การย้าย ค่าเฉลี่ย แบบ matlab รหัส

เพื่อที่จะสร้างโมเดล Autoregressive เรามีคำสั่ง aryule () และเรายังสามารถใช้ filtersEstimating AR model แต่ฉันจะสร้างแบบจำลอง MA ตัวอย่างเช่นใครสามารถแสดงวิธีการสร้าง MA (20) แบบฉันไม่สามารถหาเทคนิคที่เหมาะสมให้ทำ เสียงจะถูกสร้างขึ้นจากแผนที่ที่ไม่เป็นเชิงเส้นดังนั้นแบบจำลอง MA จะถอยหลังไปในรูปแบบของ epsilon Q1: จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งถ้ารหัสและรูปแบบการทำงานของ MA model ถูกแสดงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง MA (20) โดยใช้รูปแบบเสียงข้างต้น Q2: นี่เป็นวิธีที่ฉันสร้าง AR (20) โดยใช้เสียงสุ่ม แต่ไม่ทราบวิธีการใช้สมการข้างต้นเป็นเสียงแทนการใช้ rand ทั้ง MA และ AR ถาม 15 สิงหาคม 14 เวลา 17:30 ปัญหาของฉันคือการใช้ กรอง. ฉันไม่คุ้นเคยกับแนวคิดการถ่ายโอนฟังก์ชัน แต่คุณกล่าวว่าเศษ B39s เป็นสัมประสิทธิ์ MA ดังนั้น B ควรเป็น 20 องค์ประกอบและไม่ใช่ของ A ต่อไปสมมุติว่าโมเดลมีการสกัดกั้นเป็น 0.5 คุณสามารถแสดงโค้ดได้อย่างไรด้วยวิธีการสร้างโมเดล MA ด้วยการสกัดกั้น 0.5 (วิธีพูดถึงการสกัดกั้นในตัวกรอง () และใช้ข้อมูลที่กำหนดไว้ในคำถามของฉันโปรดขอบคุณ คุณสำหรับการเชื่อมโยงตัวกรองที่จริงล้างข้อสงสัยเกี่ยวกับวิธีการใช้ตัวกรอง ntash SKM 19 สิงหาคมที่ 16:36 ใน quoty ตัวกรอง (b, a, X) กรองข้อมูลในเวกเตอร์ X กับตัวกรองที่อธิบายโดยค่าสัมประสิทธิ์เวกเตอร์ b และตัวหารสัมประสิทธิ์ของเวกเตอร์ a. ถ้าค่า (1) ไม่เท่ากับ 1 ตัวกรองจะปรับค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองโดย a (1) ถ้าค่า (1) เท่ากับ 0 ตัวกรองจะส่งกลับ error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) นี่คือ พื้นที่ปัญหาเป็นฉัน don39t เข้าใจวิธีการระบุ a, b (สัมประสิทธิ์ตัวกรอง) เมื่อมีการขัดขวางการพูด 0.5 หรือ intercept ของ 1.Could คุณกรุณาแสดงตัวอย่างของ MA กับตัวกรองและตัดไม่ใช่ศูนย์ใช้ input ที่ฉันกล่าวถึงในคำถาม ndash SKM 19 สิงหาคม 14 ที่ 17: 45Using MATLAB ฉันจะหา 3 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคอลัมน์เฉพาะของเมทริกซ์และต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับเมตริกซ์นั้นฉันพยายามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันจากด้านล่างจนถึงด้านบนของเมทริกซ์ ฉันได้ให้รหัสของฉัน: กำหนดเมทริกซ์ต่อไปนี้และหน้ากาก: ฉันได้ลองใช้คำสั่ง conv แต่ฉันได้รับข้อผิดพลาด นี่คือ conv คำสั่งฉันได้พยายามใช้ในคอลัมน์ที่ 2 ของ matrix a: เอาต์พุตฉันต้องการจะได้รับในเมทริกซ์ต่อไปนี้: ถ้าคุณมีคำแนะนำใด ๆ ฉันจะขอบคุณมากมัน ขอขอบคุณสำหรับคอลัมน์ 2 ของ matrix a ฉันคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันดังนี้และใส่ผลลัพธ์ในคอลัมน์ 4 ของ matrix a (เปลี่ยนชื่อเมทริกซ์เป็น 39desiredOutput39 เพื่อแสดงภาพประกอบ) ค่าเฉลี่ย 3 วันเฉลี่ย 17, 14, 11 คือ 