Oitava média em movimento

Média móvel ponderada Em resposta a esta publicação por Luca Delucchi Um método on-line para fazer wma (ou seja, onde você pode adicionar um único valor ao mesmo tempo) com uma janela de expinência (que pesa eventos mais recentes mais fortes do que menos recentes) funciona assim: xmean (T1) exp (-1tau) (xmean (t) x (t) tau) isso lhe dá uma wma de x (t). Tau é algo como o comprimento da memória (eventos mais atrasados ​​do que o tau não será muito lembrado demais). Am 10.08.2007 um 09:19 schrieb Luca Delucchi: gt Oi, eu posso fazer uma função na Média de Movimento Ponderada onde o valor é gt tomar no modo automático esta minha idéia gt gt yy1, y2, y3, y4, y5 gt função wma (Y) gt (y12y2y3) 4 gt (y22y3y4) 4 gt etc gt etc gt final função gt gt Não consegui repetir a fórmula (y12y2y3) 4 (porque se o vetor longo do gt for diferente eu preciso mudar a função) mas tenho Apenas uma fórmula gt que usa a fórmula para todos os valores de vetor gt gt Espero ter dado uma explicação clara gt gt Luca gt gt Help-octave mailing list gt email escondido gt cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave Não é uma coisa de oitava, mas Um processo de processamento de sinal. Um filtro FIR (filtro de entrada finito) é determinado pelo vetor dos coeficientes, portanto, se o filtro tiver o comprimento 4, a saída seria algo como: y (t) b (1) x (t) b (2) x ( T-1) b (3) x (t-2) b (4) x (t-3) Então, quando b (1,4) 4, é apenas a média dos últimos quatro elementos. Na oitava, você pode usar a função quotfilterquot para fazer exatamente isso, se x for seu sinal, você pode simplesmente fazer o filtro (b, 1, x) P. S. Isso é quase o mesmo que a sugestão de Sren para usar a convolução (usando a função conv). A única diferença (eu acredito) é que o filtro dará a mesma saída que conv, mas truncado ao comprimento de x. Em 81007, Luca Delucchi enviou email gt escreveu: 2007810, Schirmacher, Rolf ltidden email gt: gt Filtrar com um filtro FIR Os coeficientes seriam gt gt b 1 1 1 1. 4 gt O que é isso Desculpe, mas I39m um novato de octave gt gt ----- Mensagem Original ----- gt gt De: Luca Delucchi mailto: email escondido gt gt Enviado: sexta-feira, 10 de agosto de 2007 9:20 Gt gt Para: octave gt gt Assunto: Média móvel ponderada gt gt gt gt gt gt Oi, eu posso fazer uma função na média de movimento ponderada onde o valor é gt gt tomar no modo automático esta minha idéia gt gt gt gt yy1, y2, Y3, y4, y5 gt gt função wma (y) gt gt (y12y2y3) 4 gt gt (y22y3y4) 4 gt gt etc gt gt etc gt gt função final gt gt gt gt Não consegui repetir a fórmula (y12y2y3) 4 (porque Se o longo vetor gt gt for diferente eu preciso mudar a função), mas tenho apenas uma fórmula gt gt que usa a fórmula para todos os valores do vetor gt gt gt gt Espero ter dado uma explicação clara gt gt gt gt Luca gt gt gt Gt Help-octave mailing list gt gt email escondido gt gt cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave gt gt gt Em resposta a esta publicação por Luca Delucchi Oi, eu posso fazer uma função na Média de Movimento Ponderada onde o valor é assumido no automat Ic mode this my idea yy1, y2, y3, y4, y5 função wma (y) (y12y2y3) 4 (y22y3y4) 4 etc etc final função Eu não poderia repetir a fórmula (y12y2y3) 4 (porque se o longo do vetor é diferente Eu devo mudar a função), mas tenho apenas uma fórmula que usa a fórmula para todos os valores do vetor. Você deve pensar sobre seus dados de uma maneira diferente se você quiser usar o Matlaboctave de forma eficiente. Os dados são representados como vetores ou matrizes, e você deve fazer todas as operações em todos os dados --- não pense nos elementos y1, y2, etc., mas sim lidar com todo o vetor y. Você terá que misturar elementos vetoriais de diferentes posições, então você precisa construir versões deslocadas do vetor. Por exemplo, y (2: end) é o vetor cujo primeiro elemento é o segundo elemento de y. Quando você faz isso dessa forma, isso obriga você a reconhecer vários problemas que são varridos sob o tapete de outra forma, por exemplo, qual o significado da sua média ponderada para y1, que não tem um ponto de dados anterior. Uma abordagem pode ser duplicar a Primeiro e último ponto: temp y (1) yy (final) média (temp (1: final-2) 2temp (2: final-1) temp (3: fim)) 4 ou desista e admita que você só pode calcular A média em um subconjunto de pontos: média (y (1: fim-2) 2y (2: final-1) y (3: fim)) 4 Existe uma função de oitava chamada filtro () que pode aplicar um filtro linear arbitrário. Bastante complicado porque permite um feedback linear que você não está interessado em que você use uma forma específica de um vetor de feedback b1 0 0 0 0 0. filtro médio (1 2 14,1, y)) Finalmente, a Octave possui alguns filtros criados no meu O filtro de preservação de 2 instantes Savitzky-Golay é o favorito. Processamento de sinal Este capítulo descreve o processamento de sinal e as funções rápidas de transformação de Fourier disponíveis na Octave. As transformações rápidas de Fourier são calculadas com as bibliotecas FFTW ou FFTPACK dependendo de como a Octave é construída. Calcule a transformada discreta de Fourier de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). O FFT é calculado ao longo da primeira dimensão não-singleton da matriz. Assim, se x é uma matriz, fft (x) calcula a FFT para cada coluna de x. Se for chamado com dois argumentos, espera-se que n seja um inteiro especificando o número de elementos de x para usar ou uma matriz vazia para especificar que seu valor deve ser ignorado. Se n for maior que a dimensão