भारित चलती - औसत - फिल्टर - matlab

मुझे डेटा श्रृंखला पर एक चलती हुई औसत की गणना करने की आवश्यकता है, लूप के भीतर, मुझे 9 9 दिनों की औसत चलती औसत मिलनी होगी I में कंप्यूटिंग में सरणी 365 मानों की श्रृंखला 4 है, जो स्वयं के दूसरे सेट का मतलब मान है डेटा मैं अपने डेटा के औसत मूल्यों को एक भूखंड में चल औसत के साथ साजिश करना चाहता हूं। मैं चलने की औसत और रूपांतरण कमांड के बारे में थोड़ा सा गलती कर रहा हूं और मुझे कुछ ऐसे कोड मिल गया जो मैंने अपने कोड में कार्यान्वित करने की कोशिश की। तो मूल रूप से, मैं अपना मतलब और भूखंड यह एक गलत चलती औसत के साथ मैं गणित के स्थल से ठीक वर्ट वैल्यू उठाता था, इसलिए यह गलत स्रोत है, हालांकि मेरी समस्या यह है कि मैं समझ नहीं पा रहा हूं कि यह वेट क्या है, क्या किसी को भी समझाया जा सकता है अगर इसके बारे में कोई बात है इस मामले में सभी मूल्यों को वही भारित किया जाता है। और अगर मैं यह पूरी तरह से गलत कर रहा हूं, तो मैं इसके साथ कुछ मदद कर सकता हूं। मेरा धन्यवाद धन्यवाद। 23 सितंबर को 1 9 05 को बंद कर दिया। चलती हुई औसत को लागू करें आप जिस कोड का उपयोग कर रहे हैं, वेट में कितना y है कहां हर मूल्य का वजन कर रहे हैं क्योंकि आपने अनुमान लगाया है कि उस वेक्टर का योग हमेशा एक के बराबर होना चाहिए यदि आप प्रत्येक मूल्य को समान रूप से भारित करना चाहते हैं और एक आकार एन फ़िल्टर करना चाहते हैं तो आप ऐसा करना चाहते हैं। मान्य तर्क में कनवर्ट करना होगा एमएस के मुकाबले आपके पास कम मूल्य हैं एम का उपयोग उसी तरह करें यदि आप शून्य पैडिंग के प्रभाव को नहीं मानते हैं यदि आपके पास सिग्नल प्रोसेसिंग टूलबॉक्स है, तो आप cconv का उपयोग कर सकते हैं यदि आप परिपत्र चलने की औसत कुछ कोशिश करना चाहते हैं। आपको रूपांतरण और अधिक जानकारी के लिए cconv प्रलेखन यदि आप पहले से ही नहीं हैं। आप लूप का उपयोग किए बिना चल रहे औसत को खोजने के लिए फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। यह उदाहरण 5.2 के मुताबिक चिकनाई के एक विंडो के आकार का उपयोग करते हुए, 16-तत्व वेक्टर के चलने का औसत पाता है वक्र फिटिंग टूलबॉक्स जो अधिकांश मामलों में उपलब्ध होता है। यद्यपि चिकनी y, कॉलम वेक्टर वाई में चलती औसत फिल्टर का उपयोग करते हुए डेटा को शांत करता है। परिणाम वेक्टर वेक्टर yy में लौटाए जाते हैं। चलती औसत के लिए डिफ़ॉल्ट अवधि 5 है। Movavm डाउनलोड करें movavv को भी देखें - एक यू pdated संस्करण को भारित करने की अनुमति देता है। वर्णन मटैब में फावेंशियल टूलबॉक्स में movavg और tsmovavg टाइम-सीरीज़ चलती औसत नामक फ़ंक्शन शामिल हैं, movAv इनकी मूलभूत कार्यक्षमता को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कोड यहाँ लूप के अंदर अनुक्रमित प्रबंधित करने का एक अच्छा उदाहरण प्रदान करता है, जो कि भ्रमित हो सकता है मैं इस