Moyenne Mobile Dans La Parcelle Matlab

J'ai besoin de calculer une moyenne mobile sur une série de données, dans une boucle for. Je dois obtenir la moyenne mobile sur N9 jours. Le tableau Im calculant est 4 séries de 365 valeurs (M), qui sont elles-mêmes des valeurs moyennes d'un autre ensemble de données. Je veux tracer les valeurs moyennes de mes données avec la moyenne mobile dans une parcelle. J'ai googlé un peu sur les moyennes mobiles et la commande conv et trouvé quelque chose que j'ai essayé de mettre en œuvre dans mon code. Ainsi, fondamentalement, je calculer ma moyenne et le tracer avec une moyenne mobile (fausse). J'ai choisi la valeur wts directement sur le site mathworks, donc c'est incorrect. (Source: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mon problème, c'est que je ne comprends pas ce que c'est wts est. Quelqu'un peut-il expliquer si elle a quelque chose à voir avec le poids des valeurs: qui est invalide dans ce cas. Toutes les valeurs sont pondérées de la même manière. Et si je fais ce tout à fait mal, puis-je obtenir de l'aide avec elle Mes plus sincères remerciements. L'utilisation de conv est une excellente façon de mettre en œuvre une moyenne mobile. Dans le code que vous utilisez, wts est combien vous peser chaque valeur (comme vous l'avez deviné). La somme de ce vecteur doit toujours être égale à un. Si vous souhaitez peser chaque valeur uniformément et faire un filtre N de taille N alors vous voudriez faire L'utilisation de l'argument valide en conv entraînera à avoir moins de valeurs dans Ms que vous avez dans M. Utilisez même si vous ne vous inquiétez pas les effets de Rembourrage zéro. Si vous avez la boîte à outils de traitement du signal, vous pouvez utiliser cconv si vous voulez essayer une moyenne mobile circulaire. Quelque chose comme vous devrait lire la documentation conv et cconv pour plus d'informations si vous n'avez pas déjà. Vous pouvez utiliser le filtre pour trouver une moyenne courante sans utiliser une boucle for. Cet exemple trouve la moyenne courante d'un vecteur à 16 éléments, en utilisant une taille de fenêtre de 5. 2) lisse dans le cadre de la Boîte à outils d'ajustement de courbe (qui est disponible dans la plupart des cas) yy lisse (y) lisse les données dans le vecteur colonne Y en utilisant un filtre de moyenne mobile. Les résultats sont renvoyés dans le vecteur colonne yy. La portée par défaut pour la moyenne mobile est 5.moving moyenne Salut Steve Amphlett, je vous remercie beaucoup pour votre réponse. Eh bien, j'ai un flux de données et je voudrais à la moyenne des données toutes les 60 secondes je n'ai pas besoin de remodeler la taille de la fenêtre J'ai besoin de garder la fenêtre fixe. Par exemple, j'ai cet ensemble de données: Time PatientIndex 11:36:34 0.83741 11:36:35 0.83741 11:36:36 1.07294 11:36:37 1.18611 11:36:38 1.18611 11:36:39 1.18611 11:36 : 40 1.32703 11:36:41 1.32703 11:36:42 1.32703 11:36:43 1.32703 11:36:44 1.32703 11:36:45 1.32703 11:36:46 1.32703 11:36:47 1.32703 11:36:48 1.32703 11:36:49 1.32703 11:36:50 1.32703 11:36:51 1.32703 11:36:52 1.32703 11:36:53 1.32703 11:36:54 1.49615 11:36:55 1.54860 11:36:56 1.54860 11 : 36: 57 1.54860 11:36:58 1.54860 11:36:59 1.54860 11:37:00 1.54860 11:37:01 1.54860 11:37:02 1.54860 11:37:03 1.54860 11:37:04 1.49615 11:37 : 05 1.49615 11:37:06 1.49615 11:37:07 1.49615 11:37:08 1.49615 11:37:09 1.49615 11:37:10 1.49615 11:37:11 1.49615 11:37:12 1.49615 J'ai besoin de la moyenne PatientIndex Toutes les 60 secondes, j'espère que je suis clair. N'hésitez pas à me contacter pour toute autre question. Ill attendre impatiemment votre réponse J'espère que vous pouvez m'aider avec ceci. Merci d'avance, Sam a écrit: gt gt gt Salut Steve Amphlett, je vous remercie beaucoup pour votre réponse. Eh bien, j'ai un flux gt de données et je voudrais la moyenne des données chaque 60 gt secondes gt Je n'ai pas besoin de remodeler la taille de la fenêtre, j'ai besoin de garder la fenêtre gt fixe. Par exemple, j'ai cet ensemble de données: gt ltsnip, les données gt j'ai besoin de moyenne PatientIndex toutes les 60 secondes, j'espère que j'ai fait gt moi-même clair. Donc, vous voulez réduire votre amonut de données d'une valeur par seconde à une valeur moyenne par minute Si oui youd faire quelque chose comme ceci: données vos données n ceil (longueur (données) 60) Nombre de moyennes datareshape (données, 6, n ) Alors c'est juste un cas de travail sur les colonnes. Par exemple: Vous pouvez utiliser nanmean () de la boîte à outils stats pour obtenir les moyens: meansnanmean (données) Non testé - Je n'ai pas cette TB Et quelque chose comme ça pour Nan les mauvaises valeurs: données) gt12 Emplacements de gt20 