ao longo da qual o FFT é calculado, então x é redimensionado e preenchido com zeros. Caso contrário, se n for menor do que a dimensão ao longo da qual o FFT é calculado, então x é truncado. Se for chamado com três argumentos, dim é um número inteiro que especifica a dimensão da matriz ao longo do qual o FFT é executado. Calcule a transformada de Fourier inversa discreta de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). O FFT inverso é calculado ao longo da primeira dimensão não-singleton da matriz. Assim, se x é uma matriz, fft (x) calcula a FFT inversa para cada coluna de x. Se for chamado com dois argumentos, espera-se que n seja um inteiro especificando o número de elementos de x para usar ou uma matriz vazia para especificar que seu valor deve ser ignorado. Se n for maior que a dimensão ao longo da qual o FFT inverso é calculado, então x é redimensionado e preenchido com zeros. Caso contrário, se n for menor do que a dimensão ao longo da qual a FFT inversa é calculada, então x é truncado. Se for chamado com três argumentos, dim é um número inteiro que especifica a dimensão da matriz ao longo da qual a FFT inversa é realizada. Calcule a transformada de Fourier discreta bidimensional de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). Os argumentos opcionais m e n podem ser usados ​​especifica o número de linhas e colunas de A para usar. Se qualquer um destes for maior do que o tamanho de A. A é redimensionado e preenchido com zeros. Se A é uma matriz multidimensional, cada sub-matriz bidimensional de A é tratada separadamente. Calcule a transformada de Fourier discreta bidimensional inversa de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). Os argumentos opcionais m e n podem ser usados ​​especifica o número de linhas e colunas de A para usar. Se qualquer um destes for maior do que o tamanho de A. A é redimensionado e preenchido com zeros. Se A é uma matriz multidimensional, cada sub-matriz bidimensional de A é tratada separadamente. Calcule a transformada de Fourier discreta N-dimensional de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). O tamanho opcional do argumento do vetor pode ser usado, especifique as dimensões da matriz a ser usada. Se um elemento de tamanho for menor que a dimensão correspondente de A., a dimensão de A é truncada antes da execução da FFT. Caso contrário, se um elemento de tamanho for maior do que a dimensão correspondente, então A é redimensionada e preenchida com zeros. Calcule a transformada de Fourier discreta N-dimensional inversa de A usando um algoritmo de Transformação de Fourier Rápida (FFT). O tamanho opcional do argumento do vetor pode ser usado, especifique as dimensões da matriz a ser usada. Se um elemento de tamanho for menor que a dimensão correspondente de A., a dimensão de A é truncada antes de executar a FFT inversa. Caso contrário, se um elemento de tamanho for maior do que a dimensão correspondente, então A é redimensionada e preenchida com zeros. Octave usa as bibliotecas FFTW para executar cálculos FFT. Quando a Octave inicia e inicializa as bibliotecas FFTW, elas lêem um arquivo do sistema inteiro (em um sistema Unix, geralmente é um erro) que contém informações úteis para acelerar os cálculos FFT. Esta informação é chamada de sabedoria. O arquivo do sistema permite que a sabedoria seja compartilhada entre todos os aplicativos usando as bibliotecas do FFTW. Use a função fftw para gerar e salvar a sabedoria. Usando os utilitários fornecidos juntamente com as bibliotecas FFTW (fftw-sabedoria em sistemas Unix), você pode até adicionar sabedoria gerada pela Octave para o arquivo de sabedoria do sistema. Gerencie os dados de sabedoria do FFTW. Os dados de sabedoria podem ser usados ​​para acelerar significativamente o cálculo das FFT, mas implica um custo inicial em seu cálculo. Quando as bibliotecas do FFTW são inicializadas, elas lêem um arquivo de sabedoria do sistema (tipicamente em etc), permitindo que a sabedoria seja compartilhada entre outras aplicações além da Octava. Alternativamente, a função fftw pode ser usada para importar sabedoria. Por exemplo, salvará o sabedoria existente usado pela Octave para o conhecimento da cadeia. Esta string pode então ser guardada em um arquivo e restaurada usando os comandos save e load, respectivamente. Essa sabedoria existente pode ser reimportada da seguinte forma. Se a sabedoria é uma corda vazia, então o sabedoria usada é desmarcada. Durante o cálculo das transformações de Fourier é gerada mais sabedoria. A moda em que essa sabedoria é gerada também é controlada pela função fftw. Existem cinco modos diferentes em que a sabedoria pode ser tratada: Especifica que nenhuma medição de tempo de execução do meio ótimo de cálculo de um particular é realizada e uma heurística simples é usada para escolher um plano (provavelmente sub-ótimo). A vantagem deste método é que há pouca ou nenhuma sobrecarga na geração do plano, o que é apropriado para uma transformada de Fourier que será calculada uma vez. Neste caso, uma gama de algoritmos para executar a transformação é considerada e a melhor é selecionada com base em seu tempo de execução. Semelhante a quotmeasurequot. Mas uma gama mais ampla de algoritmos é considerada. Como quotmeasurequot. Mas todos os algoritmos possíveis que podem ser usados ​​para tratar a transformação são considerados. Como a medição de tempo de execução do algoritmo pode ser cara, isso é um compromisso em que quotmeasurequot é usado para transformações até o tamanho de 8192 e além do que o