स्थानांतरण - बिंदु औसत - matlab

MATLAB का उपयोग करके, मैं मैट्रिक्स के एक विशिष्ट कॉलम के 3-दिवसीय चल औसत को कैसे प्राप्त कर सकता हूं और मैट्रिक्स में चलती औसत को जोड़ता हूँ, मैट्रिक्स के नीचे से 3-दिन चलती औसत की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने अपना कोड प्रदान किया है: निम्नलिखित मैट्रिक्स और मुखौटा को देखते हुए: मैंने रूपांतरण आदेश लागू करने की कोशिश की है लेकिन मुझे एक त्रुटि मिल रही है मैं एक मैट्रिक्स के दूसरे कॉलम पर उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं: a: मैं चाहता हूँ कि आउटपुट निम्नलिखित मैट्रिक्स में दिया गया है: यदि आपके पास कोई सुझाव है, तो मैं इसकी सराहना करता हूं। मैट्रिक्स के कॉलम 2 के लिए धन्यवाद, मैं 3-दिन चलती हुई औसत की गणना करता हूं और परिणाम को मैट्रिक्स के कॉलम 4 में रखता हूं (मैट्रिक्स का नाम बदलकर सिर्फ 39desiredOutput39 के रूप में चित्रण के लिए)। 17, 14, 11 की 3-दिवसीय औसत 14, 11, 8 की 3-दिन की औसत 11 है, 11 की औसत से तीन दिन की औसत, 8, 5 है 8 और 3-दिन की औसत 8, 5, 2 5 है। 4 स्तंभ के लिए नीचे 2 पंक्तियों में कोई मूल्य नहीं है क्योंकि 3-दिवसीय चलती औसत के लिए गणना तल पर शुरू होती है। 39valid39 आउटपुट को कम से कम 17, 14, और 11 तक नहीं दिखाया जाएगा। उम्मीद है कि यह समझना चाहिए हारून जून 12 13 पर 1:28 सामान्य तौर पर अगर आप त्रुटि दिखाते हैं तो यह मददगार होगा इस मामले में आप दो चीजों को गलत कर रहे हैं: सबसे पहला आपका रूपांतरण को तीन (या चलती औसत की लंबाई) से विभाजित करने की आवश्यकता है दूसरा, सी के आकार को नोटिस करें। आप केवल एक में फिट नहीं कर सकते चलती औसत प्राप्त करने का सामान्य तरीका उसी का उपयोग करना होगा: लेकिन ऐसा नहीं लगता कि आप क्या चाहते हैं। इसके बजाय आपको दो पंक्तियों का उपयोग करने के लिए मजबूर किया जाता है: मुझे लूप के भीतर एक डेटा सीरीज़ पर चलती औसत की गणना करने की आवश्यकता है I मुझे N9 दिनों से बढ़ते औसत प्राप्त करना होगा सरणी आईएम कंप्यूटिंग में 365 मान (एम) की 4 श्रृंखला होती है, जो स्वयं डेटा के दूसरे सेट का मतलब मान है। मैं एक साजिश में चलती औसत के साथ अपने डेटा के माध्य मूल्यों को साजिश करना चाहता हूं। मैं मूविंग एवरेज और कमान कमांड के बारे में थोड़ी गलती कर रहा था और मुझे कुछ ऐसा मिला जो मैंने अपने कोड में कार्यान्वित करने की कोशिश की थी .: तो बुनियादी तौर पर, मैं अपना मतलब गणना करता हूं और उसे (गलत) चलती औसत से साजिश करता हूं। मैंने मथवर्क साइट से ठीक वेट वैल्यू को चुना, इसलिए यह गलत है। (स्रोत: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) मेरी समस्या हालांकि, यह है कि मुझे यह समझ में नहीं आता है कि यह वेट क्या है क्या किसी को समझाया जा सकता है यदि मूल्यों के वजन के साथ कुछ करना है: इस मामले में यह अमान्य है। सभी मूल्यों को वही भारित किया जाता है और अगर मैं यह पूरी तरह से गलत कर रहा हूं, तो क्या मैं इसके साथ कुछ मदद कर सकता हूं मेरा धन्यवाद धन्यवाद ने कहा कि 23 सितंबर को 1 9 .0 9 को प्रयोग चलने वाले औसत को लागू करने का एक शानदार तरीका है। जिस कोड में आप उपयोग कर रहे हैं, वेट