NaNs signifie (nans ) Nan Salut Steve Amphlett, merci beaucoup pour votre réponse. Une autre question comment serais-je capable de tracer un graphique de PatientIndex contre le temps. Désolé je ne suis pas trop familier avec matlab c'est-à-dire. Comment tracer le suivant: Time PatientIndex 11:36:34 0.83741 11:36:35 0.83741 11:36:36 1.07294 11:36:37 1.18611 11:36:38 1.18611 11:36:39 1.18611 11:36:40 1.32703 11:36:41 1.32703 11:36:42 1.32703 11:36:43 1.32703 11:36:44 1.32703 11:36:45 1.32703 11:36:46 1.32703 11:36:47 1.32703 11:36:48 1.32703 11: 36:49 1.32703 11:36:50 1.32703 11:36:51 1.32703 11:36:52 1.32703 11:36:53 1.32703 11:36:54 1.49615 11:36:55 1.54860 11:36:56 1.54860 11:36: 57 1.54860 Ill attendons avec impatience votre réponse. Merci d'avance, Salut Steve J'ai essayé votre chemin, mais pour une raison quelconque il n'a pas fonctionné Je ne suis pas sûr si j'ai fait quelque chose de mal. Eh bien, j'ai écrit un code et je voudrais que vous le vérifier et voir si son ok et il ne la moyenne correctement sur 60 secondes. (F (f) f (f) f (f, f, f) f (t) Erreur) données d'entrée vides ou N null)) return if (N 1) dans le tracé (t. Out) xlabel (Time (sec)) ylabel (Indice du patient (BSI)) title (BioSign0004 PatientID 0126 17102006) Si (N gt (2 (nx - 1))) out nanmean (in) ones (taille (in)) return end if out zéros (size (in) (M) lt 1) ((im) lt nx) dehors (i) nanmean (en (1 im)) elseif (i - m) gt 1) (I - m. Nx)) elseif (i - m) lt 1) (i - m) (I) nanmean (in (nans)) fin si i (i) nanmean (in (1.nx)) elseif (nans gt 12) Time (sec)) ylabel (Index du patient (BSI)) title (BioSign0004 PatientID 0126 17102006) Vous pouvez penser à votre liste de surveillance comme des fils que vous avez bookmarked. Vous pouvez ajouter des balises, des auteurs, des fils et même des résultats de recherche à votre liste de surveillance. De cette façon, vous pouvez facilement garder une trace des sujets qui vous intéressent po Pour afficher votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotMus Newsreaderquot. Pour ajouter des éléments à votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotadd to watch listquot au bas de chaque page. Comment ajouter un élément à ma liste de surveillance Pour ajouter des critères de recherche à votre liste de surveillance, recherchez le terme souhaité dans la zone de recherche. Cliquez sur le lien "Ajouter cette recherche à ma liste de surveillance" dans la page des résultats de recherche. Vous pouvez également ajouter une balise à votre liste de surveillance en recherchant la balise avec la directive quottag: tagnamequot où tagname est le nom de la balise que vous souhaitez regarder. Pour ajouter un auteur à votre liste de surveillance, accédez à la page de profil des auteurs et cliquez sur le lien Ajouter cet auteur à ma liste de surveillance, en haut de la page. Vous pouvez également ajouter un auteur à votre liste de surveillance en accédant à un fil que l'auteur a posté et en cliquant sur le quotAjouter cet auteur à ma liste de watchquot lien. Vous serez averti chaque fois que l'auteur fera un post. Pour ajouter un fil à votre liste de surveillance, allez à la page du fil et cliquez sur le lien quotAdd this thread à mon watch list, en haut de la page. À propos des groupes de discussion, des lecteurs de nouvelles et de MATLAB Central Les groupes de discussion Les forums de discussion sont un forum mondial ouvert à tous. Les groupes de discussion sont utilisés pour discuter d'une vaste gamme de sujets, faire des annonces et échanger des fichiers. Les discussions sont enchaînées ou regroupées de manière à ce que vous puissiez lire un message posté et toutes ses réponses dans l'ordre chronologique. Cela rend facile de suivre le fil de la conversation, et de voir whatrsquos déjà été dit avant de publier votre propre réponse ou de faire une nouvelle affectation. Le contenu des groupes de discussion est distribué par des serveurs hébergés par diverses organisations sur Internet. Les messages sont échangés et gérés en utilisant des protocoles standard ouverts. Aucune entité unique n'a décrété les groupes de discussion. Il ya des milliers de groupes de discussion, chacun traitant d'un seul sujet ou domaine d'intérêt. MATLAB Central Newsreader affiche et affiche des messages dans le groupe de discussion comp. soft-sys. matlab. Comment lire ou publier dans les groupes de discussion Vous pouvez utiliser le lecteur de nouvelles intégré au site Web de MATLAB Central pour lire et publier des messages dans ce groupe de discussion. MATLAB Central est hébergé par MathWorks. Les messages affichés via le lecteur de nouvelles MATLAB Central sont vus par tout le monde à l'aide des groupes de discussion, peu