Movendo Média Tempo Série Matlab

Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg séries temporais média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gestão Índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter esse processo clear. movAv executa uma média móvel simples que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Ele funciona tomando uma média Da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria Um filtro de freqüência de passagem baixa - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena Testando diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado um pouco por empilhamento de médias, Exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias 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 Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média de dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 de modo que a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, mudança no nível a ser responsável por isto é realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que alisa a curva de freqüência de nível para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover alguns mergulhos de maior freqüência e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque ultrapassa o escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. Eu preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é de 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de dados que eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que tentei implementar no meu Código. Então, basicamente, eu computar o meu médio e plotá-lo com uma média errada que eu escolhi o valor wts direito fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é alguém poderia explicar Se tiver algo Ng para fazer com os pesos dos valores que 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 it. My sincerest thanks. asked Set 23 14 at 19 05.Using conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é o quanto você está pesando cada valor como você adivinhou a soma de que o vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja peso cada valor uniformemente E fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em ter menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de preenchimento zero Se você tiver o sinal Processando a caixa de ferramentas você pode usar o cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler a documentação do conv e do cconv para mais informação se você não tem já. Você pode usar o filtro para encontrar uma média running sem usar um para o laço Isto Exemplo, encontra-se a média corrente de um elemento de 16 Usando um tamanho de janela de 5,2 suave como parte da caixa de ferramentas de ajuste de curvas que está disponível na maioria dos casos. yy suaviza e suaviza os dados no vetor de coluna y usando um filtro de média móvel Os resultados são retornados no vetor de coluna yy O intervalo padrão Para a média móvel é 5. é a média incondicional do processo e L é um polinômio racional de operador de atraso de grau infinito, 1 1 L 2 L 2.Nota A propriedade Constante de um objeto modelo arima corresponde a c e não a A equação 6-12 corresponde a um processo estocástico estacionário, desde que os coeficientes i sejam absolutamente soma. É o caso quando o polinômio AR, L é estável, significando que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo É causal desde que o polinômio MA é invertible, significando que todas as suas raízes estão fora do círculo unit. Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e invertibilidade dos processos ARMA Quando você especifica um modelo ARMA usando arima você começa um err Ou se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou a um polinômio MA reversível Da mesma forma, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. 1 Caixa, G E P G M Jenkins e G C Reinsel Análise de séries temporais Previsão e controle 3 ª Ed Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1994. 2 Wold, H Um estudo na análise de séries temporais estacionárias Uppsala, Suécia Almqvist Wiksell, 1938.Seleccione o país.