Exponentiell Gleitender Durchschnitt Des Matlabfilters

Nach dem Zusammenfügen der Bits aus diesem Thread baute ich diese Funktion mit Octaves Filterfunktion. Es beginnt mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt als Basis. V ist der Spaltenvektor von Zahlen, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fenster ist eine Ganzzahl als Anzahl von Tagen. Ich habe 12. Hier ist eine mathematische Erklärung dieser Funktion. Beachten Sie, dass die Seite 2 (n1) (wobei n das Fenster oder die Anzahl der Tage ist) als alpha verwendet. Aber ich benutze 1n, weil dieser Wert von Alpha passt meine Bedürfnisse. Passen Sie alpha nach Bedarf an. Alternativ benötige ich manchmal auch meine Eingabe - und Ausgabevektorabmessungen. Ich fülle ungültige Werte mit NaN durch Addition von meanV NaN (window-1,1) meanV als letzte Zeile in der movingEMean-Funktion. Sie könnten auch füllen Sie es mit simpleAvg, wenn Sie eine grobe Schätzung wollen. Exponential Moving Average ohne Schleife happydude ltanonymoussehotmailgt schrieb in Nachricht lthe1oepfs61fred. mathworksgt. Gt dank dafür. Scheint ziemlich nah, aber immer noch ganz anders sein als die traditionellen EMA wie in der Finanzierung verwendet werden. Gt gt aus einer begrenzten Anzahl von Simulationen scheint es ganz anders zu sein als die EMA für etwa 60 Datenpunkte oder so. Gt gt irgendwelche Ideen, warum dies passieren könnte gt gt nb - die traditionelle EMA verwendet eine SMA als Anfangswert, weil die EMA-Formel fordert eine anfängliche EMA-Wert. Wie funktioniert die Filter-Funktion um diese Die Antwort ist, dass Filter nicht um sie herum zu bekommen. Für die ersten 30 Punkte geht der Filter von der Vorderflanke des heutigen Close-Vektors aus. Diese Werte hinter der Flanke werden auf 0 gesetzt. Dies wird mindestens die ersten 30 Punkte Ihrer EMA verzerren. Sie können den Effekt sehen, indem er einen konstanten nahen Preis hat. todaysClose one (100,1) 100 daysBack 30 alpha 2 (daysBack 1) berechnen Faktor alpha Koeffizient repmat Glättung (1-alpha, 1, daysBack) (1: daysBack). Anmerkung 1-alpha EMA-Filter (Koeffizient, Summe (Koeffizient) (TodaysClose) hold on plot (EMA, r) Sie können die Vorderkante des Arrays auffüllen, indem Sie den ersten Wert aus daysBack-Werten replizieren und ihn dann abziehen. Das könnte helfen. So: todaysSchließen cumsum (randn (100,1)) daysBack 30 pad repmat (todaysClose (1), daysBack, 1) todaysSchließen padtodaysSchließen alpha 2 (TageBack 1) Berechnen Sie den Glättungsfaktor alpha coefficient repmat (1-alpha, 1, daysBack). (1: TageZurück) Hinweis 1-alpha EMA-Filter (Koeffizient, Summe (Koeffizient), todaysClose) EMA EMA (31: Ende) Entfernen Sie das Pad-Plot (todaysClose (31: Ende)) halten Sie auf Plot (EMA, Geben Sie ihm einen Schuss :) Thema: Exponential Moving Average ohne For Loop Von: Bwana happydude ltanonymoussehotmailgt schrieb in Nachricht lthe3krmglm1fred. mathworksgt. Gt Dank krank geben es einen Schuss :) Thema: Exponential Moving Average ohne For Loop Von: david Bwana ltbwana. mukubwagmailgt schrieb in Nachricht lti1fpb3noh1fred. mathworksgt. Gt happydude ltanonymoussehotmailgt hat geschrieben in message lthe3krmglm1fred. mathworksgt. gt gt dank es schlecht ein Schuss :) gt gt alles eingebaut: mathworksaccesshelpdeskhelptoolboxfinancetsmovavg. html Wer weiß, warum die Filterfunktion