Depois de juntar os bits desse segmento, criei esta função usando a função de filtro Octaves. Começa com a média móvel simples como base. V é o vetor de coluna de números para calcular a média móvel exponencial. A janela é um número inteiro como um número de dias. Eu usei 12. Aqui está uma explicação matemática dessa função. Observe que a página usa 2 (n1) (onde n é janela ou o número de dias) como alfa. Mas eu uso 1n porque esse valor de alfa se adapta às minhas necessidades. Ajuste o alfa conforme necessário. Alternativamente, às vezes eu preciso das dimensões dos vetores de entrada e saída para combinar. Eu preencho valores inválidos com NaN adicionando meanV NaN (window-1,1) meanV como a última linha na função movingEMean. Você também pode preenchê-lo com SimpleAvg se você quiser uma estimativa aproximada. A média móvel expressiva John Meares escreveu: gt Olá gt gt Alguém teria um script que calcula uma gt gt gt expressivo em movimento gt gt John Im não sei o que você quer dizer com Uma média móvel exponencial. Em geral, você pode calcular uma média móvel deslizando uma função de janela ao longo da forma de onda. A função da janela deve ter a área 1 e deve ser 0 fora de algum intervalo. Talvez você queira uma função de janela que seja exponencialmente decadente a zero. Heres um exemplo que computará uma média de caixa (com uma função de janela retangular chamada w). Você pode precisar modificá-lo se eu entender você corretamente. Considere também que minha função usa uma função de janela acausal (ele começa antes do tempo 0). É simétrico em torno de 0 e isso resulta em uma saída que não é deslocada no tempo. Uma função de janela exponencial causal resultaria em uma saída que é deslocada no tempo. Talvez você queira usar uma janela gaussiana em seu lugar. Movavg. m Filtra alguns dados por convolução com uma janela retangular desmarque tudo fechar tudo Faça um sinal (Soma de 2 sinusoides com algum ruído aleatório) T 1 Um segundo de dados dt .0001 Tempo da amostra (.1ms) (0: dt: T-dt) noisysig sin (2pitime) sin (4pitime) randn (tamanho (tempo)) 10 Criar função de janela com área de unidade N entrada (Enter Window Length:) w ones (1, N) N Convolver com a função de janela filteredsig conv (Noisysig, w) Remover pontos de excesso de dados filteredsig filteredsig (ceil (N2): final do chão (N2)) John Meares ltjrmearesearthlink. netgt escreveu na mensagem news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gt Olá gt gt Alguém tenha um script que calcula uma gt gt gt expressiva em movimento gt gt gt John Parece que você está procurando um filtro de passagem baixa IIR de primeiro ordem. É semelhante a uma média móvel de FIR, exceto a resposta de impulso (que é de comprimento infinito) é uma exponencial em decomposição ao invés de um vagão. Pode ser implementado com a função de filtro MATLABs. Esses filtros são freqüentemente usados para estimar um valor médio com peso extra dado a valores recentes. Alfa como esse nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: filtro nlength BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) trama (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet news: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. Gt John Meares ltjrmearesearthlink. netgt escreveu na mensagem gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gtgt Olá gtgt gtgt Alguém tenha um script que computa um gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gt gt gt gt Parece que você está procurando um filtro passa-baixa IIR de primeiro ordem. É gt semelhante a uma média móvel FIR, exceto a resposta de impulso (que é gt de comprimento infinito) é uma exponencial em decomposição ao invés de um vagão. Pode ser implementado com a função de filtro MATLABs. Tais filtros são usados geralmente gt para gt estimar um valor médio com peso extra dado aos valores recentes. Gt gt John Meares ltjrmearesearthlink. netgt escreveu na mensagem lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. Gt Olá gt gt Alguém tenha um script que calcula uma gt gt exponencial gt gt gt gt John clc, limpe tudo, feche tudo limite100 t1: limit movingAV0 QLzeros (1, limite) mAVSzeros (1, limite) para j1: 9 Para i1: limite de dataQLround (aleatório (uniforme, 0,10)) QL (i) dataQL movingAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) motionAV subtração final (3,3, j) trama (t, QL, b ), Segure o enredo (t, mAVS, r) plot (t, mean (QL) ones (1, limite), g), mantenha o título de ylabel (Queue Length) xlabel (Runtime) (EWMA alpha, num2str (j10) ) Eixo (1 limite 0 12) fim de grade fora o que é uma lista de observação Você pode pensar em sua lista de observação como tópicos que você marcou. Você pode adicionar tags, autores, tópicos e até resultados de pesquisa à sua lista de exibição. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos em que você está interessado. Para ver sua lista de observação, clique no link QuotMy Newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de exibição, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como adiciono um item à minha lista de exibição Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de vigilância, procure o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no quot. Adicione esta pesquisa ao link da minha lista de vigilância na página de resultados da pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação procurando a tag com a quottag da diretiva: tagnamequot onde tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Para adicionar um autor à sua lista de observação, vá para a página de perfil dos autores e clique no quot. Adicione este autor ao meu link de lista de exibição no topo da página. Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação, indo para um tópico que o autor postou e clicando no quot. Adicione este autor ao meu link de lista de exibição. Você será notificado sempre que o autor fizer uma postagem. Para adicionar um tópico à sua lista de observação, vá para a página de discussão e clique no botão. Adicione este tópico ao meu link de lista de exibição no topo da página. Sobre newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Grupos de notícias são usados para discutir uma grande variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são enfiadas ou agrupadas de forma a que você possa ler uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isso facilita o acompanhamento do tópico da conversa, e para ver o que já foi dito antes de publicar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma única entidade ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de grupos de notícias, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no grupo de notícias comp. soft-sys. matlab. Como leio ou publico nos newsgroup Você pode usar o leitor de notícias integrado no site do MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens postadas no MATLAB Central Newsreader são vistas por todos usando os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os newsgroup. Existem várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma Conta Sua conta do MATLAB Central está vinculada à sua Conta MathWorks para acesso fácil. Use o endereço de e-mail de sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a desordem na sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de spam A maioria dos spam de newsgroup é filtrada pelo MATLAB Central Newsreader. As mensagens de marcação podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos específicos de interesse, ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas. Você pode optar por permitir que outras pessoas vejam suas tags, e você pode visualizar ou pesquisar outras marcas de tag, bem como as da comunidade em geral. A marcação fornece uma maneira de ver as grandes tendências e as idéias e aplicações menores e mais obscuras. Watch lists A configuração de listas de vigilância permite que você seja notificado das atualizações feitas nas postagens selecionadas pelo autor, thread ou qualquer variável de pesquisa. As notificações da lista de vigilância podem ser enviadas por e-mail (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu leitor de notícias ou enviadas via feed RSS. Outras formas de acessar os newsgroups Use um leitor de notícias através de sua escola, empregador ou provedor de serviços de internet Pague pelo acesso de grupo de notícias de um fornecedor comercial Use o Google Groups Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de discussão comp. soft sys. matlab Execute o seu próprio servidor. Para obter instruções típicas, veja: slyckng. phppage2 Selecione seu país Filtro médio de migração Você pode usar o módulo de filtro de média móvel para calcular uma série de médias de um lado ou de dois lados em um conjunto de dados, usando um comprimento de janela que você especifica. Depois de ter definido um filtro que atende às suas necessidades, você pode aplicá-lo às colunas selecionadas em um conjunto de dados, conectando-o ao módulo Aplicar filtro. O módulo faz todos os cálculos e substitui valores em colunas numéricas com médias móveis correspondentes. Você pode usar a média móvel resultante para plotar e visualizar, como uma nova linha de base lisa para modelagem, para calcular variações contra cálculos para períodos semelhantes e assim por diante. Este tipo de média ajuda você a revelar e prover padrões temporais úteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de média móvel começa em alguma amostra da série e usa a média dessa posição mais as posições n anteriores em vez do valor real. (Você pode definir n como quiser). Quanto mais longo o período n em que a média é calculada, menor será a variação entre os valores. Além disso, à medida que aumenta o número de valores utilizados, menor será o efeito de qualquer valor na média resultante. Uma média móvel pode ser de um lado ou de dois lados. Em uma média unilateral, apenas os valores anteriores ao valor do índice são usados. Em uma média de dois lados, os valores passados e futuros são usados. Para cenários em que você está lendo dados de transmissão, as médias móveis cumulativas e ponderadas são particularmente úteis. Uma média móvel cumulativa leva em consideração os pontos anteriores ao período atual. Você pode pesar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a média, ou você pode garantir que os valores mais próximos do ponto de dados atual sejam mais ponderados. Em média móvel ponderada. Todos os pesos devem somar para 1. Em uma média móvel exponencial. As médias consistem em uma cabeça e uma cauda. Que pode ser ponderado. Uma cauda levemente ponderada significa que a cauda segue a cabeça bastante perto, então a média se comporta como uma média móvel em um curto período de ponderação. Quando os pesos da cauda são mais pesados, a média se comporta mais como uma média móvel mais longa e simples. Adicione o módulo de filtro de média móvel à sua experiência. Para comprimento. Digite um valor de número inteiro positivo que define o tamanho total da janela em que o filtro é aplicado. Isso também é chamado de máscara de filtro. Para uma média móvel, o comprimento do filtro determina quantos valores são calculados a média na janela deslizante. Os filtros mais longos também são chamados de filtros de ordem superior e fornecem uma janela de cálculo maior e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Os filtros de ordem mais baixa ou inferior usam uma janela de cálculo menor e se assemelham mais aos dados originais. Para Tipo. Escolha o tipo de média móvel a ser aplicada. O Azure Machine Learning Studio suporta os seguintes tipos de cálculos de média móvel: uma média móvel simples (SMA) é calculada como uma média de rolamento não ponderada. As médias móveis triangulares (TMA) são médias duas vezes para uma linha de tendência mais suave. A palavra triangular é derivada da forma dos pesos que são aplicados aos dados, o que enfatiza os valores centrais. Uma média móvel exponencial (EMA) dá mais peso aos dados mais recentes. A ponderação diminui exponencialmente. Uma média móvel exponencial modificada calcula uma média móvel em execução, onde o cálculo da média móvel em qualquer ponto considera a média móvel previamente calculada em todos os pontos anteriores. Este método produz uma linha de tendência mais suave. Dado um único ponto e uma média móvel atual, a média móvel acumulada (CMA) calcula a média móvel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados com os valores para os quais deseja calcular uma média móvel e adicione o módulo Aplicar filtro. Conecte o Filtro Médico Mover à entrada esquerda do filtro Aplicar. E conecte o conjunto de dados à entrada à direita. No módulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar em quais colunas o filtro deve ser aplicado. Por padrão, o filtro que você criará será aplicado a todas as colunas numéricas, por isso certifique-se de excluir as colunas que não possuem dados apropriados. Execute o experimento. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definidos pelo parâmetro de comprimento do filtro, o valor atual (ou índice) é substituído pelo valor médio móvel.
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