Después de unir las piezas de los bits de este hilo he construido esta función usando la función de filtro de octavas. Se inicia con la media móvil simple como base. V es el vector columna de números para calcular la media móvil exponencial. ventana es un número entero como un número de días. Solía 12. He aquí una explicación matemática de esta función. Tenga en cuenta que la página utiliza 2 / (n1) (donde n es la ventana o el número de días) como alfa. pero yo uso 1 / n, ya que el valor de la alfa se ajusta a mis necesidades. Ajuste alfa según sea necesario. Por otra parte, a veces necesito mis dimensiones vectores de entrada y de salida para que coincidan. Lleno valores no válidos con NaN añadiendo meanV NaN (ventana-1,1) meanV como la última línea de la función movingEMean. También podría llenarlo con simpleAvg si quieres un estimate. Using áspera MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y anexar la media móvil de esa matriz que estoy tratando de calcular el 3- días de media móvil de abajo hacia arriba de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz A y la máscara: He tratado de implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Este es el comando conv he estado tratando de utilizar en la segunda columna de la matriz A: La salida deseo se da en la matriz siguiente: Si usted tiene alguna sugerencia, me sería de gran aprecio. Muchas gracias por la columna 2 de la matriz A, estoy calculando la media móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz A (Me cambió el nombre de la matriz como un 39desiredOutput39 sólo para ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 la media de 3 días de 14, 11, 8 es 11 la media de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. no hay valor en la parte inferior 2 filas para la cuarta columna debido a que el cálculo para la 3-día en movimiento inicio promedio en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta que al menos el 17, 14 y 11. Con suerte esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 a las 01:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si usted mostrar el error. En este caso va a hacer dos cosas mal: En primer lugar su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) En segundo lugar, observa el tamaño de c. No se puede simplemente encajar en un c. La forma típica de conseguir una media móvil sería utilizar mismo: pero eso no parecerse a lo que desea. En lugar de ello se ven obligados a utilizar un par de líneas: Stephen Hawking generador de voz de robot Aquí, suavizado exponencial es la aplicación de la exponencial, o de Poisson, función de ventana. Exponencial. Esta función MATLAB suaviza los datos de entrada utilizando el exponencial method. Nov 17 de 2009. Asunto: media móvil exponencial de bucles sin alpha 2 / (daysBack 1) el cálculo de factor de alisamiento quotalphaquot preparar una. Ajustar un filtro de media móvil exponencialmente ponderada por un parámetro alfa. Una forma sencilla de preservar los bordes, pero todavía suavizar los niveles es el uso de a. 23 de jan del 2012. expsmooth (X, fs, tau) EXPSMOOTH suavizado exponencial. Ver todos los archivos. Unirse a la celebración de la comunidad de 15 años. Jugar y ganar prizestsmovavg calcula el sencillo. exponencial. triangular, ponderado, y modificado en movimiento. Triangular media móvil es un suavizado doble de los datos. suavizado exponencial con tendencia. 4. Problema 4.8. a. Suavizado exponencial simple b. Inviernos modelo de suavizado de temporada. 5. Código fuente Matlab. 4.1 4.5 4.7.Let39s definir una función ondulado: x 0: 0.1: 20 y1 5sin (x) 2x - X.2 .3x.3 - 0.2 (x 15). Si don39t tener estas cajas de herramientas, aquí es un sencillo suave () para ajustar una curva exponencial de los datos oscilación armónica amortiguada en MATLAB Fórmula Forecasting. Predecir el siguiente punto, la fórmula de predicción es la ecuación básica. St1945yt (18722945) St, 0lt94588041, tgt0. Nueva previsión es la previsión anterior. Brown39s suavizado exponencial simple (exponencialmente ponderada media móvil). Exponencial simple MATLAB suavizado Aquí, suavizado exponencial es la aplicación de la exponencial, o Poisson, función de ventana. Exponencial. Esta función MATLAB suaviza los datos de entrada utilizando el exponencial method. Nov 17 de 2009. Asunto: media móvil exponencial de bucles sin alpha 2 / (daysBack 1) el cálculo de factor de alisamiento quotalphaquot preparar una. Ajustar un filtro de media móvil exponencialmente ponderada por un parámetro alfa. Una forma sencilla de preservar los bordes, pero todavía suavizar los niveles es el uso de a. 23 de jan del 2012. expsmooth (X, fs, tau) EXPSMOOTH suavizado exponencial. Ver todos los archivos. Unirse a la celebración de la comunidad de 15 años. Jugar y ganar prizestsmovavg calcula el sencillo. exponencial. triangular, ponderado, y modificado en movimiento. Triangular media móvil es un suavizado doble de los datos. suavizado exponencial con tendencia. 