importe comment ils accèdent aux groupes de discussion. Il existe plusieurs avantages à utiliser MATLAB Central. Un compte Votre compte MATLAB Central est lié à votre compte MathWorks pour un accès facile. Utilisez l'adresse courriel de votre choix Le lecteur MATLAB Central vous permet de définir une autre adresse e-mail que votre adresse postale, évitant le fouillis dans votre boîte aux lettres principale et réduisant le spam. Contrôle du courrier indésirable La plupart des courriers indésirables des groupes de discussion sont filtrés par le présentateur de nouvelles MATLAB Central. Étiquetage Les messages peuvent être étiquetés avec une étiquette appropriée par tout utilisateur connecté. Les balises peuvent être utilisées comme mots-clés pour trouver des fichiers particuliers intéressants ou pour classer vos annonces marquées d'un signet. Vous pouvez choisir d'autoriser d'autres personnes à afficher vos balises, et vous pouvez afficher ou rechercher d'autres balises ainsi que celles de la communauté en général. Le marquage permet de voir à la fois les grandes tendances et les idées et applications plus petites et plus obscures. Listes de surveillance La configuration des listes de surveillance vous permet d'être informé des mises à jour effectuées sur les annonces sélectionnées par auteur, thread ou toute variable de recherche. Vos notifications de liste de surveillance peuvent être envoyées par courrier électronique (résumé journalier ou immédiat), affichées dans Mon lecteur de nouvelles ou envoyées via le flux RSS. Autres moyens d'accéder aux groupes de discussion Utiliser un lecteur de nouvelles par l'intermédiaire de votre école, de votre employeur ou de votre fournisseur d'accès Internet Payer l'accès à un groupe de discussion auprès d'un fournisseur commercial Utiliser les groupes Google Mathforum. org fournit un lecteur de nouvelles avec accès au groupe comp. soft sys. matlab Exécutez votre propre serveur. Pour des instructions typiques, voir: slyckng. phppage2 Sélectionnez votre sortie CountryDocumentation tsmovavg (tsobj, s, lag) renvoie la moyenne mobile simple par pour l'objet série chronologique financière, tsobj. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (vecteur, s, lag, dim) renvoie la moyenne mobile simple pour un vecteur. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. Pourcentage exponentiel 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). La sortie tsmovavg (vecteur, e, timeperiod, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour un vecteur. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. (2 (durée 1)). La sortie tsmovavg (tsobj, t, numperiod) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour la série chronologique de temps, tsobj. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (vecteur, t, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour un vecteur. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (tsobj, w, weights) renvoie la moyenne mobile pondérée de l'objet série chronologique financière, tsobj. En fournissant des poids pour chaque élément dans la fenêtre mobile. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (vecteur, w, poids, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée pour le vecteur en fournissant des poids pour chaque élément de la fenêtre en mouvement. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (tsobj, m, numperiod) renvoie la moyenne mobile modifiée pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. La sortie tsmovavg (vecteur, m, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile modifiée pour le vecteur. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. Dim 8212 dimension pour fonctionner le long d'un entier positif avec une valeur 1 ou 2 Dimension à utiliser, spécifié comme un entier positif avec une valeur de 1 ou 2. dim est un argument d'entrée facultatif et s'il n'est pas inclus comme entrée, la valeur par défaut La valeur 2 est supposée. La valeur par défaut de dim 2 indique une matrice orientée vers les lignes, chaque ligne étant une variable et chaque colonne étant une observation. Si dim 1. l'entrée est supposée être un vecteur colonne ou une matrice orientée colonne, où chaque colonne est une variable et chaque ligne une observation. E 8212 Indicateur pour le vecteur de caractères de moyenne mobile exponentielle La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où la période de temps est la période de temps de la moyenne mobile exponentielle. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. Pourcentage exponentiel 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1) période de temps 8212 Longueur de la période non négative entière Sélectionnez votre pays