Rullande glidande medelvärde matlab

29 september 2013 Flyttande medelvärde genom convolution Vad rör sig i genomsnitt och vad är det bra för Hur rör sig medelvärdet genom att använda konvoltering Flyttande medelvärde är en enkel operation som vanligtvis används för att undertrycka brus av en signal: vi ställer värdet på varje punkt till genomsnittet av värdena i dess grannskap. Med en formel: Här är x ingången och y är utsignalen, medan storleken på fönstret är w, skulle vara udda. Formeln ovan beskriver en symmetrisk operation: proven tas från båda sidor av den aktuella punkten. Nedan är ett verkligt exempel. Den punkt som fönstret ligger faktiskt är rött. Värden utanför x är tänkt att vara nollor: Att leka och se effekterna av glidande medelvärde, ta en titt på denna interaktiva demonstration. Hur man gör det genom konvoltering Som du kanske har insett, räknar man med det enkla glidande medlet liknar konvolutionen: i båda fallen glider ett fönster längs signalen och elementen i fönstret sammanfattas. Så försök att göra samma sak genom att använda convolution. Använd följande parametrar: Den önskade utgången är: Som första tillvägagångssätt, låt oss försöka vad vi får genom att samla x-signalen med följande k-kärna: Utsignalen är exakt tre gånger större än den förväntade. Det kan också ses att utgångsvärdena är sammanfattningen av de tre elementen i fönstret. Det beror på att under fönstret glider fönstret, alla element i det multipliceras med en och sedan sammanfattas: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x För att få önskade värden på y. utgången ska delas med 3: Med en formel inklusive divisionen: Men skulle det inte vara optimalt att göra uppdelningen under konvoltering Här kommer tanken genom att omordna ekvationen: Så vi ska använda följande k-kärna: På så sätt kommer vi att få önskad produktion: Generellt: om vi vill göra glidande medelvärde genom convolution som har en fönsterstorlek på w. vi ska använda följande k-kärna: En enkel funktion som gör det rörliga genomsnittet är: Ett exempel är: Jag måste beräkna ett glidande medelvärde över en dataserie, inom en för loop. Jag måste få det glidande genomsnittet över N9 dagar. Array Im computing in är 4 serier av 365 värden (M), som i sig är medelvärden för en annan uppsättning data. Jag vill räkna ut medelvärdena för mina data med glidande medelvärde i en plot. Jag googled lite om glidande medelvärden och conv kommandot och hittade något som jag försökte implementera i min kod .: Så i princip beräknar jag mitt medelvärde och plottar det med ett (fel) glidande medelvärde. Jag valde wts-värdet direkt utanför mathworks webbplats, så det är felaktigt. (källa: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mitt problem är dock att jag inte förstår vad det här är. Kan någon förklara om det har något att göra med värdena på värdena: det är ogiltigt i det här fallet. Alla värden är viktade samma. Och om jag gör det här helt fel, kan jag få lite hjälp med det mitt uppriktiga tack. frågade 23 sep 14 kl 19:05 Använda conv är ett utmärkt sätt att genomföra ett glidande medelvärde. I koden du använder är wts hur mycket du väger varje värde (som du gissade). Summan av den vektorn ska alltid vara lika med en. Om du vill vikta varje värde jämnt och göra ett N-rörligt filter så vill du göra Att använda det giltiga argumentet i conv resulterar i att få färre värden i Ms än du har i M. Använd samma om du inte har något emot effekterna av noll padding. Om du har signalbehandlingsverktygslådan kan du använda cconv om du vill prova ett cirkulärt glidande medelvärde. Något som Du borde läsa conv and cconv dokumentationen för mer information om du inte redan har. Du kan använda filter för att hitta ett löpande medelvärde utan att använda en för loop. I det här exemplet hittar du löpande medelvärdet för en vektor med 16 element, med en fönsterstorlek på 5. 