Etter å ha kuttet sammen bitene fra denne tråden, bygde jeg denne funksjonen med Octaves filterfunksjon. Den starter med det enkle glidende gjennomsnittet som grunnlag. V er kolonnevektoren av tall for å beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt. Vinduet er et heltall som et antall dager. Jeg brukte 12. Her er en matematisk forklaring på denne funksjonen. Merk at siden bruker 2 (n1) (hvor n er vindu eller antall dager) som alfa. men jeg bruker 1n fordi den verdien av alpha passer til mine behov. Juster alfa etter behov. Alternativt trenger jeg noen ganger mine inngangs - og utgangsvektorer dimensjoner for å matche. Jeg fyller ugyldige verdier med NaN ved å legge til meanV NaN (window-1,1) meanV som siste linje i funksjonen movingEMean. Du kan også fylle den med simpleAvg hvis du vil ha et grovt estimat. Eksponentielt filter Denne siden beskriver eksponensiell filtrering, det enkleste og mest populære filteret. Dette er en del av avsnittet Filtrering som er en del av En veiledning til feilsøking og diagnose. Oversikt, tidskonstant og analoge ekvivalenter Det enkleste filteret er eksponensielt filter. Den har bare en innstillingsparameter (annet enn prøveintervallet). Det krever lagring av bare én variabel - den forrige utgangen. Det er et IIR (autoregressivt) filter - virkningene av en inngangsendring forfall eksponentielt inntil grensene for skjermer eller dataregning skjuler det. I ulike discipliner benyttes også dette filteret som 8220exponential smoothing8221. I noen disipliner som investeringsanalyse kalles eksponentielt filter en 8220Exponentielt vektet Flytende Gjennomsnitt8221 (EWMA), eller bare 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Dette misbruker den tradisjonelle ARMA 8220moving average8221 terminologien av tidsserieanalyse, siden det ikke er noen innloggingshistorikk som brukes - bare gjeldende inngang. Det er den diskrete tidsekvivalenten til 8220 første orden lag8221 som vanligvis brukes i analog modellering av kontinuerlig kontrollsystemer. I elektriske kretser er et RC-filter (filter med en motstand og en kondensator) en førsteordringsforsinkelse. Når man understreker analogien til analoge kretser, er single tuning parameteren 8220time constant8221, vanligvis skrevet som små bokstaver gresk bokstav Tau (). Faktisk stemmer verdiene på de diskrete prøvetidene nøyaktig overens med ekvivalent kontinuerlig tidsforsinkelse med samme tidskonstant. Forholdet mellom digital implementering og tidskonstanten er vist i ligningene under. Eksponentielle filterligninger og initialisering Det eksponensielle filteret er en vektet kombinasjon av det forrige estimatet (utgang) med de nyeste inntastingsdataene, med summen av vektene lik 1 slik at utgangen stemmer overens med inngangen ved steady state. Følgende filternotasjon er allerede innført: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) hvor x (k) er den råinngangen på tidspunktet trinn ky (k) er den filtrerte utgangen på tidspunktet trinn ka er en konstant mellom 0 og 1, vanligvis mellom 0,8 og 0,99. (a-1) eller a kalles noen ganger 8220smoothing constant8221. For systemer med et fast tidssteg T mellom prøver blir konstanten 8220a8221 beregnet og lagret for enkelhets skyld bare når applikasjonsutvikleren spesifiserer en ny verdi av ønsket tidskonstant. For systemer med datasampling i uregelmessige intervaller, må den eksponensielle funksjonen ovenfor brukes med hvert trinn, hvor T er tiden siden forrige prøve. Filterutgangen blir vanligvis initialisert for å matche den første inngangen. Når tidskonstanten nærmer seg 0, går a til null, så det er ingen filtrering 8211 