Dopo mettendo insieme i pezzi di questa discussione ho costruito questa funzione utilizzando la funzione di filtro ottave. Si inizia con la media mobile semplice come base. V è il vettore colonna di numeri per calcolare la media mobile esponenziale. finestra è un intero come un certo numero di giorni. Ho usato 12. Ecco una spiegazione matematica di questa funzione. Si noti che la pagina utilizza 2 (n1) (dove n è finestra o il numero di giorni) come alfa. ma io uso 1n perché quel valore di alfa si adatta alle mie esigenze. Regolare alfa come necessario. In alternativa, a volte bisogno dei miei vettori di ingresso e di uscita dimensioni da abbinare. Riempio i valori non validi con NaN aggiungendo meanV NaN (finestra-1,1) meanV come l'ultima riga nella funzione movingEMean. Si potrebbe anche riempire con simpleAvg se si desidera un filtro estimate. Exponential ruvida Questa pagina descrive il filtraggio esponenziale, il filtro più semplice e più popolare. Questo fa parte della sezione di filtraggio che fa parte di una guida alla localizzazione del guasto e diagnosi .. Panoramica, costante di tempo, ed equivalente analogico Il filtro più semplice è il filtro esponenziale. Esso ha un solo parametro di regolazione (diverso l'intervallo di campionamento). Si richiede la memorizzazione di una sola variabile - l'uscita precedente. Si tratta di un IIR (autoregressivo) Filtro - gli effetti di un decadimento cambiamento di ingresso in modo esponenziale fino a quando i limiti del display o aritmetica informatica nascondono. In varie discipline, l'uso di questo filtro è indicato anche come smoothing8221 8220exponential. In alcune discipline quali l'analisi degli investimenti, il filtro esponenziale è chiamato un 8220Exponentially Weighted Moving Average8221 (EWMA), o semplicemente 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Questo abusi tradizionale ARMA 8220moving terminologia average8221 di analisi di serie temporali, dal momento che non c'è storia di input che viene utilizzato - solo l'ingresso corrente. È l'equivalente tempo discreto dell'ordine 8220first lag8221 comunemente utilizzato nella modellazione analogica dei sistemi di controllo a tempo continuo. Nei circuiti elettrici, un filtro RC (filtro con un resistore e un condensatore) è un ritardo di primo ordine. Quando sottolineando l'analogia di circuiti analogici, il parametro singolo tuning è la constant8221 8220time, di solito scritto come la lettera greca minuscola Tau (). Infatti, i valori ai tempi di campionamento discreti corrispondono esattamente il ritardo equivalente tempo continuo con la stessa costante di tempo. Il rapporto tra l'attuazione digitale e la costante di tempo è mostrato nelle equazioni seguenti. equazioni filtri esponenziali e inizializzazione Il filtro esponenziale è una combinazione ponderata della stima precedente (uscita) con i dati di ingresso più recente, con la somma dei pesi uguali a 1 in modo che l'uscita corrisponda all'ingresso allo stato stazionario. Seguendo la notazione filtro già introdotto: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) dove x (k) è l'ingresso grezzo al momento step ky (k) è l'uscita filtrato al momento passo ka è una costante tra 0 e 1, normalmente tra 0,8 e 0,99. (A-1) o una è talvolta chiamato il constant8221 8220smoothing. Per i sistemi con un passo temporale T fisso tra i campioni, la costante 8220a8221 viene calcolata e memorizzata solo per comodità quando lo sviluppatore applicazione specifica un nuovo valore della costante di tempo desiderato. Per sistemi con campionamento dei dati a intervalli irregolari, la funzione esponenziale sopra deve essere usato con ogni passo, dove T è il tempo dal campione precedente. L'uscita del filtro è solitamente inizializzato corrisponda al primo ingresso. Quando il tempo approcci costante 0, una va a zero, quindi non c'è filtraggio 8211 l'uscita è uguale al nuovo input. Poiché la costante di tempo diventa molto grande, una avvicina 1, in modo che il nuovo input viene quasi ignorata 8211 filtraggio molto pesante. L'equazione di filtro sopra può essere trasformato nel seguente predittore-correttore equivalente: Questa forma rende più evidente che la stima variabili (uscita del filtro) è previsto immodificato dalla precedente stima y (k-1) più riferiscono un termine di correzione sulla inaspettata 8220innovation8221 - la differenza tra il nuovo ingresso x (k) e la previsione y (k-1). Questa forma è anche il risultato derivante filtro esponenziale come un semplice caso speciale di un filtro di Kalman. che è la soluzione ottimale a un problema di stima con un particolare insieme di ipotesi. Fase risposta Un modo di visualizzare il funzionamento del filtro è esponenziale per tracciare la risposta nel tempo ad un ingresso a gradino. Cioè, a cominciare con l'ingresso e l'uscita del filtro a 0, il valore di ingresso è improvvisamente