Efter bitar ihop bitarna från den här tråden byggde jag den här funktionen med hjälp av Octaves filterfunktion. Det börjar med det enkla glidande genomsnittet som grund. V är kolumnvektorn av siffror för att beräkna exponentiell glidande medelvärde. Fönstret är ett heltal som ett antal dagar. Jag använde 12. Här är en matematisk förklaring av denna funktion. Observera att sidan använder 2 (n1) (där n är fönstret eller antalet dagar) som alfa. men jag använder 1n eftersom det värdet av alfa passar mina behov. Justera alfa efter behov. Alternativt behöver jag ibland mina inmatnings - och utgångsvektorer dimensioner för att matcha. Jag fyller i ogiltiga värden med NaN genom att lägga till meanV NaN (window-1,1) meanV som sista raden i funktionen movingEMean. Du kan också fylla i det med simpleAvg om du vill ha en grov uppskattning. Exponentialfilter Denna sida beskriver exponentiell filtrering, det enklaste och mest populära filtret. Detta är en del av avsnittet Filtrering som ingår i En guide till feldetektering och diagnos. Översikt, tidskonstant och analog ekvivalent Det enklaste filtret är exponentiellt filter. Den har bara en inställningsparameter (annan än provintervallet). Det kräver att endast en variabel lagras - den tidigare utgången. Det är ett IIR (autoregressivt) filter - effekterna av en ingångsändring sönderfaller exponentiellt tills gränserna för bildskärmar eller datorräkningar döljer den. I olika discipliner benämns användningen av detta filter även som 8220exponentiell utjämning8221. I vissa discipliner, såsom investeringsanalys, kallas exponentiellt filter en 8220Exponentivt vägd rörlig Average8221 (EWMA), eller bara 8220Exponential Moving Average8221 (EMA). Detta missbrukar den traditionella ARMA 8220moving average8221-terminologin för tidsserieanalys, eftersom det inte finns någon inmatningshistorik som används - bara den aktuella ingången. Det är den diskreta tidsekvivalenten för 8220 första ordningens lag8221 som vanligtvis används vid analog modellering av kontinuerliga styrsystem. I elektriska kretsar är ett RC-filter (filter med ett motstånd och en kondensator) en första ordningens fördröjning. När man betonar analogi med analoga kretsar, är parametern för enstämmande inställning 8220time constant8221, vanligtvis skrivet som små bokstäver grekiska bokstaven Tau (). Faktum är att värdena vid de enskilda provtiderna exakt matchar den ekvivalenta kontinuerliga tidsfördröjningen med samma tidskonstant. Förhållandet mellan det digitala genomförandet och tidskonstanten visas i ekvationerna nedan. Exponentiella filterekvationer och initialisering Det exponentiella filtret är en viktad kombination av föregående uppskattning (utgång) med den nyaste inmatningsdata, med summan av vikterna lika med 1 så att utmatningen matchar ingången vid steady state. Följande filternotering har redan införts: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) där x (k) är den råa ingången vid tidsteget ky (k) är den filtrerade utgången vid tidsträcka ka är en konstant mellan 0 och 1, normalt mellan 0,8 och 0,99. (a-1) eller a kallas ibland 8220smonteringskonstanten8221. För system med ett bestämt tidssteg T mellan prover beräknas konstanten 8220a8221 och lagras endast för bekvämlighet när applikationsutvecklaren anger ett nytt värde av önskad tidskonstant. För system med dataprovtagning vid oregelbundna intervall måste exponentiell funktion ovan användas med varje tidsteg, där T är tiden sedan föregående prov. Filterutmatningen initieras vanligtvis för att matcha den första ingången. När tidskonstanten närmar sig 0, a går till noll, så det finns ingen filtrering 8211 utmatningen är lika med den nya ingången. Eftersom tidskonstanten blir väldigt stor, ett tillvägagångssätt 1, så att ny ingång nästan ignoreras 8211 mycket tung filtrering. Filterekvationen ovan kan omordnas i följande prediktorkorrigeringsekvivalent: Denna blankett gör det mer uppenbart att variabelestimationen (filterets utmatning) förutses som oförändrad från föregående uppskattning y (k-1) plus en korrigeringsperiod baserad på på den oväntade 8220innovationen8221 - skillnaden mellan den nya ingången x (k) och förutsägelsen y (k-1). Denna form är också resultatet av att det exponentiella filtret härledas som ett enkelt speciellt fall av ett Kalman-filter. vilken är den optimala lösningen på ett uppskattningsproblem med en viss uppsättning antaganden. Stegsvar Ett sätt att visualisera driften av det exponentiella filtret är att plotta sitt svar över tiden till en