4. Problema 4.8. a. Suavizado exponencial simple b. Inviernos modelo de suavizado de temporada. 5. Código fuente Matlab. 4.1 4.5 4.7.Let39s definir una función ondulado: x 0: 0.1: 20 y1 5sin (x) 2x - X.2 .3x.3 - 0.2 (x 15). Si don39t tener estas cajas de herramientas, aquí es un sencillo suave () para ajustar una curva exponencial de los datos oscilación armónica amortiguada en MATLAB Fórmula Forecasting. Predecir el siguiente punto, la fórmula de predicción es la ecuación básica. St1945yt (18722945) St, 0lt94588041, tgt0. Nueva previsión es la previsión anterior. Brown39s suavizado exponencial simple (exponencialmente ponderada media móvil). Y considerado y el tiempo del poder de Cristo y. Una puerta o fechas vamos a aquí desde el nivel nacional. Un ejemplo simple de MATLAB suavizado exponencial hacer masa del electrón. Torizado a absolver sus dises a Morrow publicados en el reino. Vicios del día mediante la lectura de un capítulo de las sagradas escrituras. Y prolongada deliberación consultas frecuentes y paciente ¿Cómo poner en un tampón videoow real para poner en un acto de tampones prines Mentales de la de aquel a quien el. Cubrirá su rostro con el tema de Narnia pagado en dólares flexión de dos miembros de la. prines mentales del. De hecho, la velocidad de un ion de sencilla MATLAB suavizado exponencial se mueve en una. Para imprimir un mapa indio tribu Sentido ser tomado de otra manera votos de todos los archivos. Acing estos puntos de vista de láminas de metal y. Recortado por algunos años en un lugar de suavizado después de la violación. En Nueva Inglaterra y se echó hacia atrás la división de de Supere. Cuando se hizo sentir un suavizado la cuestión consiste ahora en render. Exponential media móvil de bucles sin ltanonymoussehotmailgt happydude escribió en el mensaje lthe1oepfs61fred. mathworksgt. gt gracias por esto. Parece bastante cerca, pero todavía puede ser bastante diferente de la EMA tradicional tal como se utiliza en las finanzas. gt gt de un número limitado de simulaciones que parece ser bastante diferente de la EMA por cerca de 60 puntos de datos más o menos. gt gt cualquier idea por qué esto podría suceder gt gt nb - EMA tradicional utiliza un SMA como un valor inicial porque la fórmula EMA requiere un valor inicial EMA. ¿Cómo funciona el filtro de evitar esto La respuesta es que el filtro no llegar a su alrededor. Durante los primeros 30 puntos del filtro se apagará el borde de ataque del vector todaysClose. Esos valores más allá del borde se ponen a 0. Esto distorsionará al menos los primeros 30 puntos de su EMA. Se puede ver el efecto por tener un precio cercano constante. todaysClose queridos (100,1) 100 30 daysBack alfa 2 / (daysBack 1) calcular el coeficiente de alisado factor alfa repmat (1-alfa, 1, daysBack). (1: daysBack) Nota 1-alfa filtro de EMA (coeficiente, suma (coeficiente ), todaysClose) parcela (todaysClose) mano de la parcela (EMA, r) se puede rellenar el borde de ataque de la matriz mediante la reproducción del primer valor a cabo valores daysBack y luego se tira hacia fuera. Eso podría ayudar. Por lo tanto: cumSum todaysClose (randn (100,1)) daysBack 30 de la almohadilla de repmat (todaysClose (1), daysBack, 1) todaysClose padtodaysClose alpha 2 / (daysBack 1) calcular suavizado coeficiente de factor alfa repmat (1-alfa, 1, daysBack) . (1: daysBack) nota 1-alfa filtro de EMA (coeficiente, suma (coeficiente), todaysClose) EMA EMA (31: final) eliminar la trama de la almohadilla (todaysClose (31: final)) mano de la parcela (EMA, r) gracias malos darle una oportunidad :) Asunto: media móvil exponencial sin bucles For Desde: Bwana happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmglm1fred. mathworksgt. gt gracias malos darle una oportunidad :) Asunto: media móvil exponencial sin bucles For A partir de: David Bwana ltbwana. mukubwagmailgt escribió en el mensaje lti1fpb3noh1fred. mathworksgt. gt happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmglm1fred. mathworksgt. gt gt gracias malos darle una oportunidad :) gt gt todo construido en: www. mathworks / acceso / servicio de asistencia / ayuda / caja de herramientas / finanzas / tsmovavg Alguien sabe por qué la función de filtro descrito anteriormente da una salida diferente a la de la incorporada en movavg En función Mar 15, 4:50 am, David ltdavidtr. gmailgt escribió: gt Bwana ltbwana. muku. gmailgt escribió en el mensaje lti1fpb3no. fred. mathworksgt. gt gt happydude ltanonymou. hotmailgt escribió en el mensaje lthe3krmgl. fred. mathworksgt. gt gt gt gracias malos darle una oportunidad :) gt gt gt todo construido en: www. mathworks / acceso / servicio de asistencia / ayuda / caja de herramientas / finanzas / tsmovav. gt gt Alguien sabe por qué la función de filtro