Usando o MATLAB, como posso encontrar a média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e acrescentar a média móvel àquela matriz? Estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para cima da matriz. Eu forneci o meu código: Dada a seguinte matriz a e máscara: Tentei implementar o comando conv, mas estou recebendo um erro. Aqui está o comando conv que eu tenho tentado usar na segunda coluna da matriz a: A saída que desejo é dada na seguinte matriz: Se você tiver alguma sugestão, eu gostaria muito. Obrigado Para a coluna 2 da matriz a, estou computando a média móvel de 3 dias da seguinte maneira e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a (I renomeado como a matriz 39 como 39desiredOutput39 apenas para ilustração). A média de 3 dias de 17, 14, 11 é 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11 a média de 3 dias de 11, 8, 5 é 8 ea média de 3 dias de 8, 5, 2 é 5. Não há nenhum valor nas 2 linhas inferiores para a 4a coluna porque a computação para a média móvel de 3 dias começa na parte inferior. A saída 39valid39 não será mostrada até pelo menos 17, 14 e 11. Espero que isso faz sentido ndash Aaron Jun 12 13 em 1:28 Em geral, seria útil se você mostrar o erro. Neste caso você está fazendo duas coisas erradas: Primeiro, sua convolução precisa ser dividida por três (ou o comprimento da média móvel) Segundo, observe o tamanho de c. Você não pode apenas caber c em um. A maneira típica de obter uma média móvel seria usar o mesmo: mas isso não se parece com o que você quer. Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20:04 Última atualização em Quinta, 14 Março 2017 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos: 41420 Média móvel em Matlab Muitas vezes eu me encontro na necessidade de A média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco. Eu escrevi funções de casal para fazer exatamente o que eu quero, mas matlabs construído em função de filtro funciona muito bem também. Aqui Ill escrever sobre 1D e 2D média de dados. 1D filtro pode ser realizado usando a função de filtro. A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada: o coeficiente do numerador para o filtro (b), o coeficiente do denominador para o filtro (a) e os dados (X), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como o filtro funciona, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de média móvel 16 por 16. Primeiro precisamos definir o filtro. Uma vez que tudo o que queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar a função uns. Nós dividimos tudo com 256 (1616) desde que nós não queremos mudar o nível geral (amplitude) do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso Range está no eixo Y e Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro foi de 4 pixels de largura na faixa e 16 pixels de largura em azimute. Média de Movimentação O Indicador Técnico de média móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também referido como Aritmética), Exponencial. Suavizado e ponderado. A média móvel pode ser calculada para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negociação ou quaisquer outros indicadores. É freqüentemente o caso quando são usadas médias móveis duplas. A única coisa em que médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso de nós estamos falando de média móvel simples. Todos os preços do período de tempo em questão são iguais em valor. A média móvel exponencial e a média móvel ponderada linear atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cai abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, que se baseia na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no mercado direito em seu ponto mais baixo, e sua saída direita no pico. Ele permite agir de acordo com a seguinte tendência: comprar logo após os preços atingem o fundo, e vender logo após os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador se eleva acima da média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente deverá continuar: se o indicador cair abaixo da sua média móvel, Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média móvel simples (SMA) Média móvel exponencial (EMA) Média móvel suavizada (SMMA) Média móvel ponderada linear (LWMA) Você pode testar os sinais comerciais deste indicador criando um especialista Em Assistente MQL5. Simples, ou seja, a média móvel aritmética é calculada resumindo os preços do fechamento do instrumento ao longo de um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. SMA SOMA (FECHAR (i), N) N Soma soma FECHAR (i) período de fechamento preço próximo N número de períodos de cálculo. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada pela adição de uma determinada parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior da média móvel. Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os últimos preços de fechamento são de maior valor. A média móvel exponencial de P por cento será semelhante a: EMA (CLOSE (i) P) EMA (i - 1) (1 - P) De um período anterior P a percentagem de utilização do valor do preço. Média Móvel Smoothed (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) A segunda média móvel é calculada de acordo com esta fórmula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FECHAR (i)) N As médias móveis sucessivas são calculadas de acordo com a fórmula abaixo: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) N Sum SUM SUM1 soma total dos preços de fechamento para N períodos é contado a partir da barra anterior PREVSUM suavizado soma da barra anterior SMMA (i-1) suavizada média móvel da barra anterior SMMA (i) suavizada média móvel da barra atual (Exceto o primeiro) CLOSE (i) preço de fechamento atual N período de suavização. Após conversões aritméticas, a fórmula pode ser simplificada: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) FECHO (i)) N Média Móvel Ponderada Linear (LWMA) No caso da média móvel ponderada, De mais valor do que dados mais cedo. A média móvel ponderada é calculada multiplicando-se cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação: LWMA SOMA (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) soma total dos coeficientes de peso N período de suavização.
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