utgangen er lik den nye inngangen. Som tidskonsentrasjonen blir veldig stor, en tilnærming 1, slik at ny inngang nesten ignoreres 8211 veldig tung filtrering. Filter-ligningen ovenfor kan omarrangeres til følgende prediktor-korrigerende ekvivalent: Dette skjemaet gjør det mer tydelig at variabelestimatet (utgang av filteret) er forutsatt som uendret fra forrige estimat y (k-1) pluss en korreksjonsperiode basert på den uventede 8220innovation8221 - forskjellen mellom den nye inngangen x (k) og prediksjonen y (k-1). Dette skjemaet er også et resultat av å avlede det eksponensielle filteret som et enkelt spesielt tilfelle av et Kalman-filter. som er den optimale løsningen på et estimeringsproblem med et bestemt sett av antagelser. Trinnrespons En måte å visualisere driften av eksponensielt filter på er å plotte sitt svar over tid til en trinninngang. Det vil si, med utgangspunkt i filterinngang og - utgang ved 0, endres inngangsverdien plutselig til 1. De resulterende verdiene er plottet under: I det ovennevnte tegnet deles tiden med filtertidskonstanten tau slik at du lettere kan forutsi Resultatene for en hvilken som helst tidsperiode, for en hvilken som helst verdi av filtertidskonstanten. Etter en tid som er lik tidskonstanten, øker filterutgangen til 63,21 av den endelige verdien. Etter en tid lik 2 tidskonstanter, øker verdien til 86,47 av sin endelige verdi. Utgangene etter tidene lik 3,4 og 5 tidskonstanter er henholdsvis 95,02, 98,17 og 99,33 av sluttverdien. Siden filteret er lineært betyr dette at disse prosentene kan brukes til hvilken som helst størrelsesorden av trinnendringen, ikke bare for verdien av 1 som brukes her. Selv om trinnresponsen i teorien tar en uendelig tid, tenker det fra det praktiske synspunkt på det eksponensielle filteret som 98 til 99 8220done8221 som svarer etter en tid lik 4 til 5 filtertidskonstanter. Variasjoner på det eksponensielle filteret Det er en variasjon av det eksponensielle filteret som kalles et 8220 ikke-lineært eksponensielt filter8221 Weber, 1980. ment å sterkt filtrere støy innenfor en bestemt 8220typical8221 amplitude, men deretter reagere raskere på større endringer. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Del denne siden: eksponentiell glidende gjennomsnitt John Meares skrev: gt Hei gt gt Vil noen ha et skript som beregner en eksponentiell flytende gt gjennomsnitt gt gt takk john john er ikke sikker på hva du mener med en eksponensiell bevegelse gjennomsnitt. Generelt kan du beregne et bevegelig gjennomsnittsnivå ved å skyve en vindusfunksjon langs bølgeformen. Vinduefunksjonen skal ha område 1, og den skal være 0 utenfor noen intervall. Kanskje du vil ha en vindusfunksjon som eksponentielt faller til null Heres et eksempel som vil beregne et rutebil gjennomsnitt (med en rektangulær vindusfunksjon kalt w). Du må kanskje endre det hvis jeg forstår deg riktig. Vurder også at min funksjon bruker en akseløs vindufunksjon (den starter før tiden 0). Det er symmetrisk om 0 og dette resulterer i en utgang som ikke skiftes i tid. En kausal eksponensiell vindufunksjon vil resultere i en utgang som er tidsforskjøvet. Kanskje du vil bruke et Gaussian vindu i stedet. movavg. m Filtre noen data ved konvolusjon med et rektangulært vindu, tøm alt nær alt Lag et signal (Sum av 2 sinusoider med litt tilfeldig støy) T 1 En annen av Data dt .0001 Prøveperiode (.1ms) tid (0: dt: T-dt) noisysig sin (2pitime) sin (4pitime) randn (størrelse (tid)) 10 Lag Window-funksjon med enhetsområde N-input (Enter Window Length:) w de (1, N) N Convolve med vindufunksjonen filteredsig conv (noisysig, w) Fjern overskytende datapunkter filteredsig filteredsig (ceil (N2): end-etasje (N2)) John Meares ltjrmearesearthlinkgt skrev i meldingsnyheter: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gt Hei gt gt Vil noen ha et skript som beregner en eksponentiell flytende gt gjennomsnitt gt gt takk gt gt john det høres ut som om du leter etter et første-order IIR lowpass filter. Dens ligner på et FIR-glidende gjennomsnitt unntatt impulsresponsen (som er uendelig i lengden) er en decaying eksponentiell snarere enn en boxcar. Det kan implementeres med MATLABs filterfunksjon. Slike filtre brukes ofte til å anslå en gjennomsnittsverdi med ekstra vekt gitt til de siste verdiene. Noe som dette nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) plot (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meldingen nyheter: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt skrev i meldingen gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gtgt Hello gtgt gtgt Vil noen ha et skript som beregner en eksponentiell flytende gtgt gjennomsnitt gtgt gtgt Takk gtgt gtgt John gt gt Det høres ut som om du leter etter et første-order IIR lowpass filter. Dets gt som ligner på et FIR-glidende gjennomsnitt unntatt impulsresponsen (som er uendelig i lengden) er en decaying eksponentiell snarere enn en boxcar. Det kan bli implementert med MATLABs filterfunksjon. Slike filtre brukes ofte til gt å estimere en gjennomsnittlig verdi med ekstra vekt gitt til de siste verdiene. gt John Meares Ltjrmearesearthlinkgt skrev i meldingen lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. gt Hello gt gt Vil noen ha et skript som beregner en eksponentiell flytende gt gjennomsnitt gt gt takk gt gt John clc, fjern alt, lukk all limit100 t1: begrense movingAV0 QLzeros (1 grense) mAVSzeros (1 grense) for j1: 9 for i1: begrense dataQLround (tilfeldig (uniform, 0,10)) QL (i) dataQL movingAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) movingAV ende subplot (3,3, j) plot (t, QL, b ), hold plot (t, mAVS, r) plot (t, middel (QL) seg (1 grense), g), hold av ylabel (Queue Length) xlabel (Runtime) tittel (EWMA alpha, num2str (j10) ) akse (1 grense 0 12) grid off end Hva er en klokkeliste Du kan tenke på klokken din som tråder du har bokmerket. Du kan legge til koder, forfattere, tråder, og til og med søkeresultater til tittelisten din. På denne måten kan du lett holde styr på emner som du er interessert i. Hvis du vil se tittelisten din, klikker du på linken Quotere Newsreaderquot. Hvis du vil legge til elementer i oversiktelisten din, klikker du på kvoten for å se listekjennelinken nederst på en side. Hvordan legger jeg til et element i ventelisten For å legge til søkekriterier i urlisten din, søk etter ønsket uttrykk i søkeboksen. Klikk på quotAdd dette søket til min watch listquot link på søkeresultatsiden. Du kan også legge til en etikett i oversiktelisten din ved å søke etter taggen med direktivet quottag: tagnamequot hvor tagname er navnet på taggen du vil se. Hvis du vil legge til en forfatter i tittelisten din, går du til forfatterens profilside og klikker på quotAddis denne forfatteren til klokken min på listen over klikklister øverst på siden. Du kan også legge til en forfatter til tittelisten din ved å gå til en tråd som forfatteren har lagt ut på og klikk på quotAdd denne forfatteren til min watch listquot link. Du vil bli varslet når forfatteren lager et innlegg. Hvis du vil legge til en tråd i oversiktelisten din, går du til trådsiden og klikker på quotAdd denne tråden til kollisjonslisten-linken øverst på siden. Om nyhetsgrupper, nyhetslesere og MATLAB Central Hva er nyhetsgrupper