método quotestimatequot é usado. O método padrão é quotestimatequot. O método atual pode ser consultado ou configurado usando Nota que a sabedoria calculada será perdida ao reiniciar o Octave. No entanto, os dados de sabedoria podem ser recarregados se ele for salvo em um arquivo como descrito acima. Os arquivos de sabedoria salva não devem ser usados ​​em diferentes plataformas, pois não serão eficientes e o ponto de cálculo da sabedoria é perdido. O número de threads utilizados para calcular os planos e executar as transformações pode ser definido com Observação: a oitava deve ser compilada com o suporte FFTW multi-threaded para esse recurso. O número de processadores disponíveis para o processo atual é usado por padrão. Convocar dois vetores usando o FFT para computação. C fftconv (x. Y) retorna um vetor de comprimento igual ao comprimento (x) comprimento (y) - 1. Se x e y são os vetores de coeficientes de dois polinômios, o valor retornado é o vetor de coeficientes do polinômio do produto. A computação usa a FFT chamando a função fftfilt. Se o argumento opcional n for especificado, um FFT de N-ponto é usado. Filtre x com o filtro FIR b usando a FFT. Se x for uma matriz, filtre cada coluna da matriz. Dado o terceiro argumento opcional, n. Fftfilt usa o método de sobreposição-adicionar para filtrar x com b usando uma FFT de N-ponto. O tamanho FFT deve ser uma potência igual de 2 e deve ser maior ou igual ao comprimento de b. Se o n especificado não atender a esses critérios, ele é ajustado automaticamente para o valor mais próximo que o faz. Aplique um filtro digital 1-D aos dados x. O filtro retorna a solução para a seguinte equação de diferença linear, tempo-invariante: onde Nlength (a) -1 e Mlength (b) -1. O resultado é calculado sobre a primeira dimensão não-singleton de x ou sobre dim se fornecida. Uma forma equivalente da equação é: onde c aa (1) e d ba (1). Se o quarto argumento si for fornecido, ele é tomado como o estado inicial do sistema e o estado final é retornado como sf. O vetor de estado é um vetor de coluna cujo comprimento é igual ao comprimento do vetor de coeficiente mais longo menos um. Se não for fornecido, o vetor de estado inicial é definido para todos os zeros. Em termos da Transformada Z, y é o resultado de passar o sinal de tempo discreto x através de um sistema caracterizado pela seguinte função de sistema racional: Aplique o filtro FIR 2-D b para x. Se a forma do argumento for especificada, devolva uma matriz da forma desejada. Os valores possíveis são: pad x com zeros em todos os lados antes de filtrar. Unpadded x (padrão) trim x após a filtragem para que os efeitos de borda não estejam incluídos. Observe que esta é apenas uma variação na convolução, com os parâmetros invertidos e b girados 180 graus. Retornar a resposta de freqüência complexa h do filtro racional IIR cujos coeficientes de numerador e denominador são b e a. respectivamente. A resposta é avaliada em n freqüências angulares entre 0 e 2pi. O valor de saída w é um vetor das freqüências. Se um é omitido, o denominador é assumido como sendo 1 (isso corresponde a um filtro FIR simples). Se n for omitido, é assumido um valor de 512. Para a computação mais rápida, n deve influenciar em um pequeno número de primos pequenos. Se o quarto argumento, quotwholeot. É omitido, a resposta é avaliada em freqüências entre 0 e pi. Avalie a resposta nas freqüências específicas no vetor w. Os valores para w são medidos em radianos. Hellip freqz (hellip, Fs) Frequências de retorno em Hz em vez de radianos assumindo uma taxa de amostragem Fs. Se você estiver avaliando a resposta em freqüências específicas w. Essas frequências devem ser solicitadas em Hz, em vez de radianos. Trace a magnitude e a resposta de fase de h em vez de devolvê-las. Trace a magnitude e a resposta de fase de h. Se o argumento freqnorm opcional for verdadeiro, o vetor de freqüência w está em unidades de radianos normalizados. Se Freqnorm for falso, ou não dado, então w é medido em Hertz. Calcule a função sinc. Retornar sin (pix) (pix). Desligue as fases do radian adicionando múltiplos de 2pi conforme apropriado para remover saltos maiores do que tol. Tol padrão para pi. Unwrap funcionará ao longo da dimensão dim. Se dim é não especificado, ele padrão é a primeira dimensão não-singleton. Ajustar um modelo de regressão ARCH às séries temporais e usando o algoritmo de pontuação no documento ARCH original da Englersquos. Em que e (t) é N (0, h (t)). Dado um vetor de séries temporais e ao tempo t-1 e uma matriz de regressores (comuns) x até t. A ordem da regressão da variância residual é especificada por p. Se invocado como archfit (y. K. P) com um inteiro positivo k. Ajuste um processo ARCH (k. P), ou seja, faça o acima com a t-ésima linha de x dada opcionalmente, pode-se especificar o número de iterações iter. O fator de atualização gamma. E os valores iniciais a0 e b0 para o algoritmo de pontuação. Simule uma sequência ARCH do comprimento t com coeficientes AR b e coeficientes CH a. O resultado y (t) segue o modelo onde e (t). Dado o tempo t-1. É N (0, h (t)). Com Para um modelo de regressão linear, execute um teste de Lagrange Multiplicador (LM) da hipótese nula de nenhuma heteroscedesa autônoma condicional contra a alternativa de CH (p). Isto é, O modelo é dado até t-1 e x até t. E (t) é N (0, h (t)) com e nulo é (1) hellip a (p) 0. Se o segundo argumento for um inteiro escalar, k. Realize o mesmo teste em um modelo de auto-agressão linear de ordem k. Isto é, com a t-ésima fileira de x. Sob o nulo, LM tem aproximadamente uma distribuição chisquare com p graus de liberdade e pval é o valor p (1 menos o CDF desta distribuição no LM) do teste. Se nenhum argumento de saída for dado, o valor de p será exibido. Retornar uma simulação do modelo ARMA. O modelo ARMA é definido pelo qual k é o comprimento do vetor a. L é o comprimento do vetor b e e é o ruído branco gaussiano com variância v. A função retorna um vetor de comprimento t. O parâmetro opcional n dá o número de simbólico x (i) usado para inicialização, ou seja, uma sequência de comprimento t n é gerada e x (n 1: t n) é retornado. Se n for omitido, n 100 é usado. Dado uma série de tempo (vetor) y. Devolver uma matriz com os na primeira coluna e os primeiros k valores de lagged de y nas outras colunas. Em outras palavras, para t gt k. 1, y (t -1), hellip, y (t-k) é a t-ésima linha do resultado. A matriz resultante pode ser usada como uma matriz de regressores em autoregressões. Retornar os coeficientes de filtro de uma janela Bartlett (triangular) de comprimento m. Para uma definição da janela Bartlett, veja, por exemplo, A. V. Oppenheim amp. R. W. Schafer, processamento de sinal de tempo discreto. Retornar os coeficientes de filtro de uma janela Blackman de comprimento m. Se o argumento opcional quotperiodicquot for dado, a forma periódica da janela será retornada. Isto é equivalente à janela do comprimento m 1 com o último coeficiente removido. O argumento opcional quotsymmetricquot é equivalente a não especificar um segundo argumento. Para uma definição da janela Blackman, veja, p. Ex. A. V. Oppenheim amp. R. W. Schafer, processamento de sinal de tempo discreto. Se x é um vetor, detrend (x. P) remove o melhor ajuste de um polinômio de ordem p a partir do dado x. Se x é uma matriz, detrend (x. P) faz o mesmo para cada coluna em x. O segundo argumento p é opcional. Se não for especificado, um valor de 1 é assumido. Isso corresponde à remoção de uma tendência linear. A ordem do polinômio também pode ser dada como uma string, caso em que p deve ser quotconstantquot (corresponde a p 0) ou quotlinearquot (corresponde a p 1). Retornar o estimador d para o parâmetro de diferenciação de uma série de tempo integrada. As frequências de 2piat, 2pibT são utilizadas para a estimativa. Se b for omitido, o intervalo 2piT, 2piaT é usado. Se ambos b e a são omitidos, usa-se 0,5 sqrt (T) e b 1,5 sqrt (T), onde T é o tamanho da amostra. Se x for uma matriz, estima-se o parâmetro de diferenciação de cada coluna. Os estimadores para todas as freqüências nos intervalos descritos acima são retornados em dd. O valor de d é simplesmente a média de dd. Referência: P. J. Brockwell ampère R. A. Davis. Série temporal: teoria e métodos. Springer 1987. Execute um passo do algoritmo Durbin-Levinson. O vetor c especifica as autocovariâncias gamma0, hellip, gammat do intervalo 0 a t. Oldphi especifica os coeficientes com base em c (t -1) e oldv especifica o erro correspondente. Se oldphi e oldv forem omitidos, todos os passos de 1 a t do algoritmo são executados. Execute uma mudança do vetor x. Para uso com as funções fft e ifft, para mover a freqüência 0 para o centro do vetor ou matriz. Se x é um vetor de N elementos correspondentes a N amostras de tempo espaçadas por dt. Então fftshift (fft (x)) corresponde a freqüências Se x é uma matriz, o mesmo é válido para linhas e colunas. Se x for uma matriz, então o mesmo se mantém ao longo de cada dimensão. O argumento dim opcional pode ser usado para limitar a dimensão ao longo da qual a permutação ocorre. Desfazer a ação da função fftshift. Para comprimento uniforme x. Fftshift é o seu próprio inverso, mas os comprimentos estranhos diferem ligeiramente. Calcule as diferenças fracionárias (1-L) d x onde L denota o lag-operator e d é maior que -1. Retornar os coeficientes de filtro de uma janela Hamming de comprimento m. Se o argumento opcional quotperiodicquot for dado, a forma periódica da janela será retornada. Isto é equivalente à janela do comprimento m 1 com o último coeficiente removido. O argumento opcional quotsymmetricquot é equivalente a não especificar um segundo argumento. Para uma definição da janela de Hamming, veja, por exemplo, A. V. Oppenheim amp. R. W. Schafer, processamento de sinal de tempo discreto. Retornar os coeficientes de filtro de uma janela Hanning de comprimento m. Se o argumento opcional quotperiodicquot for dado, a forma periódica da janela será retornada. Isto é equivalente à janela do comprimento m 1 com o último coeficiente removido. O argumento opcional quotsymmetricquot é equivalente a não especificar um segundo argumento. Para uma definição da janela Hanning, veja, por exemplo, A. V. Oppenheim amp. R. W. Schafer, processamento de sinal de tempo discreto. Estimar o parâmetro Hurst da amostra x através da estatística do intervalo redimensionado. Se x for uma matriz, o parâmetro é estimado para cada coluna. Retorne o polinômio de interpolação de Hermite Cubic Piecewise (pchip) dos pontos x e y. Se for chamado com dois argumentos, retorne o polinômio por partes pp que pode ser usado com ppval para avaliar o polinômio em pontos específicos. Quando chamado com um terceiro argumento de entrada, pchip avalia o polinômio pchip nos pontos xi. O terceiro formulário de chamada é equivalente a ppval (pchip (x. Y), xi). A variável x deve ser um vetor estritamente monotônico (aumentando ou diminuindo) do comprimento n. Y pode ser um vetor ou matriz. Se y for um vetor, ele deve ter o mesmo comprimento n como x. Se y for