Central De Matlab Media Móvil

Mover resultmovingmean media de función (datos, ventana, tenue, opcional) calcula una media móvil centrada de los datos de la matriz de datos utilizando un tamaño de ventana en ventana especificada en la dimensión oscura, utilizando el algoritmo especificado en la opción. Dim y la opción son entradas opcionales y tomaría el valor 1. Dim y la opción de entradas opcionales se puede omitir por completo o se puede sustituir con una. Por ejemplo movingmean (datos, ventana) dará los mismos resultados que movingmean (datos, ventana, 1,1) o movingmean (datos, ventana ,, 1). Input tamaño de la matriz de datos y dimensión sólo está limitado por el tamaño máximo de la matriz para que plataforma. Ventana debe ser un número entero y debe ser impar. Si la ventana está incluso entonces se redondea hacia abajo al siguiente número más bajo impar. Función calcula la media móvil de la incorporación de un punto central y / 2 elementos antes y después en la dimensión especificada (ventana-1). En los bordes de la matriz se reduce el número de elementos antes o después de modo que el tamaño de la ventana real es menor que la ventana especificada. La función se divide en dos partes, un algoritmo 1d-2d y un algoritmo de 3d. Esto se hizo para optimizar la velocidad de solución, especialmente en matrices más pequeñas (es decir, 1000 x 1). Además, varios algoritmos diferentes al problema-1d 2d y 3d se proporcionan como en ciertos casos el algoritmo por defecto no es el más rápido. Esto ocurre normalmente cuando la matriz es muy amplia (es decir, 100 x 100 000 o 10 x 1,000 x 1,000) y la media móvil se está calculando en la dimensión más corta. El tamaño en el que el algoritmo por defecto es más lento dependerá de la computadora. MATLAB 7.8 (R2009a) Etiquetas para este archivo Inicia sesión para etiquetar los archivos. Inicia sesión para añadir un comentario o calificación. Comentarios y puntuaciones (7) ¿Cómo movingmean hacer frente a los extremos ¿Comienza con un tamaño de ventana que abarca solamente el punto 1 a 1, luego 3 puntos en el punto 2, a continuación, el aumento en el tamaño de la ventana hasta que el tamaño de la ventana es la especificada en la entrada de función Gracias. Bonito y sencillo. Gracias. Muy buen trabajo útil como dijo Stephan Wolf. Justo lo que estaba buscando para. media móvil centrada en el que es capaz de trabajar en una trama en toda la anchura, sin tener que buscar tamaño de la ventana del filtro y moviendo el principio. Grandes MathWorks para acelerar el ritmo de MathWorks ingeniería y ciencias es el desarrollador líder de software de cálculo matemático para los ingenieros y scientists. moving promedio Hola Steve Amphlett, muchas gracias por su respuesta. Bueno, tengo un flujo de datos y me gustaría hacer un promedio de los datos cada 60 segundos No necesito remodelar el tamaño de la ventana que necesito para mantener la ventana fija. Por ejemplo, tengo este conjunto de datos: Tiempo PatientIndex 11:36:34 0.83741 0.83741 11:36:35 11:36:36 11:36:37 1.07294 1.18611 1.18611 11:36:38 11:36:39 1,18611 11:36 : 40 1.32703 1.32703 11:36:41 11:36:42 11:36:43 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:44 11:36:45 11:36:46 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:47 11:36:48 11:36:49 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:50 11:36:51 11:36:52 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:53 11:36:54 11:36:55 1.49615 1.54860 1.54860 11 11:36:56 : 36: 57 1.54860 1.54860 11:36:58 11:36:59 11:37:00 1.54860 1.54860 1.54860 11:37:01 11:37:02 11:37:03 1.54860 1.54860 1.49615 11:37 11:37:04 : 05 1.49615 1.49615 11:37:06 11:37:07 11:37:08 1.49615 1.49615 1.49615 11:37:09 11:37:10 11:37:11 1.49615 1.49615 1.49615 11:37:12 necesito PatientIndex promedio cada 60 segundos espero haber sido claro. Por favor, siéntase libre de ponerse en contacto conmigo para cualquier pregunta adicional. La enfermedad esté esperando por su respuesta espero que me puede ayudar con esto. gracias de antemano, Sam escribió: gt gt gt Hola Steve Amphlett, muchas gracias por su respuesta. Bueno, tengo una corriente gt de los datos y me gustaría hacer un promedio de los datos cada 60 segundos gt gt No necesito remodelar el tamaño de la ventana que necesito para mantener el gt ventana fija. Por ejemplo, tengo este conjunto de datos: gt ltsnip, el GT de datos que tenga que PatientIndex promedio cada 60 segundos espero haber hecho gt quedado claro. Por lo que desea reducir su amonut de datos de un valor por segundo a un valor promedio por