प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से रखने के लिए जानबूझकर कोड को छोटा और सरल रखा है। MOVAv एक सरल चलती औसत का प्रदर्शन करता है जिसे कुछ स्थितियों में शोर डेटा प्राप्त करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है यह एक स्लाइडिंग समय पर इनपुट y का मतलब उठाकर काम करता है खिड़की, जिसका आकार n द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है बड़ा n है, एन के प्रभाव को चौरसाई की मात्रा जितनी अधिक होती है वह इनपुट वेक्टर y की लंबाई के बराबर होती है और प्रभावी रूप से अच्छी तरह से, कम से कम आवृत्ति फ़िल्टर बनाता है - उदाहरण देखें और विचार खंड। क्योंकि एन के प्रत्येक मान द्वारा प्रदान की गई चौरसाई की मात्रा इनपुट वेक्टर की लंबाई के सापेक्ष है, यह हमेशा देखने के लिए कि क्या उपयुक्त यह भी याद रखें कि यदि एन 100 है, तो प्रत्येक औसत पर एन अंक खोए जाते हैं, इनपुट वेक्टर के पहले 99 अंक में 100pt औसत के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता है यह औसत से स्टैकिंग द्वारा कुछ हद तक बचा जा सकता है, उदाहरण के लिए, नीचे कोड और ग्राफ कई अलग-अलग लंबाई विंडो औसत की तुलना करें ध्यान दें कि 10 10pt कितनी चिकनी होती है एक 20pt औसत की तुलना में दोनों ही मामलों में कुल आंकड़ों के 20 अंक खो जाते हैं। Xaxis x 1 0 0 5 उत्पन्न शोर शोर उत्पन्न करें 4 शोर repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, शोररेप, 1 शोर शोर शोर, 1, लम्बाई आवाज़ शोर। प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है ydata शोर y exp x 10 शोर 1 लंबाई x perfrom औसत y2 movAv y, 10 10 पीटी y3 movAv y2, 10 10 10 पीटी y4 movAv y, 20 20 पीटी y5 movAv y, 40 40 पीटी y6 movAv y, 100 100 pt प्लॉट आकृति प्लॉट x, y, y2, y3, y4, y5, y6 लीजेंड कच्चा डेटा, 10pt चलती औसत, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y शीर्षक चलती औसत की तुलना। movav m कोड रन-थ्रू फ़ंक्शन आउटपुट movAv y, n पहली पंक्ति फ़ंक्शन के नाम, इनपुट और आउटपुट को परिभाषित करता है इनपुट एक्स औसत पर प्रदर्शन करने के लिए डेटा की एक सदिश होना चाहिए, एन औसत पर आउटपुट में प्रदर्शन करने के लिए अंकों की संख्या होनी चाहिए, फ़ंक्शन द्वारा लौटाए गए औसतन आंकड़ों में शामिल होनी चाहिए आउटपुट आउटपुट निर्वात आउटपुट नाएन 1, नंबर यू मध्य बिन्दु एन मिडपॉइंट राउंड n 2 फ़ंक्शन का मुख्य कार्य लूप के लिए किया जाता है, लेकिन दो चीजों को शुरू करने से पहले प्राथमिकी तैयार की जाती है चिपकाने के उत्पादन को पूर्व-आवंटित किया गया है, इसे दो उद्देश्यों के रूप में प्रदान किया जाता है, सबसे पहले सबसे पहले प्रीऑलोकेशन अच्छा अभ्यास था, क्योंकि यह मेमरी जॉगिंग मैटलैब को कम करता है, दूसरी बात यह है कि यह औसतन आंकड़ों को एक ही आकार में उसी आकार के रूप में रखना आसान बनाता है इनपुट