uma matriz, então o tamanho de y deve ter o formulário s1. S2. Hellip, sk. N A matriz é remodelada internamente para uma matriz onde a dimensão principal é dada por s1 s2 hellip sk e cada linha dessa matriz é tratada separadamente. Observe que isso é exatamente o oposto do interp1, mas é feito para compatibilidade MATLAB. Retornar o periodograma (Power Spectral Density) de x. As possíveis entradas são: vetor de dados. Se x for real-valorado, um espectro unilateral é estimado. Se x for de valor complexo, ou o quot quot especifica quottwosidedquot. O espectro completo é estimado. Dados de peso da janela. Se a janela estiver vazia ou não especificada, uma janela retangular padrão é usada. Caso contrário, a janela é aplicada ao sinal (x. Win) antes de calcular o periodograma. Os dados da janela devem ser um vetor do mesmo comprimento que x. Número de caixas de freqüência. O padrão é 256 ou a potência superior seguinte de 2 maiores que o comprimento de x (max (256, 2.nextpow2 (comprimento (x)))). Se nfft for maior do que o comprimento da entrada, o x será preenchido com zero ao comprimento de nfft. taxa de amostragem. O padrão é 1. faixa de espectro. Quotonesidedquot calcula o espectro de 0..nfft21. Quottwidesidedquot calcula o espectro de 0..nfft-1. A segunda saída opcional w são as frequências angulares normalizadas. Para um cálculo unilateral w está no intervalo 0, pi se nfft é igual e 0, pi) se nfft for estranho. Da mesma forma, para um cálculo de dois lados w está na faixa de 0, 2pi ou 0, 2pi) dependendo de nfft. Se for especificada uma frequência de amostragem, Fs. Então as freqüências de saída f estarão na faixa 0, Fs 2 ou 0, Fs 2) para cálculos unilaterais. Para cálculos de dois lados, o intervalo será 0, Fs). Quando chamado sem saídas, o periodograma é imediatamente plotado na janela da figura atual. Retornar um sinetone de frequência freq com um comprimento de seg segundos a taxa de amostragem e com amplitude ampl. Os argumentos freq e ampl podem ser vetores de tamanho comum. Os padrões são a taxa 8000, segundo 1 e o ampl 64. Retorna um vetor de elemento m com i-ésimo elemento dado pelo pecado (2 pi (i d -1) n). O valor padrão para d é 0 e o valor padrão para n é m. Retornar o estimador de densidade espectral dado um vetor de autocovariâncias c. Nome da janela ganha. E largura de banda, b. O nome da janela, p. ex. Quottrianglequot ou quotrectanglequot é usado para procurar uma função chamada win lw. Se a vitória for omitida, a janela do triângulo é usada. Se b for omitido, use 1 sqrt (comprimento (x)). Retornar o estimador de densidade espectral dado um vetor de dados x. Nome da janela ganha. E largura de banda, b. O nome da janela, p. ex. Quottrianglequot ou quotrectanglequot é usado para procurar uma função chamada win sw. Se a vitória for omitida, a janela do triângulo é usada. Se b for omitido, use 1 sqrt (comprimento (x)). Retorna a média móvel de 15 pontos de Spencerrsquos de cada coluna de x. Calcule a transformada de Fourier de curto prazo do vetor x com coeficientes numcoef aplicando uma janela de pontos de dados de winsize e um incremento de pontos inc. Antes de computar a transformada de Fourier, uma das seguintes janelas é aplicada: os nomes das janelas podem ser passados ​​como strings ou pelo número wintype. Os padrões a seguir são usados ​​para argumentos não especificados: winsize 80, inc 24, numcoef 64 e wintype 1. y stroft (x. Hellip) retorna os valores absolutos dos coeficientes de Fourier de acordo com as freqüências positivas numcoef. Y. C stft (x. Hellip) retorna toda a matriz STFT y e um vetor de 3 elementos c que contém o tamanho da janela, o incremento e o tipo de janela, que é necessário para a função de síntese. Calcule um sinal de sua transformada de Fourier de curta duração y e um vetor de 3 elementos c especificando tamanho da janela, incremento e tipo de janela. Os valores y e c podem ser derivados por Ajustar um modelo de AR (p) com estimativas de Yule-Walker, dado um vetor c de autocovariâncias gamma0, hellip, gammap. Retorna os coeficientes AR, a. E a variância do ruído branco, v. vectorizado, média móvel, filtro (110ones (1, 10), 1, x). Isso pressupõe que os valores em tempo negativo (x (0), x (-1), etc. zero. Assim, por exemplo, o primeiro valor de y seria x (1) 10. No sexto, 7 de maio de 2018, às 15h33, Tim Rueth, o correio eletrônico gt escreveu: olhei para conv () e filtro (), mas não consigo descobrir como fazer uma média móvel com eles. Talvez eu não compreenda as funções dos controles de entrada corretamente. Let39s dizem que eu tenho uma matriz, um rand (1.100). Você pode me dizer como eu uso uso conv () e filtro () para tomar, digamos a média móvel de 10 dias, com uma ponderação de 0,5 gt ----- Mensagem Original ----- gt De: Andy Buckle Mailto: email escondido gt Enviado: quinta-feira, 06 de maio de 2018 12:06 gt Para: email escondido gt Cc: email escondido gt Assunto: Re: vetor movimentado em média gt gt conv é também um arquivo m, mas ele só tem alguns Se estiver dentro, então ele gt chama filtro para fazer o trabalho. Que é um arquivo de outubro. Gt gt Andy gt gt On Thu, 6 de maio de 2018 às 6:28, Tim Rueth ltcito e-mail gt escreveu: gt gt Alguém sabe como usar uma média móvel ponderada de n-dia de um vetor gt gt sem usar um for - Loop eu olhei o código M gt ​​para movavg () gt gt e ele usa um loop for, então eu acho que provavelmente não há nenhuma maneira, gt gt, mas eu pensei que eu chequei. Obrigado. Gt gt gt gt --Tim gt gt gt gt Help-octave mailing list gt gt email escondido