यह है कि आप प्रत्येक मान को कितना वजन कर रहे हैं (जैसा आपने अनुमान लगाया है)। उस 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 करना चाहते हैं, तो आप मान्य तर्क में प्रयोग करना चाहते हैं, इसके परिणामस्वरूप आपको एम में एमएस की तुलना में कम मूल्य मिलेगा। यदि आप इसके प्रभाव को न सोचें शून्य पैडिंग यदि आपके पास सिग्नल प्रोसेसिंग टूलबॉक्स है तो आप cconv का उपयोग कर सकते हैं यदि आप एक परिपत्र चलती औसत की कोशिश करना चाहते हैं। यदि आप पहले से ही मौजूद हैं तो आपको अधिक जानकारी के लिए रूपांतरण और cconv दस्तावेज पढ़ना चाहिए। लूप का उपयोग किए बिना चल रहे औसत को खोजने के लिए आप फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। यह उदाहरण, 16-तत्व वेक्टर की चलती औसत पाता है, जो विंडो के 5 आकार का उपयोग करता है। 2) चिकनी फिटिंग टूलबॉक्स के हिस्से के रूप में चिकनी (जो कि ज्यादातर मामलों में उपलब्ध है) yy चिकनी (y) कॉलम वेक्टर में डेटा को चिकना बनाता है चलती औसत फिल्टर का उपयोग कर y परिणाम स्तंभ वेक्टर yy में वापस आ रहे हैं। चलती औसत के लिए डिफ़ॉल्ट अवधि 5.Moving औसत फ़िल्टर (एमए फ़िल्टर) लोड हो रहा है। चलती औसत फिल्टर सामान्यतया कम पास एफआईआर (परिमित इंपल्स रिस्पांस) फ़िल्टर है जिसे आमतौर पर नमूनाकृत डेटासिगल के सरणी को चौरसाई करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें एक समय में इनपुट के एम नमूने लेते हैं और उन एम-नमूनों का औसत लेते हैं और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करते हैं। यह एक बहुत ही सरल एलपीएफ (निम्न पास फ़िल्टर) संरचना है जो वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए इच्छित डेटा से अवांछित शोर घटक फ़िल्टर करने के लिए आसान आता है। जैसा कि फिल्टर की लंबाई बढ़ जाती है (पैरामीटर एम) उत्पादन की चिकनाई बढ़ जाती है, जबकि डेटा में तेज़ परिवर्तन तेजी से कुंद होते हैं। इसका अर्थ है कि इस फिल्टर में उत्कृष्ट समय डोमेन की प्रतिक्रिया है लेकिन एक खराब आवृत्ति प्रतिक्रिया है। एमए फ़िल्टर तीन महत्वपूर्ण कार्य करता है: 1) यह एम इनपुट पॉइंट लेता है, उन एम-पॉइंट के औसत की गणना करता है और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करता है 2) इसमें गणना की गई गणनाएं शामिल हैं फ़िल्टर में देरी की एक निश्चित मात्रा का परिचय होता है 3) फ़िल्टर एक कम पास फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है (खराब आवृत्ति डोमेन प्रतिक्रिया और एक अच्छा समय डोमेन प्रतिक्रिया के साथ) Matlab कोड: निम्नलिखित matlab कोड एम-पॉइंट मूविंग औसत फिल्टर के समय डोमेन प्रतिक्रिया को simulates और विभिन्न फिल्टर लंबाई के लिए आवृत्ति प्रतिक्रिया भी भूखंड। टाइम डोमेन रिस्पांस: पहली साजिश पर, हमारे पास इनपुट है जो चल औसत औसत फिल्टर में जा रहा है। इनपुट शोर है और हमारा उद्देश्य शोर को कम करना है। अगला आंकड़ा 3-बिंदु मूविंग औसत फिल्टर का आउटपुट प्रतिक्रिया है। यह आंकड़ा से अनुमान लगाया जा सकता है कि 3-पॉइंट मूविंग औसत फिल्टर ने शोर को फ़िल्टर करने में बहुत कुछ नहीं किया है। हम फिल्टर नल को 51-अंकों में बढ़ाते हैं और हम देख सकते हैं कि आउटपुट में शोर बहुत कम हो गया है, जिसे अगले आंकड़े में दर्शाया गया है। हम नल को आगे बढ़कर 101 और 501 तक बढ़ा सकते हैं और हम यह देख सकते हैं कि शोर लगभग शून्य है, फिर भी बदलाव बहुत ही कम हो गए हैं (संकेत के दोनों तरफ ढलान का निरीक्षण करें और उन्हें आदर्श ईंट दीवार संक्रमण के साथ तुलना करें हमारे इनपुट)। आवृत्ति प्रतिक्रिया: आवृत्ति प्रतिक्रिया से यह कहा जा सकता है कि रोल-ऑफ बहुत धीमा है और स्टॉप बैंड क्षीणन अच्छा नहीं है। इस रोक बैंड क्षीणन को देखते हुए, स्पष्ट रूप से, चलती औसत फिल्टर दूसरे से आवृत्तियों के एक बैंड को अलग नहीं कर सकता। जैसा कि हम जानते हैं कि समय डोमेन में एक अच्छा प्रदर्शन आवृत्ति डोमेन में खराब प्रदर्शन और इसके विपरीत। संक्षेप में, चलती औसत एक असाधारण अच्छा चौरसाई फ़िल्टर (समय डोमेन में क्रिया) है, लेकिन एक असाधारण बुरा कम-पास फ़िल्टर (आवृत्ति डोमेन में कार्रवाई) बाहरी लिंक: अनुशंसित पुस्तकें: प्राथमिक साइडबार एक सरल चलती बिंदु औसत Matlab MATLAB में एक सरल चलती औसत बिंदु एक चलती औसत या रोलिंग औसत एक सबसे आम चौरसाई तकनीक है जो कि एक बहुत यादृच्छिक शोर सिग्नल के बाहर एक अच्छा संकेत निकालने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। यह तकनीक आम तौर पर फ़ंक्शन या सिग्नल के व्यवहार को देखने के लिए उपयोग की जाती है, जब भौतिक मापदंडों और पर्यावरण के मापा संकेत पर एक गलत प्रभाव पड़ता है। संख्याओं की एक श्रृंखला और एक निश्चित उपसमुच्चय आकार को देखते हुए, चलती औसत का पहला तत्व संख्या श्रृंखला के शुरुआती निश्चित उपसंबद्धों का औसत ले लेता है। फिर सबसेट 8220 द्वारा संशोधित किया गया है आगे 8221 को दिखा रहा है, जो श्रृंखला की पहली संख्या को छोड़कर और श्रृंखला में मूल उपसंकल्प के बाद अगले नंबर सहित। यह संख्याओं का एक नया उप-समूह बनाता है, जो औसतन है। इस प्रक्रिया को पूरे डेटा श्रृंखला पर दोहराया गया है। सभी (निश्चित) औसतों को जोड़ने वाली साजिश रेखा चलती औसत है चलती औसत संख्याओं का एक सेट है, जिनमें से प्रत्येक अंकों का एक बड़ा सेट के अनुलग्नक का औसत है। सबसेट में विशिष्ट मूल्यों को बल देने के लिए एक चल औसत औसत भी सबसेट में प्रत्येक डेटा मान के लिए असमान वजन का उपयोग कर सकते हैं। सामान्य तकनीक में एक केंद्रीय मूल्य के दोनों तरफ के बराबर संख्या के डेटा से मतलब मिलना शामिल है। यह सुनिश्चित करता है कि मतलब में भिन्नता समय में स्थानांतरित होने के बजाय डेटा में भिन्नता के साथ गठबंधन कर रहे हैं। जब कुछ समानता के समान नहीं है, तो कुछ विसंगतियां हो सकती हैं, लेकिन इसके बारे में यहां चर्चा नहीं की जाएगी। संचयी चलती औसत भारित चलती औसत घातांकित चलती औसत संशोधित चलती औसत, और प्रतिगमन चलती औसत विधियों जैसे विभिन्न बिंदुओं की संख्या बढ़ने की अलग-अलग प्रकार हो सकती है इस पोस्ट में मैंने एक सरल चलती औसत करने के लिए एक MATLAB कोड संलग्न किया है। इस कोड का उपयोग कुछ अच्छी सुविधा के साथ संकेत को सुचारू करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन डेटा के मूल्य के साथ समझौता किए बिना छोटे पृष्ठभूमि के शोर के साथ। लेकिन अपने स्वयं के डेटा के लिए औसत के विंडो अवधि पर सावधान रहें।