minuto Si es así youd hacer algo como esto: Los datos de los datos de n ceil (longitud (datos) / 60) Número de promedios datareshape (datos, 6, n) a continuación es sólo un caso de trabajar en las columnas. Por ejemplo: Puede utilizar nanmean () desde la caja de herramientas estadísticas para obtener los medios: meansnanmean (datos) no probado - no tengo esta TB Y algo similar a Nan a los malos valores: datos) Ubicaciones GT12 de medios NANS GT20 (panes Nan ) nan Hola Steve Amphlett, muchas gracias por su respuesta. Otra pregunta ¿cómo iba a ser capaz de trazar un gráfico de PatientIndex contra el Tiempo. Lo siento, no estoy muy familiarizado con MATLAB es decir, cómo trazar el siguiente: Tiempo PatientIndex 11:36:34 0.83741 0.83741 11:36:35 11:36:36 11:36:37 1.07294 1.18611 1.18611 11:36:38 11:36:39 11:36:40 1.18611 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:41 11:36:42 11:36:43 11:36:44 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:45 11:36:46 11:36:47 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:48 11: 1.32703 1.32703 36:49 11:36:50 11:36:51 11:36:52 1.32703 1.32703 1.32703 11:36:53 11:36:54 11:36:55 1.49615 1.54860 1.54860 11:36:56 11:36: 57 1.54860 enfermedad esté a la espera de su respuesta. gracias de antemano, Steve Hola he intentado a su manera, pero por alguna razón no funcionó No estoy seguro de si he hecho algo mal. Bueno, yo he escrito un código y me gustaría que permite comprobar y ver si está bien y lo hace correctamente el cálculo del promedio de más de 60 segundos. fid fopen (Test. txt, r) en fscanf (FID, f 1, inf.) t (1. longitud (en)) N 60 si (IsEmpty (en)) (N lt 0) disp (sprintf (SlidingAvg: ( error) de entrada de datos vacíos o N nula.)) vuelta si (N 1) en la parcela (xlabel (Tiempo (seg)) ylabel (Índice de paciente (BSI)) título t. sale) (BioSign0004 PatientID 0126 17/10/2006 ) extremo de vuelta si si (N GT (2 (nx - 1))) nanmean a cabo (en) los (tamaño (en)) return end si fuera ceros (tamaño (en)) NANS suma (para i en 1. nx, if ((i - m) lt 1) ((im) lt nx) cabo (i) nanmean (en (1. im)) elseif ((i - m) gt 1) ((im) nx lt) a cabo (i ) nanmean (en (i -. m im)) elseif ((i - m) gt 1) ((im) nx GT) cabo (i) nanmean (en (i -. m nx)) elseif ((i - m ) lt 1) ((im) gt nx) cabo (i) nanmean (en (1. nx)) elseif (panes Nan gt 12) cabo (i) nanmean (en (panes Nan)) final si final para i plot (t. fuera) xlabel (Tiempo (seg)) ylabel (Índice de paciente (BSI)) título (BioSign0004 PatientID 0126 17/10/2006) se puede pensar en su lista de vigilancia como las discusiones que se han marcado como favoritas. Puede añadir etiquetas, autores, hilos, e incluso los resultados a su lista de vigilancia buscar. De esta manera usted puede fácilmente hacer un seguimiento de los temas que usted está interesado. Para ver su lista de vigilancia, haga clic en el enlace quotMy Newsreaderquot. Para añadir elementos a su lista de vigilancia, haga clic en el enlace para ver quotadd listquot en la parte inferior de cualquier página. ¿Cómo puedo añadir un artículo a mi lista de vigilancia de búsqueda para añadir criterios de búsqueda a su lista de vigilancia, buscar el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el quotAdd esta búsqueda a mi reloj listquot enlace en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de vigilancia mediante la búsqueda de la etiqueta con la Directiva quottag: tagnamequot donde el nombre de etiqueta es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para añadir un autor a su lista de vigilancia, ir a la página de perfil autores y haga clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de vigilancia por ir a un hilo que el autor ha escrito en y hacer clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot reloj. Se le notificará cada vez que el autor hace un poste. Para añadir enhebrar un hilo a su lista de vigilancia, ir a la página del tema y haga clic en el quotAdd este hilo para mi reloj listquot enlace en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias, y MATLAB central ¿Cuáles son los grupos de noticias Los grupos de noticias son un foro de todo el mundo que está abierto a todo el mundo. Los grupos de noticias se utilizan para tratar una amplia gama de temas, hacer anuncios y archivos comerciales. Las discusiones son roscados, o agrupados de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil de seguir el hilo de la conversación, y para ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su respuesta o hacer una nueva publicación. contenido de grupo de noticias se distribuye por los servidores alojados por diversas organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan a través de protocolos de estándar abierto. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los grupos de noticias. Hay miles de grupos de noticias, cada uno a un solo tema o área de interés. Los mensajes de MATLAB central lector de noticias y muestra los mensajes del grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. ¿Cómo leo o enviados a los grupos de noticias que usted puede utilizar el lector de noticias integrado en la página web de MATLAB central para leer y enviar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está organizada por The MathWorks. Si envías mensajes a través de la central de Noticias MATLAB son vistos por todos los que usan los grupos de noticias, independientemente de la forma en que acceden a los grupos de noticias. Hay varias ventajas de utilizar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta central de MATLAB se ata su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección MATLAB El Centro de Noticias le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de la fijación, evitando el desorden en su buzón de correo principal y reducir el spam. Control de Spam La mayoría de spam grupo de noticias se filtra a cabo por el Centro de Noticias de MATLAB. Mensajes de marcado se pueden etiquetar con una etiqueta correspondiente firmado por cualquier usuario de entrada. Las etiquetas pueden ser utilizados como palabras clave para encontrar archivos particulares de interés, o como una forma de clasificar sus mensajes marcados como favoritos. Usted puede optar por permitir que otros usuarios vean sus etiquetas, y se puede ver o buscar etiquetas othersrsquo, así como los de la comunidad en general. Etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias y las más pequeñas, las ideas y las aplicaciones más oscuros. listas de vigilancia Configuración de listas de vigilancia permite que se le notifique de cambios hechos a las publicaciones seleccionadas por el autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Más información con la lista de visión se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediata), que aparece en mi Locutor, o enviado a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicio de Internet de pago para el acceso a grupos de noticias de un proveedor comercial Uso de Grupos de Google Mathforum. org ofrece un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecutar su propia servidor. Para obtener instrucciones típicas, ver: www. slyck / ngpage2 Seleccione su CountrySmoothing de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos inherentes a la recolección de los datos tomados en el tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica que se utiliza a menudo en la industria es suavizado. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, de temporada y componentes cíclicos. Existen dos grupos distintos de los métodos de suavizado de promediado exponencial Métodos métodos de suavizado promedios tomando es la forma más sencilla para suavizar los datos En primer lugar, investigaremos algunos métodos de promediado, tales como el promedio simple de todos los datos del pasado. Un gerente de un almacén quiere saber la cantidad de un proveedor típico de entrega en 1000 unidades de dólar. Él / ella toma una muestra de 12 proveedores, de forma aleatoria, obteniendo los siguientes resultados: La media computada o la media de los datos 10. El gerente decide utilizar esto como la estimación de los gastos de un proveedor típico. ¿Es esta una estimación de buena o mala cuadrado medio del error es una manera de juzgar lo bueno que es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La verdadera cantidad de error gastado menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores cuadráticos. El MSE es la media de los errores cuadráticos. MSE se traduce, por ejemplo, los resultados son: errores y los errores al cuadrado La estimación 10 Surge la pregunta: ¿se puede utilizar la media para pronosticar los ingresos si se sospecha de una tendencia Una mirada en el siguiente gráfico muestra claramente que no debemos hacer esto. Promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, le comunicamos que el promedio aritmético o media de todas las observaciones anteriores es sólo una estimación útil para la predicción cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilizar diferentes estimaciones que tienen la tendencia en cuenta. El promedio pesa todas las observaciones pasadas por igual. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula mediante la adición de todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular la media es mediante la adición de cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. El multiplicador tercera se llama el peso. En general: Barra de suma frac izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda xn (frac derecha). El (a la izquierda (derecha frac)) son los pesos y, por supuesto, que suman 1.I que probar algunas técnicas básicas de procesamiento de imágenes en Matlab. Tengo que probar y comparar especialmente dos tipos de filtros: filtro y filtro de mediana significa. Para suavizar la imagen usando la mediana de filtrado, hay una gran medfilt2 función de caja de herramientas de procesamiento de imágenes. ¿Hay alguna función similar para el filtro de media o cómo usar la función filter2 para crear el filtro de media Una de las cosas más importantes para mí es tener la posibilidad de establecer el radio del filtro. Es decir. para el filtro de mediana, si quiero que el radio de 3 x 3 (máscara), sólo tiene que utilizar me gustaría lograr algo similar para filtro de media. pidió a 15 Nov 09 en 16:12 user8264: Me don39t tengo acceso al libro en este momento, pero por lo general el kernel de Gauss proporciona un efecto de alisado más suave y tiende a preservar los bordes mejor que una media-filtro del mismo tamaño. Piense en la respuesta de frecuencia del filtro de paso bajo en ambos casos. Aquí hay una página con una buena explicación: homepages. inf. ed. ac. uk/rbf/HIPR2/gsmooth. htm ndash Amro 1 Ago 14 a las 9: 48Much de mi investigación se centra en las relaciones dinámicas entre los activos en el mercado (1 , 2,3). Por lo general, utilizo correlación como una medida de la dependencia de la relación, ya que sus resultados son fáciles de comunicar y entender (en contraposición a la información recíproca. Que es algo menos utilizados en las finanzas de lo que es en teoría de la información). Sin embargo, el análisis de la dinámica de la correlación nos obligan a calcular una correlación móvil (también denominado ventana, detrás, o de rodadura). Las medias móviles son bien entendidos y fácilmente calculados 8211 toman en cuenta un activo a la vez y producen un valor para cada período de tiempo. Mover correlaciones, a diferencia de las medias móviles, hay que tener en cuenta múltiples activos y producir una matriz de valores para cada período de tiempo. En el caso más sencillo, nos preocupa la correlación entre dos activos 8211 por ejemplo, el SampP 500 (SPY) y el sector financiero (XLF). En este caso, sólo tenemos que prestar atención a un valor en la matriz. Sin embargo, si tuviéramos que añadir el sector de la energía (XLE), se hace más difícil de calcular y representar estas correlaciones de manera eficiente. Esto siempre es cierto para 3 o más activos diferentes. I8217ve escrito el siguiente código para simplificar este proceso (descarga). En primer lugar, se proporciona una matriz (Datamatrix) con las variables en las columnas de 8211, por ejemplo, SPY en la columna 1, XLF en la columna 2, y XLE en la columna 3. En segundo lugar, se proporciona un tamaño de ventana (windowSize). Por ejemplo, si Datamatrix contenía rendimientos minuciosamente, a continuación, un tamaño de ventana de 60 produciría estimaciones de correlación de salida por hora. En tercer lugar, se indica qué columna (IndexColumn) se preocupa por ver los resultados para. En nuestro ejemplo, tendríamos probablemente especificar la columna 1, ya que esto nos permitirá observar la correlación entre (1) el sector SampP y financiera, y (2) la SampP y el sector de la energía. La imagen de abajo muestra los resultados para exactamente el ejemplo anterior para el pasado viernes, 1 de octubre de 2010. Share / Bookmark 2 respuestas a 8220Calculating Moving Correlación en Matlab8221 no it8217s claro cómo hacer frente a NA. ¿Cómo se puede calcular correlaciones para los índices en los diferentes países en los que un punto de datos puede faltar debido a un día de fiesta particular en un solo país Hola Paolo, el código como I8217ve publicada acuerdo con doesn8217t NaNs con gracia. Se puede ver en esta página documentación de MATLAB que se puede añadir 82208216rows8217, 8216complete82178221 al comando corrcoef que lidiar con gracia con el tema. www. mathworks / ayuda / TechDoc / ref / corrcoef Las otras alternativas son a caer por completo de esa fecha, interpolar, o utilizar un método más sofisticado para hacer frente a las observaciones que faltan. Deja un comentario Cancelar respuesta