stegingång. Det vill säga, med utgångspunkt från filteringången och utgången vid 0, ändras ingångsvärdet plötsligt till 1. De resulterande värdena anges nedan: I ovanstående diagram delas tiden upp med filtertidskonstanten tau så att du lättare kan förutsäga resultaten för vilken tid som helst, för vilket värde som helst av filtertidskonstanten. Efter en tid som är lika med tidskonstanten stiger filterutgången till 63,21 av sitt slutvärde. Efter en tid som motsvarar 2 tidskonstanter stiger värdet till 86,47 av sitt slutvärde. Utgångarna efter tider lika med 3,4 och 5 tidskonstanter är 95,02, 98,17 och 99,33 av slutvärdet. Eftersom filtret är linjärt betyder det att dessa procentandelar kan användas för någon storlek av stegändringen, inte bara för värdet av 1 som används här. Trots att stegsvaret i teorin tar en oändlig tid, från en praktisk synpunkt, tänk på det exponentiella filtret som 98 till 99 8220done8221 svarar efter en tid som motsvarar 4 till 5 filtertidskonstanter. Variationer i det exponentiella filtret Det finns en variation av exponentiellt filter som kallas ett 8220-icke-linjärt exponentiellt filter8221 Weber, 1980. Avsett att tungt filtrera ljud inom en viss amplitude 8220typical8221, men svara sedan snabbare på större förändringar. Copyright 2010 - 2013, Greg Stanley Dela den här sidan: exponentiell glidande medelvärde John Meares skrev: gt Hej gt gt Skulle någon ha ett manus som beräknar en exponentiell rörlig gt-genomsnitt gt gt Tack gt gt John Jag är inte säker på vad du menar med en exponentiell rörelse genomsnitt. I allmänhet kan du beräkna ett glidande medelvärde genom att skjuta en fönsterfunktion längs vågformen. Fönsterfunktionen ska ha område 1 och det bör vara 0 utanför något intervall. Kanske vill du ha en fönsterfunktion som exponentiellt förknippas till noll Heres ett exempel som kommer att beräkna ett boxkargenomsnitt (med en rektangulär fönsterfunktion som heter w). Du kan behöva ändra det om jag förstår dig korrekt. Tänk också på att min funktion använder en akausal fönsterfunktion (den börjar före tiden 0). Det är symmetriskt ca 0 och detta resulterar i en utgång som inte förskjuts i tid. En kausal exponentiell fönsterfunktion skulle resultera i en utgång som är tidsförskjuten. Kanske vill du använda ett Gaussian fönster istället. movavg. m Filtrerar vissa data genom konvolvering med ett rektangulärt fönster Rensa alla nära alla Gör en signal (Summan av 2 sinusoider med lite slumpmässigt brus) T 1 En sekund av Data dt .0001 Provperiod (.1ms) tid (0: dt: T-dt) noisysig sin (2pitime) sin (4pitime) randn (storlek (tid)) 10 Skapa Fönsterfunktion med enhetsområde N ingång (Ange Fönsterlängd:) W (1, N) N Convolve med fönstret funktionen filteredsig conv (noisysig, w) Ta bort överflödiga datapunkter filteredsig filteredsig (ceil (N2): end-floor (N2)) John Meares ltjrmearesearthlinkgt skrev i meddelande nyheter: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gt Hej gt gt Skulle någon ha ett skript som beräknar en exponentiell rörlig gt-genomsnitt gt gt Tack gt gt John Det låter som om du letar efter ett första-order IIR lowpass filter. Det liknar ett FIR-glidande medel utom impulssvaret (som är oändligt i längd) är en sönderfallande exponentiell snarare än en boxcar. Det kan implementeras med MATLABs filterfunktion. Sådana filter används ofta för att uppskatta ett medelvärde med extra vikt som ges till de senaste värdena. Något liknande det här nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) plot (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet nyheter: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt skrev i meddelande gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. gtgt Hej gtgt gtgt Vill du ha ett skript som beräknar ett exponentiellt rörligt gtgt medelvärde gtgt gtgt Tack gtgt gtgt John gt gt Det låter som om du letar efter ett första-order IIR lowpass filter. Dess gt som liknar ett FIR-glidande medel utom impulssvaret (vilket är oändligt i längd) är en sönderfallande exponentiell snarare än en boxcar. Det kan gt implementeras med MATLABs filterfunktion. Sådana filter används ofta för att gt anslå ett medelvärde med extra vikt som ges till de senaste värdena. gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt skrev i meddelande lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. gt Hej gt gt Skulle någon ha ett skript som beräknar en exponentiell rörelse gt average gt gt Tack gt gt John clc, töm allt, stäng alla limit100 t1: begränsa movingAV0 QLzeros (1 limit) mAVSzeros (1 limit) för j1: 9 för i1: begränsa dataQLround (slumpmässigt (enhetligt, 0,10)) QL (i) dataQL movingAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) movingAV-ändplottsplot (3,3, j) plot (t, QL, b ), behåll plot (t, mAVS, r) plot (t, medelvärde (QL) ones (1 limit), g), håll bort ylabel (Queue Length) xlabel (Runtime) titel (EWMA alfa, num2str (j10) ) axel (1 gräns 0 12) grid off end Vad är en klocklista Du kan tänka på din klocklista som trådar som du har bokmärkt. Du kan lägga till taggar, författare, trådar och till och med sökresultat till din bevakningslista. På så sätt kan du enkelt hålla reda på ämnen som du är intresserad av. För att se din tittellista, klicka på quotMy Newsreaderquot-länken. Om du vill lägga till objekt i din bevakningslista klickar du på citadeln för att titta på listotiklänk längst ner på en sida. Hur lägger jag till ett objekt i min vaktlista För att lägga till sökkriterier i din vaktlista, sök efter önskad term i sökrutan. Klicka på citatetLägg till den här sökningen i min klocklistor på länken på sökresultatsidan. Du kan också lägga till en tagg i din klocklista genom att leta efter taggen med direktivet quottag: tagnamequot där tagname är namnet på taggen du vill titta på. För att lägga till en författare till din bevakningslista, gå till författarens profilsida och klicka på quotAddjär den här författaren till min watch listquot-länk högst upp på sidan. Du kan också lägga till en författare till din bevakningslista genom att gå till en tråd som författaren har publicerat och klicka på quotAdd denna författare till min watch listquot link. Du kommer att få besked när författaren gör ett inlägg. Om du vill lägga till en tråd i din bevakningslista går du till trådsidan och klickar på citatetLägg till den här tråden i min larmlista-länk högst upp på sidan. Om nyhetsgrupper, nyhetsläsare och MATLAB Central Vad är nyhetsgrupper Nyhetsgrupperna är ett världsomspännande forum som är öppet för alla. Nyhetsgrupper används för att diskutera ett stort antal ämnen, göra meddelanden och handelsfiler. Diskussionerna är gängade eller grupperade på ett sätt som låter dig läsa ett postat meddelande och alla dess svar i kronologisk ordning. Detta gör det enkelt att följa tråden i samtalet och för att se vad du redan har sagt innan du skickar ditt eget svar eller gör ett nytt inlägg. Nyhetsgruppens innehåll distribueras av servrar som är värd av olika organisationer på Internet. Meddelanden utbyts och hanteras med hjälp av öppna standardprotokoll. Ingen enskild enhet ldquoownsrdquo newsgroups. Det finns tusentals nyhetsgrupper som alla adresserar ett enda ämne eller intresseområde. MATLAB Central Newsreader postar och visar meddelanden i comp. soft-sys. matlab-nyhetsgruppen. Hur läser jag eller postar till nyhetsgrupperna Du kan använda den integrerade nyhetsläsaren på MATLAB Central webbplats för att läsa och skicka meddelanden i den här nyhetsgruppen. MATLAB Central är värd MathWorks. Meddelanden som skickas via MATLAB Central Newsreader ses av alla som använder nyhetsgrupper, oavsett hur de kommer åt nyhetsgrupperna. Det finns flera fördelar med att använda MATLAB Central. Ett konto Ditt MATLAB Central-konto är knutet till ditt MathWorks-konto för enkel åtkomst. Använd E-postadressen till ditt val MATLAB Central Newsreader tillåter dig att definiera en alternativ e-postadress som din postadress, för att undvika störningar i din primära brevlåda och minska spam. Spamkontroll De flesta nyhetsgruppspamfiler filtreras ut av MATLAB Central Newsreader. Taggningsmeddelanden kan märkas med en relevant etikett av någon inloggad användare. Taggar kan användas som nyckelord för att hitta specifika filer av intresse eller som ett sätt att kategorisera dina bokmärkta inlägg. Du kan välja att tillåta andra att visa dina taggar, och du kan visa eller söka otherrsquo-taggar såväl som de i samhället som helhet. Tagging ger ett sätt att se både de stora trenderna och de mindre, mer dunkla idéerna och applikationerna. Vaktlistor Med inställning av vallistor kan du få meddelande om uppdateringar gjorda till inlägg som valts av författare, tråd eller någon sökvariabel. Meddelandena om bevakningslistan kan skickas via e-post (dagligen digest eller omedelbar), visas i My Newsreader, eller skickas via RSS-flöde. Andra sätt att komma åt nyhetsgrupperna Använd en nyhetsläsare via din skola, arbetsgivare eller internetleverantör Betala för nyhetsgruppen tillgång från en kommersiell leverantör Använd Google Groups Mathforum. org ger