Nyhetsgruppene er et verdensomspennende forum som er åpent for alle. Nyhetsgrupper brukes til å diskutere et stort spekter av emner, lage meldinger og handelsfiler. Diskusjoner blir gjengitt eller gruppert på en måte som lar deg lese en utgitt melding og alle svarene i kronologisk rekkefølge. Dette gjør det enkelt å følge tråden i samtalen, og for å se hva du allerede har sagt før du legger inn ditt eget svar eller foreta et nytt innlegg. Nyhetsgruppens innhold distribueres av servere som er vert for ulike organisasjoner på Internett. Meldinger utveksles og administreres ved hjelp av åpne standardprotokoller. Ingen enkelt enhet ldquoownsrdquo nyhetsgruppene. Det er tusenvis av nyhetsgrupper som hver adresserer et enkelt emne eller område av interesse. MATLAB Central Newsreader poster og viser meldinger i comp. soft-sys. matlab nyhetsgruppen. Hvordan leser eller poster jeg til nyhetsgruppene Du kan bruke den integrerte nyhetsleseren på MATLAB Central-nettstedet til å lese og legge inn meldinger i denne nyhetsgruppen. MATLAB Central er vert for MathWorks. Meldinger sendt via MATLAB Central Newsreader er sett av alle som bruker nyhetsgruppene, uansett hvordan de får tilgang til nyhetsgruppene. Det er flere fordeler med å bruke MATLAB Central. En konto Din MATLAB Central-konto er knyttet til din MathWorks-konto for enkel tilgang. Bruk e-postadressen til ditt valg MATLAB Central Newsreader lar deg definere en alternativ e-postadresse som din postadresse, unngå rot i din primære postkasse og redusere spam. Spam kontroll De fleste nyhetsgruppespam blir filtrert ut av MATLAB Central Newsreader. Merking Meldinger kan merkes med en relevant etikett av en pålogget bruker. Etiketter kan brukes som nøkkelord for å finne bestemte filer av interesse, eller som en måte å kategorisere dine bokmerkede innlegg på. Du kan velge å tillate andre å se kodene dine, og du kan se eller søke på andrersquo-koder, så vel som de i fellesskapet som helhet. Tagging gir en måte å se både de store trendene og de mindre, mer uklare ideene og applikasjonene. Vaktlister Ved å sette opp lister kan du bli varslet om oppdateringer gjort til innlegg som er valgt av forfatter, tråd eller en hvilken som helst søkevariabel. Varselmeldingene dine kan sendes via e-post (daglig fordøyelse eller umiddelbar), vises i Min nyhetsleser, eller sendes via RSS-feed. Andre måter å få tilgang til nyhetsgruppene Bruk en nyhetsleser gjennom din skole, arbeidsgiver eller internettleverandør Betal for nyhetsgruppe tilgang fra en kommersiell leverandør Bruk Google Grupper Mathforum. org gir en nyhetsleser med tilgang til comp. soft sys. matlab nyhetsgruppe Kjør din egen server. For typiske instruksjoner, se: slyckng. phppage2 Velg CountryMoving Average Filter Du kan bruke modulen Moving Average Filter til å beregne en serie ensidige eller tosidige gjennomsnitt over et datasett ved hjelp av en vindulengde du angir. Når du har definert et filter som oppfyller dine behov, kan du bruke det til utvalgte kolonner i et datasett ved å koble det til modulet Apply Filter. Modulen gjør alle beregningene og erstatter verdier i numeriske kolonner med tilsvarende bevegelige gjennomsnitt. Du kan bruke det resulterende glidende gjennomsnittet for plotting og visualisering, som en ny, jevn basislinje for modellering, for å beregne avvik i forhold til beregninger for lignende perioder, og så videre. Denne typen gjennomsnitt hjelper deg med å avsløre og prognostisere nyttige temporale mønstre i retrospektiv og sanntidsdata. Den enkleste typen glidende gjennomsnitt starter ved noen utvalg av serien, og bruker gjennomsnittet av den posisjonen