Exponentiell Gleitender Durchschnitt In Matlab Mit Filter

Nach dem Zusammenfügen der Bits aus diesem Thread baute ich diese Funktion mit Octaves Filterfunktion. Es beginnt mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt als Basis. V ist der Spaltenvektor von Zahlen, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fenster ist eine Ganzzahl als Anzahl von Tagen. Ich habe 12. Hier ist eine mathematische Erklärung dieser Funktion. Beachten Sie, dass die Seite 2 (n1) (wobei n das Fenster oder die Anzahl der Tage ist) als alpha verwendet. Aber ich benutze 1n, weil dieser Wert von Alpha passt meine Bedürfnisse. Passen Sie alpha nach Bedarf an. Alternativ benötige ich manchmal auch meine Eingabe - und Ausgabevektorabmessungen. Ich fülle ungültige Werte mit NaN durch Addition von meanV NaN (window-1,1) meanV als letzte Zeile in der movingEMean-Funktion. Sie könnten auch füllen Sie es mit simpleAvg, wenn Sie eine grobe Schätzung. exponential gleitenden Durchschnitt John Meares wrote: gt Hallo gt gt Würde jemand ein Skript, das eine exponentielle gt gt gt gt gt gt Danke gt gt John Im nicht sicher, was du meinst Ein exponentieller gleitender Durchschnitt. Im Allgemeinen können Sie einen gleitenden Durchschnitt berechnen, indem Sie eine Fensterfunktion entlang der Wellenform verschieben. Die Fensterfunktion sollte Bereich 1 haben und sollte außerhalb eines Intervalls 0 sein. Vielleicht möchten Sie eine Fensterfunktion, die exponentiell auf Null herabfällt Heres ein Beispiel, das einen Boxcar Durchschnitt berechnen wird (mit einer rechteckigen Fensterfunktion mit w). Möglicherweise müssen Sie es ändern, wenn ich Sie richtig verstehe. Beachten Sie auch, dass meine Funktion eine acausal-Fensterfunktion verwendet (sie beginnt vor dem Zeitpunkt 0). Es ist symmetrisch um 0 und dies führt zu einem Ausgang, der nicht zeitlich verschoben wird. Eine kausale exponentielle Fensterfunktion würde zu einer Ausgabe führen, die zeitverschoben ist. Vielleicht möchten Sie stattdessen ein Gaußfenster verwenden. Movavg. m Filtert einige Daten durch Faltung mit einem rechtwinkligen Fenster Clear all close all Machen Sie ein Signal (Summe von 2 Sinusoiden mit einigen zufälligen Rauschen) T 1 Eine Sekunde von Daten dt .0001 Sample Period (0,1ms) time (0: dt: T-dt) noisysig sin (2pitime) sin (4pitime) randn (Größe) 10 Erzeugen Fensterfunktion mit Einheitsbereich N Eingang (Fensterlänge eingeben: w) (1, N) N Falten mit der Fensterfunktion filteredsig conv (Noisysig, w) Entfernen Sie überschüssige Datenpunkte filteredsig filteredsig (ceil (N2): end-floor (N2)) John Meares ltjrmearesearthlink. netgt schrieb in nachrichtnachrichten: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gt Hallo gt gt Würde jemand ein Skript, das eine exponentielle gt gt gt gt gt gt Danke gt gt John Es klingt, wie Sie für ein First-order IIR Tiefpassfilter suchen. Sein ähnlich zu einem FIR-gleitenden Durchschnitt mit Ausnahme der Impulsantwort (die in der Länge unendlich ist) ist ein abklingender exponentieller als ein Kastenwagen. Es kann mit MATLABs Filterfunktion implementiert werden. Solche Filter werden häufig verwendet, um einen Durchschnittswert mit einem zusätzlichen Gewicht, das den jüngsten Werten gegeben wird, abzuschätzen. Etwas wie dieses nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) Plot (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet news: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. Gt John Meares ltjrmearesearthlink. netgt schrieb in Nachricht gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gtgt Hallo gtgt gtgt Würde