वेक्टर इसका मतलब है कि एक ही xaxis दोनों के लिए बाद में इस्तेमाल किया जा सकता है, जो प्लॉटिंग के लिए सुविधाजनक है, वैकल्पिक रूप से NaN को बाद में कोड आउटपुट आउटपुट की एक पंक्ति में हटाया जा सकता है। वेरिएबल मिडपॉइंट का उपयोग आउटपुट वेक्टर में डेटा को संरेखित करने के लिए किया जाएगा यदि एन 10, 10 अंक खो जाएंगे, क्योंकि इनपुट वेक्टर के पहले 9 अंक के लिए, 10 अंक औसत लेने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है क्योंकि आउटपुट इनपुट की तुलना में कम हो जाएगा, इसे ठीक से मिडपॉईंट की आवश्यकता होगी उपयोग किया जाता है ताकि शुरूआती और अंत में एक बराबर मात्रा में डेटा खो दिया जाता है, और इनपुट को उत्पादन के साथ बनाये जाने वाले नाएन बफ़र्स द्वारा गठबंधन रखा जाता है, जब उत्पादन को पूर्ववत करना होता है। 1 लंबाई के लिए y - n औसत रेंज का पता लगाएं, मतलब उत्पादन एक मिडपॉइस का मतलब है यार एंड लूप के लिए, इनपुट के लगातार प्रत्येक सेगमेंट पर एक मतलब लिया जाता है। इनपुट के लूप के लिए 1 लूप के रूप में परिभाषित किया जाता है जो कि इनपुट वाई की लंबाई तक घटाया जाता है, डेटा को खो दिया जाएगा जो शून्य हो जाएगा यदि इनपुट 100 अंक लंबा है और n 10 है, लूप 1 से 90 तक चलेगा। इसका मतलब है कि एक औसत सेगमेंट के पहले सूचकांक प्रदान करता है दूसरी इंडेक्स बी केवल एक एन -1 है, इसलिए पहले पुनरावृत्ति पर, एक 1 एन 10 तो ख 11-1 10 पहले औसत याब या एक्स 1 1 से ऊपर ले लिया जाता है 10 इस सेगमेंट का औसत, जो एक ही मान है, सूचकांक में एक माध्यमपॉइंट या 1 5 6 पर आउटपुट में संग्रहित है। 6. दूसरे पुनरावृत्ति पर , एक 2 बी 2 10-1 11 ताकि मतलब x 2 11 से अधिक लिया जाता है और आउटपुट में संग्रहीत 7 लूप की आखिरी यात्रा पर लंबाई 100, एक 91 बी 90 10-1 100 के इनपुट के लिए मतलब है एक्स 91 100 से ऊपर और आउटपुट में संचित 95 यह इंडेक्स 1 5 और 96 100 पर कुल 10 एनएएन मूल्यों के साथ आउटपुट को छोड़ देता है। उदाहरण और विचार चलते औसत कुछ स्थितियों में उपयोगी होते हैं, लेकिन वे हमेशा सबसे अच्छा विकल्प नहीं हैं ये दो उदाहरण हैं जहां वे जरूरी नहीं कि इष्टतम हैं। माइक्रोफ़ोन कैलिब्रेशन डेटा का यह सेट स्पीकर द्वारा उत्पादित प्रत्येक आवृत्ति के स्तर का प्रतिनिधित्व करता है और एक रेखीय प्रतिक्रिया के साथ एक माइक्रोफोन द्वारा रिकॉर्ड किया गया स्पीकर का उत्पादन भिन्न होता है आवृत्ति, लेकिन हम अंशांकन डेटा के साथ इस भिन्नता के लिए सही कर सकते हैं - आउटपुट को अंशांकन में उतार चढ़ाव के लिए स्तर में समायोजित किया जा सकता है.