29 de setembro de 2017.Movendo média por convolução. Qual é a média móvel e o que é bom para. Como é a média móvel feito usando convolution. Moving média é uma operação simples usado geralmente para suprimir o ruído de um sinal que definimos o valor de cada Aponte para a média dos valores em sua vizinhança Por uma fórmula. Here x é a entrada ey é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, suposto ser estranho A fórmula acima descreve uma operação simétrica as amostras são tomadas A partir de ambos os lados do ponto real. Below é um exemplo de vida real O ponto em que a janela é colocada na verdade é vermelho Valores fora x são supostamente zeros. To brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada neste Demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução. Como você pode ter reconhecido, calculando a média móvel simples é semelhante à convolução em ambos os casos uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos Então, dar-lhe uma tentativa Para fazer o A mesma coisa usando a convolução Use os parâmetros a seguir. A saída desejada é. Como primeira aproximação, vamos tentar o que nós obtemos convolvendo o sinal de x pelo seguinte k kernel. A saída é exatamente três vezes maior do que o esperado Pode ser também Visto que os valores de saída são o resumo dos três elementos na janela É porque durante a convolução a janela é deslizada ao longo, todos os elementos nele são multiplicados por um e, em seguida, resumido. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Para obter os valores desejados de y a saída deve ser dividido por 3.Por uma fórmula incluindo a divisão. Mas não seria ótimo para fazer a divisão durante convolução Aqui vem a idéia por Rearranjando a equação. Então vamos usar o seguinte k kernel. In desta forma, vamos obter a saída desejada. No geral, se queremos fazer a média móvel por convolução ter um tamanho de janela de w vamos usar o seguinte k kernel. A simples Função que faz a média móvel é. Um uso do exemplo é. Eu tenho uma matriz dados da série de tempo para 8 variáveis com aproximadamente 2500 pontos. 10 anos de segunda-feira e gostaria de calcular a média, a variância, a skewness ea curtose em um movimento Eu quero calcular as quatro funções acima sobre em cada um dos quadros de tempo, em uma base diária - de modo que o retorno para o dia 300 no caso com 100 dias de quadro, seria Média kettsis skewness variância do período day201-day300 100 dias no total e assim por diante. Eu sei t Seus meios eu começaria uma saída da disposição, eo primeiro número da moldura de dias seria NaNs, mas eu não posso figurar para fora a indexação requerida para começar este done. asked março 24 14 em 0 07.This é uma pergunta interessante porque eu Acho que a solução ótima é diferente para a média do que é para a outra amostra statistics. I ve forneceu um exemplo de simulação abaixo que você pode trabalhar through. First, escolher alguns parâmetros arbitrários e simular alguns dados. Para a média, use o filtro para obter Uma média móvel. Eu tinha pensado originalmente para resolver este problema usando conv como follows. But como PhilGoddard apontou nos comentários, a abordagem de filtro evita a necessidade de o loop. Also observe que eu ve escolhido para fazer as datas na matriz de saída Correspondem às datas em X então, em trabalho posterior, você pode usar os mesmos subscritos para ambos Assim, as primeiras observações de WindowLength-1 em MeanMA serão nan. Para a variância, não consigo ver como usar filtro ou conv ou mesmo um Correndo soma para tornar as coisas mais eficientes, Então em vez disso, eu executo o cálculo manualmente em cada iteração. Podemos acelerar as coisas um pouco, explorando o fato de que já calculou a média móvel Simplesmente substituir a linha de loop dentro do acima com. No entanto, duvido que isso vai fazer muita diferença. Se alguém puder ver uma maneira inteligente de usar filtro ou conv para obter a variância janela em movimento eu d estar muito interessado em vê-lo. I deixar o caso de skewness e kurtosis para o OP, uma vez que eles são essencialmente o mesmo que o Um exemplo de variância, mas com a função apropriada. Um ponto final se você estava convertendo o acima em uma função geral, você poderia passar em uma função anônima como um dos argumentos, então você teria uma rotina de média móvel que funciona para a escolha arbitrária de Transformations. Final, final point Para uma seqüência de comprimentos de janela, basta loop sobre o bloco de código inteiro para cada janela length. Yeah, a função de filtro é realmente melhor para a média - mas eu queria fazer isso para vários d Ifferent funções, não apenas o meio Apenas postou a minha resposta, porque ele trabalhou para mim e eu pensei que poderia ajudar alguém também Dexter Morgan Apr 15 14 at 12 40.The informações, código e dados nesta página é apoiar um artigo The Black Art of Smoothing publicado em Electrical Automation Technology por David I Wilson. O código apresentado nesta página inclui algoritmos para. Movir filtragem média Savitzky-Golay filters. Loess locais regressão ponderada filtering. Whittaker kernel smoothers. Hodrick-Prescott filters. in os ambientes de desenvolvimento Matlab e Scicos Em ambos os casos, não são necessárias caixas de ferramentas especiais Matlab é um produto comercial, mas Scilab é um freeware equivalente. Nota O código aqui é apresentado como está sem garantia expressa ou implied. If você está interessado em experimentar estas operações de suavização Em seus próprios dados faça o seguinte. Se você tiver Matlab um produto comercial, baixe e descompacte os arquivos de suavização do Matlab. Execute o arquivo de script smootherdemo m Você deve ver p Lotes algo como isto que é similar às figuras no artigo publicado. Se você quiser usar seus próprios dados, a seguir coloc o tempo, pares de dados em uma planilha de Excel, e edita o arquivo de smootherdemo para ler sua própria planilha de Excel Você vai Necessidade de editar o arquivo de script e, possivelmente, ajustar os parâmetros de suavização diferentes. Alternativamente, se você preferir usar o freeware Scilab, então. Download e instalar Scilab aprox 13Mb Você tem a opção de Windows, Linux ou Mac. Download os arquivos mais suave Scilab E descompactar em algum diretório conveniente. Execute o arquivo. Matlab é um software científico comercial e ambiente de prototipagem popular com muitos engenheiros Matlab é vendido na Nova Zelândia por Hoare Research Software. Download e descompacte os arquivos de suavização Matlab em seu diretório de trabalho e execute o Smootherdemo m arquivo de script Matlab. Scilab é um Pacote de Software Científico livre semelhante, mas não exatamente compatível com, Matlab Scilab está disponível para Linux, Windows e Mac um D está disponível para download a partir daqui Aprox 13Mb. It está actualmente a ser desenvolvido por pesquisadores do INRIA e ENPC em França, e como Matlab, inclui inúmeras caixas de ferramentas e um simulador de diagrama de bloco gráfico semelhante ao Simulink chamado Scicos. O artigo Eles são dados em formato Excel e texto ascii reto com um cabeçalho de uma linha.
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