jemand ein Skript, das eine exponentielle Verschiebung gtgt Durchschnitt gtgt gtgt Dank gtgt gtgt John gt gt Es klingt, wie Sie für einen First-order IIR Tiefpassfilter suchen. Sein gt ähnlich einem FIR-gleitenden Durchschnitt mit Ausnahme der Impulsantwort (die gt unendlich lang ist) ist ein abklingender exponentieller als ein Boxcar. Es kann mit MATLABs Filterfunktion implementiert werden. Solche Filter werden häufig verwendet, um einen Durchschnittswert mit einem zusätzlichen Gewicht zu berechnen, das den jüngsten Werten gegeben ist. Gt gt John Meares ltjrmearesearthlink. netgt schrieb in Nachricht lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. Gt Hallo gt gt Würde jemand ein Skript, das eine exponentielle gt gt gt gt gt berechnen Dank gt gt John clc, löschen Sie alle, schließen Sie alle limit100 t1: limit movingAV0 QLzeros (1, Grenze) mAVSzeros (1, Grenze) für j1: 9 Für i1: Grenze dataQLround (zufällig (einheitlich, 0,10)) QL (i) dataQL moveAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) movingAV end subplot (3,3, j) plot (t, QL, (T, mAVS, r) Plot (t, mittlere (QL) Einsen (1, Grenze), g), halten ylabel (Warteschlangenlänge) xlabel (Runtime) Titel (EWMA alpha, num2str (j10) ) Achse (1 Grenze 0 12) Raster aus Ende Was ist eine Watchlist Sie können sich Ihre Watchlist als Threads vorstellen, 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. 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Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Um einen Thread zu Ihrer Watch-Liste hinzuzufügen, gehen Sie auf die Thread-Seite und klicken Sie auf den Link diesen Thread zu meinem watch listquot Link am oberen Rand 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, anderen 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, um auf die Newsgroups zugreifen Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay für 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: slyckng. phppage2 Wählen Sie Ihren CountryMoving-Mittelfilter Sie können das Moving Average Filter-Modul verwenden, um eine Reihe von einseitigen oder zweiseitigen Durchschnittswerten über eine Datenmenge zu berechnen, indem Sie eine Fensterlänge angeben, die Sie angeben. Nachdem Sie einen Filter definiert haben, der Ihren Anforderungen entspricht, können Sie ihn auf ausgewählte Spalten in einem Dataset anwenden, indem Sie ihn an das Apply Filter-Modul anschließen. Das Modul übernimmt alle Berechnungen und ersetzt Werte in numerischen Spalten mit entsprechenden gleitenden Durchschnitten. Sie können den resultierenden gleitenden Durchschnitt für Plotten und Visualisierung als neue glatte Grundlinie für die Modellierung, für die Berechnung von Varianzen gegen Berechnungen für ähnliche Perioden, und so weiter verwenden. Diese Art von Durchschnitt hilft Ihnen zu entdecken und zu prognostizieren nützliche zeitliche Muster in retrospektive und Echtzeit-Daten. Der einfachste Typ des gleitenden Durchschnitts beginnt bei irgendeinem Muster der Reihe und verwendet den Mittelwert dieser Position plus die vorherigen n Positionen anstelle des tatsächlichen Wertes. (Sie können n wie Sie wollen definieren.) Je länger die Periode n, über die der Durchschnitt berechnet wird, desto weniger Varianz haben Sie unter den Werten. Wenn Sie die Anzahl der verwendeten Werte erhöhen, verringert sich der Effekt, den ein einzelner Wert auf den resultierenden Durchschnitt hat. Ein gleitender Durchschnitt kann einseitig oder zweiseitig sein. In einem einseitigen Durchschnitt werden nur Werte verwendet, die dem Indexwert vorangehen. In einem zweiseitigen Durchschnitt