باستخدام ماتلاب، كيف يمكنني العثور على المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام لعمود معين من المصفوفة وإلحاق المتوسط المتحرك بتلك المصفوفة أحاول حساب المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام من أسفل إلى أعلى المصفوفة. لقد قدمت الرمز الخاص بي: نظرا للمصفوفة التالية والقناع: لقد حاولت تنفيذ الأمر كونف ولكن أنا أتلقى خطأ. هنا هو الأمر كونف لقد حاولت استخدام على العمود 2 من مصفوفة a: يتم إعطاء الإخراج أنا الرغبة في المصفوفة التالية: إذا كان لديك أي اقتراحات، وأود أن نقدر ذلك. شكرا لك العمود 2 من مصفوفة أ، وأنا حوسبة المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام على النحو التالي ووضع النتيجة في العمود 4 من المصفوفة (أعيدت تسمية المصفوفة كما 39desiredOutput39 للتوضيح). متوسط 3 أيام من 17، 14، 11 هو 14 متوسط 3 أيام من 14، 11، 8 هو 11 متوسط 3 أيام من 11، 8، 5 هو 8 ومتوسط 3 أيام من 8، 5، 2 هو 5. لا توجد قيمة في الصفين السفليين للعمود الرابع لأن الحساب للمتوسط المتحرك لمدة 3 أيام يبدأ في الأسفل. لن يظهر الناتج 39valid39 حتى 17 و 14 و 11. على الأقل هذا يجعل من المنطقي نداش آرون يونيو 12 13 في 1:28 بشكل عام فإنه من شأنه أن يساعد إذا كنت سوف تظهر الخطأ. في هذه الحالة كنت تفعل أمرين خاطئين: أولا يجب أن يقسم الانتماء الخاص بك إلى ثلاثة (أو طول المتوسط المتحرك) ثانيا، لاحظ حجم ج. لا يمكنك فقط تناسب c في. الطريقة النموذجية للحصول على متوسط متحرك هي استخدام نفس: ولكن هذا لا يبدو وكأنه ما تريد. بدلا من ذلك، تضطر إلى استخدام اثنين من الأسطر: 29 سبتمبر، 2013 المتوسط المتحرك عن طريق الالتفاف ما هو المتوسط المتحرك وما هو جيد لكيفية التحرك المتوسط عن طريق استخدام الالتفاف المتوسط المتحرك هو عملية بسيطة تستخدم عادة لقمع ضجيج إشارة: وضعنا قيمة كل نقطة إلى متوسط القيم في حيها. بواسطة الصيغة: هنا x هو الإدخال و y هو إشارة الإخراج، في حين أن حجم النافذة ث، من المفترض أن تكون غريبة. تصف الصيغة أعلاه عملية متماثلة: تؤخذ العينات من كلا الجانبين من النقطة الفعلية. وفيما يلي مثال على الحياة الحقيقية. النقطة التي وضعت عليها النافذة هي باللون الأحمر. القيم خارج X من المفترض أن تكون الأصفار: للعب حول ونرى آثار المتوسط المتحرك، إلقاء نظرة على هذه المظاهرة التفاعلية. كيفية القيام بذلك عن طريق التلافيف كما قد تكون قد اعترفت، حساب المتوسط المتحرك البسيط هو مماثل للالتفاف: في كلتا الحالتين نافذة ينزلق على طول إشارة وتتلخص العناصر في النافذة. لذلك، محاولة إعطائها أن تفعل الشيء نفسه باستخدام الإلتواء. استخدام المعلمات التالية: الإخراج المطلوب هو: كما النهج الأول، دعونا نحاول ما نحصل عليه عن طريق تحويل إشارة x بواسطة نواة k التالية: الإخراج هو بالضبط ثلاث مرات أكبر مما كان متوقعا. ويمكن أيضا أن ينظر إليه، أن قيم الإخراج هي ملخص العناصر الثلاثة في النافذة. ولأنه أثناء الانحلال، فإن النافذة تنزلق على طولها، وتضاعف كل العناصر فيها بتلخص ثم تلخص: يك 1 كدوت x 1 كدوت x 1 كدوت x للحصول على القيم المطلوبة من y. يتم تقسيم الإخراج إلى 3: بواسطة صيغة تتضمن التقسيم: ولكن لن يكون من الأفضل القيام بالشعبة أثناء الانحلال هنا تأتي الفكرة من خلال إعادة ترتيب المعادلة: لذا سنستخدم النواة k التالية: وبهذه الطريقة سنقوم الحصول على الإخراج المطلوب: بشكل عام: إذا كنا نريد أن نفعل المتوسط المتحرك عن طريق الالتفاف وجود حجم نافذة w. استخدمنا نواة k التالية: وظيفة بسيطة تفعل المتوسط المتحرك هي: مثال الاستخدام: تم إنشاؤه يوم الأربعاء، 08 تشرين الأول / أكتوبر 2008 20:04 آخر تحديث في الخميس، 14 آذار / مارس 2013 01:29 كتب بواسطة: باتوهان أوسمانوغلو الزيارات: 41467 معدل التحرك في ماتلاب غالبا ما أجد نفسي في حاجة إلى متوسط البيانات لدي للحد من الضوضاء قليلا. كتبت وظائف زوجين للقيام بالضبط ما أريد، ولكن ماتلابس بنيت في وظيفة مرشح يعمل جيدة جدا كذلك. هنا سوء كتابة حول 1D و 2D المتوسط من البيانات. 1D مرشح يمكن أن تتحقق باستخدام وظيفة مرشح. وتتطلب وظيفة المرشاح ثلاثة معلمات دخل على الأقل: معامل البسط للمرشاح (ب)، ومعامل القاسم للمرشاح (أ)، والبيانات (X) بطبيعة الحال. يمكن تعريف مرشح متوسط التشغيل ببساطة عن طريق: بالنسبة للبيانات 2D يمكننا استخدام وظيفة ماتلابس filter2. لمزيد من المعلومات حول كيفية عمل الفلتر، يمكنك كتابة: هنا تنفيذ سريع وقذر لمرشح متوسط متحرك 16 إلى 16. أولا نحن بحاجة إلى تحديد عامل التصفية. لأن كل ما نريده هو مساهمة متساوية من جميع الجيران يمكننا فقط استخدام تلك الوظيفة. نحن تقسيم كل شيء مع 256 (1616) لأننا لا نريد لتغيير المستوى العام (السعة) للإشارة. لتطبيق المرشح يمكننا ببساطة أن نقول ما يلي أدناه نتائج لمرحلة التداخل. في هذه الحالة المدى في محور Y ويتم تعيين السمت على محور X. كان المرشح بعرض 4 بكسل في النطاق و 16 بكسل عرضا في السمت. إخراج المستند تسموفافغ (تسوبج، s، لاغ) ترجع المتوسط المتحرك البسيط بواسطة كائن سلسلة الوقت المالي، تسوبج. يشير التأخر إلى عدد نقاط البيانات السابقة المستخدمة مع نقطة البيانات الحالية عند حساب المتوسط المتحرك. الناتج تسموفافغ (ناقلات، ق، تأخر، خافت) ترجع المتوسط المتحرك البسيط للمتجه. يشير التأخر إلى عدد نقاط البيانات السابقة المستخدمة مع نقطة البيانات الحالية عند حساب المتوسط المتحرك. الناتج تسموفافغ (تسوبج، e، تيمبيريود) ترجع المتوسط المتحرك المتوسط الأسي لسلسلة الوقت المالي الكائن، تسوبج. المتوسط المتحرك الأسي هو المتوسط المتحرك المرجح، حيث يحدد الوقت الزمني الفترة الزمنية. تقلل المتوسطات المتحركة الأسية من التأخر بتطبيق المزيد من الوزن على الأسعار الأخيرة. على سبيل المثال، المتوسط المتحرك الأسي لمدة 10 أضعاف أوزان السعر الأخير بحلول 18.18. النسبة الأسي 2 (تيمبر 1) أو 2 (وينديزيز 1). الناتج تسموفافغ (ناقلات، e، تيمبيريود، قاتمة) ترجع المتوسط المتحرك الأسي المرجح لناقل. المتوسط المتحرك الأسي هو المتوسط المتحرك المرجح، حيث يحدد الوقت الزمني الفترة الزمنية. تقلل المتوسطات المتحركة الأسية من التأخر بتطبيق المزيد من الوزن على الأسعار الأخيرة. على سبيل المثال، المتوسط المتحرك الأسي لمدة 10 أضعاف أوزان السعر الأخير بحلول 18.18. (2 (تيمبيريود 1)). الناتج تسموفاف (تسوبج، t، نومبيريود) يعود المتوسط المتحرك الثلاثي