इस बात से कि कच्चा डेटा शोर है - इसका मतलब है कि आवृत्ति में एक छोटा परिवर्तन की आवश्यकता होती है बड़े, अनियमित, स्तर के लिए खाते में परिवर्तन क्या यह यथार्थवादी है या क्या यह रिकॉर्डिंग पर्यावरण का एक उत्पाद है, इस मामले में यह चलने वाले औसत को लागू करने के लिए उचित है जो कि स्तर की आवृत्ति वक्र को चिकनी बनाता है ताकि एक अंशांकन वक्र थोड़ा कम अनियमित हो सके लेकिन इस उदाहरण में यह इष्टतम क्यों नहीं है। अधिक डेटा बेहतर होगा - कई कैलिब्रेशन एक साथ चल रहे हैं, सिस्टम में शोर को तब तक नष्ट कर देगा जब तक कि यह चल रहा है डोम और कम सूक्ष्म विस्तार के साथ एक वक्र प्रदान खो चलती औसत केवल यह अनुमानित कर सकते हैं, और वास्तव में मौजूद वक्र से कुछ उच्च आवृत्ति डुबकी और चोटियों को निकाल सकते हैं। साइन लहरों पर चलती औसत का उपयोग करके दो तरकों पर प्रकाश डाला जाता है। सामान्य औसत ओवर पर प्रदर्शन करने के लिए उचित बिंदुओं को चुनने का मुद्दा। यह सरल है, लेकिन समय के समय में संकेतों के संकेतों की तुलना में सिग्नल विश्लेषण के अधिक प्रभावी तरीके हैं। इस आलेख में, मूल साइन लहर नीली शोर में रखी गई है नारंगी वक्र के रूप में जोड़ा गया और प्लॉट किया गया एक चल औसत औसत विभिन्न अंकों के अंक पर किया जाता है यह देखने के लिए कि मूल लहर 5 और 10 अंकों में ठीक से प्राप्त की जा सकती है, उचित परिणाम प्रदान करते हैं, लेकिन शोर पूरी तरह से दूर नहीं है, जहां अधिक से अधिक अंकों की शुरुआत होती है आयाम के विवरण खो दें क्योंकि औसत चरणों में अलग-अलग चरणों में विस्तार होता है, यह याद रखता है कि लहर शून्य के आसपास है, और इसका मतलब -1 -1 0. वैकल्पिक विकल्प एक लोपास फिल्टर का निर्माण करना होगा आवृत्ति डोमेन में सिग्नल पर लागू होने पर मैं विस्तार में नहीं जा रहा हूं क्योंकि यह इस लेख के दायरे से परे है, लेकिन जैसा कि शोर मौलिक आवृत्ति से काफी अधिक आवृत्ति है, इस मामले में यह काफी आसान होगा उच्च आवृत्ति शोर को हटाए जाने की तुलना में एक लोपास फ़िल्टर। वर्षों से टेक्नोलॉजिस्ट ने दो समस्याओं को सरल चलती औसत के साथ पाया है। पहली समस्या चलती औसत एमए के समय सीमा में है सबसे तकनीकी विश्लेषकों का मानना ​​है कि कीमत उद्घाटन या समापन शेयर की कीमत, उस पर पर्याप्त नहीं है जिस पर एमए के क्रॉसओवर कार्रवाई की सिग्नल खरीदने या बेचने का सही अनुमान लगाया जा सके। इस समस्या को सुलझाने के लिए, विश्लेषकों ने हाल ही में मूल्य के आंकड़ों के मुकाबले तेजी से चलने वाली गति का औसत ईएमए एक्सपोनिसलीली तौले हुए मूविंग औसत की तलाश में और जानें। उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय एमए का उपयोग करके, एक विश्लेषक 10 वीं दा की समाप्ति मूल्य लेगा y और इस नंबर को 10 से बढ़ाएं, नौवें दिन नौ से, आठवां दिन आठ और इसी तरह एमए के पहले तक, कुल मिलाकर एक बार निर्धारित किया जाता है, तो विश्लेषक मल्टीप्लायर्स के जोड़ द्वारा संख्या को विभाजित करेगा यदि आप 10-दिवसीय एमए उदाहरण के मल्टीप्लायर जोड़िए, संख्या 55 है इस सूचक को रैखिक रूप से भारित चलती औसत के रूप में जाना जाता है, संबंधित रीडिंग के लिए, सरल मूविंग एवेरेज़ मेक टेंडर स्टैंड आउट को देखें। कई