cambiato a 1. I valori risultanti sono riportati di seguito: Nel grafico sopra, il tempo è diviso per il tempo del filtro costante tau in modo da poter più facilmente prevedere i risultati per qualsiasi periodo di tempo, per qualsiasi valore della costante di tempo del filtro. Dopo un tempo pari alla costante di tempo, l'uscita del filtro sale al 63,21 del suo valore finale. Dopo un tempo pari a 2 costanti di tempo, il valore sale al 86.47 del suo valore finale. Le uscite dopo sempre pari al 3,4, e 5 costanti di tempo sono 95.02, 98.17, 99.33 e del valore finale, rispettivamente. Poiché il filtro è lineare, ciò significa che queste percentuali possono essere utilizzati per qualsiasi entità del cambiamento, non solo per il valore di 1 usato qui. Sebbene la risposta al gradino in teoria richiede un tempo infinito, da un punto di vista pratico, pensare filtro esponenziale da 98 a 99 8220done8221 rispondere dopo un tempo pari a 4 o 5 costanti di tempo del filtro. Variazioni sul filtro esponenziale C'è una variante del filtro esponenziale chiamato 8220nonlinear esponenziale filter8221 Weber, 1980. destinato a filtrare pesantemente rumore entro un certo 8220typical8221 ampiezza, ma poi rispondere più velocemente alle variazioni più grandi. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Condividi su: media mobile esponenziale John Meares ha scritto: gt Ciao gt gt Qualcuno avere uno script che calcola un mobile esponenziale gt media gt gt Grazie gt gt John Non sono sicuro cosa si intende per un mobile esponenziale media. In generale, si può calcolare una media mobile facendo scorrere una funzione finestra lungo la forma d'onda. La funzione di finestra dovrebbe avere 1 zona e dovrebbe essere 0 fuori qualche intervallo. Forse si vuole una funzione finestra che si diminuisce in modo esponenziale a zero Ecco un esempio che calcolare una media carro merci (con una funzione di finestra rettangolare denominata w). Potrebbe essere necessario modificarlo, se ho capito bene. Ritengono inoltre che la mia funzione utilizza una funzione di finestra acausale (inizia prima del tempo 0). È simmetrico 0 e questo si traduce in una uscita che non è spostato nel tempo. Una funzione finestra esponenziale causale comporterebbe un output che è spostato nel tempo. Forse si vuole utilizzare una finestra gaussiana, invece. movavg. m Filtri alcuni dati di convoluzione con una finestra rettangolare chiaro tutto Chiudi tutto Fare un segnale (somma di 2 sinusoidi con un po 'di rumore casuale) T 1 un secondo di dati dt Periodo .0001 campione (.1ms) Tempo (0: dt: T-dt) sin noisysig (2pitime) sin (4pitime) randn (dimensione (tempo)) 10 Crea funzione finestra con zona unità di ingresso N (Enter finestra Lunghezza:) w quelli (1, N) N Convolve con la funzione finestra filteredsig conv (noisysig, w) Rimuovere i punti dati in eccesso filteredsig filteredsig (ceil (N2): a fine piano (N2)) John Meares ltjrmearesearthlinkgt scritto nel messaggio news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gt gt gt Ciao Qualcuno avere uno script che calcola un movimento gt media gt gt gt gt Grazie esponenziale John Suona come siete alla ricerca di un primo ordine IIR filtro passa-basso. Il suo simile ad una media mobile FIR tranne la risposta impulsiva (che è infinita di lunghezza) è un decadimento esponenziale piuttosto che un vagone. Può essere implementato con funzione di filtro MATLABs. Tali filtri sono spesso utilizzati per stimare un valore medio con peso extra dato a valori recenti. Qualcosa di simile a questo nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter bbsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) plot (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, B) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet notizie: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt ha scritto nel messaggio notizie gt: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gtgt Ciao gtgt gtgt Qualcuno avere uno script che calcola un mobile esponenziale gtgt media gtgt gtgt Grazie gtgt gtgt John gt gt Suona come siete alla ricerca di un primo ordine IIR filtro passa-basso. La sua gt simile ad una media mobile FIR tranne la risposta impulsiva (che è gt lunghezza infinita) è un decadimento esponenziale piuttosto che un vagone. Si può GT GT essere implementato con funzione di filtro MATLABs. Tali filtri sono spesso utilizzati GT a GT stimare un valore medio di peso in più dato a valori più recenti. gt gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt ha scritto nel messaggio lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. gt Ciao gt gt Qualcuno avere uno script che calcola un mobile esponenziale gt media gt gt Grazie gt gt John CLC, chiaro tutto, chiudere tutte le limit100 T1: limite movingAV0 QLzeros (1, limite) mAVSzeros (1, limite) per J1: 9 per I1: limite dataQLround (random (uniformi, 0,10)) QL (i) dataQL movingAVmovingAV (J10) (dataQL-movingAV) Mavs (i) movingAV sottotrama fine (3,3, j) plot (t, QL, b ), tenere sulla trama (trama t, Mavs, r) (t, media (QL) quelli (1, limite), g), tenere a bada ylabel (Lunghezza coda) xlabel (Runtime) titolo (EWMA alpha, num2str (J10) ) asse (1 limite 0 12) off grid fine ciò che è una lista di controllo si può pensare di lista osserva come le discussioni che avete segnalibro. È possibile aggiungere tag, autori, discussioni, e anche risultati della ricerca alla tua lista di controllo. In questo modo si può facilmente tenere traccia di argomenti che sei interessato a. Per visualizzare l'elenco orologio, cliccare sul link quotMy Newsreaderquot. Per aggiungere elementi alla tua lista di controllo, fare clic sul quotadd per guardare collegamento listquot in fondo ad ogni pagina. Come faccio ad aggiungere una voce alla mia selezione Per aggiungere criteri di ricerca per la vostra lista di controllo, cercare il termine desiderato nella casella di ricerca. Fare clic sul quotAdd questa ricerca ad orologio collegamento listquot nella pagina dei risultati di ricerca. È inoltre possibile aggiungere un tag alla tua lista di controllo per la ricerca per il tag con la direttiva quottag: tagnamequot dove tagname è il nome del tag che si desidera guardare. Per aggiungere un autore alla tua lista di controllo, andare alla pagina autori profilo e fare clic sul quotAdd questo autore al mio orologio collegamento listquot nella parte superiore della pagina. È inoltre possibile aggiungere un autore alla tua lista di controllo andando ad una discussione che l'autore ha scritto sul e cliccando sul quotAdd questo autore per il mio link orologio listquot. Riceverai una notifica ogni volta che l'autore fa un post. Per aggiungere un filo alla vostra lista di controllo, andare alla pagina filo e fare clic sul quotAdd questa discussione alla mia collegamento listquot nella parte superiore della pagina. A proposito di newsgroup, lettori di news, e MATLAB Central Quali sono i newsgroup I newsgroup sono un forum in tutto il mondo, che è aperto a tutti. Newsgroup vengono utilizzati per discutere di una vasta gamma di argomenti, fare annunci e file commerciali. Le discussioni sono filettate, o raggruppate in un modo che permette di leggere un messaggio pubblicato e tutte le relative risposte in ordine cronologico. Ciò rende più facile seguire il filo del discorso, e di vedere whatrsquos già stato detto prima di postare la propria risposta o effettuare una nuova registrazione. contenuto dei newsgroup è distribuito da server ospitati da varie organizzazioni su Internet. I messaggi vengono scambiati e gestiti tramite protocolli aperti standard. Nessuna singola entità ldquoownsrdquo i newsgroup. Ci sono migliaia di gruppi di discussione, ogni affrontando un singolo argomento o area di interesse. I posti MATLAB Central Newsreader e messaggi visualizzati nel newsgroup comp. soft-sys. matlab. Come posso leggere o inviati ai newsgroup è possibile utilizzare il lettore di news integrato sul sito MATLAB Central per leggere e inviare messaggi in questo gruppo di discussione. MATLAB Central è ospitato da MathWorks. I messaggi postati attraverso il MATLAB Central Telecronista sono visti da tutti, utilizzando i newsgroup, a prescindere dal modo in cui accedono ai newsgroup. Ci sono molti vantaggi di utilizzare MATLAB Central. Un account Il tuo account centrale MATLAB è legato alle vostre MathWorks account per un facile accesso. Utilizzare l'indirizzo email di vostra scelta Il MATLAB Central Telecronista consente di definire un indirizzo email alternativo come vostro indirizzo di invio, evitando disordine nella vostra cassetta postale principale e riducendo lo spam. Spam Control maggior parte dello spam newsgroup viene filtrato dal MATLAB Central Newsreader. I messaggi di tag può essere contrassegnati con un'etichetta rilevante da qualsiasi utente firmato-in. I tag possono essere usati come parole chiave per trovare particolari file di interesse, o come un modo per categorizzare i tuoi messaggi preferiti. Si può scegliere di consentire ad altri di visualizzare i tag, ed è possibile visualizzare o cercare i tag othersrsquo così come quelli della comunità in generale. Tagging fornisce un modo di vedere sia le grandi tendenze e le più piccole, le idee e le applicazioni più oscuri. Guarda le liste Impostazione elenchi di controllo consente di una notifica di aggiornamenti apportati ai distacchi selezionati per autore, filo, o di qualsiasi variabile di ricerca. Lista osserva notifiche possono essere inviate via e-mail (digest giornaliero o immediato), visualizzato nel mio lettore di news, o inviati tramite feed RSS. Altri modi per accedere ai newsgroup, utilizzare un lettore di news attraverso la vostra scuola, datore di lavoro, o Internet Service Provider pagare per l'accesso newsgroup da un fornitore