Flytte Gjennomsnittet In Matlab Kode

Ved hjelp av MATLAB, hvordan kan jeg finne tre-dagers glidende gjennomsnitt av en bestemt kolonne av en matrise og legge til glidende gjennomsnitt i den matrisen jeg prøver å beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt fra bunnen til toppen av matrisen. Jeg har oppgitt koden min: Gitt følgende matrise a og maske: Jeg har prøvd å implementere conv kommandoen, men jeg mottar en feil. Her er conv kommandoen jeg har prøvd å bruke på 2. kolonne av matrise a: Utgangen jeg ønsker er gitt i følgende matrise: Hvis du har noen forslag, vil jeg sette stor pris på det. Takk for kolonne 2 i matrisen a, beregner jeg 3-dagers glidende gjennomsnitt som følger og plasserer resultatet i kolonne 4 i matrise a (jeg omdøpt matrise a som 39desiredOutput39 bare for illustrasjon). 3-dagers gjennomsnittet av 17, 14, 11 er 14 det 3-dagers gjennomsnittet på 14, 11, 8 er 11 3-dagers gjennomsnittet av 11, 8, 5 er 8 og 3-dagers gjennomsnittet på 8, 5, 2 er 5. Det er ingen verdi i de nederste 2 radene for fjerde kolonne fordi beregningen for 3-dagers glidende gjennomsnitt begynner nederst. Den 39 ugyldige 39-utgangen vil ikke bli vist før minst 17, 14 og 11. Forhåpentligvis er dette fornuftig ndash Aaron 12. juni kl 13:28 Generelt vil det hjelpe hvis du vil vise feilen. I dette tilfellet gjør du to ting feil: Først må fellingen din deles med tre (eller lengden på det bevegelige gjennomsnittet). For det andre, merk størrelsen på c. Du kan ikke bare passe inn i en. Den typiske måten å få et bevegelige gjennomsnitt på, ville være å bruke samme: men det ser ikke ut som du vil. I stedet blir du tvunget til å bruke et par linjer: Laget på onsdag 8. oktober 2008 20:04 Sist oppdatert torsdag 14. mars 2013 01:29 Skrevet av Batuhan Osmanoglu Hits: 41420 Flyttende Gjennomsnitt I Matlab Ofte finner jeg meg selv i behov av gjennomsnittlig dataene jeg må redusere støyen litt. Jeg skrev noen funksjoner for å gjøre akkurat det jeg vil, men matlabs innebygd filterfunksjon fungerer også bra bra. Her skriver jeg om 1D og 2D-gjennomsnittsdata. 1D filter kan realiseres ved hjelp av filterfunksjonen. Filterfunksjonen krever minst tre inngangsparametre: tellerkoeffisienten for filteret (b), nevnte koeffisient for filteret (a) og dataene (X) selvfølgelig. Et løpende gjennomsnittfilter kan defineres enkelt ved: For 2D-data kan vi bruke Matlabs filter2-funksjonen. For mer informasjon om hvordan filteret fungerer, kan du skrive: Her er en rask og skitten implementering av et 16 til 16 glidende gjennomsnittsfilter. Først må vi definere filteret. Siden alt vi vil ha er like bidrag fra alle naboer, kan vi bare bruke de funksjonene. Vi deler alt med 256 (1616) siden vi ikke vil endre det generelle nivået (amplitude) av signalet. For å bruke filteret kan vi bare si følgende Nedenfor er resultatene for fase av et SAR interferogram. I dette tilfellet er Range i Y-aksen, og Azimuth er kartlagt på X-aksen. Filtret var 4 piksler bredt i rekkevidde og 16 piksler bredt i Azimuth. Moving Average Den Moving Average Technical Indicator viser gjennomsnittlig instrumentprisverdi for en viss tidsperiode. Når man beregner glidende gjennomsnitt, utregner man instrumentprisen for denne tidsperioden. Etter hvert som prisen endres, øker eller øker det glidende gjennomsnittet. Det er fire forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt: Enkelt (også referert til som aritmetisk), eksponentiell. Glatt og veid. Flytende gjennomsnitt kan beregnes for et sekvensielt datasett, inkludert åpnings - og sluttpriser, høyeste og laveste priser, handelsvolum eller andre indikatorer. Det er ofte tilfellet når dobbeltflyttende gjennomsnitt blir brukt. Det eneste der flytende gjennomsnitt av forskjellige typer avviger vesentlig fra hverandre, er når vektkoeffisienter, som tilordnes de nyeste dataene, er forskjellige. I tilfelle vi snakker om Simple Moving Average. alle priser på den aktuelle tidsperioden er likeverdige. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig og Lineærvektet Flytende Gjennomsnitt legger til mer verdi til de siste prisene. Den vanligste måten å tolke prisgjennomsnittet på er å sammenligne dynamikken med prishandlingen. Når instrumentprisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, vises et kjøpssignal, dersom prisen faller under det bevegelige gjennomsnittet, er det et salgssignal. Dette handelssystemet, som er basert på det bevegelige gjennomsnittet, er ikke utformet for å gi inngang til markedet rett i sitt laveste punkt, og dens utgang rett på toppen. Det gjør det mulig å handle i henhold til følgende trend: Å kjøpe snart etter at prisene når bunnen, og å selge snart etter at prisene har nådd sin topp. Flytte gjennomsnitt kan også brukes på indikatorer. Det er her tolkningen av indikatorens glidende gjennomsnitt er i likhet med tolkningen av prisgennomsnittet: hvis indikatoren stiger over det glidende gjennomsnittet, betyr det at den stigende indikatorbevegelsen sannsynligvis vil fortsette: hvis indikatoren faller under det glidende gjennomsnittet, vil dette betyr at det er sannsynlig å fortsette å gå nedover. Her er typene av bevegelige gjennomsnitt på diagrammet: Gjennomsnittlig flytende gjennomsnittlig (SMA) eksponentiell flytende gjennomsnittlig (EMA) flytbar gjennomsnittlig (SMMA) lineærvektet flytende gjennomsnitt (LWMA) Du kan teste handelssignalene til denne indikatoren ved å skape en ekspertrådgiver i MQL5 Wizard. Beregning Simple Moving Average (SMA) Enkelt, med andre ord beregnes aritmetisk glidende gjennomsnitt ved å oppsummere prisene på instrumentlukking over et bestemt antall enkeltperioder (for eksempel 12 timer). Denne verdien er så delt med antall slike perioder. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM Sum CLOSE (i) Nåværende periode Lukk pris N Antall beregningsperioder. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge til en viss andel av gjeldende sluttkurs til forrige verdi av glidende gjennomsnitt. Med eksponensielt glattede glidende gjennomsnitt, er de siste, lette prisene mer verdifulle. P-prosent eksponentielt glidende gjennomsnitt vil se ut: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) nåværende periode Lukk pris EMA (i - 1) av en tidligere periode P prosentandelen av å bruke prisverdien. Smoothed Moving Average (SMMA) Den første verdien av dette glatte glidende gjennomsnittet beregnes som det enkle glidende gjennomsnittet (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Det andre glidende gjennomsnittet beregnes i henhold til denne formelen: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N Oppnådde bevegelige gjennomsnitt beregnes i henhold til formelen nedenfor: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) CLOSE (i)) N SUM sum SUM1 Sum sum av sluttkurs for N perioder det regnes fra den forrige linjen PREVSUM glatt sum av den forrige linjen SMMA (i-1) glatt glidende gjennomsnittlig forrige stang SMMA (i) glatt glidende gjennomsnitt av gjeldende stang (unntatt den første) Lukk (i) nåværende næringspris N utjevningsperiode. Etter aritmetiske konverteringer kan formelen forenkles: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Lineærvektet Flytende Gjennomsnitt (LWMA) Ved vektet glidende gjennomsnitt er de nyeste dataene av mer verdi enn mer tidlige data. Vektet glidende gjennomsnitt beregnes ved å multiplisere hver av sluttkursene i den vurderte serien, med en bestemt vektkoeffisient: LWMA SUM (CLOSE (i) I, N) SUM (I, N) SUM Sum CLOSE SUM (jeg, N) total sum av vektkoeffisienter N utjevningsperiode.