14 เฉลี่ย 3 วันจาก 14, 11, 8 คือ 11 เฉลี่ย 3 วันที่ 11, 8, 5 คือ 8 และค่าเฉลี่ย 3 วันของ 8, 5, 2 คือ 5. ไม่มีค่าในแถวล่าง 2 แถวสำหรับคอลัมน์ที่ 4 เนื่องจากการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันเริ่มต้นที่ด้านล่าง ผลลัพธ์ 39valid39 จะไม่ปรากฏขึ้นจนกว่าอย่างน้อย 17, 14, และ 11. หวังว่านี่จะทำให้เกิดความรู้สึก Aaron Aaron 12 มิถุนายน 13 เวลาโดยทั่วไปแล้วจะช่วยได้ถ้าคุณจะแสดงข้อผิดพลาด ในกรณีนี้คุณกำลังทำผิดพลาด 2 ประการประการแรกต้องแบ่งความสามัคคีเป็นสามส่วน (หรือความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ประการที่สองให้สังเกตขนาดของ c คุณไม่สามารถเพียงพอดีกับ c ใน a. วิธีทั่วไปในการรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เหมือนกัน: แต่ที่ไม่ได้มีลักษณะเหมือนที่คุณต้องการ คุณจะถูกบังคับให้ใช้คู่ของบรรทัด: First เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย Simulink รูปแบบการซื้อขายกับรหัสแหล่งที่มา C ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แรก Simulink รูปแบบการซื้อขายกับรหัสแหล่งที่มา C Last8230it อยู่ที่นี่ทั้งหมดสิ้นสุดที่สมบูรณ์เพื่อวางการแสดงภาพ (สร้างขึ้นภายใน Matlab8217s Simulink และ Stateflow) ของ แนวคิดการซื้อขายของคุณไปยัง C ในระบบปฏิบัติการใด ๆ รวมทั้ง Windows, Linux หรือแม้แต่ Mac OSX ตลอดหลายปีที่ผ่านมาในการสำรวจและค้นคว้านี่เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างระบบการซื้อขายด้วยตนเองที่มีความเร็วสูงของคุณ นี่คือเหตุผลที่ผมมุ่งมั่นทั้งหมด 100 เรื่องในแนวทางใหม่นี้ในทางตรงกันข้ามกับวิธีการอื่น ๆ ที่มีเสียงดังและทำให้เสียสมาธิ 8216secondary8217 ฉันจะไม่ตั้งชื่อ ไม่เพียงแค่นั้นคุณสามารถใช้โมเดลภาพและรหัสเดียวกันกับฮาร์ดแวร์คำอธิบายภาษา (HDL) ให้กับผู้ผลิต FPGA ของคุณด้วย VHDL หรือ Verilog เนื่องจากฉันไม่มีความเชี่ยวชาญในด้านนี้ฉันจะปล่อยให้ผู้เชี่ยวชาญที่ฉันสามารถเข้าถึงเพื่อช่วยเมื่อจำเป็น เพียง FYI ที่ FPGA เป็นเวลาแฝงต่ำที่สุดพิเศษที่เป็นไปได้ผ่านทางฮาร์ดแวร์เฉพาะ ฉันหวังว่าวิดีโอนี้จะช่วยแสดงให้เห็นถึงความสามารถเหล่านี้ สำหรับผู้ที่สนใจไฟล์ตัวอย่างพวกเขาสามารถดาวน์โหลดได้จากสมาชิก ELITE Member ของฉัน n เราสามารถก้าวไปสู่ขั้นตอนต่อไปของการสร้างต้นแบบของกลยุทธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้เช่น: โปรดจำไว้ว่าคำขอนี้ยังมีอยู่เช่นกัน: กลยุทธ์การซื้อขายในอนาคตทั้งหมดที่พัฒนาผ่าน Simulink จะได้รับการจัดหาให้กับสมาชิก Quant Elite ทุกคน ตอนนี้ฉันได้โพสต์ข้อความเตือนการค้าลงในบัญชี FACEBOOK ส่วนบุคคลและ TWITTER ของฉัน ไม่ต้องกังวลเพราะฉันโพสต์วิดีโอแมวโง่หรือสิ่งที่ฉันกินแบ่งปันนี้: เกี่ยวกับผู้เขียนสวัสดีฉันมีชื่อของฉันคือไบรอันดาวนิง ฉันเป็นส่วนหนึ่งของ บริษัท ที่เรียกว่า QuantLabs นี่คือโดยเฉพาะ บริษัท