Weighted Mobile Media Matlab

Ho bisogno di calcolare un mobile ponderata loop media withous e withoud memorizzazione infromation. Il peso potrebbe essere lineare, in modo che il vecchio campione viene pesato meno di quello nuovo. Ad esempio, utilizzando una finestra di 20 campioni, il mio pesi vettore sarebbe: Im utilizzando la seguente formula per calcolare la media in movimento: ora ho bisogno di iniettare peso. Che cosa posso sapere: (.. 14 ° 26 °) 1. che considerando campione Im, posso contare. 2. Naturalmente, posso sapere currMean Che cosa posso sapere, ma io non voglio fare: 1. la memorizzazione di tutti i campioni (nel mio caso sono 1200 x 1980 x 3 matrici, ho semplicemente non posso li Store). Al momento sto usando Matlab, ma io davvero non necessario il codice, solo il concetto, se exists. I bisogno di calcolare una media mobile su una serie di dati, all'interno di un ciclo for. Devo ottenere la media mobile più giorni N9. La matrice Im computing è 4 serie di 365 valori (M), che a sua volta sono valori medi di un altro insieme di dati. Voglio tracciare i valori medi dei miei dati con la media mobile in una trama. Ho cercato su google un po 'di medie e il comando conv movimento e trovato qualcosa che ho cercato di esecuzione nel mio codice .: Quindi, fondamentalmente, computo mia media e tracciare con una (sbagliata) media mobile. Ho scelto il valore di WTS destra fuori del sito MathWorks, in modo che non è corretto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-media-trend-estimation. html) Il mio problema, però, è che non capisco che cosa questo WTS. Qualcuno potrebbe spiegare se ha qualcosa a che fare con i pesi dei valori: che non è valido in questo caso. Tutti i valori sono ponderati lo stesso. E se sto facendo questo tutto sbagliato, potrei avere un aiuto con esso miei più sinceri ringraziamenti. chiesto 23 settembre 14 alle 19:05 Utilizzando conv è un ottimo modo per implementare una media mobile. Nel codice che si sta utilizzando, wts è quanto si sta pesando ogni valore (come avete indovinato). la somma di tale vettore deve essere sempre uguale a uno. Se si desidera peso ogni valore in modo uniforme e fare una dimensione N del filtro in movimento, allora si vorrebbe fare Utilizzando l'argomento valido in conv porterà ad avere un minor numero di valori in Ms di quello che hai in M. Usa stesso se non vi dispiace gli effetti della zero padding. Se hai la casella degli strumenti di elaborazione del segnale è possibile utilizzare cconv se si vuole provare una media circolare in movimento. Qualcosa di simile si dovrebbe leggere la documentazione conv e cconv Per ulteriori informazioni, se si havent già. È possibile utilizzare il filtro per trovare una media in esecuzione senza utilizzare un ciclo for. Questo esempio trova il media corrente di un vettore di 16 elementi, con una dimensione della finestra di 5. 2) liscia come parte del Curve Fitting Toolbox (che è disponibile nella maggior parte dei casi) YY liscio (y) leviga i dati nel vettore colonna y utilizzando un filtro a media mobile. I risultati sono restituiti nella aa vettore colonna. La durata predefinita per la media mobile è 5.Simple Esempio Su ponderata media mobile Questo semplice esempio mostra come trovare l'offset incorporato in un segnale sinusoidale utilizzando ponderata media mobile dc. La frequenza e la durata del segnale di ingresso sinusoidale è 1 rad e 2pi rispettivamente. Il tempo di campionamento del blocco di attesa Zero-ordine è 0.1s. Il parametro di peso in Moving blocco medio ponderato viene determinato come segue: quelli di peso (1, round (2pi0.1)) rotonda (2pi0.1) Requisiti: 183 MATLAB Stampa: R14SP3 183 Script Simulink correlati Gui tecnici Istruzioni Analysis Tool: 1 . Dare il simbolo della stock.2. Dare data odierna nel formato specifico (mesi-giorni-anno) .3. GET pulsante DATA preleva i dati da. Wsma Il WSMA (WeightedSimple media mobile) è un tipo di media mobile molto simile a