لسلسلة الوقت المالي الكائن، تسوبج. المتوسط المتحرك الثلاثي مزدوج ينعم البيانات. تسموفاف يحسب متوسط متحرك بسيط الأول مع عرض نافذة السقوف (نومبيريود 1) 2. ثم يحسب المتوسط المتحرك الثاني البسيط على المتوسط المتحرك الأول بنفس حجم النافذة. الناتج تسموفافغ (ناقلات، t، نومبيريود، خافت) ترجع المتوسط المتحرك الثلاثي للمتجه. المتوسط المتحرك الثلاثي مزدوج ينعم البيانات. تسموفاف يحسب متوسط متحرك بسيط الأول مع عرض نافذة السقوف (نومبيريود 1) 2. ثم يحسب المتوسط المتحرك الثاني البسيط على المتوسط المتحرك الأول بنفس حجم النافذة. الناتج تسموفاف (تسوبج، ث، الأوزان) ترجع المتوسط المتحرك المرجح لسلسلة الوقت المالي الكائن، تسوبج. عن طريق توفير الأوزان لكل عنصر في النافذة المتحركة. طول متجه الوزن يحدد حجم النافذة. إذا تم استخدام عوامل الوزن الأكبر للحصول على أسعار أكثر حداثة والعوامل الأصغر للأسعار السابقة، فإن الاتجاه أكثر استجابة للتغيرات الأخيرة. الناتج تسموفافغ (ناقلات، ث، الأوزان، خافت) ترجع المتوسط المتحرك المرجح للناقل من خلال توفير الأوزان لكل عنصر في النافذة المتحركة. طول متجه الوزن يحدد حجم النافذة. إذا تم استخدام عوامل الوزن الأكبر للحصول على أسعار أكثر حداثة والعوامل الأصغر للأسعار السابقة، فإن الاتجاه أكثر استجابة للتغيرات الأخيرة. الناتج تسموفاف (تسوبج، م، نومبيريود) يعود المتوسط المتحرك المعدل لسلسلة الوقت المالي الكائن، تسوبج. المتوسط المتحرك المعدل يشبه المتوسط المتحرك البسيط. النظر في حجة نومبيود لتكون الفارق الزمني للمتوسط المتحرك البسيط. يتم حساب المتوسط المتحرك المعدل الأول كمتوسط متحرك بسيط. يتم حساب القيم اللاحقة عن طريق إضافة السعر الجديد وطرح المتوسط الأخير من المجموع الناتج. خرج تسموفافغ (ناقلات، م، نومبيريود، خافت) ترجع المتوسط المتحرك المعدل للمتجه. المتوسط المتحرك المعدل يشبه المتوسط المتحرك البسيط. النظر في حجة نومبيود لتكون الفارق الزمني للمتوسط المتحرك البسيط. يتم حساب المتوسط المتحرك المعدل الأول كمتوسط متحرك بسيط. يتم حساب القيم اللاحقة عن طريق إضافة السعر الجديد وطرح المتوسط الأخير من المجموع الناتج. ديم 8212 للعمل على طول عدد صحيح موجب مع القيمة 1 أو 2 البعد للعمل على طول، المحدد على أنه عدد صحيح موجب مع قيمة 1 أو 2. قاتمة هو وسيطة الإدخال الاختياري، وإذا لم يتم تضمينه كإدخال، الافتراضي القيمة 2 مفترضة. ويشير افتراض الخافت 2 إلى مصفوفة موجهة نحو الصف حيث يكون كل صف متغيرا وكل عمود عبارة عن ملاحظة. إذا كانت قاتمة 1. يفترض أن يكون المدخل متجه عمود أو مصفوفة موجهة للعمود، حيث يكون كل عمود متغير ولكل صف ملاحظة. e 8212 مؤشر متجه الأحرف المتوسط الأسي المتجه المتوسط المتحرك الأسي هو متوسط متحرك مرجح حيث يكون الوقت الزمني هو الفترة الزمنية للمتوسط المتحرك الأسي. تقلل المتوسطات المتحركة الأسية من التأخر بتطبيق المزيد من الوزن على الأسعار الأخيرة. على سبيل المثال، فإن المتوسط المتحرك الأسي لفترة 10 يوزن آخر سعر بحلول 18.18. النسبة المئوية الأسية 2 (تيمبر 1) أو 2 (وينديزيز 1) تيمبيريود 8212 طول الفترة الزمنية عدد صحيح غير سالب اختر بلدك
No comments:
Post a Comment