oben beschrieben eine andere Ausgabe zu erzeugen, dass der in movavg Funktion On Mar gebaut gibt 15, 04.50, david ltdavidtr . Gmailgt schrieb: gt Bwana ltbwana. muku. Gmailgt hat geschrieben in message lti1fpb3no. Fred. mathworksgt. Gt gt happydude ltanonymou. Hotmailgt hat geschrieben in message lthe3krmgl. Fred. mathworksgt. Gt gt gt dankt krank geben ihm einen Schuß :) gt gt gt alles eingebaute: mathworksaccesshelpdeskhelptoolboxfinancetsmovav. Gt gt Jedermann wissen, warum die oben beschriebene Filterfunktion eine andere Ausgabe zu der der eingebauten movavg Funktion gibt Meine Vermutung ist, dass sein, weil youve oben verschraubt. Aber Sie havent gezeigt uns Ihren Code, also wie konnten wir Hello kennen, sollte der zweite Parameter der Filterfunktion (1alpha-1) anstelle von sum (Koeffizient) sein, wenn Sie die rekursive Formel der EMA erweitern, werden Sie das finden Begriff. P. S. (1alpha-1) der Wert ist, auf den die Summe des Koeffizienten konvergiert. Warum mit einem approxim Wert anstelle der richtigen Oder bin ich etwas fehlt Matthew Whitaker ltmattlwhitakerREMOVEgmailgt schrieb in Nachricht lthdv98tdcd1fred. mathworksgt. gt versuchen diesen Code: gt todaysClose cumsum (randn (100,1)) gt daysBack 30 gt alpha 2 (daysBack 1) berechnen Glättungsfaktor alpha gt Koeffizient repmat (1-alpha, 1, daysBack). (1: daysBack) Anmerkung 1 - Alpha gt EMT-Filter (Koeffizient, Summe (Koeffizient), heuteSchließe) gt Plot (todaysClose) gt Halt auf gtplot (EMA, r) gt gt Hoffe das hilft gt gt gt happydde ltanonymoussehotmailgt schrieb in message lthdv3c35um1fred. Mathworksgt Gt gt Hallo, Ich versuche, die rollende 30 Tage EMA für eine Zeitreihe ohne Verwendung einer for-Schleife (ich habe eine Menge Daten) zu finden. Gt gt gt gt Als beispielhaft ist dies etwas wie, was ich will (unten) aber Im finden, dass mein Endergebnis nicht wirklich nah an, wie es aussehen sollte. Wenn ich es zusammen in Excel oder mit einer for-Schleife kommt es korrekt, aber ich bin im Dunkeln, wenn ich dies Filter mit Filter richtig unten. gt gt gt gt Kann mir jemand helfen gt gt gt gt todaysClose cumsum (randn (100,1)) gt gt daysBack 30 gt gt alpha 2 (daysBack 1) berechnen Glättungsfaktor alpha gt gt gt gt einen Koeffizienten für die Filterfunktion gt gt vorbereiten Koeffizient repmat (alpha, 1, daysBack) (1: daysBack). gt gt Koeffizient coefficientsum (Koeffizient) gt gt gt gt EMA-Filter (Koeffizient, 1, todaysClose) gt gt gt gt gt gt PS dies war einer der Beiträge, die ich sah groups. googlegroupcomp. soft-sys. matlabtreebrowsefrmthread7b5c0b3146432dd958e9d04b885a576arnum11donegroupcomp. soft-sys. matlabbrowsefrmthread7b5c0b3146432dd948bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a gt gt gt gt dies ist auch, wo ich das obige Filtercode gt gt groups. googlegroupcomp. soft-sys. matlabbrowsethreadthread1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter happydude bekam Schrieb in Nachricht lthdv3c35um1fred. mathworksgt. Gt Hallo, Ich versuche, die rollende 30 Tage EMA für eine Zeitreihe ohne Verwendung einer for-Schleife (ich habe viele Daten) zu finden. Gt gt Als ein beispielhaftes dieses ist so etwas wie, was ich (unten) aber Im suche, dass mein Endergebnis nicht wirklich nah an, wie es schauen sollte. Wenn ich es zusammen in Excel oder mit einer for-Schleife kommt es korrekt, aber