सप्टक चलती - औसत - समारोह

भारित मूविंग औसत। लुका डेलुकि द्वारा इस पोस्ट के जवाब में। अर्थात् करने के लिए एक ऑनलाइन विधि है, जहां आप एक बार एक एक्सिनेंशियल खिड़की के साथ एक सिंगल वेल्यू जोड़ सकते हैं, जो कि हाल के दिनों की तुलना में हाल के दिनों की तुलना में मजबूत होती है, इस तरह काम करती है। एक्सएमिएन टी 1 exp -1 tau xmean txt tau. this आपको xt ताऊ का एक अर्थोपाय अग्रिम देता है स्मृति घटनाओं की लंबाई की तरह कुछ आगे ताऊ से भी याद नहीं किया जाएगा बहुत अच्छी तरह से। 10 08 2007 उम 09 19 schrieb Luca Delucchi. Hi, मैं वेटेड मूविंग एक्शन पर फ़ंक्शन कर सकते हैं जहां मूल्य स्वचालित मोड में ले जाता है यह मेरा विचार y y1, y2, y3, y4, y5 फ़ंक्शन वाईमा y y1 2 y2 y3 4 y2 2 y3 y4 4 आदि आदि फ़ंक्शन मैं दोहरा नहीं सकता सूत्र y1 2 y2 y3 4 क्योंकि अगर वेक्टर की लंबाई अलग है, तो मुझे फ़ंक्शन को बदलना होगा, लेकिन केवल एक सूत्र है जो कि वेक्टर के सभी मूल्यों के लिए फार्मूले का उपयोग करता है मुझे आशा है कि मैंने स्पष्ट स्पष्टीकरण दिया है Luca Help-octave मेलिंग सूची छिपी ईमेल । यह एक सप्टक वस्तु नहीं है, लेकिन एक सिग्नल प्रोसेसिंग चीज है जो एफआईआर के एक सीमित इनपुट प्रतिपादन है टेरे को गुणांक के वेक्टर द्वारा निर्धारित किया जाता है, इसलिए यदि फ़िल्टर की लंबाई 4 है, तो आउटपुट ytb 1 xtb 2 x t-1b 3 x t-2 b 4 x t-3 हो जाएगा। फिर जब बी 1 , 4 4, यह अंतिम चार तत्वों का औसत है। ओक्टेव में, आप फ़ंक्शन फ़िल्टर का उपयोग बिल्कुल ऐसा कर सकते हैं, यदि आपका एक्स संकेत है, तो आप बस y बफर कर सकते हैं, 1, एक्सपी एस यह लगभग है उसी तरह सेन्द्र के सुझाव के रूप में रूपांतरण समारोह का उपयोग करने के लिए रूपांतरण का इस्तेमाल करना मेरा मानना ​​है कि एकमात्र अंतर रूपांतरण के रूप में एक ही आउटपुट देता है, लेकिन एक्स की लंबाई को छोटा कर दिया जाता है। 8 10 07, लुका डेलुकची छिपे हुए ईमेल को 2007 8 10 , शर्मिश्शेर, रॉल्फ छिपे ई-मेल एक एफआईआर फिल्टर के साथ फ़िल्टर फ़िल्टर गुणक बी 1 1 1 1 4 होगा। यह क्या खेद है, लेकिन मैं ओक्टेव का एक नौसिखिया हूँ .----- मूल संदेश ----- लुका डेलुची मेलो से छुपा ईमेल शुक्रवार, 10 अगस्त, 2007 9 20 पूर्वाह्न को विषम भारित मूविंग एवरेट करने के लिए हाइवेट करना हाय, मैं वेटेड मूविंग एवर पर फ़ंक्शन कर सकता हूँ जहां मूल्य स्वचालित मोड में ले जाता है यह मेरा विचार वाई y1, y2, y3, y4, y5 फ़ंक्शन वाईएमए y y1 2 y2 y3 4 y2 2 y3 y4 4 आदि आदि के अंत समारोह मैं सूत्र y1 2 y2 y3 4 को दोहरा नहीं सकता क्योंकि अगर वेक्टर की लंबाई अलग है, तो मुझे इसे बदलना होगा फ़ंक्शन पर केवल एक सूत्र है जो कि वेक्टर के सभी मूल्यों के लिए फार्मूले का उपयोग करता है मुझे आशा है कि मैंने स्पष्ट स्पष्टीकरण लूका हेल्प-ऑक्टेव मेलिंग सूची छिपी ईमेल दी है। लुका डेलुच्ची द्वारा इस पोस्ट के उत्तर में। हाय, मैं वेटेड पर एक फ़ंक्शन कर सकता हूँ औसत चल रहा है जहां मूल्य स्वचालित मोड में ले जाता है यह मेरा विचार है वाई y1, y2, y3, y4, y5 फ़ंक्शन वाईएमए y y1 2 y2 y3 4 y2 2 y3 y4 4 आदि आदि के अंत समारोह। मैं सूत्र y1 2 y2 y3 4 दोहरा नहीं सकता क्योंकि अगर वेक्टर की लंबाई अलग है, तो मुझे बदलना होगा फ़ंक्शन पर केवल एक सूत्र है जो कि वेक्टर के सभी मूल्यों के लिए सूत्र का उपयोग करता है.आप को अपने डेटा के बारे में एक अलग तरीके से सोचना होगा अगर आप कुशलतापूर्वक Matlab आक्टेव का उपयोग करना चाहते हैं डेटा वैक्टर या मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया गया है, और आपको करना चाहिए संपूर्ण डेटा पर सभी कार्यों --- डॉन टी तत्वों y1, y2, आदि के बारे में सोचें, बल्कि पूरे वेक्टर से निपटने के लिए आपको विभिन्न पदों से सदिश तत्वों को मिला कराना होगा, ताकि आपको वेक्टर के स्थानांतरित संस्करणों को बनाने की आवश्यकता हो। उदाहरण, y 2 अंत वेक्टर है जिसका पहला तत्व y का दूसरा तत्व है। जब आप इसे इस तरह करते हैं, तो यह आपको विभिन्न समस्याओं को पहचानने के लिए मजबूर करता है जो अन्यथा उदाहरण के लिए गलीचा के नीचे बह जाता है, आपके औसत औसत का क्या अर्थ है y1 के लिए, जिसमें पहले डेटा बिन्दु नहीं है। एक दृष्टिकोण डुप्लिकिका हो सकता है पहली और आखिरी बात. Temp y 1 अंत औसत temp 1 end-2 2 temp 2 end-1 temp 3 end 4. या दे दो और स्वीकार करते हैं कि आप अंकों के सबसेट पर औसत की गणना कर सकते हैं। औसत y 1 अंत -2 2 y 2 अंत -1 y 3 अंत 4। एक अष्टकोष्ठ फ़ंक्शन है जिसे फ़िल्टर कहा जाता है जो मनमाना रैखिक फ़िल्टर लागू कर सकता है यह काफी जटिल है क्योंकि यह रेखीय प्रतिक्रिया की अनुमति देता है जो आप में रुचि रखते हैं ताकि आप किसी विशिष्ट प्रकार का उपयोग कर सकें एक फीडबैक वेक्टर बी 1 0 0 0 0 0. एवरेज फिल्टर 1 2 1 4,1, वाई। अंत में, ओक्टेव में मेरे पसंदीदा में निर्मित कुछ फिल्टर हैं Savitzky-Golay 2-फिल फिल्टर का संरक्षण .31 सिग्नल प्रोसेसिंग। इस अध्याय का वर्णन सिग्नल प्रोसेसिंग और फास्टियर फास्टियर फास्ट फॉर फॉरियर में उपलब्ध फ्लेचर ट्रांस्फ़ॉर्म फ़ंक्शन FFTW या FFTPACK पुस्तकालयों के साथ गणना की जाती हैं, इस पर निर्भर करता है कि कैसे ऑक्टेव एक फास्ट फूरियर ट्रांसफार्म एफएफटी एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए असतत फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म का निर्माण कर रहा है। एफएफटी पहले गैर सरणी का सिग्नलटन आयाम इस प्रकार यदि x मैट्रिक्स, fft xc है x. If के प्रत्येक कॉलम के लिए एफएफटी को ओम्ब्स करता है, दो आर्गुमेंट्स के साथ कॉल किया जाता है, एन का उपयोग करने के लिए एक्स के तत्वों की संख्या को निर्दिष्ट करने के लिए एक पूर्णांक होने की उम्मीद है, या रिक्त मैट्रिक्स निर्दिष्ट करने के लिए इसका मान को अनदेखा कर दिया जाना चाहिए यदि n से बड़ा है आयाम जिसके साथ एफएफटी की गणना की जाती है, फिर एक्स को पुनः आकार दिया जाता है और शून्य के साथ गद्दे लगाया जाता है अन्यथा, यदि n उस आयाम से छोटा होता है जिसके साथ एफएफटी गणना की जाती है, तो एक्स को छोटा कर दिया जाता है। यदि तीन तर्कों के साथ कॉल किया जाता है तो मंद एक आयाम निर्दिष्ट करने वाला पूर्णांक है मैट्रिक्स के साथ जो एफएफटी प्रदर्शन किया जाता है, एक फास्ट फूरियर रूपांतरण एफएफटी एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए व्युत्क्रम असतत फूरियर ट्रांस्फ़ॉर्म का प्रदर्शन किया जाता है। इनवर्स एफएफटी की गणना सरणी