चलती - औसत - ऑन - matlab

MATLAB का उपयोग करके, मैट्रिक्स के एक विशिष्ट कॉलम के 3-दिन चलती औसत कैसे मिल सकता हूं और उस मैट्रिक्स के चलते औसत को जोड़ सकता हूँ, मैं 3-दिन चलती औसत को नीचे मैट्रिक्स के ऊपर से प्रदान करने की कोशिश कर रहा हूँ निम्नलिखित मैट्रिक्स और मुखौटा को देखते हुए। मैंने रूपांतरण कमांड को कार्यान्वित करने की कोशिश की है, लेकिन मुझे एक त्रुटि मिल रही है। यह एक आज्ञा है जिसे मैं मैट्रिक्स के दूसरे कॉलम पर इस्तेमाल करने की कोशिश कर रहा हूं। मैट्रिक्स के बाद। यदि आपके पास कोई सुझाव है, तो मैं बहुत सराहना करता हूं। धन्यवाद। मैट्रिक्स के कॉलम 2 के लिए, मैं 3-दिन चलती औसत की गणना करता हूं और परिणाम को मैट्रिक्स के कॉलम 4 में रखकर एक मैट्रिक्स का नाम बदलता हूं। वांछित सिर्फ उदाहरण के लिए आउटपुट 17, 14, 11 की 3-दिवसीय औसत 14 है, 11, 8 की 3-दिन की औसत 11 11, 8, 5 की 3-दिन की औसत 8 और 3-दिन का औसत 8, 5, 2 है 5 4 स्तंभ के लिए निचले 2 पंक्तियों में कोई मान नहीं है क्योंकि 3-दिवसीय चलती औसत की गणना शुरू होती है नीचे, वैध आउटपुट को कम से कम 17, 14, और 11 तक नहीं दिखाया जाएगा। उम्मीद है कि यह हारून जून 12 13 1 1 28 को समझ में आता है। यदि आप त्रुटि दिखाते हैं तो सामान्यतया इस मामले में आप दो चीजों को गलत कर रहे हैं । पहले अपने convolution को तीन या लम्बी औसत की लंबाई से विभाजित किया जाना चाहिए। दूसरा, सी के आकार को ध्यान में रखते हुए आप बस सी में फिट नहीं कर सकते हैं एक चल औसत होने का ठेठ तरीका उसी का उपयोग करना होगा। लेकिन ऐसा नहीं है क्या आप चाहते हैं की तरह दिखते हैं। इसके बजाय आपको दो पंक्तियों का उपयोग करने के लिए मजबूर किया जाता है। डाउनलोड करें movAv m भी देखें movAv2 - एक अद्यतन संस्करण को भारित करने की अनुमति देता है। वर्णन मटलाब में movavg और tsmovavg नामक फ़ंक्शन शामिल हैं वित्तीय उपकरण बॉक्स में चलती औसत, MOVAV है इन की बुनियादी कार्यक्षमता को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया कोड यहाँ लूप के अंदर अनुक्रमित प्रबंध करने का एक अच्छा उदाहरण प्रदान करता है, जो शुरू से भ्रामक हो सकता है, मैं इस प्रक्रिया को स्पष्ट रखने के लिए जानबूझकर कोड को छोटा और सरल रखा है। MOVAv एक सरल चलती हुई एवरा जीई का उपयोग कुछ परिस्थितियों में शोर डेटा को ठीक करने के लिए किया जा सकता है यह एक स्लाइडिंग समय खिड़की पर इनपुट वाई का मतलब उठाकर काम करता है, जिसका आकार n द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है बड़ा n है, प्रभाव की चौरसाई की मात्रा अधिक एन के इनपुट वेक्टर वाई की लंबाई और प्रभावी ढंग से अच्छी तरह से, एक कमजोर आवृत्ति फ़िल्टर बनाता है - उदाहरण और विचार अनुभाग देखें। क्योंकि एन के प्रत्येक मान द्वारा प्रदान की गई चौरसाई की मात्रा इनपुट की लंबाई के सापेक्ष है वेक्टर, यह हमेशा सही है कि क्या देखने के लिए अलग-अलग मूल्यों का परीक्षण करने योग्य है यह भी याद रखें कि यदि एन 100 है, तो प्रत्येक औसत