ที่มีบล็อกโปรไฟล์สูงเกี่ยวกับเทคโนโลยีการซื้อขายการเงินการลงทุน Quant ฯลฯ โพสต์สิ่งต่างๆเกี่ยวกับการสัมภาษณ์งานกับ บริษัท ขนาดใหญ่เช่น Morgan Stanley Bloomberg Citibank และ IBM นอกจากนี้ยังมีการโพสต์เคล็ดลับและเทคนิคที่ไม่เหมือนใครในการเขียนโปรแกรม Java, C หรือ C มันโพสต์เกี่ยวกับเทคนิคที่แตกต่างกันในการเรียนรู้เกี่ยวกับ Matlab และการสร้างแบบจำลองหรือกลยุทธ์ มีมากที่นี่ถ้าคุณเข้าสู่โลกการเงินเช่น quant หรือการวิเคราะห์ทางเทคนิค นอกจากนี้ยังกล่าวถึงรุ่นอนาคตของการซื้อขายและการเขียนโปรแกรมพิเศษ: C, Java, C, Matlab, quant, รุ่นกลยุทธ์การวิเคราะห์ทางเทคนิคลินุกซ์หน้าต่างพี. ฉันเป็นที่รู้จักว่าเป็นคนพิมพ์ดีดที่แย่ที่สุด อย่าโกรธเคืองเลยเพราะผมชอบที่จะปัดเป่าสิ่งต่างๆออกมาและนำสิ่งที่ฉันทำไปพิมพ์ดีด บางทีวันหนึ่งฉันจะได้รับโปรแกรมแก้ไขสำเนาเต็มเวลาเพื่อช่วยออก โปรดทราบว่าฉันชอบวิดีโอเพราะง่ายกว่าในการผลิตเพื่อตรวจสอบวิดีโอจำนวนมากของฉันที่ youtubequantlabs ต้องการซื้อขายเช่นเจ้านายเรียนรู้วิธี Algo ความลับสามารถเพิ่มชีวิตของคุณข้อมูลของคุณปลอดภัย 100 กับเราและจะไม่ถูกแชร์ดาวน์โหลด movAv. m ( ดู movAv2 - รุ่นปรับปรุงที่ช่วยให้การถ่วงน้ำหนัก) คำอธิบาย Matlab มีฟังก์ชันที่เรียกว่า movavg และ tsmovavg (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบช่วงเวลา) ในกล่องเครื่องมือทางการเงิน movAv ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำซ้ำฟังก์ชันพื้นฐานของไฟล์เหล่านี้ โค้ดที่นี่เป็นตัวอย่างที่ดีในการจัดการดัชนีภายในลูปซึ่งอาจทำให้เกิดความสับสนในการเริ่มต้นด้วย Ive จงใจเก็บรหัสสั้นและง่ายเพื่อให้ขั้นตอนนี้ชัดเจน movAv มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่สามารถใช้เพื่อกู้คืนข้อมูลที่มีเสียงดังได้ในบางสถานการณ์ มันทำงานโดยการใช้ค่าเฉลี่ยของอินพุท (y) ในหน้าต่างเวลาเลื่อนซึ่งมีขนาดระบุโดย n n ที่มีขนาดใหญ่มากยิ่งขึ้นจำนวนของการทำให้ราบเรียบผลของ n สัมพันธ์กับความยาวของเวคเตอร์อินพุต y และมีประสิทธิภาพ (ดีจัดเรียง) สร้างตัวกรองความถี่ต่ำ - ดูตัวอย่างและส่วนพิจารณา เนื่องจากจำนวนการทำให้ราบเรียบที่ให้มาโดยแต่ละค่าของ n สัมพันธ์กับความยาวของเวกเตอร์อินพุตค่าของค่าที่ทดสอบจะแตกต่างกันไปเพื่อดูว่าอะไรเหมาะสม จำไว้ว่าจุด n จะสูญหายไปในแต่ละค่าเฉลี่ยหาก n เท่ากับ 100 จุดแรกของอินพุทเวกเตอร์ dont มีข้อมูลเพียงพอสำหรับค่าเฉลี่ย 100pt ซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงได้โดยการวางซ้อนค่าเฉลี่ยตัวอย่างเช่นโค้ดและกราฟด้านล่างจะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของหน้าต่างความยาวที่ต่างกัน แจ้งให้ทราบว่าเปรียบเทียบ 1010pt กับค่าเฉลี่ย 20pt เพียงอย่างเดียว ในทั้งสองกรณี 20 จุดของข้อมูลจะสูญหายไปทั้งหมด สร้าง xaxis x1: 0.01: 5 ก่อให้เกิด noise noise เกิดสัญญาณรบกวน 4 noise repmat (randn (1, ceil (numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) noise reshape (noise, 1, noise) noiseReps) สร้าง ydata noise yexp (y, 10) 10 pt y3 movAv (y2, 10) 1010 pt y4 movAv (y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 pt. 10noise (1: length (x)) รายละเอียดขั้นสูง: y2 movAv y6 movAv (y, 100) 100 pt พล็อตตัวเลขพล็อต (x, y, y2, y3, y4, y5, y6) (ข้อมูลดิบ, 10pt เฉลี่ยเคลื่อนที่, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel y) title (การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) movAv. m code run-through function output movAv (y, n) บรรทัดแรกกำหนดชื่อฟังก์ชันอินพุตและเอาต์พุต อินพุท x ควรเป็นเวกเตอร์ของข้อมูลที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเมื่อ n ควรเป็นจำนวนจุดที่จะทำค่าเฉลี่ยมากกว่าเอาท์พุทจะมีข้อมูลเฉลี่ยที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน หาจุดกึ่งกลางของ n midPoint round (n2) งานหลักของฟังก์ชันจะทำในลูป for แต่ก่อนที่จะเริ่มเตรียมสองสิ่ง ประการแรกเอาต์พุตถูกจัดสรรล่วงหน้าเป็น NaN ซึ่งทำหน้าที่สองประการ preallocation แรกคือการปฏิบัติที่ดีโดยทั่วไปเนื่องจากลดการเล่นกลของหน่วยความจำ Matlab ต้องทำประการที่สองทำให้ง่ายในการวางข้อมูลเฉลี่ยเป็นเอาต์พุตขนาดเดียวกับเวกเตอร์อินพุท ซึ่งหมายความว่า xaxis เดียวกันสามารถใช้งานได้ในภายหลังทั้งสองแบบซึ่งเหมาะสำหรับการวางแผนหรือสามารถถอด NaN ออกได้ในหนึ่งบรรทัดของรหัส (เอาท์พุทเอาต์พุต (midpoint แบบแปรผันจะใช้เพื่อจัดตำแหน่งข้อมูลในเวกเตอร์การส่งออกถ้า n 10, 10 จุดจะหายไปเนื่องจากสำหรับ 9 จุดแรกของเวกเตอร์อินพุตมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะใช้ค่าเฉลี่ย 10 จุดเนื่องจากเอาท์พุทจะสั้นกว่าข้อมูลอินพุตจะต้องมีการจัดตำแหน่งอย่างถูกต้อง midPoint จะ ถูกนำมาใช้เพื่อให้จำนวนข้อมูลที่เท่ากันจะหายไปเมื่อเริ่มต้นและสิ้นสุดและอินพุตจะถูกจัดเก็บให้สอดคล้องกับผลลัพธ์โดยบัฟเฟอร์ NaN ที่สร้างขึ้นเมื่อตั้งค่าเอาต์พุตล่วงหน้าสำหรับความยาว 1: (y) - n ค้นหาช่วงของดัชนีโดยเฉลี่ย over (a: b) ห้ามคำนวณหาค่าเฉลี่ยเอาท์พุท (amidPoint) mean (y (a: b)) end ในลูปสำหรับตัวมันเองค่าเฉลี่ยจะถูกยึดเอาส่วนที่ต่อเนื่องกันของ input ห่วงจะทำงานสำหรับ a. ซึ่งเป็น หมายถึง 1 ถึงความยาวของอินพุท (y) ลบข้อมูลที่จะสูญหายไป (n) ถ้าอินพุทมีค่าเท่ากับ 100 จุด ng และ n คือ 10 ลูปจะทำงานจาก (a) 1 ถึง 90 ซึ่งหมายถึงมีดัชนีแรกของกลุ่มที่จะได้รับค่าเฉลี่ย ดัชนีที่สอง (b) เป็นเพียง -1 ดังนั้นในการทำซ้ำครั้งแรก a1 n10 ดังนั้นข 11-1 10. ค่าเฉลี่ยแรกจะได้รับมากกว่า y (a: b) หรือ x (1:10) ค่าเฉลี่ยของกลุ่มนี้ซึ่งเป็นค่าเดียวจะถูกเก็บไว้ในผลลัพธ์ที่ดัชนี amidPoint หรือ 156 เมื่อทำซ้ำที่สอง a2 b 210-1 11 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกนำไป x (2:11) และเก็บไว้ในเอาต์พุต (7) เมื่อทำซ้ำครั้งสุดท้ายของลูปสำหรับอินพุทความยาว 100, a91 b 9010-1 100 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกนำมาใช้ x (91: 100) และเก็บไว้ในเอาต์พุต (95) ใบนี้ให้ผลรวม n (10) ค่า NaN ที่ดัชนี (1: 5) และ (96: 100) ตัวอย่างและข้อควรคำนึงการย้ายค่าเฉลี่ยจะเป็นประโยชน์ในบางสถานการณ์ แต่ก็ไม่ใช่ทางเลือกที่ดีเสมอไป ต่อไปนี้คือตัวอย่างสองส่วนที่พวกเขาไม่จำเป็นต้องมีประสิทธิภาพสูงสุด การปรับเทียบไมโครโฟนชุดข้อมูลนี้แสดงถึงระดับของแต่ละความถี่ที่ผลิตโดยลำโพงและบันทึกโดยไมโครโฟนโดยมีการตอบสนองเชิงเส้นที่เป็นที่รู้จัก เอาท์พุทของลำโพงจะแตกต่างกันไปตามความถี่ แต่เราสามารถแก้ไขรูปแบบนี้ได้ด้วยข้อมูลการปรับเทียบ - เอาท์พุทสามารถปรับระดับให้เหมาะสมกับความผันผวนของการสอบเทียบได้ สังเกตว่าข้อมูลดิบมีเสียงดัง - นั่นหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความถี่ดูเหมือนจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงระดับที่มากผิดปกติ นี้สมจริงหรือเป็นผลิตภัณฑ์ของสภาพแวดล้อมการบันทึกที่สมเหตุสมผลในกรณีนี้เพื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คลี่ออกโค้งระดับความสูงเพื่อให้เส้นโค้งการปรับเทียบที่น้อยผิดปกติ แต่นี่ไม่ใช่เหตุผลที่ดีที่สุดในตัวอย่างนี้ข้อมูลเพิ่มเติมจะดีกว่า - การสอบเทียบหลายครั้งทำงานร่วมกันโดยเฉลี่ยจะทำลายเสียงในระบบ (ตราบเท่าที่มีการสุ่ม) และให้เส้นโค้งที่มีรายละเอียดน้อยลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถประมาณค่านี้ได้เท่านั้นและอาจลบส่วนที่ลดลงและยอดที่สูงขึ้นออกจากเส้นโค้งที่มีอยู่จริง คลื่นไซน์การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนคลื่นซายน์ไฮไลต์สองจุด: ประเด็นทั่วไปในการเลือกคะแนนที่เหมาะสมเพื่อให้มีค่าเฉลี่ยมากกว่า ง่าย แต่มีวิธีการวิเคราะห์สัญญาณที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยสัญญาณสั่นในโดเมนเวลา ในกราฟนี้คลื่นไซน์ดั้งเดิมจะถูกวาดด้วยสีฟ้า มีการเพิ่มเสียงรบกวนและวางแผนเป็นเส้นโค้งสีส้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกดำเนินการที่จุดต่างกันเพื่อดูว่าคลื่นต้นฉบับสามารถกู้คืนได้หรือไม่ 5 และ 10 จุดให้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผล แต่อย่าเอาเสียงออกทั้งหมดซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการสูญเสียรายละเอียดแอมพลิจูดมากขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยขยายไปในช่วงต่างๆ (จำ wave oscilates รอบศูนย์และ -1 หมายถึง 0) อีกทางเลือกหนึ่งคือการสร้างตัวกรองสัญญาณลอมพนด์ต่ำกว่าที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับสัญญาณในโดเมนความถี่ได้ ฉันจะไม่ไปลงในรายละเอียดตามที่ไปเกินขอบเขตของบทความนี้ แต่เป็นเสียงเป็นความถี่สูงกว่าคลื่นความถี่พื้นฐานก็จะค่อนข้างง่ายในกรณีนี้เพื่อสร้างตัวกรอง lowpass กว่าจะเอาความถี่สูง สัญญาณรบกวน