commerciale Usa Google Gruppi Mathforum. org fornisce un newsreader con accesso al newsgroup sys. matlab comp. soft Crea il tuo server. Per le istruzioni tipici, vedi: slyckng. phppage2 Seleziona la CountryMoving filtro a media È possibile utilizzare il modulo di Moving Average filtro di calcolare una serie di medie unilaterali o fronte-retro su un set di dati, utilizzando una lunghezza finestra che si specifica. Dopo aver definito un filtro che soddisfi le vostre esigenze, è possibile applicare a colonne selezionate in un set di dati collegandolo al modulo Applica filtro. Il modulo fa tutti i calcoli e sostituisce i valori all'interno di colonne numeriche con le corrispondenti medie mobili. È possibile utilizzare la media mobile risultante per la stampa e la visualizzazione, come una nuova linea di base liscia per la modellazione, per calcolare variazioni contro i calcoli per i periodi simili, e così via. Questo tipo di media aiuta a rivelare e previsioni utili schemi temporali nei dati retrospettivi e in tempo reale. Il tipo più semplice di media mobile inizia ad un certo campione di serie, e utilizza la media di tale posizione più i precedenti n posizioni anziché il valore effettivo. (È possibile definire n che vuoi.) Più lungo è il periodo di n attraverso cui la media è calcolata, meno di varianza si avrà tra i valori. Inoltre, come si aumenta il numero di valori utilizzato, l'effetto netto di qualsiasi singolo valore ha in media risultante. Una media mobile può essere unilaterale o bilaterale. In una media di un solo lato, vengono utilizzati solo i valori precedenti il valore dell'indice. In una media su due lati, vengono utilizzati i valori passati e futuri. Per gli scenari in cui si sta leggendo i dati in streaming, medie mobili cumulativi e ponderati sono particolarmente utili. Una media mobile cumulativo prende in considerazione i punti che precedono il periodo in corso. È possibile pesare tutti i punti dati ugualmente nel calcolo della media, oppure è possibile garantire che i valori più vicini al punto di dati corrente sono ponderati con più forza. In una media mobile ponderata. Tutti i pesi devono sommare a 1. In una media mobile esponenziale. le medie sono costituiti da una testa e una coda. che può essere ponderato. Una coda leggermente ponderata significa che la coda segue la testa abbastanza da vicino, quindi la media si comporta come una media mobile su un breve periodo di ponderazione. Quando i pesi di coda sono più pesanti, la media si comporta più come un lungo media mobile semplice. Aggiungere il modulo di Moving Average filtro per l'esperimento. Per lunghezza. digitare un valore numero intero positivo che definisce la dimensione totale della finestra su cui è applicato il filtro. Questo è anche chiamato la maschera di filtro. Per una media mobile, la lunghezza del filtro determina quanti valori sono la media nella finestra scorrevole. filtri più lunghi sono anche chiamati filtri di ordine superiore, e di fornire una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtro di ordine più brevi o inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più da vicino i dati originali. Per Tipo. scegliere il tipo di media mobile da applicare. Azure Machine Learning Studio supporta i seguenti tipi di movimento calcoli medi: Una media mobile semplice (SMA) è calcolato come media ponderata di rotolamento. medie mobili triangolari (TMA) sono in media due volte per una linea di tendenza più agevole. La parola triangolare deriva dalla forma dei pesi che vengono applicate ai dati, che sottolinea valori centrali. Una media mobile esponenziale (EMA) dà più peso ai dati più recenti. La ponderazione cade in modo esponenziale. Una media mobile esponenziale modificata calcola una media di corsa in movimento, in cui calcolare la media mobile in qualsiasi punto considera i precedentemente calcolata in movimento punti a tutti i precedenti media. Questo metodo produce una linea di tendenza più agevole. Dato un unico punto e una media mobile attuale, la media mobile cumulativa (CMA) calcola la media mobile a punto corrente. Aggiungere il set di dati che ha i valori che si desidera calcolare una media mobile per, e aggiungere il modulo Applica filtro. Collegare il Moving Filter Media all'ingresso sinistro Applica filtro. e collegare il set di dati per l'ingresso a destra. Nel modulo Applica filtro, utilizzare il selettore di colonna per specificare quali colonne il filtro deve essere applicato. Per impostazione predefinita, il filtro si crea sarà applicato a tutte le colonne numeriche, in modo da essere sicuri di escludere tutte le colonne che non hanno dati appropriati. Simula. A quel punto, per ogni insieme di valori definito dal parametro lunghezza del filtro, il valore corrente (o indice) è sostituito con il valore di media mobile.
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