Eu tenho uma matriz de séries temporais de dados para 8 variáveis com cerca de 2500 pontos (10 anos de sexta-feira) e gostaria de calcular a média, a variância, a aspeto e a curtose em média móvel. Digamos quadros 100 252 504 756 - Gostaria de calcular as quatro funções acima em cada um dos quadros (time-), diariamente - de modo que o retorno para o dia 300 no caso com 100 dias de quadro seria significante Kurtosis de desvio de variância do período dia 201-dia300 (100 dias no total). e assim por diante. Eu sei que isso significa que eu obteria uma saída de matriz, e o primeiro número de quadros seria NaNs, mas não consigo descobrir a indexação necessária para fazer isso. Perguntou Mar 24 14 às 0:07 Esta é uma questão interessante porque acho que a solução ideal é diferente da média do que é para as outras estatísticas da amostra. Eu forneci um exemplo de simulação abaixo que você pode trabalhar. Primeiro, escolha alguns parâmetros arbitrários e simule alguns dados: Para a média, use o filtro para obter uma média móvel: pensei inicialmente em resolver este problema usando conv da seguinte maneira: Mas como PhilGoddard apontou nos comentários, a abordagem do filtro evita a Necessidade do loop. Observe também que Ive escolheu para tornar as datas na matriz de saída correspondem às datas em X, então no trabalho posterior você pode usar os mesmos índices para ambos. Assim, as primeiras observações do WindowLength-1 no MeanMA serão nan. Para a variação, não consigo ver como usar qualquer filtro ou conv ou mesmo uma soma executória para tornar as coisas mais eficientes, então, em vez disso, eu executo o cálculo manualmente em cada iteração: Poderíamos acelerar as coisas um pouco explorando o fato de que já temos Calculou a média móvel média. Basta substituir a linha de loop dentro do acima com: No entanto, duvido que isso faça muita diferença. Se alguém pode ver uma maneira inteligente de usar o filtro ou o conv para obter a variável da janela em movimento, fique muito interessado em vê-lo. Eu deixo o caso de skewness e kurtosis para o OP, uma vez que eles são essencialmente o mesmo que o exemplo de variância, mas com a função apropriada. Um ponto final: se você estivesse convertendo o acima em uma função geral, você poderia passar em uma função anônima como um dos argumentos, então você teria uma rotina média móvel que funcione para escolha arbitrária de transformações. Final, ponto final: para uma seqüência de comprimentos de janela, basta fazer um loop sobre todo o bloco de código para cada comprimento de janela. Sim, a função de filtro é realmente melhor para o meio - mas eu queria fazer isso para várias funções diferentes, não só a média. Acabei de publicar minha resposta porque funcionou para mim e pensei que poderia ajudar alguém também. Ndash Dexter Morgan 15 de abril 14 às 12: 40 Preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que obter a média móvel em N9 dias. A matriz de computação é uma série de 365 valores (M), que em si são valores médios de outro conjunto de dados. Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um gráfico. Eu gritei um pouco sobre as médias móveis e o comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código .: então, basicamente, eu calculo o meu significado e traço-o com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de Wts diretamente do site Mathworks, então isso é incorreto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimate. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que é isso. Alguém poderia explicar Se isso tem algo a ver com os pesos dos valores: isso é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados o mesmo. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com isso, meus mais sinceros agradecimentos. Perguntou 23 de setembro 14 às 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a uma. Se você deseja pesar cada valor de forma uniforme e fazer um tamanho N, mover o filtro, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultaria em ter menos valores na Ms do que em M. Use o mesmo se você não se importar com os efeitos de Zero preenchimento. Se você tiver a caixa de ferramentas de processamento de sinal, você pode usar o cconv se quiser experimentar uma média móvel circular. Algo como Você deve ler a documentação conv e cconv para obter mais informações se você não tiver. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) liso como parte da Curva Fitting Toolbox (que está disponível na maioria dos casos) yy liso (y) suaviza os dados no vetor de coluna Usando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor da coluna yy. O intervalo padrão para a média móvel é 5.moving média s técnicas alta freqüência negociação targetblank MA técnicas móveis em média técnicas de alta freqüência Técnicas de média móvel adaptativa, o índice CSI 300 de processamento de dados de maior freqüência de futuros, para obter negociação simulada. Junte ganhos Visual, fácil de estudar, identificar oportunidades de mercado, capturar oportunidades comerciais, mudanças na estratégia em tempo real para obter ganhos máximos. Mas sinal comercial. Média móvel técnicas s negociação de alta freqüência targetblank média móvel média técnicas de alta freqüência targetblank movendo AVG filtro targetblank encontrar Limite movendo o filtro AVG este método usado para encontrar o melhor limiar na imagem com o filtro de avrage em movimento este método usado no processamento de imagem e usado para sombreamento de sombreamento O código e o resultado estão anexados na pasta que você usou e viu esses tanques de resultados para o seu site na Internet. Movendo AVG filtro targetblank movendo AVG filtro targetblank movendo led display matriz targetblank movendo led display matriz programação de 8051 microcontrolador usando AT89S51 em que uma mensagem em movimento é exibida na matriz led. Movendo a tela de exibição led visível Blank movendo a placa LED mostrando a matriz do visor Movendo o projeto do carro projeto do alvo movendo o projeto do carro Este é um projeto java em que um carro está se movendo da direita para a esquerda, decretando o Caminho Geral por 60 unidades que descrevem esse carro e iluminação flash estrelas com polígono Objeto como uma matriz de cinza a amarelo com fundo preto, usando método de pintura e desenho de estrada como retângulo com cor cinza. Movendo o projeto do carro, o alvo, o movimento, o projeto do carro, o alvo, o peso médio ponderado, o filtro do mediano ponderado, o filtro mediano ponderado. É o mesmo que o filtro mediano, a diferença é que a máscara não está vazia. Isso terá algum peso (ou valores) e média d. As etapas para executar a filtragem média ponderada são as seguintes: 1) Assuma uma máscara ponderada de 3x3. 2) Coloque a máscara à esquerda. Filme mediano ponderado filtro de mediana ponderada média do meio alvo média do filtro média do filtro média do filtro de média média do filtro A função de filtro é chamada fornecendo a entrada requerida, por exemplo, a imagem lida por imread () ou pode ser um vetor simples formado por um arquivo de áudio ou dados de qualquer outra fonte. Junto com a entrada, a função precisa ser fornecida com as margens da janela, isto é, M1 e M2, como usado na função av. Média móvel média do filtro média do filtro média do filtro média do filtro ou da máscara do filtro do filtro de filtro ou da máscara, ou o filtro médio é o filtro com janela da classe linear que suaviza o sinal (imagem). O filtro funciona como de passagem baixa. A idéia básica por trás do filtro é que qualquer elemento do sinal (imagem) tenha uma média em sua vizinhança. Para entender como isso é feito na prática, vamos s. Média Filtragem ou máscara média do alvo branco Filtro ou Máscara visivel trânsito t-Test Técnica alvo trunfo em movimento t-Test Técnica Diagnóstico de variabilidade da análise da tendência da sequência de tempo. Movimento t-Test Técnica targetblank moving t-Test Técnica targetblank distribuição exponencial do comprimento do pacote gerador targetblank O número de pacotes gerados Distribuição de Poisson com a distribuição exponencial do gerador de comprimento do pacote Auto-escrito pequeno programa, incluindo sistemas de comunicação FIFO fila do programa e o O número de pacotes gerados na distribuição de Poisson com a distribuição exponencial do gerador de comprimento de pacotes, é absolutamente prático. Distribuição exponencial do gerador de comprimento do pacote segmentação do alvo distribuição exponencial do comprimento do pacote gerador do alvo do alvo Elapsed: 35.047ms - init: 0.9b: 2.1r: 34.5 5.199 CodeForge Versão Chinesa CodeForge English Version Onde você está indo Ir para CodeForge usercenter Complete seu perfil, obtenha os Pontos 8 Sec. Fique aqui, ups. Desculpe, este cara é misterioso, seu blog não foi aberto, tente outro, por favor, OK
No comments:
Post a Comment