ich bin im Dunkeln, wenn ich dies Filter mit Filter richtig unten. gt gt Kann mir jemand helfen gt gt todaysClose cumsum (randn (100,1)) gt daysBack 30 gt alpha 2 (daysBack 1) berechnen Glättungsfaktor alpha gt gt einen Koeffizienten für die Filterfunktion gt Koeffizient repmat vorbereiten (alpha, 1, daysBack) (1: TageZurück) gt Koeffizient Koeffizient (Koeffizient) gt gt EMA-Filter (Koeffizient, 1, todaysClose) gt gt gt PS dies war einer der Beiträge, die ich sah groups. googlegroupcomp. soft-sys. matlabtreebrowsefrmthread7b5c0b3146432dd958e9d04b885a576arnum11donegroupcomp. soft-sys. matlabbrowsefrmthread7b5c0b3146432dd948bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a gt gt bis das ist auch, wo ich die obige Filtercode gt groups. googlegroupcomp. soft-sys. matlabbrowsethreadthread1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter Hinweis bekam, dass die Koeffizienten Für vergangene Daten sind nicht richtig. Die Formel lautet: Preis (t) alphaPreis (t-1) alpha (1-alpha) Preis (t-2) alpha (1-alpha) 2. (1-k), 1, N) (1: N).repmat (k, 1, N) 1 Was ist eine Überwachungsliste, die Sie sich vorstellen können Ihre Merkliste als Threads, die Sie haben Lesezeichen. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. Auf diese Weise können Sie leicht verfolgen Themen, die Sie interessiert sind in. Um Ihre Watch-Liste, klicken Sie auf die quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich ein Element zu meiner Watchlist hinzu Um Suchkriterien zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, suchen Sie den gewünschten Begriff im Suchfeld. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Um einen Thread zu Ihrer Watch-Liste hinzuzufügen, gehen Sie auf die Thread-Seite und klicken Sie auf den Link diesen Thread zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite hinzufügen. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen und Handelsdateien zu machen. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Das MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, anderen zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internetdienstanbieter Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: slyckng. phppage2 Wählen Sie Ihr LandDokumentation Dieses Beispiel zeigt, wie Sie gleitende durchschnittliche Filter und Resampling verwenden, um die Auswirkungen von periodischen Komponenten der Tageszeit auf stündliche Temperaturwerte zu isolieren sowie unerwünschte Zeilenrauschen aus einem offenen zu entfernen - Lochspannungsmessung. Das Beispiel zeigt auch, wie die Pegel eines Taktsignals zu glätten sind, während die Kanten durch Verwendung eines Medianfilters bewahrt werden. Das Beispiel zeigt auch, wie ein Hampel-Filter verwendet wird, um große Ausreißer zu entfernen. Motivation Glättung ist, wie wir wichtige Muster in unseren Daten zu entdecken, während Sie Dinge, die unwichtig sind (d. H. Rauschen). Wir verwenden Filter, um diese Glättung durchzuführen. Das Ziel der Glättung ist es, langsame Änderungen im Wert zu produzieren, so dass seine einfacher zu sehen, Trends in unseren Daten. Manchmal, wenn Sie Eingangsdaten untersuchen, können Sie die Daten glatt machen, um einen Trend im Signal zu sehen. In unserem Beispiel haben wir eine Reihe von Temperaturmessungen in Celsius genommen jede Stunde am Logan Flughafen für den gesamten