Depois de reunir os bits desta linha eu construí esta função usando a função de filtro Octaves. Começa com a média móvel simples como base. V é o vetor coluna de números para calcular a média móvel exponencial. Janela é um número inteiro como um número de dias. Eu usei 12. Aqui está uma explicação matemática desta função. Observe que a página usa 2 (n1) (onde n é janela ou o número de dias) como alfa. Mas eu uso 1n porque esse valor de alfa se encaixa minhas necessidades. Ajuste o alfa conforme necessário. Alternativamente, às vezes preciso de minhas dimensões de vetores de entrada e saída para corresponder. Eu preencher valores inválidos com NaN adicionando meanV NaN (window-1,1) meanV como a última linha na função movingEMean. Você também pode preenchê-lo com simpleAvg se você quiser uma estimativa aproximada. Filtro exponencial Esta página descreve a filtragem exponencial, o filtro mais simples e mais popular. Isso faz parte da seção Filtragem que faz parte de Um guia para detecção de falhas e diagnóstico. Visão geral, constante de tempo e equivalente analógico O filtro mais simples é o filtro exponencial. Ele tem apenas um parâmetro de ajuste (diferente do intervalo de amostra). Ele requer o armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior. É um filtro IIR (auto-regressivo) - os efeitos de uma mudança de entrada decai exponencialmente até que os limites das telas ou a aritmética do computador o escondam. Em várias disciplinas, o uso deste filtro também é referido como suavização 8220exponencial8221. Em algumas disciplinas, como a análise de investimento, o filtro exponencial é chamado de 8220Motiva Mínima PonderadaExponencialmente (EWMA), ou apenas 8220Motiva MínimaExponencial8221 (EMA). Isso viola a tradicional terminologia ARMA 8220moving average8221 da análise de séries temporais, uma vez que não há histórico de entrada usado - apenas a entrada atual. É o equivalente em tempo discreto do lag8221 de primeira ordem comumente usado na modelagem analógica de sistemas de controle de tempo contínuo. Em circuitos elétricos, um filtro RC (filtro com um resistor e um capacitor) é um atraso de primeira ordem. Quando se enfatiza a analogia com os circuitos analógicos, o parâmetro de ajuste único é a constante de tempo 8220, geralmente escrita como a letra grega Tau (). De facto, os valores nos tempos de amostra discretos correspondem exactamente ao intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações do filtro exponencial e inicialização O filtro exponencial é uma combinação ponderada da estimativa anterior (saída) com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1 de modo que a saída corresponde à entrada no estado estacionário. Seguindo a notação de filtro já introduzida: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) onde x (k) é a entrada bruta no tempo ky (k) é a saída filtrada no tempo passo ka É uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0,8 e 0,99. (A-1) ou a é às vezes chamado 8220smoothing constante8221. Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante 8220a8221 é calculada e armazenada por conveniência apenas quando o programador de aplicações especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Para sistemas com amostragem de dados em intervalos irregulares, a função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. A saída do filtro normalmente é inicializada para corresponder à primeira entrada. À medida que a constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, então não há filtragem 8211 a saída é igual à nova entrada. Como a constante de tempo fica muito grande, um aproxima-se 1, de modo que a nova entrada é quase ignorado 8211 filtragem muito pesado. A equação de filtro acima pode ser rearranjada no seguinte equi - valente preditor-corretor: Esta forma torna mais aparente que a estimativa variável (saída do filtro) é predita como inalterada da estimativa anterior y (k-1) mais um termo de correção baseado No inesperado 8220innovation8221 - a diferença entre a nova entrada x (k) ea previsão y (k-1). Esta forma é também o resultado de derivar o filtro exponencial como um simples caso especial de um filtro de Kalman. Que é a solução ótima para um problema de estimação com um conjunto particular de suposições. Passo resposta Uma maneira de visualizar o funcionamento do filtro exponencial é traçar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada passo. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é repentinamente alterado para 1. Os valores resultantes são plotados abaixo: No gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa mais facilmente prever Os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro. Após um tempo igual à constante de tempo, a saída do filtro aumenta para 63,21 do seu valor final. Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86,47 do seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95,02, 98,17 e 99,33 do valor final, respectivamente. Uma vez que o filtro é linear, isto significa que estas percentagens podem ser utilizadas para qualquer magnitude da alteração de passo, não apenas para o valor de 1 utilizado aqui. Embora a resposta passo em teoria leva um tempo infinito, de um ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 8220 done8221 respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial Existe uma variação do filtro exponencial chamado filtro exponencial não-linear, que pretende filtrar fortemente o ruído dentro de uma determinada amplitude, mas então responder mais rapidamente a alterações maiores. Gt gt Alguém tem um script que calcula uma média gt gt gt exponencial gt gt Obrigado gt gt John Não tenho certeza o que você quer dizer com um movimento exponencial média. Em geral, você pode calcular uma média móvel deslizando uma função de janela ao longo da forma de onda. A função de janela deve ter a área 