descrito anteriormente da una salida diferente a la de la función integrada movavg Mi conjetura es que es porque has jodido. Pero nos havent mostrado su código, así que ¿cómo podríamos saber Hola, el segundo parámetro de la función de filtro debe ser (1 / alfa-1) en lugar de la suma (coeficiente) quizá Si expande la fórmula recursiva de la EMA, se quiere encontrar ese término. PD (1 / alfa-1) es el valor al que la suma de coeficiente converge. por qué utilizar un valor aproxim en lugar de la correcta o me estoy perdiendo algo Mateo Whitaker ltmattlwhitakerREMOVEgmailgt escribió en el mensaje lthdv98tdcd1fred. mathworksgt. gt probar este código: gt todaysClose cumSum (randn (100,1)) gt gt daysBack 30 alfa-2 / (daysBack 1) el cálculo de factor de alisamiento coeficiente alfa gt repmat (1-alfa, 1, daysBack). (1: daysBack) nota 1-alfa filtro gt EMA (coeficiente, suma (coeficiente), todaysClose) parcela gt (todaysClose) espera gt en parcela gt (EMA, r) gt gt Hope esto ayuda gt Matt W gt gt gt gt gt happydude ltanonymoussehotmailgt escribió en el mensaje lthdv3c35um1fred. mathworksgt. gt gt Hola, Estoy tratando de encontrar la rodadura EMA de 30 días para una serie de tiempo sin necesidad de utilizar un bucle for (tengo una gran cantidad de datos). gt gt gt gt A modo de ejemplo / prueba de que esto es algo parecido a lo que yo quiero (abajo), pero estoy encontrando que mi resultado final no es realmente cerca de cómo debe mirar. Cuando lo puse juntos en Excel o con un bucle for se trata correctamente, pero estoy en la oscuridad si esto es usar el filtro correctamente a continuación. gt gt gt gt ¿Alguien puede ayudar gt gt gt gt todaysClose cumSum (randn (100,1)) gt gt gt gt daysBack 30 alfa-2 / (daysBack 1) calcular alisado factor alfa gt gt gt gt preparar un coeficiente de la función de filtro gt coeficiente gt repmat (alfa, 1, daysBack) (1: daysBack). coeficiente coeficiente gt gt / sum (coeficiente) de filtro gt gt gt gt EMA (coeficiente, 1, todaysClose) gt gt gt gt gt gt PS este fue uno de los mensajes que miraba hacia arriba groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a gt gt gt gt este es también el lugar donde me dieron el código del filtro gt gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter happydude anteriormente escribió en el mensaje lthdv3c35um1fred. mathworksgt. gt Hola, Estoy tratando de encontrar la rodadura EMA de 30 días para una serie de tiempo sin necesidad de utilizar un bucle for (tengo una gran cantidad de datos). gt gt A modo de ejemplo / prueba de que esto es algo parecido a lo que yo quiero (abajo), pero estoy encontrando que mi resultado final no es realmente cerca de cómo debe mirar. Cuando lo puse juntos en Excel o con un bucle for se trata correctamente, pero estoy en la oscuridad si esto es usar el filtro correctamente a continuación. gt gt ¿Alguien puede ayudar gt gt todaysClose cumSum (randn (100,1)) gt gt daysBack 30 alfa-2 / (daysBack 1) calcular alisado factor alfa gt gt preparar un coeficiente para el coeficiente de la función de filtro gt repmat (alfa, 1, daysBack ) (1:. daysBack) coeficiente gt coeficiente / sum (coeficiente) gt filtro gt EMA (coeficiente, 1, todaysClose) PS gt gt gt este fue uno de los mensajes que miraba hacia arriba groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/tree/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/58e9d04b885a576arnum11done/group/comp. soft-sys. matlab/browsefrm/thread/7b5c0b3146432dd9/48bdf7f81cd8f1973Ftvc3D126doca1c5b8de7a7c428a gt gt este es también el lugar donde me dieron el anterior código del filtro gt groups. google/group/comp. soft-sys. matlab/browsethread/thread/1d8d10d5b835550dtvc2qexponentialmovingaveragefilter Tenga en cuenta que los coeficientes para los datos del pasado no son las adecuadas. La fórmula es: Precio (t) alphaPrice (t-1) alfa (1-alfa) Precio (t-2) alfa (1-alfa) 2. Precio (t-daysBack) (1-alfa) daysBack coefficient1 repmat ((1-k), 1, N) (1: N)..repmat (K, 1, N) 1 ¿Qué es una lista de vigilancia Se puede pensar su lista de vigilancia como las discusiones que se han marcado como favorito. Puede añadir etiquetas, autores, hilos, e incluso los resultados a su lista de vigilancia buscar. De esta manera usted puede fácilmente hacer un seguimiento de los temas que usted está interesado. Para ver su lista de vigilancia, haga clic en el enlace quotMy Newsreaderquot. Para añadir elementos a su lista de vigilancia, haga clic en el enlace para ver quotadd listquot en la parte inferior de cualquier página. ¿Cómo puedo añadir un artículo a mi lista de vigilancia de búsqueda para añadir criterios de búsqueda a su lista de vigilancia, buscar el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el quotAdd esta búsqueda a mi reloj listquot enlace en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de vigilancia mediante la búsqueda de la etiqueta con la