pluss de forrige n-stillingene i stedet for den faktiske verdien. (Du kan definere n som du vil.) Jo lengre perioden n over hvilken gjennomsnittet beregnes, jo mindre varians vil du ha blant verdier. Også, ettersom du øker antallet verdier som brukes, har den mindre effekten en enkelt verdi har på det resulterende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt kan være ensidig eller tosidig. I et ensidig gjennomsnitt brukes bare verdier som går før indeksverdien. I et tosidig gjennomsnitt brukes tidligere og fremtidige verdier. For scenarier der du leser streamingdata, er kumulative og veide glidende gjennomsnitt spesielt nyttige. Et kumulativt glidende gjennomsnitt tar hensyn til punktene som går før gjeldende periode. Du kan vekt alle datapunkter likt når du beregner gjennomsnittet, eller du kan sikre at verdiene nærmere det nåværende datapunktet veies sterkere. I et vektet glidende gjennomsnitt. alle vekter må summe til 1. I et eksponentielt glidende gjennomsnitt. gjennomsnittene består av et hode og en hale. som kan vektes. En lettvektet hale betyr at halen følger hodet ganske tett, slik at gjennomsnittet oppfører seg som et glidende gjennomsnitt på en kortvektsperiode. Når halevektene er tyngre, opptrer gjennomsnittet mer som et lengre, enkelt, glidende gjennomsnitt. Legg til modulen Moving Average Filter til eksperimentet ditt. For lengde. skriv inn en positiv hele tallverdien som definerer den totale størrelsen på vinduet over hvilket filteret blir brukt. Dette kalles også filtermasken. For et glidende gjennomsnitt, bestemmer lengden på filteret hvor mange verdier som er i gjennomsnitt i glidevinduet. Lengre filtre kalles også høyere rekkefiltre, og gir et større beregningsvindu og en nærmere tilnærming av trendlinjen. Kortere eller lavere rekkefiltre bruker et mindre beregningsvindu og ligner mer opprinnelig dataene. For Type. velg hvilken type glidende gjennomsnitt som skal gjelde. Azure Machine Learning Studio støtter følgende typer bevegelige gjennomsnittlige beregninger: Et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA) beregnes som et uvevet rullende middel. Triangulære glidende gjennomsnitt (TMA) er gjennomsnittlig to ganger for en jevnere trendlinje. Ordet trekantet er avledet fra formen av vektene som er brukt på dataene, som legger vekt på sentrale verdier. Et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) gir mer vekt til de nyeste dataene. Vektingen faller eksponentielt ut. Et modifisert eksponentielt glidende gjennomsnitt beregner et løpende glidende gjennomsnitt, hvor beregning av glidende gjennomsnitt på et hvilket som helst punkt vurderer det tidligere beregnede glidende gjennomsnittet på alle forrige punkter. Denne metoden gir en jevnere trendlinje. Gitt et enkelt punkt og et nåværende bevegelige gjennomsnitt beregner det kumulative glidende gjennomsnittet (CMA) det bevegelige gjennomsnittet på nåværende punkt. Legg til datasettet som har verdiene du vil beregne et glidende gjennomsnitt for, og legg til Bruk filter-modulen. Koble det bevegelige gjennomsnittsfilteret til venstre inngang på Apply Filter. og koble datasettet til høyre inngang. I kolonnen Aktiver bruker du kolonnevelgeren for å angi hvilke kolonner filteret skal brukes på. Som standard vil filteret du oppretter, bli brukt på alle numeriske kolonner, så vær sikker på å ekskludere noen kolonner som ikke har passende data. Kjør eksperimentet. På det tidspunktet erstattes den gjeldende (eller indeks) verdien for hvert sett med verdier som er definert av filterlengdesparameteren med den bevegelige gjennomsnittsverdien.
No comments:
Post a Comment