Tamaño De Ventana Promedio Móvil

Necesito calcular una media móvil sobre una serie de datos, dentro de un bucle for. Tengo que obtener el promedio móvil en N9 días. El array Im computing in es 4 series de 365 valores (M), que en sí mismos son valores medios de otro conjunto de datos. Quiero trazar los valores medios de mis datos con el promedio móvil en una parcela. Busqué un poco sobre los promedios móviles y el comando conv y encontré algo que intenté implementar en mi código. Por lo tanto, básicamente, calculo mi media y lo trace con una media móvil (errónea). Escogí el valor de wts justo en el sitio de mathworks, por lo que es incorrecto. (Fuente: mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation. html) Mi problema, sin embargo, es que no entiendo lo que este wts es. Podría alguien explicar Si tiene algo que ver con los pesos de los valores: que no es válido en este caso. Todos los valores se ponderan igual. Y si estoy haciendo esto totalmente mal, podría obtener alguna ayuda con ella Mis más sinceras gracias. El uso de conv es una excelente manera de implementar un promedio móvil. En el código que está usando, wts es cuánto está pesando cada valor (como usted adivinó). La suma de ese vector siempre debe ser igual a uno. Si desea ponderar cada valor uniformemente y hacer un filtro N de tamaño N, entonces lo haría. Usar el argumento válido en conv resultará en tener menos valores en Ms que en M. Utilice lo mismo si no le importan los efectos de Relleno cero. Si tiene la caja de herramientas de procesamiento de señales, puede usar cconv si desea probar una media móvil circular. Algo así como usted debe leer la documentación conv y cconv para obtener más información si ya no lo ha hecho. Puede utilizar filtro para encontrar un promedio de ejecución sin utilizar un bucle for. Este ejemplo encuentra el promedio de ejecución de un vector de 16 elementos, usando un tamaño de ventana de 5. 2) suave como parte de la caja de herramientas de ajuste de curvas (que está disponible en la mayoría de los casos) yy suave (y) suaviza los datos en el vector de columna Y utilizando un filtro de media móvil. Los resultados se devuelven en el vector de columna yy. El intervalo predeterminado para el promedio móvil es 5.En estadísticas un promedio móvil simple es un algoritmo que calcula la media no ponderada de las últimas n muestras. El parámetro n se llama a menudo el tamaño de la ventana, porque el algoritmo puede ser pensado como una ventana que se desliza sobre los puntos de datos. Mediante el uso de una formulación recursiva del algoritmo, el número de operaciones requeridas por muestra se reduce a una adición, una resta y una división. Dado que la formulación es independiente del tamaño de la ventana n. La complejidad de ejecución es O (1). Es decir constante. La fórmula recursiva de la media móvil no ponderada es, donde avg es la media móvil y x representa un punto de datos. Por lo tanto, cada vez que la ventana se desliza hacia la derecha, un punto de datos, la cola, sale y un punto de datos, la cabeza, se mueve pulg Implementación Una implementación de la media móvil simple tiene que tener en cuenta lo siguiente Inicialización del algoritmo Mientras La ventana no se llena completamente con valores, la fórmula recursiva falla. Almacenamiento Se requiere acceso al elemento de cola, que dependiendo de la implementación requiere un almacenamiento de n elementos. Mi implementación utiliza la fórmula presentada cuando la ventana está totalmente poblada con valores y, de lo contrario, cambia a la fórmula, que actualiza la media recalculando la suma de los elementos anteriores. Tenga en cuenta que esto puede dar lugar a inestabilidades numéricas debido a la aritmética de punto flotante. En cuanto al consumo de memoria, la implementación utiliza iteradores para realizar un seguimiento de los elementos de cabeza y cola. Esto conduce a una implementación con requisitos de memoria constante independientemente del tamaño de la ventana. Aquí está el procedimiento de actualización que desliza la ventana a la derecha. En. NET, la mayoría de las colecciones invalidan sus enumeradores cuando se modifica la colección subyacente. La implementación, sin embargo, se basa en enumeradores válidos. Especialmente en aplicaciones basadas en streaming, las necesidades de colección subyacentes se modifican cuando llega un elemento nuevo. Una forma de tratar con eso es crear una colección de tamaño fijo circular simple de tamaño n1 que nunca invalida sus iteradores y, alternativamente, agregar un elemento y llamar a Shift. Ojalá pudiera averiguar cómo implementar realmente esto, como la función de prueba es muy confuso para me8230 Necesito convertir los datos a la matriz, a continuación, ejecutar SMA sma nuevo SMA (20, matriz) durante un período de 20 SMA Cómo puedo manejar Shift () Es necesario implementar constructores. (perdon por la confusion). Ningún don8217t necesidad de convertir sus datos en una matriz, siempre y cuando sus datos implementa IEnumerable1 y el tipo enumerado es doble. En lo que respecta a su mensajería privada se trata de convertir el DataRow a algo que es enumerable de valores dobles. Su enfoque funciona. Mayús, desliza la ventana una posición a la izquierda. Para un conjunto de datos de, por ejemplo, 40 valores y un período de 20 SMA usted tiene 21 posiciones de la ventana se ajusta (40 8211 20 1). Cada vez que se llama a Shift () la ventana se mueve a la izquierda por una posición y Average () devuelve el SMA para la posición actual de la ventana. Es decir, el promedio no ponderado de todos los valores dentro de la ventana. Además, mi implementación permite calcular el SMA incluso si la ventana no está completamente llena al principio. Así que en esencia Espero que esto ayude. Cualquier otra pregunta NOTIFICACIÓN DE COPYRIGHT Christoph Heindl y cheind. wordpress, 2009-2012. El uso no autorizado y / o la duplicación de este material sin el permiso expreso y escrito de este autor de blogs y / o propietario está estrictamente prohibido. Pueden utilizarse extractos y enlaces, siempre que se otorgue un crédito completo y claro a Christoph Heindl y cheind. wordpress con dirección apropiada y específica al contenido original. Publicaciones recientes Archivos El filtro de media móvil simple Esta página describe el filtro de media móvil simple. Esta página es parte de la sección sobre Filtrado que forma parte de Guía para la detección y diagnóstico de fallas. Descripción general El filtro de media móvil simple promedia los valores recientes de la entrada del filtro para un número dado de entradas. Este es el ejemplo más común de la categoría de filtros 8220móvil de media 8221 (MA), también llamados filtros de respuesta de impulso finito (FIR). Cada entrada reciente se multiplica por un coeficiente para todos los filtros MA lineales, y los coeficientes son todos iguales para esta media móvil simple. La suma de los coeficientes es 1,0, de modo que la salida coincide eventualmente con la entrada cuando la entrada no cambia. Su salida sólo depende de entradas recientes, a diferencia del filtro exponencial que también reutiliza su salida anterior. El único parámetro es el número de puntos en el promedio - el 8220window size8221. Moviendo la respuesta media del paso Como cualquier filtro del mA, termina una respuesta del paso en un tiempo finito dependiendo del tamaño de la ventana: Este ejemplo simple del medio móvil arriba fue basado en 9 puntos. Bajo suposiciones modestas, está proporcionando la estimación óptima (suavización) para un valor en el punto medio del intervalo de tiempo, en este caso, 4.5 intervalos de muestra en el pasado. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley