Moving Average Script Matlab

Filtro Moving-Average de Dados de Tráfego Este exemplo mostra como suavizar os dados de fluxo de tráfego usando um filtro de média móvel com uma janela deslizante de 4 horas. A seguinte equação de diferenças descreve um filtro que calcula a média da hora atual e das três horas anteriores de dados. Importe os dados de tráfego e atribua a primeira coluna de contagens de veículos ao vetor x. Crie os vetores de coeficiente de filtro. Calcule a média móvel de 4 horas dos dados e trace os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink são marcas registradas da The MathWorks, Inc. Consulte mathworks / marcas comerciais para obter uma lista de outras marcas comerciais de propriedade da The MathWorks, Inc. Outros produtos ou marcas são marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietários. Selecione o país29 de setembro de 2013 Média móvel por convolução O que é média móvel e para que serve Como a média móvel é feita usando a convolução Média móvel é uma operação simples usada geralmente para suprimir o ruído de um sinal: definimos o valor de cada ponto Para a média dos valores em sua vizinhança. Por uma fórmula: Aqui x é a entrada ey é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, suposto ser ímpar. A fórmula acima descreve uma operação simétrica: as amostras são tomadas de ambos os lados do ponto real. Abaixo está um exemplo da vida real. O ponto em que a janela é colocada realmente é vermelho. Valores fora de x são supostos ser zeros: Para brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada nesta demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução Como você pode ter reconhecido, o cálculo da média móvel simples é semelhante à convolução: em ambos os casos, uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos. Então, dar-lhe uma tentativa de fazer a mesma coisa usando convolução. Use os seguintes parâmetros: A saída desejada é: Como primeira aproximação, vamos tentar o que obtemos convolvendo o sinal x pelo k kernel seguinte: A saída é exatamente três vezes maior do que o esperado. Também pode ser visto que os valores de saída são o resumo dos três elementos na janela. É porque durante a convolução a janela é deslizada ao longo, todos os elementos nele são multiplicados por um e, em seguida, resumida: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Para obter os valores desejados de y. A saída deve ser dividida por 3: Por uma fórmula incluindo a divisão: Mas não seria ótimo para fazer a divisão durante a convolução Aqui vem a idéia, reorganizando a equação: Então vamos usar o k kernel seguinte: Desta forma, vamos Obter a saída desejada: Em geral: se queremos fazer a média móvel por convolução tendo um tamanho de janela de w. Nós usaremos o seguinte k kernel: Uma função simples que faz a média móvel é: Um exemplo de uso é: Documentação tsmovavg saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples por para o tempo financeiro série objeto, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. A saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensão para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional, e se não for incluído como uma entrada, o padrão Valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como sendo um vetor de coluna ou uma matriz orientada a coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Porcentagem Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Select Your CountryMetaTrader 5 - Indicadores Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) - indicador para MetaTrader 5 Descrição: Fractal Adaptive Moving Average technical Indicator FRAMA) foi desenvolvido por John Ehlers. Esse indicador é construído com base no algoritmo da Média Móvel Exponencial. Em que o fator de suavização é calculado com base na dimensão fractal atual da série de preços. A vantagem da FRAMA é a possibilidade de seguir fortes movimentos de tendência e de desacelerar suficientemente nos momentos de consolidação de preços. Todos os tipos de análise utilizados para Médias Móveis podem ser aplicados a este indicador. FRAMA (i) - valor atual da FRAMA Preço (i) - preço atual FRAMA (i) - valor atual da FRAMA Preço (i) (I-1) - valor anterior de FRAMA A (i) - fator de corrente de suavização exponencial. O factor de suavização exponencial é calculado de acordo com a seguinte fórmula: A (i) EXP (-4.6 (D (i) - 1)) D (i) - dimensão fractal actual EXP () - função matemática do expoente. Dimensão fractal de uma linha reta é igual a um. Verifica-se a partir da fórmula que se D 1, então A EXP (-4,6 (1-1)) EXP (0) 1. Assim, se o preço muda em linhas rectas, a suavização exponencial não é usada, porque nesse caso a fórmula FRAMA (i) 1 Preço (i) (1 - i) FRAMA (i-1) Preço (i) Ie O indicador segue exatamente o preço. A dimensão fractal de um plano é igual a dois. Da fórmula obtemos que se D2, então o fator de suavização A EXP (-4.6 (2-1)) EXP (-4.6) 0.01. Um valor tão pequeno do factor de alisamento exponencial é obtido nos momentos em que o preço faz um forte movimento de dentes de serra. Uma desaceleração tão forte corresponde a uma média móvel simples de aproximadamente 200 períodos. Fórmula de dimensão fractal: D (LOG (N1 N2) - LOG (N3)) / LOG (2) Calcula-se com base na fórmula adicional: N (Comprimento, i) (I) - valor mínimo atual para os períodos de Comprimento Os valores N1, N2 e N3 são respectivamente iguais a: N1 (i) N (Comprimento, i) N2 (i) N ( Comprimento, i Comprimento) N3 (i) N (2 Length, i) A informação, o código e os dados nesta página é para apoiar um artigo publicado no The Black Art of Smoothing publicado na Electrical amp Automation Technology. Por David I. Wilson. O código apresentado nesta página inclui algoritmos para: Filtro de filtragem média Savitzky-Golay Filtragem de Loess (regressão ponderada local) Limpadores de kernel Whittaker Filtros Hodrick-Prescott nos ambientes de desenvolvimento Matlab e Scicos. Em ambos os casos, não são necessárias caixas de ferramentas especiais. Matlab é um produto comercial, mas Scilab é um freeware equivalente. Nota: O código aqui é apresentado quotas isquot com nenhuma garantia expressa ou implícita. Se você estiver interessado em experimentar essas operações de suavização em seus próprios dados, faça o seguinte: Se você tiver Matlab (um produto comercial), baixe e descompacte os arquivos de suavização do Matlab. Execute o arquivo de script smootherdemo. m. Você deve ver parcelas algo como isto que é semelhante às figuras no artigo publicado. Se você quiser usar seus próprios dados, coloque os pares (tempo, dados) em uma planilha do Excel e edite o arquivo smootherdemo para ler sua própria planilha do Excel. Você precisará editar o arquivo de script e, possivelmente, ajustar os vários parâmetros de suavização. Alternativamente, se você preferir usar o freeware Scilab, então: Faça o download e instale o Scilab (aproximadamente 13Mb). Você tem a opção de Windows, Linux ou Mac. Baixe os arquivos mais suaves do Scilab e descompacte em algum diretório conveniente Execute o arquivo smootherdemo. sci. Matlab é um software comercial de software e prototipagem científica popular com muitos engenheiros. O Matlab é vendido na Nova Zelândia pela Hoare Research Software. Baixe e descompacte os arquivos de suavização do Matlab em seu diretório de trabalho e execute o arquivo de script Matlab smootherdemo. m. O Scilab é um Pacote de Software Científico gratuito semelhante, mas não exatamente compatível com, Matlab. O Scilab está disponível para Linux, Windows e Mac e está disponível para download a partir daqui. (Aproximadamente 13Mb). Atualmente está sendo desenvolvido por pesquisadores do INRIA e da ENPC na França, e como Matlab, inclui inúmeras caixas de ferramentas e um simulador de diagrama de blocos gráfico semelhante ao Simulink chamado Scicos. Os seguintes arquivos de dados foram usados ​​no artigo. Eles são dados em formato Excel e texto ascii reto com um cabeçalho de uma linha.