के पहले गैर-सिंगलटन आयाम के साथ की जाती है, इस प्रकार अगर एक्स मैट्रिक्स है, तो एफएफटी एक्स x. If के प्रत्येक स्तंभ के लिए उलटा एफएफ दो तर्कों के साथ बुलाया जाता है, एन को एक्स के तत्वों की संख्या को निर्दिष्ट करने के लिए एक पूर्णांक होने की उम्मीद है, या रिक्त मैट्रिक्स निर्दिष्ट करने के लिए कि इसका मान को अनदेखा करना चाहिए यदि एन आयाम से बड़ा है एलन जी जो व्युत्क्रम एफएफटी की गणना की जाती है, फिर एक्स को पुनः आकार दिया जाता है और शून्य के साथ गद्देदार होता है अन्यथा, अगर एन उस आयाम से छोटा है, जिसमें व्युत्क्रम एफएफटी की गणना की जाती है, तो एक्स को छोटा कर दिया जाता है। यदि तीन तर्कों के साथ कॉल किया जाता है, तो मंद एक पूर्णांक है मैट्रिक्स का आयाम जिसके साथ व्युत्क्रम एफएफटी प्रदर्शन किया जाता है, एक फास्ट फूरियर रूपांतरण एफएफटी एल्गोरिथ्म का उपयोग करके दो-आयामी असतत फूरियर ट्रांसफॉर्मर का प्रदर्शन किया जाता है। वैकल्पिक आर्ग्यूमेंट्स मी और एन का उपयोग किया जा सकता है यदि कोई भी उपयोग करने के लिए पंक्तियों और स्तंभों की संख्या निर्दिष्ट है इनमें से एए के आकार से आकार बड़ा है और शून्य के साथ पैड होता है। यदि ए बहु-आयामी मैट्रिक्स है, तो ए के प्रत्येक दो-आयामी उप-मैट्रिक्स अलग से व्यवहार किया जाता है एक व्युत्क्रम दो-आयामी असतत फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म ऑफ ए फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म एफएफटी एल्गोरिथम। वैकल्पिक तर्क एम और एन का उपयोग किया जा सकता है ए का उपयोग करने के लिए पंक्तियों और स्तंभों की संख्या निर्दिष्ट करें यदि इनमें से दोनों एए के आकार से बड़ा है, तो उनका आकार बदल जाता है और शून्य के साथ पैड होता है। यदि A बहु-आयामी है ओनल मैट्रिक्स, ए के प्रत्येक दो-आयामी उप-मैट्रिक्स अलग-अलग रूप से व्यवहार किया जाता है, एक फास्ट फूरियर रूपांतरण एफएफटी एल्गोरिथ्म का उपयोग करके ए-आयामी असतत फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म ए को बदल दिया जाता है। वैकल्पिक वेक्टर तर्क आकार का इस्तेमाल किया जा सकता है यदि इस्तेमाल किया जाने वाला सरणी का आयाम आकार का एक तत्व ए के समान आयाम से छोटा होता है तो ए का आयाम एफएफ को निष्पादित करने से पहले छोटा किया जाता है अन्यथा, यदि आकार का एक तत्व इसी आयाम से बड़ा होता है तो ए का आकार बदल जाता है और शून्य के साथ झुका हुआ एन-डायमेंशन असतत फूरियर ए फास्ट फूरियर ट्रांसफार्म एफएफटी एल्गोरिथम का उपयोग कर ट्रांसफ़ॉर्म। वैकल्पिक वैक्टर तर्क आकार का इस्तेमाल किया जा सकता है इस्तेमाल किए जाने वाले सरणी के आयामों को निर्दिष्ट करें यदि आकार का एक तत्व ए के इसी आयाम से छोटा होता तो ए का आयाम छोटा होता है व्युत्क्रम एफएफएफ प्रदर्शन करने से पहले अन्यथा, अगर आकार का एक तत्व इसी आयाम से बड़ा होता है तो ए का आकार बदल जाता है और शून्य के साथ पैड होता है। ओक्टेव FFTW lib का उपयोग करता है एफटीटी कम्प्यूटेशंस प्रदर्शन करने के लिए अनुच्छेद जब ऑक्टेव शुरू होता है और FFTW पुस्तकालयों को आरम्भ करता है, तो उन्होंने एक यूनिक्स प्रणाली पर एक सिस्टम चौड़ी फाइल पढ़ी, यह आमतौर पर आदि है fftw बुद्धि जिसमें FFT कंप्यूटेशन की