2) Slät som en del av kurvanpassningsverktygslådan (som är tillgänglig i de flesta fall) yy släpper (y) data i kolumnvektorn y med ett glidande medelfilter. Resultat returneras i kolumnvektorn yy. Standardvärdet för det rörliga genomsnittet är 5. Mycket av min forskning fokuserar på de dynamiska relationerna mellan tillgångar på marknaden (1,2,3). Vanligtvis använder jag korrelation som ett mått på relationen beroende eftersom dess resultat är lätta att kommunicera och förstå (i motsats till ömsesidig information. Som används något mindre i finansiering än vad det är i informationsteori). Analys av dynamiken i korrelationen kräver emellertid att vi beräknar en rörlig korrelation (a. v.s. windowed, trailing eller rolling). Flytta medelvärden är väl förstådda och lätt beräknade 8211 de tar hänsyn till en tillgång i taget och producerar ett värde för varje tidsperiod. Flyttande korrelationer, till skillnad från rörliga medelvärden, måste ta hänsyn till flera tillgångar och skapa en matris av värden för varje tidsperiod. I det enklaste fallet bryr vi oss om korrelationen mellan två tillgångar 8211 till exempel SampP 500 (SPY) och finanssektorn (XLF). I det här fallet behöver vi bara uppmärksamma ett värde i matrisen. Om vi ​​skulle lägga till energisektorn (XLE) blir det dock svårare att effektivt beräkna och representera dessa korrelationer. Detta gäller alltid för 3 eller flera olika tillgångar. I8217ve skrivit koden nedan för att förenkla denna process (ladda ner). Först tillhandahåller du en matris (dataMatrix) med variabler i kolumnerna 8211 till exempel SPY i kolumn 1, XLF i kolumn 2 och XLE i kolumn 3. För det andra ger du en fönsterstorlek (windowSize). Till exempel, om dataMatrix innehöll en minutiell retur, skulle en fönsterstorlek på 60 producera efterföljande timlighetskorrelationsuppskattningar. För det tredje anger du vilken kolumn (indexColumn) du bryr dig om att se resultaten för. I vårt exempel skulle vi troligtvis ange kolumn 1, eftersom det skulle göra det möjligt för oss att observera sambandet mellan (1) SampP och finanssektorn och (2) SampP och energisektorn. Bilden nedan visar resultaten för exakt exemplet ovan för fredagen den 1 oktober 2010. ShareBookmark 2 Svar på 8220Calculating Moving Correlation i Matlab8221 it8217s klargör inte hur du hanterar NA. Hur skulle du beräkna korrelationer för index över olika länder där en datapunkt kan saknas på grund av en viss semester i ett land Hi Paolo, Koden som I8217ve postat doesn8217t hanterar NaNs graciöst. Du kan se från denna Matlab dokumentationssida att du kan lägga till 82208216rows8217, 8216complete82178221 till corrcoef-kommandot för att se till att problemet behandlas elegant. mathworkshelptechdocrefcorrcoef. html De andra alternativen är att släppa det datumet helt, interpolera eller använda en mer sofistikerad metod för att hantera saknade observationer. Lämna ett svar Avbryt svar Det bästa sättet att göra detta (enligt min mening) skulle vara att använda en cirkulärbuffert för att lagra dina bilder. I en cirkulär - eller ringbuffert skrivs det äldsta dataelementet i matrisen över av det nyaste elementet som tryckts in i matrisen. Grunderna för att göra en sådan struktur beskrivs i den korta Mathworks-videon Genomförande av en enkel cirkulär buffert. För varje iteration av huvudslingan som handlar om en enda bild, ladda bara en ny bild i cirkulärbufferten och använd sedan MATLABs inbyggda medelfunktion för att få genomsnittet effektivt. Om du behöver ange en fönsterfunktion till data, gör sedan en temporär kopia av ramarna multiplicerad med fönstervärdet och ta medeltalet av kopian vid varje iteration av slingan. svarat den 6 augusti kl. 10:11 beräknas en sorts flytande medelvärde för var och en av de 10 banden över alla dina bilder. Denna rad beräknar ett glidande medelvärde av medelvärdet över dina bilder: För båda vill du lägga till en buffertstruktur som bara håller de 10 senaste bilderna. För att förenkla det kan du också bara hålla allt i minnet. Här är ett exempel på Yout: Ändra den här raden: (Lägg till en dimension) och ändra det här: Då visas användningen Du skulle göra sth. liknande för medelvärde svarat 6 aug 12 kl 14:19 Ditt svar 2017 Stack Exchange, Inc