Weighted Moving Average Filter Matlab

Eu preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que obter a média móvel em N9 dias. O array Im computing in é 4 séries de 365 valores (M), que são valores médios de outro conjunto de dados. Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um gráfico. Eu pesquisei um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computo o meu médio e plotá-lo com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que está incorreto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é. Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos dos valores: que é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados da mesma forma. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com ele Meus mais sinceros agradecimentos. September 23 14 at 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, wts é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a um. Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer Usando o argumento válido em conv resultará em ter menos valores em Ms do que você tem em M. Use o mesmo se você não mente os efeitos de Zero preenchimento. Se você tiver a caixa de ferramentas de processamento de sinal, você pode usar o cconv se quiser experimentar uma média móvel circular. Algo como Você deve ler a documentação conv e cconv para obter mais informações se você já não. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo encontra a média em execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) suave como parte da Caixa de Ferramentas de Ajuste de Curva (que está disponível na maioria dos casos) yy suave (y) suaviza os dados no vetor de coluna Y usando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor de coluna yy. O span padrão para a média móvel é 5.Download movAv. m (ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação) Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg (tempo de série de média móvel) na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar A funcionalidade básica destes. O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar. Ive deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo claro. O movAv executa uma média móvel simples que pode ser usada para recuperar dados ruidosos em algumas situações. Funciona tomando uma média da entrada (y) sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n. Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y. E efetivamente (bem, tipo de) cria um filtro de freqüência lowpass - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que é apropriado. Lembre-se também de que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média de 100pt. Isto pode ser evitado um pouco empilhando médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento. Observe como liso 1010pt é comparado a uma única 20pt média. Em ambos os casos, 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x1: 0.01: 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat (randn (1, ceil (numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) reestruturação de ruído (ruído, 1, X) 10noise (1: length (x)) Médias de Perfrom: y2 movAv (y, 10) 10 pt y3 movAv (y2, 10) 1010 pt y4 movAv (y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 pt (X, y, y2, y3, y4, y5, y6) legenda (dados brutos, média móvel 10pt, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel Y) título (Comparação de médias móveis) movAv. m função de execução do programa movAv (y, n) A primeira linha define o nome das funções, entradas e saídas. A entrada x deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a executar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função. Prealocar a saída outputNaN (1, numel (y)) Encontrar o ponto médio de n midPoint round (n2) O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas. Em primeiro lugar a saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos. Em primeiro lugar, a pré-alocação é geralmente uma boa prática, pois reduz a memória que o Matlab tem de fazer, em segundo lugar, torna muito fácil colocar os dados médios em uma saída do mesmo tamanho do vetor de entrada. Isto significa que o mesmo xaxis pode ser usado mais tarde para ambos, o que é conveniente para traçar, alternativamente, os NaNs podem ser removidos mais tarde em uma linha de código (output output (A variável midPoint será usada para alinhar os dados no vetor de saída. N 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10. Como a saída será menor do que a entrada, ele precisa ser alinhado corretamente. Ser usado para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim e a entrada seja mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação for. Over (a: b) ban Calcular a saída média (amidPoint) mean (y (a: b)) end No loop for, uma média é tomada em cada segmento consecutivo da entrada. Definido como 1 até o comprimento da entrada (y), menos os dados que serão perdidos (n).Se a entrada é 100 pontos lo Ng e n é 10, o ciclo irá decorrer de (a) 1 a 90. Isto significa a proporciona o primeiro índice do segmento a ser calculado a média. O segundo índice (b) é simplesmente an-1. Assim, na primeira iteração, a1. N10. Assim b 11-1 10. A primeira média é tomada sobre y (a: b). Ou x (1:10). A média desse segmento, que é um valor único, é armazenada na saída no índice amidPoint. Ou 156. Na segunda iteração, a2. B 210-1 11. Assim a média é tomada sobre x (2:11) e armazenada na saída (7). Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a91. B 9010-1 100 assim que a média é tomada sobre x (91: 100) e armazenada na saída (95). Isto deixa a saída com um total de n (10) valores de NaN no índice (1: 5) e (96: 100). Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, mas nem sempre são a melhor escolha. Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente ótimos. Calibração do microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravada por um microfone com uma resposta linear conhecida. A saída do alto-falante varia com a freqüência, mas podemos corrigir essa variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para considerar as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são barulhentos - isso significa que uma pequena mudança de freqüência parece exigir uma grande alteração errática no nível a ser considerado. É este realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável, neste caso, para aplicar uma média móvel que suaviza a curva de nível de freqüência para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático. Mas por que isso não é o ideal neste exemplo? Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média destruiriam o ruído no sistema (enquanto o seu aleatório) e fornecessem uma curva com menos detalhes sutis perdidos. A média móvel pode somente aproximar isto, e pode remover alguns mergulhos da freqüência mais elevada e os picos da curva que realmente existem. Seno ondas Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos: A questão geral de escolher um número razoável de pontos para realizar a média mais. Seu simples, mas há métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Neste gráfico, a onda sinusoidal original é plotada em azul. O ruído é adicionado e plotado como a curva laranja. Uma média móvel é realizada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada. 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas não removam o ruído inteiramente, onde como um número maior de pontos começa a perder detalhe de amplitude como a média estende-se sobre fases diferentes (lembre-se que a onda oscila em torno de zero e média (-1 1) 0) . Uma abordagem alternativa seria construir um filtro passa-baixa que possa ser aplicado ao sinal no domínio da frequência. Eu não vou entrar em detalhes, pois vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é consideravelmente maior freqüência do que a freqüência das ondas fundamental, seria bastante fácil, neste caso, para construir um filtro passa-baixa que irá remover a alta freqüência Ruído. Médias móveis ponderadas: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Em primeiro lugar, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Moving Average Envelopes: Refining Uma Ferramenta de Negociação Popular e Moving Average Bounce.)