Monat Januar 2011. Beachten Sie, dass wir visuell sehen können, die Wirkung, die die Tageszeit auf die Temperaturwerte hat. Wenn Sie sich nur für die tägliche Temperaturschwankung im Laufe des Monats interessieren, tragen die stündlichen Fluktuationen nur zu Lärm bei, was die täglichen Variationen schwer unterscheiden kann. Um den Effekt der Tageszeit zu entfernen, möchten wir nun unsere Daten mit einem gleitenden Mittelfilter glätten. Ein Moving Average Filter In seiner einfachsten Form nimmt ein gleitender Durchschnittsfilter der Länge N den Durchschnitt jeder N aufeinanderfolgenden Samples der Wellenform an. Um einen gleitenden Mittelwertfilter auf jeden Datenpunkt anzuwenden, konstruieren wir unsere Koeffizienten unseres Filters, so daß jeder Punkt gleich gewichtet ist und 124 zum Gesamtdurchschnitt beiträgt. Dies gibt uns die durchschnittliche Temperatur über jeden Zeitraum von 24 Stunden. Filterverzögerung Beachten Sie, dass der gefilterte Ausgang um etwa zwölf Stunden verzögert wird. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass unser gleitender Durchschnittsfilter eine Verzögerung hat. Jedes symmetrische Filter der Länge N hat eine Verzögerung von (N-1) 2 Abtastungen. Wir können diese Verzögerung manuell berücksichtigen. Extrahieren von Durchschnittsdifferenzen Alternativ können wir auch das gleitende Mittelfilter verwenden, um eine bessere Schätzung zu erhalten, wie die Tageszeit die Gesamttemperatur beeinflusst. Dazu werden zuerst die geglätteten Daten von den stündlichen Temperaturmessungen subtrahiert. Dann segmentieren Sie die differenzierten Daten in Tage und nehmen Sie den Durchschnitt über alle 31 Tage im Monat. Extrahieren von Peak Envelope Manchmal möchten wir auch eine glatt variierende Schätzung haben, wie sich die Höhen und Tiefen unseres Temperatursignals täglich ändern. Um dies zu erreichen, können wir die Hüllkurvenfunktion verwenden, um extreme Höhen und Tiefen zu verbinden, die über eine Untermenge der 24-Stundenperiode erkannt werden. In diesem Beispiel stellen wir sicher, dass es mindestens 16 Stunden zwischen jedem extrem hohen und extrem niedrigen Niveau gibt. Wir können auch ein Gefühl dafür, wie die Höhen und Tiefen sind Trends, indem sie den Durchschnitt zwischen den beiden Extremen. Weighted Moving Average Filter Andere Arten von Moving Average Filtern gewichten nicht jede Probe gleichermaßen. Ein weiteres gemeinsames Filter folgt der Binomialexpansion von (12,12) n Dieser Filtertyp approximiert eine Normalkurve für große Werte von n. Es ist nützlich zum Herausfiltern von Hochfrequenzrauschen für kleine n. Um die Koeffizienten für das Binomialfilter zu finden, falten Sie 12 12 mit sich selbst und konvergieren dann iterativ den Ausgang mit 12 12 eine vorgeschriebene Anzahl von Malen. Verwenden Sie in diesem Beispiel fünf Gesamt-Iterationen. Ein anderer Filter, der dem Gaußschen Expansionsfilter ähnlich ist, ist der exponentiell gleitende Durchschnittsfilter. Diese Art des gewichteten gleitenden Durchschnittsfilters ist einfach zu konstruieren und erfordert keine große Fenstergröße. Sie passen einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittsfilter durch einen Alpha-Parameter zwischen null und eins an. Ein höherer Wert von alpha wird weniger Glättung haben. Untersuche die Messwerte für einen Tag. Wähle dein Land