الانتقال من المتوسط - السلاسل الزمنية ، matlab

تحميل موفاف م انظر أيضا movAv2 - نسخة محدثة السماح الترجيح. وتشمل ماتلاب وظائف تسمى موفافغ و تسموفافغ سلسلة الوقت المتوسط ​​المتحرك في الأدوات المالية، تم تصميم موفاف لتكرار وظائف أساسية من هذه التعليمات البرمجية هنا يوفر مثالا لطيفا لإدارة فهارس داخل الحلقات، والتي يمكن أن تكون مربكة لتبدأ أنا عمدا أبقى رمز قصيرة وبسيطة للحفاظ على هذه العملية clear. movAv يؤدي المتوسط ​​المتحرك بسيط التي يمكن استخدامها لاستعادة البيانات صاخبة في بعض الحالات وهو يعمل عن طريق اتخاذ متوسط من المدخل y على نافذة زمنية انزلاقية يتم تحديد حجمها بواسطة n أكبر n هو كلما زاد مقدار تمهيد تأثير n بالنسبة إلى طول متجه الإدخال y وبشكل جيد بشكل جيد، مرشح تردد لوباس - انظر قسم الأمثلة والاعتبارات. لأن كمية من التمهيد التي تقدمها كل قيمة n هي نسبة إلى طول ناقلات الإدخال، انها قيمة دائما اختبار قيم مختلفة لمعرفة ما هو مناسب تذكر أيضا أن نقاط ن تفقد على كل متوسط ​​إذا كان n هو 100، أول 99 نقطة من ناقلات الإدخال لا تحتوي على بيانات كافية لمتوسط ​​100pt ويمكن تجنب ذلك إلى حد ما عن طريق التراص المتوسطات، على سبيل المثال، رمز ورسم بياني أدناه مقارنة عدد من مختلف الأطر طول الإطار لاحظ كيف يتم مقارنة 10 10pt السلس لمتوسط ​​20pt واحد في كلتا الحالتين يتم فقدان 20 نقطة من البيانات في المجموع. إنشاء زاكسيس x 1 0 01 5 توليد الضوضاء ضوضاء 4 ضجيج ريبمات راندن 1، سيل نوميل x الضجيجريبس، نويزريبس، ضجيج 1 إعادة تشكيل الضوضاء، 1، ضجيج طول الضجيج توليد ضجيج يداتا ذ إكس العاشر ضجيج 1 طول x بيرفوم المتوسطات y2 موفاف y، 10 10 بت y3 موفاف y2 10 10 10 بت y4 موفاف y 20 20 بت y5 موفاف y 40 40 بت y6 موفاف y 100 100 بت مؤامرة الرقم المؤامرة x، y، y2، y3، y4، y5، y6 أسطورة الخام 10 10pt، 20pt، 40pt، 100pt كلابيل x يلابيل y تيتل مقارنة بين المتوسطات المتحركة movAv m كود ران-ثرو أوتبوت أوتبوت موفاف y، n السطر الأول يعرف اسم الدالة s، المدخلات والمخرجات المدخلات x يجب أن يكون متجه البيانات لأداء المتوسط ​​على n يجب أن يكون عدد النقاط التي تؤدي إلى المتوسط ​​فوق المخرجات سيحتوي على البيانات المتوسطة التي يتم إرجاعها بواسطة الدالة تمهيد خرج المخرجات نان 1، نوميل y البحث عن منتصف نقطة n منتصف الجولة n 2 ويتم العمل الرئيسي لهذه الوظيفة في ل حلقة، ولكن قبل البدء يتم إعداد أمرين التنوب ستلي الإخراج هو مخصص مسبقا كما نانز، وهذا خدم غرضين أولا بريالوكاتيون هو الممارسة الجيدة عموما لأنه يقلل من شعوذة الذاكرة ماتلاب يجب القيام به، وثانيا، فإنه يجعل من السهل جدا لوضع متوسط ​​البيانات إلى إخراج نفس الحجم كما ناقلات الإدخال وهذا يعني نفس زاكسيس يمكن استخدامها في وقت لاحق لكلا، والتي هي مريحة للتآمر، بدلا من ذلك يمكن إزالة النانز في وقت لاحق في سطر واحد من إخراج الإخراج التعليمات البرمجية. وسيتم استخدام ميدبوانت متغير لمحاذاة البيانات في ناقلات الإخراج إذا ن 10، سيتم فقدان 10 نقاط لأنه، لنقاط 9 الأولى من ناقلات الإدخال، لا توجد بيانات كافية t لاتخاذ 10 نقطة متوسط ​​كما الإخراج سيكون أقصر من المدخلات، فإنه يحتاج إلى محاذاة بشكل صحيح سوف منتصف يمكن استخدامها حتى يتم فقدان كمية متساوية من البيانات في