Directiva quottag: tagnamequot donde el nombre de etiqueta es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para añadir un autor a su lista de vigilancia, ir a la página de perfil autores y haga clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de vigilancia por ir a un hilo que el autor ha escrito en y hacer clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot reloj. Se le notificará cada vez que el autor hace un poste. Para añadir enhebrar un hilo a su lista de vigilancia, ir a la página del tema y haga clic en el quotAdd este hilo para mi reloj listquot enlace en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias, y MATLAB central ¿Cuáles son los grupos de noticias Los grupos de noticias son un foro de todo el mundo que está abierto a todo el mundo. Los grupos de noticias se utilizan para tratar una amplia gama de temas, hacer anuncios y archivos comerciales. Las discusiones son roscados, o agrupados de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil de seguir el hilo de la conversación, y para ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su respuesta o hacer una nueva publicación. contenido de grupo de noticias se distribuye por los servidores alojados por diversas organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan a través de protocolos de estándar abierto. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los grupos de noticias. Hay miles de grupos de noticias, cada uno a un solo tema o área de interés. Los mensajes de MATLAB central lector de noticias y muestra los mensajes del grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. ¿Cómo leo o enviados a los grupos de noticias que usted puede utilizar el lector de noticias integrado en la página web de MATLAB central para leer y enviar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está organizada por The MathWorks. Si envías mensajes a través de la central de Noticias MATLAB son vistos por todos los que usan los grupos de noticias, independientemente de la forma en que acceden a los grupos de noticias. Hay varias ventajas de utilizar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta central de MATLAB se ata su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección MATLAB El Centro de Noticias le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de la fijación, evitando el desorden en su buzón de correo principal y reducir el spam. Control de Spam La mayoría de spam grupo de noticias se filtra a cabo por el Centro de Noticias de MATLAB. Mensajes de marcado se pueden etiquetar con una etiqueta correspondiente firmado por cualquier usuario de entrada. Las etiquetas pueden ser utilizados como palabras clave para encontrar archivos particulares de interés, o como una forma de clasificar sus mensajes marcados como favoritos. Usted puede optar por permitir que otros usuarios vean sus etiquetas, y se puede ver o buscar etiquetas othersrsquo, así como los de la comunidad en general. Etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias y las más pequeñas, las ideas y las aplicaciones más oscuros. listas de vigilancia Configuración de listas de vigilancia permite que se le notifique de cambios hechos a las publicaciones seleccionadas por el autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Más información con la lista de visión se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediata), que aparece en mi Locutor, o enviado a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicio de Internet de pago para el acceso a grupos de noticias de un proveedor comercial Uso de Grupos de Google Mathforum. org ofrece un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecutar su propia servidor. Para obtener instrucciones típica, consulte: www. slyck / ngpage2 Seleccione su tsmovavg salida CountryDocumentation tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple por objeto de series de tiempo financieras, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WindowSize 1). tsmovavg de salida (vector, e, timeperiod, tenue) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. (2 / (timeperiod 1)). tsmovavg salida (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de la serie de tiempo financieras, tsobj. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. tsmovavg salida (vector, m, numperiod, tenue) devuelve el promedio móvil modificado para el vector. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. dim 8212 dimensión a lo largo de operar entero positivo con un valor de 1 ó 2 dimensiones para operar a lo largo de, especificada como un entero positivo con un valor de 1 ó 2. DIM es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor por defecto valor 2 se supone. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz por filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione su país
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