पर एन अंक गुम हो जाते हैं, इनपुट वीक्टर के पहले 99 अंक में 100pt औसत के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता है यह बचा जा सकता है कुछ हद तक स्टैकिंग औसत से, उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए कोड और ग्राफ़ की कई अलग-अलग लंबाई खिड़की के औसत की तुलना की जाती है नोटिस कैसे 10 10pt एक ही 20pt औसतन तुलना की जाती है दोनों ही मामलों में कुल आंकड़ों के 20 अंक खो जाते हैं। Xaxis x 1 0 0 5 उत्पन्न शोर शोर उत्पन्न करें 4 शोर repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, शोररेप, 1 शोर शोर शोर, 1, लम्बाई आवाज़ शोर। प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है ydata शोर y exp x 10 शोर 1 लंबाई x perfrom औसत y2 movAv y, 10 10 पीटी y3 movAv y2, 10 10 10 पीटी y4 movAv y, 20 20 पीटी y5 movAv y, 40 40 पीटी y6 movAv y, 100 100 pt प्लॉट आकृति प्लॉट x, y, y2, y3, y4, y5, y6 लीजेंड कच्चा डेटा, 10pt चलती औसत, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y शीर्षक चलती औसत की तुलना। movav m कोड रन-थ्रू फ़ंक्शन आउटपुट movAv y, n पहली पंक्ति फ़ंक्शन के नाम, इनपुट और आउटपुट को परिभाषित करता है इनपुट एक्स औसत पर प्रदर्शन करने के लिए डेटा की एक सदिश होना चाहिए, एन औसत पर आउटपुट में प्रदर्शन करने के लिए अंकों की संख्या होनी चाहिए, फ़ंक्शन द्वारा लौटाए गए औसतन डेटा में शामिल होगा आउटपुट आउटपुट निर्वात आउटपुट NaN 1, numel y midpoint n midpoint n 2 फ़ंक्शन का मुख्य कार्य लूप के लिए किया जाता है, लेकिन दो चीजों को शुरू करने से पहले प्राथमिकी तैयार की जाती है चिपकाने के उत्पादन को पूर्व-आवंटित किया गया है, इसे दो उद्देश्यों के रूप में प्रदान किया जाता है, सबसे पहले सबसे पहले प्रीऑलोकेशन अच्छा अभ्यास था, क्योंकि यह मेमरी जॉगिंग मैटलैब को कम करता है, दूसरी बात यह है कि यह औसतन आंकड़ों को एक ही आकार में उसी आकार के रूप में रखना आसान बनाता है इनपुट वेक्टर इसका मतलब है कि एक ही xaxis दोनों के लिए बाद में इस्तेमाल किया जा सकता है, जो प्लॉटिंग के लिए सुविधाजनक है, वैकल्पिक रूप से NaN को बाद में कोड आउटपुट आउटपुट की एक पंक्ति में हटाया जा सकता है। वेरिएबल मिडपॉइंट का उपयोग आउटपुट वेक्टर में डेटा को संरेखित करने के लिए किया जाएगा यदि एन 10, 10 अंक खो जाएंगे, क्योंकि इनपुट वेक्टर के पहले 9 अंक के लिए, 10 अंक औसत लेने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है क्योंकि आउटपुट इनपुट की तुलना में कम हो जाएगा, इसे ठीक से मिडपॉईंट की आवश्यकता होगी उपयोग किया जाता है ताकि शुरूआती और अंत में एक बराबर मात्रा में डेटा खो दिया जाता है, और इनपुट को उत्पादन के साथ बनाये जाने वाले नाएन बफ़र्स द्वारा गठबंधन रखा जाता है, जब उत्पादन को पूर्ववत करना होता है। 1 लंबाई के लिए y - n औसत रेंज का पता लगाएं, मतलब उत्पादन एक मिडपॉइस का मतलब है यार एंड लूप के लिए, इनपुट के लगातार प्रत्येक सेगमेंट पर एक मतलब लिया जाता है। इनपुट के लूप के लिए 1 लूप के रूप में परिभाषित किया जाता है जो कि इनपुट वाई की लंबाई तक घटाया जाता है, डेटा को खो दिया जाएगा जो शून्य हो जाएगा यदि इनपुट 100 अंक लंबा है और n 10 है, लूप 1 से 90 तक चलेगा। इसका मतलब है कि एक औसत सेगमेंट के पहले सूचकांक प्रदान करता है दूसरी इंडेक्स बी केवल एक एन -1 है, इसलिए पहले पुनरावृत्ति पर, एक 1 एन 10 तो ख 11-1 10 पहले औसत याब या एक्स 1 1 से ऊपर ले लिया जाता है 10 इस सेगमेंट का औसत, जो एक ही मान है, सूचकांक में एक माध्यमपॉइंट या 1 5 6 पर आउटपुट में संग्रहित है। 6. दूसरे पुनरावृत्ति पर , एक 2 बी 2 10-1 11 ताकि मतलब x 2 11 से अधिक लिया जाता है और आउटपुट में संग्रहीत 7 लूप की आखिरी यात्रा पर लंबाई 100, एक 91 बी 90 10-1 100 के इनपुट के लिए मतलब है एक्स 91 100 से ऊपर और आउटपुट में संचित 95 यह इंडेक्स 1 5 और 96 100 पर कुल 10 एनएएन मूल्यों के साथ आउटपुट को छोड़ देता है। उदाहरण और विचार चलते औसत कुछ स्थितियों में उपयोगी होते हैं, लेकिन वे हमेशा सबसे अच्छा विकल्प नहीं हैं ये दो उदाहरण हैं, जहां वे जरूरी नहीं कि इष्टतम हैं। माइक्रोफ़ोन अंशांकन डेटा का यह सेट स्पीकर द्वारा उत्पादित प्रत्येक आवृत्ति के स्तर का प्रतिनिधित्व करता है और एक रेखीय प्रतिक्रिया के साथ एक माइक्रोफोन द्वारा रिकॉर्ड किया गया स्पीकर का उत्पादन भिन्न होता है आवृत्ति, लेकिन हम अंशांकन डेटा के साथ इस भिन्नता के लिए सही कर सकते हैं - आउटपुट को अंशांकन में उतार चढ़ाव के लिए स्तर में समायोजित किया जा सकता है.इस बात से कि कच्चा डेटा शोर है - इसका मतलब है कि आवृत्ति में एक छोटा परिवर्तन की आवश्यकता होती है बड़े, अनियमित, स्तर के लिए खाते में परिवर्तन क्या यह यथार्थवादी है या क्या यह रिकॉर्डिंग पर्यावरण का एक उत्पाद है, इस मामले में यह चलने वाले औसत को लागू करने के लिए उचित है जो स्तर आवृत्ति वक्र को चिकनी बनाता है ताकि एक अंशांकन वक्र थोड़ा कम अनियमित हो सके लेकिन इस उदाहरण में यह इष्टतम क्यों नहीं है। अधिक डेटा बेहतर होगा - कई कैलिब्रेशन एक साथ चल रहे हैं, सिस्टम में शोर को तब तक नष्ट कर देगा जब तक कि यह चल रहा है डोम और कम सूक्ष्म विस्तार के साथ एक वक्र प्रदान खो चलती औसत केवल यह अनुमानित कर सकते हैं, और वास्तव में मौजूद वक्र से कुछ उच्च आवृत्ति डुबकी और चोटियों को निकाल सकते हैं। साइन तरंगों पर चलती औसत का उपयोग करके दो बिंदुओं पर प्रकाश डाला जाता है। सामान्य औसत ओवर पर प्रदर्शन करने के लिए उचित बिंदुओं को चुनने का मुद्दा। यह सरल है, लेकिन समय के समय में संकेतों के संकेतों की तुलना में सिग्नल विश्लेषण के अधिक प्रभावी तरीके हैं। इस आलेख में, मूल साइन लहर नीली शोर में रखी गई है नारंगी वक्र के रूप में जोड़ा गया और प्लॉट किया गया एक चल औसत औसत विभिन्न अंकों के अंक पर किया जाता है यह देखने के लिए कि मूल लहर 5 और 10 अंकों में ठीक से प्राप्त की जा सकती है, उचित परिणाम प्रदान करते हैं, लेकिन शोर को पूरी तरह से दूर न करें, जहां अधिक