gt gt www-old. cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave gt gt gt gt gt gt gt - gt andy fivela gt Obrigado por mostrar Como usar o filtro () para fazer uma média móvel simples. Eu implementei seu código, e concorda com movavg (x, 10,10,0), que calcula uma média móvel simples de 10 dias. Existe apenas uma diferença nos primeiros 9 números devido a valores assumidos de tempo negativo (movavg calcula um período de rodagem). Como você pode lembrar, estou tentando usar o filtro () para evitar movavg () s for-loop. Agora, o que estou tentando fazer é uma média móvel ponderada, idêntica ao parâmetro alfa de movavg (). Quando alpha0, é uma média móvel simples e concorda com o filtro (). Se eu mudar alfa para 1, suponho que obtenha um MA linear. É o código em movavg. m que faz a ponderação (o lead é o número de dias em média, igual a 10 no caso acima): lead (1: lead).aa Ajuste os pesos para igualar 1 lead lead sum (lead) Então, para uma média móvel de 10 dias linearmente ponderada (lead 10, alpha 1). Os 9 dias anteriores e o dia atual devem ser ponderados da seguinte forma: 155, 255, 355. 1055, com o maior peso (1055) aplicado no dia atual. Então, tentei um caso de teste simples com apenas um MA de 2 dias em um vetor de 6 elementos. Madays 2 alpha 1 len 6 a rand (1. len) Calcular MA usando movavg () ma movavg (a, madays, madays, alfa) Calcular MA usando filtro () varredura (1: madays).alpha normsweep sweepsum (varredura) f Filtro (normsweep, 1, a) Os resultados de movavg () e filter () são semelhantes, mas não iguais. Eu acho que não tenho os argumentos para o filtro () correto, mas não consigo descobrir o que fiz de errado. Particularmente, não tenho certeza do que o segundo argumento do filtro () deveria fazer. Ajuda Eu não sei o que você quer dizer com uma ponderação de 0,5, mas para fazer uma média simples de 10 dias, itd be y filter (110ones (1, 10), 1, x) Isso pressupõe que os valores em tempo negativo (x (0 ), X (-1), etc.) são todos zero. Assim, por exemplo, o primeiro valor de y seria x (1) 10. No sex. 7 de maio de 2018, às 15h33, Tim Rueth escreveu o correio eletrônico: escrevi: olhei para conv () e filtro (), mas não consigo descobrir como fazer uma média móvel com eles. Talvez eu não entenda as funções dos controles de entrada corretamente. Digamos que eu tenho uma matriz, um rand (1.100). Você pode me dizer como eu uso conv () e filtro () para tomar, digamos a média móvel de 10 dias, com uma ponderação de 0,5 gt ----- Mensagem Original ----- gt De: Andy Buckle Mailto: email escondido gt Enviado: quinta-feira, 06 de maio de 2018 12:06 gt Para: email escondido gt Cc: email escondido gt Assunto: Re: vetor movimentado em média gt gt conv é também um arquivo m, mas ele só tem alguns Se estiver dentro, então ele gt chama filtro para fazer o trabalho. Que é um arquivo de outubro. Gt gt Andy gt gt On Thu, 6 de maio de 2018 às 6:28, Tim Rueth ltcito e-mail gt escreveu: gt gt Alguém sabe como usar uma média móvel ponderada de n-dia de um vetor gt gt sem usar um for - Loop Eu olhei o código M gt ​​para movavg () gt gt e ele usa um loop for, então eu acho que provavelmente não há um jeito, gt gt, mas eu pensei que estava de acordo. Obrigado. Gt gt gt gt --Tim gt gt gt gt Help-octave mailing list gt gt email escondido gt gt www-old. cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave gt gt gt gt gt gt gt gt - gt andy fivela gtTodo código de filtro Abaixo, funciona bem quando comparado ao que eu estava fazendo, exceto por um número de dias iniciais, devido a quais valores são assumidos em tempo negativo. Eu estava usando o seguinte código: gt gt quotndaysquot é o número de dias a ser usado ao calcular a média exponencial de gtmoving de quotdataquot (dados é um vetor de coluna) gt data repmat (dados (1), ndays, 1) dados de repetição de dados (1) horários de nove dias no início dos dados para valores de tempo negativos gt alpha 2 (ndays1) gt n comprimento (dados) gt avg zeros (n, 1) gt avg (1) data (1) A instrução acima é tudo que você precisa Para não dispor de memória passada para valores negativos. Você deve fazer o mesmo para a função de filtro, mas não consegui dizer como fazê-lo de forma indiferente. Gt for i 2. n gt ao avg (i-1) gt avg (i) ao alpha (dados (i) - ao) gt final para gt gt trim off run-in período para valores de tempo negativos gt longma longma (lmadays1. End ) Eu não entendo a instrução acima. O que é longma gtPara pequenos valores de ndays, o número de dias iniciais em que há uma gtdiscrepancy com sua implementação de filtro () é mínima, mas para valores maiores de ndays, o número de dias iniciais de discrepância cresce (obviamente, gtdue para a natureza de Um MA exponencial com uma memória de cauda longa). Note-se que eu gtadd valores de tempo negativos semelhantes à frente do vetor quando usando gtfilter () também. Eu não tenho certeza de qual é a convenção quando se trata de calcular as médias exponenciais exponenciais para pontos em quotdataquot onde quotndaysquot gletsche novamente em tempo negativo. Obrigado novamente. - Francesco Potort (ricercatore) Voz: 39 050 315 3058 (op.2111) ISTI - Area della ricerca CNR Fax: 39 050 315 2040 via G. Moruzzi 1, I-56124 Pisa Email: email escondido (entrada 20, 1º andar , room C71) Web: fly. isti. cnr. it Help-octave mailing list hidden email www-old. cae. wisc. edumailmanlistinfohelp-octave I can39t check it currently, but if I remember correctly, the 4th argument to filter is initial conditions. So, something like if you want your initial condition