1 e deve ser 0 fora de algum intervalo. Talvez você queira uma função de janela que é decrescente exponencialmente a zero Heres um exemplo que irá calcular uma média de vagão (com uma função de janela retangular chamada w). Talvez seja necessário modificá-lo se o entender corretamente. Considere também que minha função usa uma função de janela acausal (começa antes do tempo 0). É simétrico em torno de 0 e isso resulta em uma saída que não é deslocada no tempo. Uma função de janela exponencial causal resultaria em uma saída que é deslocada no tempo. Talvez você queira usar uma janela gaussiana em vez disso. Movavg. m Filtra alguns dados por convolução com uma janela retangular limpar todos fechar todos Fazer um sinal (Soma de 2 sinusoides com algum ruído aleatório) T 1 Um Segundo de Dados dt .0001 Período de Amostra (.1ms) time (0: dt: 10 Criar função de janela com área de unidade N entrada (Enter Window Length:) w ones (1, N) N Convolver com a função de janela filteredsig conv (Noisysig, w) Remove Excesso de dados pontos filteredsig filteredsig (ceil (N2): final-chão (N2)) John Meares ltjrmearesearthlinkgt escreveu na mensagem news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gt Olá gt gt Alguém teria um script que calcula uma média exponencial gt gt gt gt gt gt gt gt John Parece que você está procurando um filtro lowpass IIR de primeira ordem. Sua semelhante a uma média móvel FIR, exceto a resposta ao impulso (que é infinita de comprimento) é uma exponencial decadente em vez de um vagão. Ele pode ser implementado com função de filtro MATLABs. Esses filtros são freqüentemente usados para estimar um valor médio com peso extra dado a valores recentes. Algo como isto nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter trama (B, A, X) (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet notícia: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. Gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt escreveu na mensagem gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gtgt Olá gtgt gtgt Alguém tem um script que calcula uma média exponencial gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gt gt Parece que você está procurando um filtro lowpass IIR de primeira ordem. Sua gt semelhante a uma média móvel FIR, exceto a resposta ao impulso (que é gt infinito de comprimento) é uma exponencial decadente em vez de um vagão. Ele gt pode gt ser implementado com a função de filtro MATLABs. Tais filtros são freqüentemente usados gt para gt estimar um valor médio com peso extra dado a valores recentes. Gt gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt escreveu na mensagem lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. Gt Olá gt gt Alguém tem um script que calcula uma média exponencial gt gt gt gt gt gt John clc, limpar tudo, fechar todos limit100 t1: limit movingAV0 QLzeros (1, limite) mAVSzeros (1, limite) para j1: 9 Para i1: limite dadosQLround (aleatório (uniforme, 0,10)) QL (i) dataQL movendoAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) movingAV subplot final (3,3, j) ), Mantenha na trama (t, mAVS, r) traço (t, média (QL) uns (1, limite), g) ) (1 limite 0 12) grid off end O que é uma lista de observação Você pode pensar em sua lista de observação como segmentos que você marcou. Você pode adicionar tags, autores, threads e até mesmo resultados de pesquisa à sua lista de observação. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos que você está interessado polegadas Para ver a sua lista de observação, clique no link quotMas newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de observação, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como adicionar um item à minha lista de observação Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, pesquise o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no botão quotAdicionar esta pesquisa ao meu link de listagem de visualizações na página de resultados de pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação procurando a tag com a diretiva quottag: tagnamequot onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá para a página de perfil dos autores e clique no botão quotAdicionar este autor ao meu link de lista de observações na parte superior da página. Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação, indo a um tópico que o autor postou e clicando no quotAdicionar este autor ao meu link listquot do relógio. Você será notificado sempre que o autor fizer um post. Para adicionar um tópico à sua lista de observação, vá para a página do tópico e clique no link quotAdicionar este tópico ao meu link de lista de observações na parte superior da página. Sobre Newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Os newsgroups são usados para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são encadeadas ou agrupadas de forma a permitir que você leia uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isto torna mais fácil seguir o fio da conversa e ver whatrsquos já foi dito antes de postar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma entidade única ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de newsgroups, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no grupo de notícias comp. soft-sys. matlab. Como posso ler ou publicar nos newsgroups Você pode usar o newsreader integrado no site da MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens enviadas através do Central Newsreader MATLAB são vistas por todos os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os grupos de notícias. Há várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma conta A sua conta MATLAB Central está ligada à sua conta MathWorks para fácil acesso. Use o endereço de e-mail da sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a confusão em sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de Spam A maioria do spam