Mittelschnell Matlab

Moving Average Hi Miquel mit dem Steuerparameter, alpha, auf Null gesetzt. Ihre Bewegungsdurchschnitte werden durch Falten Ihres Eingangssignals (Serie) mit zwei endlichen Impulsantwortfiltern der Länge N mit den Filterkoeffizienten 1N berechnet. So wird der Aufruf: movavg (Serie, 3,10,0) die Daten in Serie mit zwei Filtern filtern, einer wird die Länge 3 haben und Filterkoeffizienten filt113 13 13 3 Koeffizienten Der andere hat die Länge 10 und hat Filterkoeffizienten filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 Koeffizienten Sie filtern Ihre Eingabedaten mit diesen FIR-Filtern. Serie randn (100,1) erstellen Sie einige zufällige Daten outputfilt1filter (filt1,1, Serie) filtern einige zufällige Daten outputfilt2filter (filt2,1, Serie) Wenn Sie nun diese Daten plotten, werden Sie sehen, dass beide gefilterten Versionen sind glatter als die Eingabedaten , Sondern dass outputfilt2 glatter als outputfilt1 ist, weil Sie ein längeres gleitendes Durchschnittsfilter verwendet haben. Ich denke nicht, dass Sie Ihre führende Eingangsvariable zu 1 sein möchten, weil das nicht Ihnen irgendetwas gibt. Im nicht eine Volkswirtschaft Person, aber eine Anwendung der Verwendung dieser gleitenden Durchschnitte von verschiedenen Längen ist es, die tatsächlichen Daten gegen die gleitenden Durchschnitte von unterschiedlicher Länge (ein kurzes oder führendes und ein längeres oder rückständiges) zu vergleichen und sehen, wo die tatsächlichen Marktdaten fallen In bezug auf diese verschiedenen Bewegungsdurchschnitte. Dies wird verwendet, um Schlüsse über die allgemeine Richtung der Zeitreihe (Markt) zu machen. Das Ändern des Steuerparameters gibt Ihnen gewichtete gleitende Mittelwerte oder exponentielle Werte. Hoffe, dass hilft, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. Gt Hallo, gt gt Ich muss einen einfachen Moving Average mit Periode 10. gt Wie kann ich dies in Matlab gt gt Ich benutze movavg (Serie, 1,20,0), aber ich bin nicht sicher, ob dies richtig ist. Gt gt Was sollte ich für Blei und lag gt gt Danke, gt Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltgubl6qp821fred. mathworksgt. Gt Hi Miquel mit dem Steuerparameter alpha, auf Null gesetzt. Ihre Bewegungsdurchschnitte werden durch Falten Ihres Eingangssignals (Serie) mit zwei endlichen Impulsantwortfiltern der Länge N mit den Filterkoeffizienten 1N berechnet. So wird der Aufruf: gt movavg (Serie, 3,10,0) gt die Daten in Serie mit zwei Filtern filtern, eine wird die Länge 3 haben und Filterkoeffizienten gt gt filt113 13 13 3 Koeffizienten gt Die andere wird die Länge 10 haben Und haben Filterkoeffizienten gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 Koeffizienten gt gt Sie filtern dann Ihre Eingabedaten mit diesen FIR-Filtern. Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Gt gt Sind glatter als die Eingabedaten, aber outputfilt2 ist glatter als outputfilt1, weil Sie ein längeres gleitendes Durchschnittsfilter verwendet haben. Ich denke nicht, dass Sie Ihre führende Eingangsvariable zu 1 sein möchten, weil das nicht Ihnen irgendetwas gibt. Im nicht eine Volkswirtschaft Person, aber eine Anwendung der Verwendung dieser gleitenden Durchschnitte von verschiedenen Längen ist es, die tatsächlichen Daten gegen die gleitenden Durchschnitte von unterschiedlicher Länge (ein kurzes oder führendes und ein längeres oder rückständiges) zu vergleichen und sehen, wo die tatsächlichen Marktdaten fallen In bezug auf diese verschiedenen Bewegungsdurchschnitte. Dies wird verwendet, um Schlüsse über die allgemeine Richtung der Zeitreihe (Markt) zu machen. Das Ändern des Steuerparameters gibt Ihnen gewichtete gleitende Mittelwerte oder exponentielle Werte. Gt gt Hoffe, dass hilft, gt Wayne gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. Gt gt Hallo, gt gt gt gt Ich muss einen einfachen Moving Average mit Periode 10. gt gt Wie kann ich dies in Matlab gt gt gt Ich benutze movavg (Serie, 1,20,0), aber ich bin nicht Ob dies korrekt ist. Gt gt gt gt Was sollte ich für Blei und Lag verwenden gt gt gt Vielen Dank, gt gt Miguel Ich muss den Simple Moving Average in seiner normalen Form zu verwenden, weil ich eine C-NET-Bibliothek erstellt, um es zu tun. Und ich bin mit dieser Bibliothek in Matlab und Überprüfung der Leistung. Ich möchte die SMA mit Matlab-Funktion berechnen, um die Werte zu validieren. In der Theorie die SMA-Werte sollten die gleichen entweder mit der C-Bibliothek SMA oder die Matlab SMA, rechts In C my SMA ist wie folgt: public static Double SMA (Double-Serie, Int32 Zeitraum) Überprüfen Sie Argumente Int32 Länge series. Length if (Länge 0) throw new ArgumentException (Serie kann nicht leer sein) if (Periode gt Länge) throw new ArgumentException (Periode kann nicht größer als Serienlänge sein) Berechnen Sie einfach gleitenden Durchschnitt Double sma new Doublelength double sum sma0 für (int bar 1 bar lt length bar) If (bar lt Zeitraum) sum seriebar smabar sum (bar 1) sonst smabar smabar - 1 (serie - serie - Zeitraum) Zeitraum Ich verwende SMA als Beispiel für die Prüfung. Hallo Miguel, Sie können Ihren C-Code problemlos in Matlab übersetzen. Unter Berücksichtigung des relevanten Teils Ihrer C-Code-Doppelsumme sma0 für (int bar 1 bar lt Längenstab) if (bar lt Periodendauer) sum Seriebar smabar sum (bar 1) sonst smabar smabar - 1 (seriell - seriell) Matlab (sm1) Serie (1) für j2: Länge (Serie) -1 bei jltperiod sma (j) Summe (Reihe (1: j)) (j1) 1) (Reihen (j) - Serien (j-Periode)) Periodenende Aber Sie erhalten die im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse, wenn Sie nur Filter () mit einem FIR-Filter bestehend aus einem Vektor der Längenperiode mit Koeffizienten (110) (1) Reihe (1) für j2: Länge (Serie) -1 bei jltperiod sma (j) Summe (Serie (1) 1: j)) (j1) sonst sma (j) sma (j-1) (Reihe (j) - Serie (j-Periode)) Periodenabschlussplan (smamatlab, b, Linienbreite, 2) , R) Es gibt einige Start-up-Effekte in Ihrer Methode umzugehen, aber Sie erhalten das Bild. Die schöne Sache über Matlab ist, dass einige große Entwickler haben eine Menge Arbeit für Sie getan. Sie erhalten die Früchte ihrer Arbeit ernten. Hoffe, dass hilft, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltgubrt2l11fred. mathworksgt. Gt Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltgubl6qp821fred. mathworksgt. Gt gt Hi Miquel mit dem Steuerparameter alpha auf Null setzen. Ihre Bewegungsdurchschnitte werden durch Falten Ihres Eingangssignals (Serie) mit zwei endlichen Impulsantwortfiltern der Länge N mit den Filterkoeffizienten 1N berechnet. So der Aufruf: gt gt movavg (Serie, 3,10,0) gt gt werden die Daten in Serie mit zwei Filtern zu filtern, wird einer der folgenden sein Länge 3 und Filterkoeffizienten gt gt gt gt filt113 13 13 3 Koeffizienten gt gt Das Andere haben die Länge 10 und haben Filterkoeffizienten gt gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 Koeffizienten gt gt gt gt Sie filtern dann Ihre Eingabedaten mit diesen FIR-Filtern. gt gt gt gt seriesrandn (100,1) erstellen einige zufällige Daten gt gt outputfilt1filter (filt1,1, Serie) Filtern einige zufällige Daten gt gt outputfilt2filter (filt2,1, Serie) gt gt gt gt Wenn Sie nun, dass die Daten zeichnen, Sie Wird sehen, dass beide gefilterten Versionen glatter sind als die Eingabedaten, aber dass outputfilt2 glatter als outputfilt1 ist, weil Sie ein längeres gleitendes Durchschnittsfilter verwendet haben. Ich denke nicht, dass Sie Ihre führende Eingangsvariable zu 1 sein möchten, weil das nicht Ihnen irgendetwas gibt. Im nicht eine Volkswirtschaft Person, aber eine Anwendung der Verwendung dieser gleitenden Durchschnitte von verschiedenen Längen ist es, die tatsächlichen Daten gegen die gleitenden Durchschnitte von unterschiedlicher Länge (ein kurzes oder führendes und ein längeres oder rückständiges) zu vergleichen und sehen, wo die tatsächlichen Marktdaten fallen In bezug auf diese verschiedenen Bewegungsdurchschnitte. Dies wird verwendet, um Schlüsse über die allgemeine Richtung der Zeitreihe (Markt) zu machen. Das Ändern des Steuerparameters gibt Ihnen gewichtete gleitende Mittelwerte oder exponentielle Werte. Gt gt gt Hoffe das hilft, gt gt wayne gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. Gt gt gt gt gt gt gt gt gt Ich muss einen Simple Moving Average mit der Periode 10 berechnen gt gt gt Wie kann ich dies in Matlab tun gt gt gt gt gt Ich benutze movavg (Serie, 1,20, 0), aber ich bin nicht sicher, ob dies richtig ist. Gt gt gt gt gt gt Was sollte ich für Blei und lag verwenden gt gt gt gt gt Vielen Dank, gt gt gt Miguel gt gt Ich brauche die Simple Moving Average in seiner normalen Form zu verwenden, weil ich eine C NET-Bibliothek erstellt, um es zu tun . Und ich bin mit dieser Bibliothek in Matlab und Überprüfung der Leistung. Gt gt Ich möchte die SMA mit Matlab-Funktion berechnen, um die Werte zu validieren. gt gt In der Theorie sollten die SMA-Werte gleich sein entweder der C-Bibliothek SMA oder Matlab SMA rechten gt gt In C meine SMA ist wie folgt: gt gt public static Doppel SMA (Doppel-Serie, Int32 Periode) gt gt prüfen Argumente Gt Int32 length series. Länge gt if (Länge 0) throw new ArgumentException (Serie kann nicht gt leer sein) gt if (Periode gt Länge) throw new ArgumentException (Periode gt kann nicht größer als Serienlänge sein) gt gt Berechnen Sie einfach gleitenden Durchschnitt gt Double sma neue Doublelength gt gt sma0 series0 gt gt Doppelsumme sma0 gt für (int bar 1 bar lt Länge bar) gt gt wenn (bar lt Periode) gt gt Summe seriesbar gt smabar Summe (bar 1) gt gt sonst gt gt smabar smabar - 1 (Baureihe - Baureihe - gt-Periode) Periode gt gt gt gt return sma gt gt gt Ich benutze SMA als Beispiel für den Test. Gt gt Danke, gt Miguel Hallo der Grund, warum ich bin mit C ist einfach. Ich schaffe ein Finanzmodell. Ich mache die Tests in Matlab, aber in Echtzeit werde ich C verwenden, da es schwierig war, Matlab an die API zu verbinden und um ehrlich zu sein die meisten API verwenden. NET oder C. So in Echtzeit wird es eine C. NET WPF-Anwendung sein. Zum Testen wird es Matlab sein. Für die Übereinstimmung sollten beide Systeme dieselben Methoden zur Berechnung verwenden. Also entweder ich die Algorithmen in C erstellen und erstellen Sie eine. NET 3.5-Bibliothek in Matlab verwendet werden. Oder ich erstelle alles in Matlab, kompiliere zu NET (was ich für möglich halte) in die WPF-Anwendung zu verwenden. Was würden Sie mir Rat vielleicht Vielleicht diese neueste Option Ich denke, es wird wahrscheinlich sparen mich eine Menge Arbeit. Aber was ist mit Leistung Aber wie kann ich zum Beispiel kompilieren, dass Code in eine NET-Bibliothek Jeder Rat auf diesem ist sehr willkommen. Vielen Dank, Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltgubuvu71g1fred. mathworksgt. Gt sorry miguel ein verrückter Charakter erscheint für meine Aussage gt gt Zeitraum in das Code-Snippet unten. Gt gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltgubuip7s81fred. mathworksgt. Gt gt Hi Miguel, können Sie Ihre C-Code leicht in Matlab zu übersetzen. Unter den fraglichen Teil der C-Code gt gt gt gt sma0 series0 gt gt gt gt Doppelsumme sma0 gt gt für (int bar 1 bar lt Länge bar) gt gt gt gt wenn (bar lt Periode) gt gt gt gt Summe seriesbar gt gt smabar Summe (bar 1) gt gt gt gt anderes gt gt gt gt smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - gt gt Periode) Periode gt gt gt gt gt gt gt gt In Matlab (schnelle Übersetzung): gt gt gt gt sma (1) Serie (1) gt gt für j2: Länge (Serie) -1 gt gt wenn jltperiod gt gt sma (j) Summe (Serie (1: j)) (j1) gt gt sonst gt gt sma (j) sma (j-1) (Serie (j) - Reihe (j-Periode)) Periode gt gt gt gt gt gt Ende gt gt Ende aber Sie bekommen die im wesentlichen die gleichen Ergebnisse, wenn Sie nur filter () mit einem FIR-Filter verwenden, die aus (100,1) gt gt (10,1) gt gt hh.10 gt gt smamatlabfilter (h, 1, Serie) gt gt Periode gt gt sma (1) Serie (1) gt gt für j2: Länge (Serie) -1 gt gt wenn jltperiod gt gt sma (j) Summe (Serie (1: j)) (j1) gt gt sonst gt gt sma (j) sma (J-1) (Reihe (j) - Serie (j-Periode)) Periode gt gt Ende gt gt Ende gt gt grafisch Gt gt gt Es gibt einige Start-up-Effekte in Ihrer Methode zu behandeln, aber Sie erhalten das Bild. Die schöne Sache über Matlab ist, dass einige große Entwickler haben eine Menge Arbeit für Sie getan. Sie erhalten die Früchte ihrer Arbeit ernten. Gt gt gt gt Hoffe, dass hilft, gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltgubrt2l11fred. mathworksgt. Gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltgubl6qp821fred. mathworksgt. Gt gt gt gt Hi Miquel mit dem Steuerparameter alpha auf Null gesetzt. Ihre Bewegungsdurchschnitte werden durch Falten Ihres Eingangssignals (Serie) mit zwei endlichen Impulsantwortfiltern der Länge N mit den Filterkoeffizienten 1N berechnet. So der Aufruf: gt gt gt gt movavg (Serie, 3,10,0) gt gt gt gt werden die Daten in Serie mit zwei Filtern zu filtern, wird eine der Länge 3 und haben Filterkoeffizienten gt gt gt gt gt gt gt gt filt113 13 13 3 Koeffizienten gt gt gt gt Die andere Länge 10 haben wird, und Filterkoeffizienten gt gt gt gt filt2110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 10 Koeffizienten gt gt gt gt gt gt gt gt Sie werden dann Ihre Eingangsdaten Filterung haben Mit diesen FIR-Filtern. gt gt gt gt gt gt gt gt seriesrandn (100,1) einige zufällige Daten gt gt gt gt outputfilt1filter schaffen (filt1,1, Serie) Filtern eine zuf gt gt gt outputfilt2filter Daten gt (filt2,1, Serie) gt gt gt gt Gt gt gt gt Wenn Sie nun diese Daten zeichnen, sehen Sie, dass beide gefilterten Versionen weicher sind als die Eingabedaten, aber outputfilt2 ist glatter als outputfilt1, weil Sie einen längeren gleitenden Durchschnittsfilter verwendet haben. Ich denke nicht, dass Sie Ihre führende Eingangsvariable zu 1 sein möchten, weil das nicht Ihnen irgendetwas gibt. Im nicht eine Volkswirtschaft Person, aber eine Anwendung der Verwendung dieser gleitenden Durchschnitte von verschiedenen Längen ist es, die tatsächlichen Daten gegen die gleitenden Durchschnitte von unterschiedlicher Länge (ein kurzes oder führendes und ein längeres oder rückständiges) zu vergleichen und sehen, wo die tatsächlichen Marktdaten fallen In bezug auf diese verschiedenen Bewegungsdurchschnitte. Dies wird verwendet, um Schlüsse über die allgemeine Richtung der Zeitreihe (Markt) zu machen. Das Ändern des Steuerparameters gibt Ihnen gewichtete gleitende Mittelwerte oder exponentielle Werte. Gt gt gt gt gt gt gt Hoffe, dass hilft, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt schrieb in Nachricht ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. Gt gt gt gt Hallo, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Ich muss einen Simple Moving Average mit der Periode 10 berechnen. Gt gt gt gt gt Wie kann ich dies in Matlab tun gt gt gt gt gt gt gt gt Gt Ich benutze movavg (Serie, 1,20,0), aber ich bin nicht sicher, ob dies richtig ist. Gt gt gt gt gt gt gt gt gt Was sollte ich für Blei verwenden und gg gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Ich muss den Simple Moving Average verwenden In seiner normalen Form, weil ich eine C-NET-Bibliothek erstellt, um es zu tun. Und ich bin mit dieser Bibliothek in Matlab und Überprüfung der Leistung. Gt gt gt gt gt gt Ich möchte die SMA mit Matlab-Funktion berechnen, um die Werte zu validieren. gt gt gt gt gt gt die SMA-Werte sollten gleich Theoretisch entweder der C-Bibliothek SMA oder Matlab SMA mit der rechten gt gt gt gt gt gt In C meine SMA ist wie folgt: gt gt gt gt gt gt public static Doppel SMA (Doppel-Serie, Periode Int32) gt gt gt gt gt gt prüfen Argumente gt gt gt Int32 Länge series. Length gt gt gt wenn (Länge 0) throw new Argument (Serie nicht gt gt gt leer sein kann) gt gt gt if (Periode gt Länge) throw new Argument (Periode gt gt gt kann nicht größer sein als Serienlänge) gt gt gt gt gt gt Berechnen einfachen gleitenden Durchschnitt gt gt gt Doppel sma neue Doublelength gt gt gt gt gt gt sma0 series0 gt gt gt gt gt gt Doppel Summe sma0 gt gt gt für (int bar 1 bar lt Länge bar) gt gt gt gt gt gt wenn (bar lt Periode) gt gt gt gt gt gt Summe seriesbar gt gt gt smabar Summe (bar 1) gt gt gt gt gt gt sonst gt gt gt gt gt gt smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - gt gt gt Periode) Periode gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt zurückkehren sma gt gt gt gt gt gt gt gt gt I SMA verwende als Ein Beispiel für die Prüfung. Gt gt gt gt gt gt Vielen Dank, gt gt gt Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht lth2auivpgk1fred. mathworksgt. Gt Hallo Ralph, ja der gleitende Durchschnitt ist in einer kausalen Weise implementiert, so dass es rückwärts schaut. In Ihrem Anruf movavg (Daten, 10,10, e) haben Sie die gleiche Verzögerung sowohl für die führende und nacheilende Mittelwerte, so erhalten Sie identische Ausgänge für gt gt kurze, lange movavg (Daten, 10,10, e) gt gt In der Regel wählen die Menschen unterschiedliche Werte für die bewegten Durchschnitte. Gt gt Hoffe, dass hilft, gt Wayne gt gt Ralph ltralphjbgmailgt schrieb in Nachricht lth2atdf6sc1fred. mathworksgt. Gt gt Ja, also in meinem Beispiel wäre die Zeit n, n-1. N-9 exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Bin ich ok zu verwenden movavg (Daten, 10,10, e) gt gt gt gt Viel geschätzt gt gt gt Ralph Dont Vertrauen der EMA, dass Matlab implementiert. Es ist nicht der traditionelle gleitende Durchschnitt, der in der Finanzierung verwendet wird. Tatsächlich weiß ich nicht, ob ihre Version überhaupt benutzt wird. Mit anderen Worten seine flache falsch IMO. Heres, was Matlab verwendet: berechnen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen Glättung Konstante (alpha) alphas 2 (Periode1) erste exponentielle Durchschnitt ist der erste Preis b (1) Asset (1) vorzuordnen Matrizen b bzeros (r-Periode, 1) verbleibende durchschnittlich Für große Matrizen Der Eingangsdaten sind FOR-Schleifen effizienter als die Vektorisierung. (J2-Periode) - b (j-Periode1)) end Zuerst aus, ist die Zeile: nicht gut, zum Beispiel Was, wenn Ihre Daten sah aus wie diese 1, 4, 6. 20, 45 dann Matlab fragen, um eine 5-Periode EMA zu berechnen und es gibt Ihnen 1 als ersten pt. Viel besser ist, SMA für den ersten Punkt zu verwenden, und es doesn ¡¯ t stoppen es Blick auf die eigentliche EMA Berechnung: Vermögenswert (j2-Periode) ist der Preis X Zeiten, wenn in Wirklichkeit sollte es heutigen Preis sein. Jede Bezugnahme gesehen Ive gibt die Formel: EMAtoday EMAyest alpha (PRICEtoday - EMAyest) Und zum Vergleich Matlab: EMAtoday EMAyest alpha (Preis Zeitraum Tagen - EMAyest) die richtige Zeile sollte: Dies ist eine ziemlich schwere Fehler und kann wirklich abzuwerfen Ihre Ergebnisse wie in meinem Fall. Kann nicht glauben, dass dies nie angesprochen wurde. Sie können an Ihre Watchlist als Threads denken, die Sie mit Lesezeichen versehen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. Auf diese Weise können Sie leicht verfolgen Themen, die Sie interessiert sind in. Um Ihre Watch-Liste, klicken Sie auf die quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich ein Element zu meiner Watchlist hinzu Um Suchkriterien zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, suchen Sie den gewünschten Begriff im Suchfeld. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Um einen Thread zu Ihrer Watch-Liste hinzuzufügen, gehen Sie auf die Thread-Seite und klicken Sie auf den Link diesen Thread zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Das MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: slyckng. phppage2 Wählen Sie Ihre Countrymoving Durchschnitt isha ram ltroshnibalanhotmailgt schrieb in Nachricht lthqa1k47b31fred. mathworksgt. Gt kann jedermann sagen, wie man den gleitenden Durchschnitt bei einer Verzögerung von 10 von ungefähr 65000 Daten gt dankt im Voraus berechnen gt ex: gt t 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5 10 gt Q1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 gt wenn t 5 Q durchschnittlich (1:10) gt t 10 Qaverage (11:20) Das ist hart, weil ich nicht vollständig verstehe, was du bist Fragen zu tun. Wie viele Mittelwerte sind Sie wollen, um in Ihren gleitenden Durchschnitt enthalten Von dem, was ich sammeln, sieht es aus wie 10 Durchschnitte, sondern ist es immer 10 Durchschnitte Wollen Sie durchschnittlich Q oder t Wenn ich richtig raten, ist Q Ihre Index-Array, was bedeutet, dass t5 entspricht Bis Q 10, da es Verzögerung 10, und bei Verzögerung 10 werden Sie wollen, dass der Durchschnitt der letzten 10 Proben ot t, wobei: Dies sollte nicht zu schwierig, das folgende Stück Code wird dies tun, wie oben erwähnt aus anderen Antworten gibt es Effizientere Möglichkeiten, dies zu tun, über Filter, conv, etc, aber dieses Stück Code wird hoffentlich mehr explizit zu helfen, yo verstehen, was los ist. Es berechnet die 10-Punkte-Bewegung avereage, wenn 10 Punkte verfügbar sind, wenn nicht (der Beginn der t-Sequenz) wird es so viele Punkte wie möglich verwenden. (N) Summe (n) Summe (n) Anzahl der Punkte im Durchschnitt k 0: M-1 N Länge (Q) für n 1: T (nk)) M else movave (n) sum (t (nk (1: n))) n Ende ende t1toc Das Problem ist, dass für einen Datenstrom von 65000 Samples dies einige Sekunden dauern wird. Um die Dinge zu beschleunigen, können wir die Ideen von Filter oder conv verwenden, was im Grunde dasselbe ist, wie ein Filter im Zeitbereich zu implementieren, den wir zusammenfassen. (1, M) MM ist die Anzahl der Punkte in unserem gleitenden Durchschnitt tic movave2 conv (t, b) t2 toctic movave3 Filter (b, a, t) t3toc Figur subplot (311) plot (movave) title Subplot (312) Plot (movave2) title (gleitender Durchschnitt durch Convolution) subplot (313) plot (movave3) title (gleitender Durchschnitt mittels Filter) Aus den Plots sollten Sie sehen, dass andere als die Endpunkte die drei Methoden sind identisch. Hoffe, das war hilfreich, Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das für jedermann offen ist. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Das MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internet Service Provider Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: slyckng. phppage2 Wählen Sie Ihr CountryMoving Average Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Mittelwertfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es benötigt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastungen und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlänge (Parameter M) nimmt die Glätte des Ausgangs zu, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Das MA-Filter erfüllt drei wichtige Funktionen: 1) Es benötigt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Führt das Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpaßfilter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, daß der 3-Punkt-Moving-Average-Filter nicht viel getan hat, um das Rauschen herauszufiltern. Wir erhöhen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir können sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir können beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Übergänge drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddämpfung nicht gut ist. Bei dieser Stoppbanddämpfung kann klar sein, daß der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, führt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Kurz gesagt, ist der gleitende Durchschnitt ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpaßfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primäre Seitenleiste