werden vergangene und zukünftige Werte verwendet. Für Szenarien, in denen Sie Streaming-Daten lesen, sind kumulative und gewichtete gleitende Mittelwerte besonders nützlich. Ein kumulativer gleitender Durchschnitt berücksichtigt die Punkte, die der aktuellen Periode vorangehen. Sie können alle Datenpunkte gleichmäßig bei der Berechnung des Mittelwertes gewichten, oder Sie können sicherstellen, dass Werte, die näher am aktuellen Datenpunkt liegen, stärker gewichtet werden. In einem gewichteten gleitenden Durchschnitt. Alle Gewichte müssen sich auf 1. In einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die Mittelwerte bestehen aus Kopf und Schwanz. Die gewichtet werden können. Ein schwach gewichteter Schwanz bedeutet, dass der Schwanz dem Kopf sehr nahe kommt, so dass der Durchschnitt sich wie ein gleitender Durchschnitt auf einer kurzen Gewichtungsperiode verhält. Wenn Schwanzgewichte schwerer sind, verhält sich der Durchschnitt eher wie ein längerer einfacher gleitender Durchschnitt. Fügen Sie das Moving Average Filter-Modul zu Ihrem Experiment hinzu. Für Länge. Geben Sie einen positiven Ganzzahlwert ein, der die Gesamtgröße des Fensters definiert, über dem das Filter angewendet wird. Dies wird auch Filtermaske genannt. Für einen gleitenden Durchschnitt bestimmt die Länge des Filters, wie viele Werte im Schiebefenster gemittelt werden. Längere Filter werden auch Filter höherer Ordnung genannt und bieten ein größeres Berechnungsfenster und eine nähere Annäherung der Trendlinie. Filter mit kürzerer oder niedrigerer Ordnung verwenden ein kleineres Berechnungsfenster und ähneln stärker den ursprünglichen Daten. Für Typ. Wählen Sie die Art der gleitenden Durchschnitt anzuwenden. Azure Machine Learning Studio unterstützt die folgenden Arten von gleitenden Durchschnittsberechnungen: Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) wird als ungewichtetes Rollmittel berechnet. Dreieckige Bewegungsdurchschnitte (TMA) werden zweimal für eine glattere Trendlinie gemittelt. Das Wort Dreieck wird aus der Form der Gewichte abgeleitet, die auf die Daten angewendet werden, was zentrale Werte hervorhebt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) gibt den jüngsten Daten mehr Gewicht. Die Gewichtung fällt exponentiell ab. Ein modifizierter exponentieller gleitender Durchschnitt berechnet einen laufenden gleitenden Durchschnitt, wobei das Berechnen des gleitenden Durchschnitts an einem beliebigen Punkt den vorher berechneten gleitenden Durchschnitt an allen vorhergehenden Punkten berücksichtigt. Dieses Verfahren ergibt eine glattere Trendlinie. Bei einem einzigen Punkt und einem aktuellen gleitenden Durchschnitt berechnet der kumulative gleitende Durchschnitt (CMA) den gleitenden Durchschnitt an dem aktuellen Punkt. Fügen Sie den Dataset hinzu, der die Werte enthält, für die Sie einen gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, und fügen Sie das Modul "Filter anwenden" hinzu. Verbinden Sie den Moving Average Filter mit dem linken Eingang des Apply Filters. Und verbinden Sie den Datensatz mit dem rechten Eingang. Verwenden Sie im Anwendungsfilter-Modul die Spaltenauswahl, um anzugeben, auf welche Spalten der Filter angewendet werden soll. Der von Ihnen erstellte Filter wird standardmäßig auf alle numerischen Spalten angewendet. Daher sollten Sie alle Spalten ausschließen, für die keine entsprechenden Daten vorhanden sind. Führen Sie das Experiment aus. Zu diesem Zeitpunkt wird für jeden durch den Filterlängenparameter definierten Wertsatz der aktuelle (oder Index) Wert durch den gleitenden Mittelwert ersetzt.