Cómo Calcular El Promedio Móvil En Matlab

Filtro de movimiento promedio de datos de tráfico Este ejemplo muestra cómo suavizar los datos de flujo de tráfico utilizando un filtro de media móvil con una ventana deslizante de 4 horas. La siguiente ecuación de diferencias describe un filtro que promedia la hora actual y las tres horas anteriores de datos. Importe los datos de tráfico y asigne la primera columna de conteo de vehículos al vector x. Cree los vectores de coeficiente de filtro. Calcule el promedio móvil de 4 horas de los datos y trace los datos originales y los datos filtrados. MATLAB y Simulink son marcas registradas de The MathWorks, Inc. Para obtener una lista de otras marcas comerciales propiedad de The MathWorks, Inc., visite www. mathworks. com/store. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivos propietarios. Seleccione su paísDocumentación tsmovavg salida tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve el promedio móvil simple para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (vector, s, lag, dim) devuelve la media móvil simple para un vector. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) devuelve la media móvil ponderada exponencial para la serie de tiempo financiero, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1). La salida tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) devuelve la media móvil ponderada exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. (2 / (periodo de tiempo 1)). La salida tsmovavg (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (vector, t, numperiod, dim) devuelve el promedio móvil triangular de un vector. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (tsobj, w, weights) devuelve la media móvil ponderada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Suministrando pesos para cada elemento en la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (vector, w, pesos, dim) devuelve la media móvil ponderada del vector suministrando pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (tsobj, m, numperiod) devuelve la media móvil modificada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. La salida tsmovavg (vector, m, numperiod, dim) devuelve la media móvil modificada para el vector. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. Dim 8212 dimensión para operar a lo largo de entero positivo con valor 1 o 2 Dimensión para operar a lo largo, especificado como un entero positivo con un valor de 1 o 2. dim es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor predeterminado Se asume el valor 2. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz orientada a filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. se supone que la entrada es un vector de columna o una matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. E 8212 Indicador para el vector de caracteres de media móvil exponencial El promedio móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que el tiempo es el período de tiempo de la media móvil exponencial. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tiempo 8212 Longitud del período de tiempo entero no negativo Select Your CountryDocumentation tsmovavg salida tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve el promedio móvil simple para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (vector, s, lag, dim) devuelve la media móvil simple para un vector. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) devuelve la media móvil ponderada exponencial para la serie de tiempo financiero, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1). La salida tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) devuelve la media móvil ponderada exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. (2 / (periodo de tiempo 1)). La salida tsmovavg (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (vector, t, numperiod, dim) devuelve el promedio móvil triangular de un vector. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (tsobj, w, weights) devuelve la media móvil ponderada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Suministrando pesos para cada elemento en la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (vector, w, pesos, dim) devuelve la media móvil ponderada del vector suministrando pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (tsobj, m, numperiod) devuelve la media móvil modificada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. La salida tsmovavg (vector, m, numperiod, dim) devuelve la media móvil modificada para el vector. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. Dim 8212 dimensión para operar a lo largo de entero positivo con valor 1 o 2 Dimensión para operar a lo largo, especificado como un entero positivo con un valor de 1 o 2. dim es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor predeterminado Se asume el valor 2. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz orientada a filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. se supone que la entrada es un vector de columna o una matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. E 8212 Indicador para el vector de caracteres de media móvil exponencial El promedio móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que el tiempo es el período de tiempo de la media móvil exponencial. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tiempo 8212 Longitud del período de tiempo entero no negativo Selección de la respuesta de frecuencia de un filtro LTI La respuesta de frecuencia de un sistema LTI es el DTFT de la respuesta al impulso, De una media móvil L-media es Como el filtro de media móvil es FIR, la respuesta de frecuencia se reduce a la suma finita Podemos utilizar la identidad muy útil para escribir la respuesta de frecuencia como donde hemos dejado ae minus jomega. N 0 y M L menos 1. Podemos estar interesados ​​en la magnitud de esta función para determinar qué frecuencias pasan a través del filtro sin atenuación y cuáles son atenuadas. A continuación se muestra un gráfico de la magnitud de esta función para L 4 (rojo), 8 (verde) y 16 (azul). El eje horizontal varía de cero a pi radianes por muestra. Observe que en los tres casos, la respuesta de frecuencia tiene una característica de paso bajo. Un componente constante (frecuencia cero) en la entrada pasa a través del filtro sin atenuación. Ciertas frecuencias más altas, como pi / 2, son completamente eliminadas por el filtro. Sin embargo, si la intención era diseñar un filtro de paso bajo, entonces no lo hemos hecho muy bien. Algunas de las frecuencias más altas se atenúan sólo por un factor de 1/10 (para la media móvil de 16 puntos) o 1/3 (para la media móvil de cuatro puntos). Podemos hacer mucho mejor que eso. La gráfica anterior se creó mediante el siguiente código Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) trama (omega) (0, pi, 0, 1) Copia de copyright 2000- - Universidad de California, BerkeleyMoving-Filtro promedio de datos de tráfico Este ejemplo muestra cómo suavizar los datos de flujo de tráfico utilizando Un filtro de media móvil con una ventana deslizante de 4 horas. La siguiente ecuación de diferencias describe un filtro que promedia la hora actual y las tres horas anteriores de datos. Importe los datos de tráfico y asigne la primera columna de conteo de vehículos al vector x. Cree los vectores de coeficiente de filtro. Calcule el promedio móvil de 4 horas de los datos y trace los datos originales y los datos filtrados. MATLAB y Simulink son marcas registradas de The MathWorks, Inc. Para obtener una lista de otras marcas comerciales propiedad de The MathWorks, Inc., visite www. mathworks. com/store. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivos propietarios. Selecciona tu pais