quello proposto da Tillson (cioè TillsonT3). Sotto lo stesso concetto b. Libmysqludfta 0.01 Il libmysqludfta MySQL UDF consente agli amministratori di database di eseguire operazioni di analisi tecnica destra dall'estensione MySQL core. The include divertente. Moving media mobile calcola medie di ordine n (migliore presa come dispari) Uso in movimento: ymoving (x, n), dove x è il vettore di ingresso da smoothedn certo numero di punti. Selezione ponderata 1.0.1 Selezione ponderata è una semplice libreria per produrre risultati randomizzati ponderati dato un insieme di pesi relativi. Analisi Tecnica Per Fornisce un insieme di indicatori tecnici che possono essere utilizzati nella costruzione dei sistemi commerciali tecnici. Inoltre, utilizzando questi metodi spirito. Tagadelic Tagadelic è un piccolo modulo Drupal, senza database, o configurazione, che genera pagine con tags. Tagadelic pesata è un fuori dalla scatola, r. Semplice calcolo media 1.0 Questo script consente di eseguire un semplice programma che può mediare un elenco di numeri. Analytica 0.0.14 La libreria può essere utilizzata per il grafico tracciato, derivati ​​e per gli indicatori riassumere media, spostando calcolatore ecc .. Falcon039s Moving Calculator Falcons Media mobile è un pacchetto di web per l'abilitazione web live help per le aziende in movimento, sicuramente migliorare l'interazione con i clienti e web s. Mvaverage Questa è un'operazione molto veloce, lisciatura una matrice senza NaNs mediante spostamento metodi medi ricorsivi. Requisiti: 183 MATLAB 7.4 o superiore. Fillnans FILLNANS sostituisce tutte NaNs nella matrice inversa usando distanza weighting. Y FILLNANS (X) sostituisce tutti NaNs nel vettore o matrice X di inverso lontananza. Tillsont3 Si calcola la media mobile Tillson. L'utente può modificare i parametri quali le spazzate lisciatura e il fattore di volume. Requisiti:. Php 1.1.0 Depend JDepend è un analizzatore di dipendenza pacchetto che genera metrics. JDepend qualità del design può essere scaricato anche dal here. PHP Depend esegue STATI. RiskCalc semplice VaR Calculator fornisce: - Valutazione della distribuzione ritorno della singola attività o portafoglio di attività - Previsioni Volatilità utilizzando averag in movimento. Thimblebench 0.1 La suite gestisce gli stessi script su diversi server e restituisce i risultati in una tabella ordinabile per un facile comparisons. Works con PHP 4.xe 5.x PHP il s. Decisione Decisione L'analisi è un sistema esperto facilmente estensibile per aiutare gli utenti a prendere decisioni di tutti i tipi. Scritto interamente in Python, Analisi Decisionale, in t. Latitudine e longitudine media For Us Uniti Essa si presenta come un file di testo con dati organizzati su tre columns. The prima colonna è il codice sigla dello stato ISO 3166-2, il secondo è il lat media. Moran039s I OGGETTO: calcolare locale Morans I per una griglia locale utilizzando un matrix. USAGE peso: m moransI (griglia, W, s) dove: griglia è la matrice di analyzeW è. Randomlib La classe può essere usato per selezionare uno o un gruppo di voce (stringhe, oggetti, qualsiasi cosa) dal intera collezione di elementi. Essa comprende selezionare casualmente, tsmovavg uscita ra. Documentation (tsobj, s, ritardo) restituisce la media mobile per il tempo finanziaria serie oggetto, tsobj. lag indica il numero di punti dati precedenti utilizzati con il punto dati corrente nel calcolo della media mobile. Uscita tsmovavg (vettore, s, lag, dim) restituisce la media mobile semplice per un vettore. lag indica il numero di punti dati precedenti utilizzati con il punto dati corrente nel calcolo della media mobile. Uscita tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) restituisce la media mobile esponenziale ponderata per oggetto serie finanziarie, tsobj. La media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod specifica il periodo di tempo. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un 10-periodo mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. Percentuale esponenziale 2 (TIMEPER 1) o 2 (WindowSize 1). Uscita tsmovavg (vettore, e, timeperiod, dim) restituisce la media mobile esponenziale ponderata per un vettore. La media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod specifica il periodo di tempo. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un 10-periodo mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. (2 (timeperiod 1)). Uscita tsmovavg (tsobj, t, numperiod) restituisce la media mobile triangolare per oggetto serie finanziarie, tsobj. La media mobile triangolare doppio leviga i dati. tsmovavg calcola la prima media mobile semplice, con larghezza della finestra di ceil (numperiod 1) 2. Poi si calcola una seconda media mobile semplice al primo media mobile con la stessa dimensione della finestra. Uscita tsmovavg (vettore, t, numperiod, dim) restituisce la media mobile triangolare per un vettore. La media mobile triangolare doppio leviga i dati. tsmovavg calcola la prima media mobile semplice, con larghezza della finestra di ceil (numperiod 1) 2. Poi si calcola una seconda media mobile semplice al primo media mobile con la stessa dimensione della finestra. Uscita tsmovavg (tsobj, w, pesi) restituisce la media mobile ponderata per il tempo finanziario oggetto di serie, tsobj. fornendo pesi per ciascun elemento della finestra mobile. La lunghezza del vettore dei pesi determina la dimensione della finestra. Se si utilizzano fattori di peso più grandi per i prezzi più recenti e fattori più piccole per i prezzi precedenti, la tendenza è più sensibile alle modifiche recenti. Uscita tsmovavg (vettore, w, pesi, dim) restituisce la media mobile ponderata per il vettore fornendo pesi per ciascun elemento della finestra mobile. La lunghezza del vettore dei pesi determina la dimensione della finestra. Se si utilizzano fattori di peso più grandi per i prezzi più recenti e fattori più piccole per i prezzi precedenti, la tendenza è più sensibile alle modifiche recenti. Uscita tsmovavg (tsobj, m, numperiod) restituisce la media mobile modificato per il momento finanziario oggetto di serie, tsobj. La media mobile modificata è simile alla media mobile semplice. Si consideri il numperiod argomento di essere il ritardo della media mobile semplice. La prima media mobile modificato è calcolato come una media mobile semplice. I valori successivi sono calcolati aggiungendo il nuovo prezzo e sottraendo l'ultimo media dalla somma risultante. Uscita tsmovavg (vettore, m, numperiod, dim) restituisce la media mobile modificato per il vettore. La media mobile modificata è simile alla media mobile semplice. Si consideri il numperiod argomento di essere il ritardo della media mobile semplice. La prima media mobile modificato è calcolato come una media mobile semplice. I valori successivi sono calcolati aggiungendo il nuovo prezzo e sottraendo l'ultimo media dalla somma risultante. dim 8212 dimensione operare insieme intero positivo che vale 1 o 2 Dimension operare lungo, specificato come un numero intero positivo con un valore di 1 o 2. dim è un argomento ingresso opzionale, e se non è incluso come ingresso, il default il valore 2 si presume. Il valore predefinito di dim 2 indica una matrice fila orientata, in cui ogni riga è una variabile e ogni colonna è un'osservazione. Se dim 1. l'ingresso viene considerata un vettore colonna o una matrice di colonna orientato, in cui ogni colonna è una variabile e ogni riga un'osservazione. e 8212 Indicatore mobile esponenziale vettore media carattere media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod è il periodo di tempo della media mobile esponenziale. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un periodo di 10 mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. Percentuale esponenziale 2 (TIMEPER 1) o 2 (WindowSize 1) timeperiod 8212 Durata del periodo di tempo intero non negativo Seleziona il Paese