to be the first value of data, I think the command would be: b alpha a 1, alpha-1 s filter(b, a, x, x(1)) It only needs to be one element in this case because the only initial condition you need is s0. On Thu, May 13, 2018 at 2:21 AM, Francesco Potort lthidden email gt wrote: gtYour filter code below works just fine when compared to what I had been gtdoing, except for a number of initial days, due to what values are assumed gtin negative time. I had been using the following code: gt gt quotndaysquot is the number of days to be used when computing the exponential gtmoving average of quotdataquot (data is a column vector) gt data repmat(data(1), ndays, 1) data repeat data(1) ndays times at gtthe beginning of data for negative time values gt alpha 2(ndays1) gt n length(data) gt avg zeros(n,1) gt avg(1) data(1) The above instruction is all you need to quotinventquot past memory for negative values. You should do the same for the filter function, but I could not say how to do it offhand. gt for i 2. n gt ao avg(i-1) gt avg(i) ao alpha(data(i) - ao) gt endfor gt gt trim off run-in period for negative time values gt longma longma(lmadays1. end) I don39t understand the above instruction. What is longma gtFor small values of ndays, the number of initial days where there39s a gtdiscrepancy with your filter() implementation is minimal, but for larger gtvalues of ndays, the number of initial days of discrepancy grows (obviously, gtdue to the nature of an exponential MA having a long-tail memory). Note, I gtadd similar negative time values to the front of the vector when using gtfilter() as well. I39m just not sure what is the convention when it comes to gtcalculating exponential moving averages for points in quotdataquot where quotndaysquot gtreaches back into negative time. Obrigado novamente. -- Francesco Potort (ricercatore) Voice: 39 050 315 3058 (op.2111) ISTI - Area della ricerca CNR Fax: 39 050 315 2040 via G. Moruzzi 1, I-56124 Pisa Email: hidden email (entrance 20, 1st floor, room C71) Web: fly. isti. cnr. it In reply to this post by Francesco Potort The last instruction with quotlongmaquot should have read: quotavg avg(n1. end)quot which effectively trims off the computed values from negative time. But, as you say, it looks like I didnt need to do this because the history is completely captured in avg(1) data(1), so no need to compute a quotrun-inquot time. Thanks Francesco. Sherman had found that I can set the initial condition by specifying a 4th parameter in filter() equal to the first data point. I tried this, and got very similar (but not quite exact) results when compared to the for-loop below with no negative time values. But this small difference dissipated within quotndaysquot and isnt a big deal. Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of quotdataquot for quotndaysquot, the following code: alpha 2(ndays1) n length(data) avg zeros(n,1) avg(1) data(1) for i 2. n ao avg(i-1) avg(i) ao alpha(data(i) - ao) endfor is close, but not quite equal to: alpha 2(ndays1) avg filter(alpha, 1 alpha-1, data, data(1)) for roughly the first ndays of avg. gt -----Original Message----- gt From: Francesco Potort mailto:hidden email gt Sent: Wednesday, May 12, 2018 11:22 PM gt To: hidden email gt Cc: Octave-ML James Sherman Jr. gt Subject: Re: vectorized moving average gt gt gtYour filter code below works just fine when compared to what gt I had been gt gtdoing, except for a number of initial days, due to what values are gt gtassumed in negative time. I had been using the following code: gt gt gt gt quotndaysquot is the number of days to be used when computing the gt gtexponential moving average of quotdataquot (data is a column vector) gt gt data repmat(data(1), ndays, 1) data repeat gt data(1) ndays times at gt gtthe beginning of data for negative time values alpha gt 2(ndays1) n gt gt length(data) avg zeros(n,1) gt gt avg(1) data(1) gt gt The above instruction is all you need to quotinventquot past memory gt for negative values. You should do the same for the filter gt function, but I could not say how to do it offhand. gt gt gt for i 2. n gt gt ao avg(i-1) gt gt avg(i) ao alpha(data(i) - ao) endfor gt gt gt gt trim off run-in period for negative time values gt gt longma longma(lmadays1. end) gt gt I dont understand the above instruction. What is longma gt gt gtFor small values of ndays, the number of initial days where gt theres a gt gtdiscrepancy with your filter() implementation is minimal, but for gt gtlarger values of ndays, the number of initial days of gt discrepancy grows gt gt(obviously, due to the nature of an exponential MA having a gt long-tail gt gtmemory). Note, I add similar negative time values to the gt front of the gt gtvector when using gt gtfilter() as well. Im just not sure what is the convention when it gt gtcomes to calculating exponential moving averages for points gt in quotdataquot where quotndaysquot gt gtreaches back into negative time. Obrigado novamente. gt gt -- gt Francesco Potort (ricercatore) Voice: 39 050 315 gt 3058 (op.2111) gt ISTI - Area della ricerca CNR Fax: 39 050 315 2040 gt via G. Moruzzi 1, I-56124 Pisa Email: hidden email gt (entrance 20, 1st floor, room C71) Web: fly. isti. cnr. it gt So, this bugged me, so I looked a bit at the filter function, and I think I found where the mistake was in my initial suggestion. The initial condition vector has to do with the internal states of the filter not the negative time outputs of the filter (at least not directly), so to get what I think is