Weighted Moving Average Filter Matlab

Eu preciso calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de Dados Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar a minha média e trama Ele com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos do Valores que é inválido neste caso Todos os valores são ponderados o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, poderia obter alguma ajuda com it. My sinceres thanks. asked Set 23 14 às 19 05.Using conv é uma excelente maneira de Implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é quanto y Você está pesando cada valor como você adivinhou a soma desse vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em Tendo menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler o conv E cconv documentação para obter mais informações se você haven t já. Você pode usar filtro para encontrar uma média de corrida sem usar um loop for Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5.2 suave como parte do Curve Fitting Toolbox que está disponível na maioria dos casos. yy smooth y suaviza os dados no vetor de coluna y usando um filtro de média móvel Resultados são retornados no vetor de coluna yy O intervalo padrão para a média móvel é 5.Descarregar movAv m ver também movAv2 Você Pdated versão permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg time-series média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso Para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo clear. movAv executa uma simples média móvel que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Ele funciona tomando uma média da entrada y durante um tempo de deslizar , Cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria um filtro de freqüência de passagem baixa - veja os exemplos E seção de considerações. Porque a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, é sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que s Apropriado Lembre-se também de que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média de 100pt Isso pode ser evitado um pouco empilhando médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo Compare um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelação ruído, 1, comprimento ruído noiseReps Gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média dos dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 assim a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, a mudança no nível a ser considerado isto é realista Ou é isto um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que suavize para fora a curva da freqüência do nível para fornecer uma curva de calibração que seja ligeiramente menos errática Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. Média móvel ponderada O Basics. Over os anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples O primeiro problema reside no prazo da média móvel MA maioria dos analistas técnicos acreditam que o preço Ação o preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer corretamente sinais de compra ou venda da ação de cruzamento da MA Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a movimentação exponencialmente suavizada EMA média Saiba mais em Explorando o Exponentially Weighed Moving Average. Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista iria tomar o preço de fechamento do 10 º da Y e multiplicar este número por 10, o nono dia por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA Depois que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores Se você Adicione os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada. Para leitura relacionada, verifique as Médias Móveis Simples Faça as Tendências se destacarem. Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel exponencialmente suavizada EMA Este indicador tem sido explicado em tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores Talvez a melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo New York Institute of Finance, 1999. A movimentação suavemente exponencial Endereços médios de ambos os problemas associados à média móvel simples Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes Portanto, i T é uma média móvel ponderada Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida do instrumento Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso para O preço do dia mais recente, que é adicionado a uma porcentagem do valor do dia anterior s A soma de ambos os valores de porcentagem se soma a 100.Por exemplo, o preço do último dia s poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado Para os dias anteriores peso de 90 90 Isso dá o último dia 10 da ponderação total Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando os últimos dias preço um valor menor de 5 05.Figura 1 Exponentially Smoothed Moving Average. O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um período de nove dias, tem sinais de venda definitivos No dia 8 de setembro marcado por uma seta preta para baixo Como o dia que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000 Ele então mergulhou novamente para baixo para fora Em 1619 58 em 4 de abril A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começam a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining Uma ferramenta de comércio popular e média móvel Bounce. A pesquisa realizada pelo Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados de empregadores. A quantidade máxima de dinheiro os Estados Unidos podem emprestar The Teto de dívida foi criado sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outro Uma medida estatística da dispersão de retornos para um dado índice de segurança ou mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, famílias particulares e do setor sem fins lucrativos O Bureau of Labor EUA.