en nyhetsläsare med tillgång till comp. soft sys. matlab-nyhetsgruppen Kör din egen server. För typiska instruktioner, se: slyckng. phppage2 Välj ditt CountryMoving Average Filter Du kan använda modulen Moving Average Filter för att beräkna en serie ensidiga eller tvåsidiga medelvärden över en dataset med en fönsterlängd som du anger. När du har definierat ett filter som uppfyller dina behov kan du applicera det på valda kolumner i en dataset genom att ansluta den till Apply Filter-modulen. Modulen gör alla beräkningar och ersätter värden inom numeriska kolumner med motsvarande glidande medelvärden. Du kan använda det resulterande rörliga genomsnittsvärdet för plottning och visualisering, som en ny jämn grundlinje för modellering, för att beräkna avvikelser mot beräkningar för liknande perioder, och så vidare. Denna typ av medel hjälper dig att avslöja och förutse användbara tidsmönster i retrospektiv och realtidsdata. Den enklaste typen av glidande medel börjar vid ett visst prov i serien och använder medelvärdet för den positionen plus de tidigare n-positionerna i stället för det faktiska värdet. (Du kan definiera n som du vill.) Ju längre period n över vilken medelvärdet beräknas, desto mindre varians kommer du att ha bland värden. När du också ökar antalet använda värden, desto mindre effekt har ett enskilt värde på det resulterande genomsnittet. Ett glidande medelvärde kan vara ensidigt eller tvåsidigt. I ett ensidigt medel används endast värden som föregår indexvärdet. I ett tvåsidigt medel används tidigare och framtida värden. För scenarier där du läser streamingdata är kumulativa och viktade glidmedelvärden särskilt användbara. Ett kumulativt glidande medel tar hänsyn till punkterna före den aktuella perioden. Du kan vikta alla datapunkter lika vid beräkning av medelvärdet, eller du kan se till att värden närmare den aktuella datapunkten vägs starkare. I ett vägt rörligt medelvärde. alla vikter måste summa till 1. I ett exponentiellt rörligt medelvärde. medelvärdena består av ett huvud och en svans. som kan vägas. En lättviktig svans innebär att svansen följer huvudet ganska nära, så genomsnittet beter sig som ett glidande medelvärde på en kort viktningstid. När svansviktarna är tyngre, beter sig medelvärdet mer som ett längre enkelt glidande medelvärde. Lägg till Moving Average Filter-modulen i ditt experiment. För längd. skriv ett positivt heltal värde som definierar den totala storleken på det fönster som filtret appliceras på. Detta kallas också filtermasken. För ett glidande medel bestämmer längden på filtret hur många värden som medelvärde i glidfönstret. Längre filter kallas också högre orderfilter, och ger ett större räkningsfönster och en närmare approximation av trendlinjen. Kortare eller lägre ordningens filter använder ett mindre räkningsfönster och mer liknar de ursprungliga uppgifterna. För Typ. välj vilken typ av rörligt medelvärde som ska tillämpas. Azure Machine Learning Studio stöder följande typer av rörliga genomsnittliga beräkningar: Ett enkelt glidande medelvärde (SMA) beräknas som ett obestämt rullande medelvärde. Triangulära glidande medelvärden (TMA) är i genomsnitt två gånger för en jämnare trendlinje. Ordet triangulärt härrör från formen av vikterna som appliceras på data, vilket betonar centrala värden. Ett exponentiellt rörligt medelvärde (EMA) ger större vikt åt de senaste data. Viktningen sjunker exponentiellt. Ett modifierat exponentiellt rörligt medelvärde beräknar ett löpande rörligt medelvärde, där beräkning av glidande medelvärdet vid någon punkt beaktar det tidigare beräknade glidande medlet vid alla föregående punkter. Denna metod ger en jämnare trendlinje. Med en enda punkt och ett nuvarande glidande medel beräknas det kumulativa glidande genomsnittet (CMA) det glidande medelvärdet vid den aktuella punkten. Lägg till datasetet som har de värden du vill beräkna ett glidande medelvärde för och lägg till modulen Apply Apply. Anslut det rörliga medelfiltret till den vänstra ingången på Apply Filter. och anslut datasetet till höger ingång. Använd kolumnväljaren i tillämpningsfiltermodulen för att ange vilka kolumner filtret ska appliceras på. Som standard kommer det filter du skapar att appliceras på alla numeriska kolumner, så var noga med att utesluta några kolumner som inte har lämpliga data. Kör experimentet. På den punkten ersätts det aktuella (eller indexvärdet) för varje uppsättning värden som definieras av filterlängdsparametern med det glidande medelvärdet.
No comments:
Post a Comment