البداية والنهاية، ويتم الاحتفاظ المدخلات الانحياز مع الإخراج من قبل نان المخازن التي تم إنشاؤها عند بريالوكاتينغ output. for 1 طول y - n البحث عن مؤشر متوسط ​​لاتخاذ المتوسط ​​على حساب أبان يعني الناتج a ميدبوانت يعني يب إند في الحلقة نفسها، يؤخذ متوسط ​​على كل شريحة متتالية من الإدخال سيتم تشغيل الحلقة التي تعرف بأنها 1 حتى طول المدخل y، ناقص البيانات التي ستفقد n إف والمدخل هو 100 نقطة طويلة و n هو 10، سيتم تشغيل حلقة من 1 إلى 90.هذا يعني أن يوفر المؤشر الأول للجزء أن يكون المتوسط ​​المتوسط ​​الثاني ب هو ببساطة ن -1 حتى في التكرار الأول، a 1 n 10 سو b 11-1 10 يؤخذ المتوسط ​​الأول على ياب أو x 1 10 يتم تخزين متوسط ​​هذا القطاع، الذي هو قيمة واحدة، في الإخراج في مؤشر منتصف أو 1 5 6. على التكرار الثاني ، 2 b 2 10-1 11 بحيث يؤخذ المتوسط ​​على x 2 11 وتخزينه في المخرجات 7 على آخر تكرار للحلقة لإدخال طول 100، a 91 b 90 10-1 100 بحيث يؤخذ المتوسط فوق x 91 100 وتخزينها في الإخراج 95 وهذا يترك الإخراج مع ما مجموعه n 10 قيم نان في الفهرس 1 5 و 96 100. الأمثلة والاعتبارات المعدلات المتحركة هي مفيدة في بعض الحالات، لكنها ليست دائما أفضل خيار فيما يلي مثالين حيث أنها ليست بالضرورة الأمثل. ميكروفون معايرة هذه المجموعة من البيانات تمثل مستويات كل تردد تنتجها المتكلم وسجلت بواسطة ميكروفون مع استجابة خطية معروفة إخراج المتكلم يختلف مع تردد، ولكن يمكننا تصحيح لهذا الاختلاف مع بيانات المعايرة - الإخراج يمكن تعديلها في مستوى لحساب التقلبات في المعايرة. لاحظ أن البيانات الخام هو صاخبة - وهذا يعني أن تغيير طفيف في تردد يبدو أن تتطلب كبير، غير منتظم، تغيير في مستوى لحسابه هل هذا واقعي أو هو منتج من بيئة التسجيل فمن المعقول في هذه الحالة لتطبيق المتوسط ​​المتحرك الذي ينعم منحنى تردد المستوى لتوفير منحنى المعايرة التي هي أقل قليلا غير منتظمة ولكن لماذا لا يكون هذا الأمثل في هذا المثال. أكثر البيانات سيكون أفضل - معايرة متعددة يمتد متوسط ​​معا سوف تدمر الضوضاء في النظام طالما أنها ركض دوم وتوفير منحنى مع أقل تفصيلا خسر المفقودين المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تقارب هذا فقط، ويمكن إزالة بعض الانخفاضات تردد أعلى وقمم من المنحنى التي لا وجود لها حقا. موجات استخدام باستخدام المتوسط ​​المتحرك على موجات جيب يسلط الضوء على نقطتين. العام قضية اختيار عدد معقول من النقاط لأداء المتوسط ​​أكثر. من s بسيطة، ولكن هناك طرق أكثر فعالية من تحليل إشارة من المتوسطات تتأرجح إشارات في المجال الزمني. في هذا الرسم البياني، يتم رسم موجة جيبية الأصلي في الأزرق الضوضاء هو إضافة وتآمر كمنحنى برتقالي يتم تنفيذ المتوسط ​​المتحرك بأعداد مختلفة من النقاط لمعرفة ما إذا كان يمكن استرداد الموجة الأصلية 5 و 10 نقاط توفر نتائج معقولة، ولكن لا تزيل الضوضاء تماما، حيث تبدأ أعداد أكبر من النقاط إلى تفقد تفاصيل الاتساع حيث يمتد المتوسط ​​على مراحل مختلفة تذكر الموجة تتذبذب حول الصفر، وتعني -1 1 0. وهناك نهج بديل سيكون بناء مرشح لوباس مما يمكن أن يكون يطبق على الإشارة في مجال الترددات أنا لن أذهب إلى التفاصيل لأنها تتجاوز نطاق هذه المادة، ولكن كما الضوضاء هو تردد أعلى بكثير من موجات التردد الأساسي، سيكون من