. Drittens geben Sie an, in welcher Spalte (indexColumn) Sie die Ergebnisse sehen möchten. In unserem Beispiel würden wir wahrscheinlich Spalte 1 angeben, da dies die Korrelation zwischen (1) dem SampP und dem Finanzsektor und (2) dem SampP - und dem Energiesektor ermöglicht. Das Bild unten zeigt die Ergebnisse für genau das Beispiel oben für den letzten Freitag, den 1. Oktober 2010. Share / Bookmark 2 Responses to 8220Calculating Moving Correlation in Matlab8221 es8217s nicht klar, wie Sie mit NA umgehen. Wie würden Sie berechnen Korrelationen für Indizes über verschiedene Länder, wo ein Datenpunkt kann aufgrund eines bestimmten Urlaubs in einem einzelnen Land fehlen Hi Paolo, Der Code als I8217ve gepostet doesn8217t befassen sich mit NaNs anmutig. Sie können in dieser Matlab-Dokumentationsseite sehen, dass Sie 82208216rows8217, 8216complete82178221 zum corrcoef-Befehl hinzufügen können, um das Problem graziös zu behandeln. Englisch: www. mathworks. com / help / techdoc / ref / corrcoef Die anderen Alternativen sind, dieses Datum vollständig zu fallen, zu interpolieren oder eine anspruchsvollere Methode zu verwenden, um fehlende Beobachtungen zu behandeln. Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen