Matlab Moving Average Array

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 se importar com 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 tem. 29 de setembro de 2013 Movendo a média por convolução O que é média móvel e para que serve isso Como a média móvel é feita usando convolução A média móvel é uma operação simples Usado geralmente para suprimir o ruído de um sinal: nós ajustamos o valor de cada ponto à média dos valores em sua vizinhança. Por uma fórmula: Aqui x é a entrada ey é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, suposto ser ímpar. A fórmula acima descreve uma operação simétrica: as amostras são tomadas de ambos os lados do ponto real. Abaixo está um exemplo da vida real. O ponto em que a janela é colocada realmente é vermelho. Valores fora de x são supostos ser zeros: Para brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada nesta demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução Como você pode ter reconhecido, o cálculo da média móvel simples é semelhante à convolução: em ambos os casos, uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos. Então, dar-lhe uma tentativa de fazer a mesma coisa usando convolução. Use os seguintes parâmetros: A saída desejada é: Como primeira aproximação, vamos tentar o que obtemos ao converter o sinal x pelo k kernel seguinte: A saída é exatamente três vezes maior do que o esperado. Também pode ser visto que os valores de saída são o resumo dos três elementos na janela. É porque durante a convolução a janela é deslizada ao longo, todos os elementos nele são multiplicados por um e, em seguida, resumido: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Para obter os valores desejados de y. A saída deve ser dividida por 3: Por uma fórmula incluindo a divisão: Mas não seria ótimo para fazer a divisão durante convolução Aqui vem a idéia, reorganizando a equação: Então vamos usar o k kernel seguinte: Desta forma, vamos Obter a saída desejada: Em geral: se queremos fazer a média móvel por convolução tendo um tamanho de janela de w. Vamos usar o seguinte k kernel: Uma função simples fazendo a média móvel é: Um exemplo de uso é: Ive tem um vetor e eu quero calcular a média móvel dele (usando uma janela de largura 5). Por exemplo, se o vetor em questão for 1,2,3,4,5,6,7,8. Então a primeira entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 1,2,3,4,5 (ou seja, 15) a segunda entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 2,3,4, 5,6 (ie 20) etc. No final, o vector resultante deve ser 15,20,25,30. Como posso fazer isso? A função conv está bem no seu beco: Três respostas, três métodos diferentes. Aqui está um benchmark rápido (diferentes tamanhos de entrada, largura de janela fixa de 5) usando timeit sinta-se livre para picar buracos nele (nos comentários), se você acha que precisa ser refinado. Conv surge como a abordagem mais rápida é cerca de duas vezes mais rápido que a aproximação moedas (usando filtro). E cerca de quatro vezes mais rápido que Luis Mendos abordagem (usando cumsum). Aqui está outro benchmark (tamanho de entrada fixo de 1e4. Largura de janela diferente). Aqui, Luis Mendos abordagem cumsum surge como o vencedor claro, porque a sua complexidade é principalmente governada pelo comprimento da entrada e é insensível à largura da janela. Conclusão Para resumir, você deve usar a abordagem conv se sua janela é relativamente pequena, use a abordagem cumsum se sua janela é relativamente grande. Código (para benchmarks)