तकनीशियन तेजी से चिकनी चलती औसत ईएमए इस सूचक को इतने सारे अलग-अलग तरीकों से समझाया गया है कि यह छात्रों और निवेशकों को समान रूप से भ्रमित करता है शायद सबसे अच्छा स्पष्टीकरण जॉन जे मर्फी के तकनीकी विश्लेषण से आता है जो न्यू यॉर्क इंस्टीट्यूट ऑफ फाइनेंस, 1999 द्वारा प्रकाशित किया गया था। सरल चलती औसत पहले से जुड़े समस्याओं दोनों के औसत पते, तेजी से चिकनी औसत अधिक हाल के डेटा के लिए एक बड़ा वजन प्रदान करता है इसलिए, मैं टी एक भारित चलती औसत है, लेकिन जब यह पिछले मूल्य के आंकड़ों को कम महत्त्व प्रदान करता है, तो इसमें इसकी गणना में साधन के जीवन के सभी आंकड़ों को शामिल किया जाता है इसके अतिरिक्त, उपयोगकर्ता अधिक या कम वजन देने के लिए भार को समायोजित करने में सक्षम है सबसे हाल की दिन की कीमत, जो पिछले दिन के मूल्य के प्रतिशत में जोड़ दी जाती है दोनों प्रतिशत मूल्यों का योग 100 तक बढ़ जाता है। उदाहरण के लिए, आखिरी दिन की कीमत 10 10 के वजन को सौंपी जा सकती है, जिसे जोड़ा गया है पिछले दिनों 90 90 के वजन से यह कुल भार का आखिरी दिन 10 देता है यह अंतिम दिन की कीमत 5 05 के छोटे मूल्य देकर 20-दिवसीय औसत के बराबर होगा। आंकड़ा 1 एक्स्प्लोनुलीली Smoothed मूविंग औसत। उपरोक्त चार्ट, अगस्त 2000 से 1 जून, 2001 तक पहले सप्ताह से नास्डेक कम्पोजिट इंडेक्स को दिखाता है, जैसा कि आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं, ईएमए, जो इस मामले में नौ दिनों की अवधि में समापन मूल्य डेटा का उपयोग कर रहा है, निश्चित रूप से बेचे जाने वाले सिग्नल एक काले नीचे तीर द्वारा चिह्नित 8 सितंबर को जिस दिन सूचकांक 4,000 स्तर से नीचे गिर गया दूसरा काली तीर एक और नीचे की ओर दिखाता है कि तकनीशियन वास्तव में उम्मीद कर रहे थे कि नास्डैक खुदरा निवेशकों से पर्याप्त मात्रा और ब्याज पैदा नहीं कर सका जो कि 3,000 अंक तोड़ने के लिए फिर यह नीचे फिर से नीचे कबूतर 16 अप्रैल, 58 58 को 58 अप्रैल को अपरेट्रेंड को एक तीर के रूप में चिह्नित किया गया है यहां सूचकांक 1 9 61 में 46 पर बंद हुआ, और तकनीशियनों ने संस्थागत फंड मैनेजर को सिस्को, माइक्रोसॉफ्ट और कुछ ऊर्जा संबंधी मुद्दों हमारे संबंधित लेख पढ़ें औसत लिफाफे को एक लोकप्रिय ट्रेडिंग उपकरण रिफाइनिंग चलाना और औसत उछाल चलाना। संयुक्त राज्य अमेरिका के श्रम सांख्यिकी ब्यूरो द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में नौकरियों की रिक्तियों को मापने में मदद करने के लिए यह नियोक्ताओं से डेटा एकत्र करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकती है ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक और डी एपॉजिटरी संस्था 1। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय या तो या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर के किसी भी काम को संदर्भित करता है अमेरिकी श्रम ब्यूरो