السهل إلى حد ما في هذه الحالة لبناء مرشح لوباس من إزالة الضوضاء عالية التردد. أحتاج إلى حساب متوسط ​​متحرك على سلسلة بيانات، داخل حلقة للحصول على المتوسط ​​المتحرك خلال N 9 أيام صفيف أنا م الحوسبة في هو 4 سلسلة من 365 القيم M، التي هي في حد ذاتها قيم قيمة لمجموعة أخرى من البيانات أريد أن رسم القيم المتوسطة من البيانات الخاصة بي مع المتوسط ​​المتحرك في مؤامرة واحدة. أنا غوغلد قليلا عن المتوسطات المتحركة وأمر كونف وجدت شيئا حاولت تنفيذ في بلدي code. so أساسا، أنا حساب حسابي ورسمه مع متوسط ​​متحرك خاطئ اخترت قيمة وس الحق قبالة موقع ماثووركس، لذلك هو مصدر غير صحيح مشكلتي على الرغم من ذلك، هو أنني لا أفهم ما هذا وس هو يمكن أن يفسر أي شخص إذا كان لديه سوميثي نغ نفعل مع الأوزان من القيم غير صالحة في هذه الحالة يتم ترجيح جميع القيم نفسها. وإذا كنت أفعل هذا خطأ تماما، هل يمكنني الحصول على بعض المساعدة مع it. My صدق ثانكيس. اسكيد سيب 23 14 في 19 05 . باستخدام التحويل هو وسيلة ممتازة لتنفيذ المتوسط ​​المتحرك في التعليمات البرمجية التي تستخدمها، وس هو مقدار كنت تزن كل قيمة كما كنت تفكر في أن مجموع هذا المتجه يجب أن تكون دائما مساوية لواحد إذا كنت ترغب في وزن كل قيمة بالتساوي والقيام مرشح الحجم N تتحرك ثم كنت ترغب في القيام به. استخدام وسيطة صالحة في كونف يؤدي إلى وجود عدد أقل من القيم في السيدة مما كان لديك في M استخدام نفس إذا كنت لا تدرس آثار الصفر الحشو إذا كان لديك إشارة علبة أدوات معالجة يمكنك استخدام كونف إذا كنت ترغب في محاولة المتوسط ​​المتحرك دائري شيء مثل. يجب قراءة الوثائق كونف و كونف لمزيد من المعلومات إذا كنت ملاذا t بالفعل. يمكنك استخدام عامل التصفية للعثور على متوسط ​​تشغيل دون استخدام ل حلقة هذا مثال على متوسط ​​تشغيل عنصر 16 عنصرا كتور، وذلك باستخدام حجم نافذة 5.2 على نحو سلس كجزء من أدوات منحنى المناسب الذي يتوفر في معظم الحالات. ي سلس على نحو سلس y البيانات في متجه العمود y باستخدام عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك يتم إرجاع النتائج في متجه العمود ي فترة الافتراضي بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك هو 5. هو المتوسط ​​غير المشروط للعملية و L هو عابر منطقي ودرجة لا حصر له عامل متعدد الحدود 1 1 L 2 L 2. ملاحظة الخاصية الثابتة لعنصر نموذج أريما تتوافق مع c وليس غير مشروط يعني. بي ولد ق التحلل 2 المعادلة 6-12 يتوافق مع عملية عشوائية عشوائية قدمت معاملات أنا سومابل على الاطلاق هذا هو الحال عندما متعدد الحدود أر، L مستقر معنى كل جذوره تقع خارج دائرة وحدة بالإضافة إلى ذلك، فإن العملية هو السببية شريطة أن متعدد الحدود ما هو عكسية يعني كل جذوره تقع خارج دائرة وحدة. إيكومونتريكس أدوات يفرض الاستقرار والقابلية لعمليات أرما عند تحديد نموذج أرما باستخدام أريما تحصل على خطأ أو إذا أدخلت معاملات لا تتطابق مع حدود عابرة أر ثابتة أو متعدد الحدود لا يمكن عكسه وبالمثل، فإن التقدير يفرض قيودا على الاستبانة وقابلية التقلب أثناء التقدير. 1 بوكس، G E P G M جينكينز، و C C راينسيل سلسلة زمنية تحليل التنبؤ والتحكم 3 إد إنغلوود كليفس، نج برنتيس هول، 1994. 2 ولد، H دراسة في تحليل سلسلة زمنية ثابتة أوبسالا، السويد ألمكفيست ويكسيل، 1938. اختر بلدك.