से अधिक अंक शुरु होते हैं आयाम के विवरण खो दें क्योंकि औसत चरणों में अलग-अलग चरणों में विस्तार होता है, यह याद रखता है कि लहर शून्य के आसपास है, और इसका मतलब -1 -1 0. वैकल्पिक विकल्प एक लोपास फिल्टर का निर्माण करने के लिए होगा आवृत्ति डोमेन में सिग्नल पर लागू होने पर मैं विस्तार में नहीं जा रहा हूं क्योंकि यह इस लेख के दायरे से परे है, लेकिन जैसा कि शोर मौलिक आवृत्ति से काफी अधिक आवृत्ति है, इस मामले में यह काफी आसान होगा उच्च आवृत्ति शोर को हटाए जाने की तुलना में एक लोपास फ़िल्टर। मुझे डेटा श्रृंखला पर एक चलती हुई औसत की गणना करने की आवश्यकता है, लूप में एक के लिए मुझे चलती औसत 9 9 दिनों से अधिक करना होगा I में कंप्यूटिंग में एआरएम 365 मानों की 4 श्रृंखला है एम, जो स्वयं डेटा के दूसरे सेट का मतलब मान है, मैं अपने डेटा के औसत मूल्यों को एक साजिश में चलती औसत के साथ साजिश करना चाहता हूं। मैं मूविंग एवियों और रूपांतरण कमांड के बारे में थोड़ा सा गल गया और मैंने कुछ ऐसा पाया जो मैंने अपने कोड। तो मूल रूप से, मैं अपने मतलब की गणना करता हूं और इसे गलत चलती औसत के साथ साजिश कर रहा हूं, मैंने गणित के स्थल से ठीक वर्ट वैल्यू को चुना है, इसलिए यह गलत स्रोत है, हालांकि, यह समस्या यह है कि मुझे यह नहीं समझना चाहिए कि यह क्या है। यदि यह किसी चीज़ है तो इस मामले में उन मूल्यों के वजन के साथ क्या करना है जो इस मामले में अमान्य है। सभी मूल्यों को वही भारित किया जाता है। और अगर मैं यह पूरी तरह से गलत कर रहा हूं, तो मैं इसके साथ कुछ मदद कर सकता हूं। मेरा धन्यवाद धन्यवाद। 23 सितंबर को 1 9 05 चलती औसत को कार्यान्वित करने का एक शानदार तरीका है आप जिस कोड का उपयोग कर रहे हैं, वेट यह है कि आप प्रत्येक मान का कितना वजन कर रहे हैं, जैसा कि आप अनुमान लगाते हैं कि वेक्टर का योग हमेशा एक के बराबर होना चाहिए यदि आप प्रत्येक मूल्य को समान रूप से भारित करना चाहते हैं और एक आकार एन चलती फ़िल्टर करें तो आप ऐसा करना चाहते हैं। मान्य वैध तर्क का प्रयोग करने से आपको एमएस की तुलना में एमएस में कम मूल्य मिलेगा, यदि आप एम में हैं तो इसका इस्तेमाल करें यदि आप शून्य पैडिंग के प्रभाव को नहीं मानते हैं यदि आपके पास संकेत प्रसंस्करण टूलबॉक्स आप cconv का उपयोग कर सकते हैं यदि आप एक परिपत्र चलती औसत की कोशिश करना चाहते हैं कुछ ऐसा.आप को अधिक जानकारी के लिए conv और cconv दस्तावेज़ीकरण पढ़ना चाहिए अगर आप पहले से ही नहीं हैं। आप लूप के लिए उपयोग किए बिना चल रहे औसत का पता लगाने के लिए फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के चलते औसत 16-तत्व ve ढूँढता है सीटीओआर, 5.2 की चिकनी चिकनी फिटिंग उपकरण बॉक्स के हिस्से के रूप में खिड़की के आकार का उपयोग करते हुए जो कि ज्यादातर मामलों में उपलब्ध है। चिकनी चक्करदार और गतिशील औसत फिल्टर का उपयोग करके कॉलम वेक्टर वाई में डेटा को सुगम बनाता है। परिणाम वेक्टर वेक्टर yy में लौटाए जाते हैं डिफ़ॉल्ट स्पैन चलती औसत 5 के लिए