Moving average script matlab

29 September 2013 Moving average by konvolution Apa itu rata-rata bergerak dan apa gunanya Bagaimana cara moving averaging dilakukan dengan menggunakan konvolusi Moving average adalah operasi sederhana yang biasanya digunakan untuk menekan noise dari sinyal: kita tetapkan nilai setiap titik ke arah Rata-rata nilai di lingkungannya. Dengan rumus: Disini x adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela adalah w, seharusnya aneh. Rumus di atas menggambarkan operasi simetris: sampel diambil dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata. Titik di mana jendela diletakkan sebenarnya berwarna merah. Nilai di luar x seharusnya nol: Untuk bermain-main dan melihat efek rata-rata bergerak, lihatlah demonstrasi interaktif ini. Cara melakukannya dengan konvolusi Seperti yang mungkin Anda ketahui, menghitung rata-rata pergerakan sederhana sama dengan konvolusi: pada kedua kasus, sebuah jendela tergelincir sepanjang sinyal dan elemen di jendela dirangkum. Jadi, cobalah untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan konvolusi. Gunakan parameter berikut: Output yang diinginkan adalah: Sebagai pendekatan pertama, mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan menggabungkan sinyal x dengan kernel k berikut: Outputnya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Bisa juga dilihat, bahwa nilai output adalah rangkuman ketiga elemen di jendela. Hal ini karena selama konvolusi jendela tergelincir, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan satu dan kemudian diringkas: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Untuk mendapatkan nilai y yang diinginkan. Output harus dibagi dengan 3: Dengan rumus termasuk pembagiannya: Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi Inilah ide dengan menata ulang persamaan: Jadi kita akan menggunakan kernel k berikut: Dengan cara ini kita akan Mendapatkan output yang diinginkan: Secara umum: jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w. Kita akan menggunakan k kernel berikut ini: Fungsi sederhana untuk melakukan moving average adalah: Contoh penggunaan adalah: Informasi, kode dan data pada halaman ini adalah untuk mendukung sebuah artikel yang berjudul The Black Art of Smoothing quot yang diterbitkan di Electrical amp Automation Technology. Oleh David I. Wilson. Kode yang dipaparkan di halaman ini mencakup algoritma untuk: Memindahkan filter penyaringan rata-rata filter Savitzky-Golay Loess (regresi tertimbang lokal) menyaring kernel Whittaker smoothers filter Hodrick-Prescott di lingkungan pengembangan Matlab dan Scicos. Dalam kedua kasus tersebut, tidak ada kotak peralatan khusus yang diperlukan. Matlab adalah produk komersial, namun Scilab adalah freeware yang setara. Catatan: Kode di sini disajikan quota isquot tanpa garansi yang tersirat maupun tersirat. Jika Anda tertarik untuk mencoba operasi perataan ini pada data Anda sendiri, lakukan hal berikut: Jika Anda memiliki Matlab (produk komersial), unduh dan unzip file perataan Matlab. Jalankan file skrip smootherdemo. m. Anda harus melihat plot seperti ini yang mirip dengan angka dalam artikel yang dipublikasikan. Jika Anda ingin menggunakan data Anda sendiri, maka pasanglah (waktu, data) pasangan di spreadsheet Excel, dan edit file smootherdemo untuk membaca lembar penyebaran Excel Anda sendiri. Anda perlu mengedit file skrip, dan mungkin menyesuaikan berbagai parameter penghalusan. Sebagai alternatif, jika Anda lebih suka menggunakan Scilab freeware, maka: Download dan pasang Scilab (kira-kira 13Mb). Anda memiliki pilihan untuk Windows, Linux atau Mac. Download file Scilab yang lebih halus dan ekstrak di beberapa direktori nyaman Jalankan file smootherdemo. sci. Matlab adalah perangkat lunak ilmiah komersial dan lingkungan prototip yang populer dengan banyak insinyur. Matlab dijual di Selandia Baru oleh Hoare Research Software. Download dan unzip file smoothing Matlab ke dalam direktori kerja Anda, dan jalankan file skrip smootherdemo. m Matlab. Scilab adalah Paket Perangkat Lunak Ilmiah gratis yang mirip dengan, namun tidak kompatibel dengan Matlab. Scilab tersedia untuk Linux, Windows dan Mac dan tersedia untuk didownload dari sini. (Sekitar 13Mb). Saat ini sedang dikembangkan oleh para periset dari INRIA dan ENPC di Perancis, dan seperti Matlab, mencakup banyak kotak peralatan dan simulator diagram blok grafis yang serupa dengan Simulink yang disebut Scicos. File data berikut digunakan dalam artikel. Mereka diberikan dalam format Excel dan teks ascii lurus dengan satu baris header. Output dokumentasi tsmovavg (tsobj, s, lag) mengembalikan rata-rata pergerakan sederhana untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (vektor, s, lag, redup) mengembalikan rata-rata bergerak sederhana untuk sebuah vektor. Lag menunjukkan jumlah titik data sebelumnya yang digunakan dengan titik data saat ini saat menghitung moving average. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, moving average moving average 10-periode harga paling baru 18.18. Persentase eksponensial 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vektor, e, timeperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk sebuah vektor. Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang, di mana timeperiod menentukan jangka waktu. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, moving average moving average 10-periode harga paling baru 18.18. (2 (timeperiod 1)). Output tsmovavg (tsobj, t, numperiod) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk objek deret waktu keuangan, tsobj. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (vektor, t, numperiod, redup) mengembalikan rata-rata pergerakan segitiga untuk vektor. Rata-rata bergerak segitiga dua kali menghaluskan data. Tsmovavg menghitung rata-rata bergerak sederhana pertama dengan lebar jendela ceil (numperiod 1) 2. Kemudian menghitung rata-rata bergerak sederhana kedua pada moving average pertama dengan ukuran jendela yang sama. Output tsmovavg (tsobj, w, weight) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk objek seri waktu keuangan, tsobj. Dengan menyediakan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (vektor, w, bobot, redup) mengembalikan rata-rata bergerak tertimbang untuk vektor dengan memberikan bobot untuk setiap elemen di jendela bergerak. Panjang vektor bobot menentukan ukuran jendela. Jika faktor bobot yang lebih besar digunakan untuk harga yang lebih baru dan faktor yang lebih kecil untuk harga sebelumnya, trennya lebih responsif terhadap perubahan terkini. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) mengembalikan moving moving average untuk objek time series keuangan, tsobj. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi sama dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Output tsmovavg (vektor, m, numperiod, redup) mengembalikan moving moving average untuk vektor. Rata-rata pergerakan yang dimodifikasi sama dengan rata-rata pergerakan sederhana. Pertimbangkan numperiod argumen menjadi lag dari rata-rata bergerak sederhana. Moving moving average pertama dihitung seperti simple moving average. Nilai selanjutnya dihitung dengan menambahkan harga baru dan mengurangkan rata-rata terakhir dari jumlah yang dihasilkan. Dim 8212 dimensi untuk beroperasi di sepanjang bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2 Dimensi untuk beroperasi bersamaan, ditentukan sebagai bilangan bulat positif dengan nilai 1 atau 2. redup adalah argumen input opsional, dan jika tidak disertakan sebagai input, default Nilai 2 diasumsikan Default dim 2 menunjukkan matriks berorientasi baris, di mana setiap baris adalah variabel dan setiap kolom adalah observasi. Jika dim 1. input diasumsikan sebagai vektor kolom atau matriks yang berorientasi pada matriks, dimana masing-masing kolom adalah variabel dan setiap baris pengamatan. E 8212 Indikator untuk vektor karakter rata-rata pergerakan eksponensial Rata-rata pergerakan eksponensial adalah rata-rata pergerakan tertimbang, dimana timeperiod adalah periode waktu dari rata-rata pergerakan eksponensial. Rata-rata pergerakan eksponensial mengurangi lag dengan menerapkan bobot lebih pada harga terkini. Sebagai contoh, kenaikan rata-rata bergerak eksponensial 10 periode harga paling baru sebesar 18,18. Persentase eksponensial 2 (TIMEPER 1) atau 2 (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Panjang jangka waktu bilangan bulat negatif Negatif Negara Anda