do newsgroup é filtrada para fora pelo newsreader central de MATLAB. Marcação As mensagens podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos particulares de interesse ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas. Você pode optar por permitir que outras pessoas visualizem suas tags e você pode exibir ou pesquisar outras tags, assim como as da comunidade em geral. Tagging fornece uma maneira de ver tanto as grandes tendências e as menores, mais obscuros idéias e aplicações. Listas de vigilância A configuração de listas de observação permite que você seja notificado das atualizações feitas em postagens selecionadas por autor, segmento ou qualquer variável de pesquisa. As notificações da sua lista de observação podem ser enviadas por email (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu leitor de notícias ou enviadas via feed RSS. Outras formas de aceder aos newsgroups Utilize um leitor de notícias através da sua escola, entidade patronal ou fornecedor de serviços Internet Pagar o acesso a grupos de notícias de um fornecedor comercial Utilizar Grupos do Google Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de notícias comp. soft sys. matlab Execute o seu próprio servidor. Para obter instruções típicas, consulte: slyckng. phppage2 Selecione Seu Filtro Médio de Movimentação de País Você pode usar o módulo Filtro de Movimentação Média para calcular uma série de médias unilaterais ou duplas em um conjunto de dados, usando um comprimento de janela especificado. Depois de definir um filtro que atenda às suas necessidades, você pode aplicá-lo a colunas selecionadas em um conjunto de dados, conectando-o ao módulo Aplicar filtro. O módulo faz todos os cálculos e substitui valores dentro de colunas numéricas com médias móveis correspondentes. Você pode usar a média móvel resultante para traçar e visualizar, como uma nova linha de base suave para modelagem, para calcular variâncias contra cálculos para períodos semelhantes, e assim por diante. Esse tipo de média ajuda a revelar e prever padrões temporais úteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de média móvel começa em alguma amostra da série e usa a média dessa posição mais as n posições anteriores em vez do valor real. (Você pode definir n como quiser.) Quanto maior for o período n no qual a média é calculada, menor será a variação entre os valores. Além disso, à medida que aumenta o número de valores utilizados, menos efeito tem um valor único na média resultante. Uma média móvel pode ser unilateral ou bilateral. Em uma média unilateral, apenas os valores que precedem o valor do índice são usados. Em uma média de dois lados, valores passados e futuros são usados. Para cenários em que você está lendo dados em fluxo contínuo, as médias móveis cumulativas e ponderadas são particularmente úteis. Uma média móvel cumulativa leva em consideração os pontos anteriores ao período corrente. Você pode pesar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a média, ou pode garantir que os valores mais próximos do ponto de dados atual são ponderados mais fortemente. Em uma média móvel ponderada. Todos os pesos devem somar a 1. Em uma média móvel exponencial. As médias consistem em uma cabeça e uma cauda. Que pode ser ponderada. Uma cauda ligeiramente ponderada significa que a cauda segue a cabeça muito de perto, então a média se comporta como uma média móvel em um curto período de ponderação. Quando os pesos da cauda são mais pesados, a média se comporta mais como uma média móvel simples mais longa. Adicione o módulo Filtro de média móvel à sua experiência. Para Comprimento. Digite um valor de número inteiro positivo que define o tamanho total da janela através da qual o filtro é aplicado. Isso também é chamado de máscara de filtro. Para uma média móvel, o comprimento do filtro determina quantos valores são calculados na janela deslizante. Filtros mais longos também são chamados filtros de ordem superior, e fornecem uma janela de cálculo maior e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Filtros de ordem menor ou menor usam uma janela de cálculo menor e se assemelham mais aos dados originais. Para Tipo. Escolha o tipo de média móvel a ser aplicada. O Azure Machine Learning Studio suporta os seguintes tipos de cálculos de média móvel: Uma média móvel simples (SMA) é calculada como uma média de rolamento não ponderada. As médias móveis triangulares (TMA) são médias duas vezes para uma linha de tendência mais suave. A palavra triangular é derivada da forma dos pesos que são aplicados aos dados, que enfatiza os valores centrais. Uma média móvel exponencial (EMA) dá mais peso aos dados mais recentes. A ponderação cai exponencialmente. Uma média móvel exponencial modificada calcula uma média móvel em execução, onde calcular a média móvel em qualquer ponto considera a média móvel previamente calculada em todos os pontos precedentes. Este método produz uma linha de tendência mais suave. Dado um único ponto e uma média móvel atual, a média móvel cumulativa (CMA) calcula a média móvel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados que tem os valores que você deseja calcular uma média móvel e adicione o módulo Aplicar filtro. Conecte o Filtro de Média Móvel à entrada do lado esquerdo de Aplicar Filtro. E conecte o conjunto de dados à entrada do lado direito. No módulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar quais colunas o filtro deve ser aplicado. Por padrão, o filtro que você criar será aplicado a todas as colunas numéricas, portanto, certifique-se de excluir todas as colunas que não possuem dados apropriados. Execute a experiência. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definido pelo parâmetro de comprimento do filtro, o valor atual (ou índice) é substituído pelo valor da média móvel.
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