exactly what your code with the for loop, the filter line should be: avg filter(alpha, 1 alpha-1, data, data(1)(1-alpha)) It is rather unintuitive why the 1-alpha term needs to be there, and I don39t know if there39s much interest in it, but it shouldn39t be that hard (probably I just need to crack open my signals and systems book) to write a function to calculate the those initial conditions that the filter function expects just giving the outputs and inputs from negative time. On Thu, May 13, 2018 at 8:38 PM, Tim Rueth lthidden email gt wrote: The last instruction with quotlongmaquot should have read: quotavg avg(n1 : end)quot which effectively trims off the computed values from negative time. But, as you say, it looks like I didn39t need to do this because the history is completely captured in avg(1) data(1), so no need to compute a quotrun-inquot time. Thanks Francesco. Sherman had found that I can set the initial condition by specifying a 4th parameter in filter() equal to the first data point. I tried this, and got very similar (but not quite exact) results when compared to the for-loop below with no negative time values. But this small difference dissipated within quotndaysquot and isn39t a big deal. Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of quotdataquot for quotndaysquot, the following code: alpha 2(ndays1) n length(data) avg zeros(n,1) avg(1) data(1) for i 2. n ao avg(i-1) avg(i) ao alpha(data(i) - ao) is close, but not quite equal to: alpha 2(ndays1) avg filter(alpha, 1 alpha-1, data, data(1)) for roughly the first ndays of avg. gt -----Original Message----- gt From: Francesco Potort mailto:hidden email gt Sent: Wednesday, May 12, 2018 11:22 PM gt To: hidden email gt Cc: 39Octave-ML39 39James Sherman Jr.39 gt Subject: Re: vectorized moving average gt gt gtYour filter code below works just fine when compared to what gt I had been gt gtdoing, except for a number of initial days, due to what values are gt gtassumed in negative time. I had been using the following code: gt gt gt gt quotndaysquot is the number of days to be used when computing the gt gtexponential moving average of quotdataquot (data is a column vector) gt gt data repmat(data(1), ndays, 1) data repeat gt data(1) ndays times at gt gtthe beginning of data for negative time values alpha gt 2(ndays1) n gt gt length(data) avg zeros(n,1) gt gt avg(1) data(1) gt gt The above instruction is all you need to quotinventquot past memory gt for negative values. You should do the same for the filter gt function, but I could not say how to do it offhand. gt gt gt for i 2. n gt gt ao avg(i-1) gt gt avg(i) ao alpha(data(i) - ao) endfor gt gt gt gt trim off run-in period for negative time values gt gt longma longma(lmadays1. end) gt gt I don39t understand the above instruction. What is longma gt gt gtFor small values of ndays, the number of initial days where gt there39s a gt gtdiscrepancy with your filter() implementation is minimal, but for gt gtlarger values of ndays, the number of initial days of gt discrepancy grows gt gt(obviously, due to the nature of an exponential MA having a gt long-tail gt gtmemory). Note, I add similar negative time values to the gt front of the gt gtvector when using gt gtfilter() as well. I39m just not sure what is the convention when it gt gtcomes to calculating exponential moving averages for points gt in quotdataquot where quotndaysquot gt gtreaches back into negative time. Obrigado novamente. gt gt -- gt Francesco Potort (ricercatore) Voice: 39 050 315 gt 3058 (op.2111) gt ISTI - Area della ricerca CNR Fax: 39 050 315 2040 gt via G. Moruzzi 1, I-56124 Pisa Email: hidden email gt (entrance 20, 1st floor, room C71) Web: fly. isti. cnr. it gt So, this bugged me, so I looked a bit at the filter function, and I think I found where the mistake was in my initial suggestion. The initial condition vector has to do with the internal states of the filter not the negative time outputs of the filter (at least not directly), so to get what I think is exactly what your code with the for loop, the filter line should be: avg filter(alpha, 1 alpha-1, data, data(1)(1-alpha)) It is rather unintuitive why the 1-alpha term needs to be there, and I dont know if theres much interest in it, but it shouldnt be that hard (probably I just need to crack open my signals and systems book) to write a function to calculate the those initial conditions that the filter function expects just giving the outputs and inputs from negative time. On Thu, May 13, 2018 at 8:38 PM, Tim Rueth lthidden email gt wrote: The last instruction with longma should have read: avg avg(n1 : end) which effectively trims off the computed values from negative time. But, as you say, it looks like I didnt need to do this because the history is completely captured in avg(1) data(1), so no need to compute a run-in time. Thanks Francesco. Sherman had found that I can set the initial condition by specifying a 4th parameter in filter() equal to the first data point. I tried this, and got very similar (but not quite exact) results when compared to the for-loop below with no negative time values. But this small difference dissipated within ndays and isnt a big deal. Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of data for ndays, the following code: alpha 2(ndays1) n length(data) avg zeros(n,1) avg(1) data(1) for i 2. n ao avg(i-1) avg(i) ao alpha(data(i) - ao) is close, but not quite equal to: alpha 2(ndays1) avg filter(alpha, 1 alpha-1, data, data(1)) for roughly the first ndays of avg.