गति को उपयोगी जानकारी शामिल है इस जानकारी को बुलाया जाता है प्रणाली- विस्तृत फ़ाइल ज्ञान को FFTW पुस्तकालयों के उपयोग से सभी अनुप्रयोगों के बीच साझा करने की अनुमति देता है। यूनिक्स सिस्टम पर FFTW-wisdom पर FFTW पुस्तकालयों के साथ प्रदान की गई उपयोगिताओं का उपयोग करने और ज्ञान को बचाने के लिए fftw फ़ंक्शन का उपयोग करें, आप ओकटवे द्वारा उत्पन्न ज्ञान भी जोड़ सकते हैं प्रणाली-विस्तृत ज्ञान फ़ाइल। FFTW ज्ञान डेटा को प्रबंधित करें। बुद्धि डेटा का उपयोग FFTs की गणना में तेजी लाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसका आकलन इसकी प्रारंभिक लागत में होता है जब FFTW पुस्तकालयों को आरम्भिक किया जाता है, तो वे सामान्य रूप से एक प्रणाली व्यापक ज्ञान फ़ाइल पढ़ते हैं fftw बुद्धि, ज्ञान को ऑक्टेव के अलावा अन्य अनुप्रयोगों के बीच साझा करने की अनुमति देता है, वैकल्पिक रूप से fftw फ़ंक्शन का उपयोग ज्ञान आयात करने के लिए किया जा सकता है उदाहरण के लिए। वह मौजूदा ज्ञान ओक्टेव द्वारा स्ट्रिंग ज्ञान के लिए प्रयोग किया जाता है, तो यह स्ट्रिंग एक फाइल में सहेज ली जा सकती है और क्रमशः सहेजें और लोड आदेशों का उपयोग करके बहाल किया जा सकता है। इस मौजूदा ज्ञान को पुनः आयात किया जा सकता है। यदि ज्ञान खाली स्ट्रिंग है, तो ज्ञान फूरियर की गणना के दौरान आगे ज्ञान को बदल दिया जाता है। जिस ज्ञान में यह ज्ञान उत्पन्न होता है वह भी fftw फ़ंक्शन द्वारा नियंत्रित होता है पांच अलग-अलग शिष्टाचार होते हैं जिसमें बुद्धि का व्यवहार किया जा सकता है। यह निर्दिष्ट करता है कि कोई भी समय-समय का माप विशेष रूप से गणना करने का इष्टतम साधन किया जाता है, और एक सरल अनुमानी का प्रयोग शायद उप-इष्टतम योजना चुनने के लिए किया जाता है इस पद्धति का लाभ यह है कि योजना की पीढ़ी में बहुत कम या कोई ऊंचा नहीं है, जो फूरियर रूपांतरण के लिए उपयुक्त है कि एक बार गणना की जाएगी। इस मामले में परिणत करने के लिए कई एल्गोरिदम को माना जाता है और उनका निष्पादन समय के आधार पर सबसे अच्छा चुना जाता है। उपाय के समान लेकिन एक व्यापक रंग एल्गोरिदम का ई माना जाता है। माप की तरह लेकिन सभी संभावित एल्गोरिदम जिन्हें ट्रांस्फ़ॉर्म का इलाज करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है माना जाता है। एल्गोरिथ्म के रन-टाइम मापन के रूप में महंगा हो सकता है, यह एक समझौता है जहां उपाय के आकार का रूपांतरण 8192 और इसके अलावा अनुमान विधि का प्रयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट पद्धति का अनुमान है वर्तमान पद्धति का प्रयोग करके निर्धारित किया जा सकता है। या उपयोग करके सेट किया गया है। नोट करें कि गणना ज्ञान खोलेगा, जब ओक्टेव को पुनः प्रारंभ किया जाएगा, ज्ञान डेटा को फिर से लोड किया जा सकता है अगर इसे सहेजा जाता है जैसा कि ऊपर वर्णित है एक फ़ाइल में सहेजी गई ज्ञान फाइलों को अलग-अलग प्लेटफार्मों पर इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि वे कुशल नहीं होंगे और ज्ञान की गणना करने का मुद्दा खो जाएगा। योजनाओं की गणना करने और रूपांतरण को क्रियान्वित करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले धागे की संख्या को सेट किया जा सकता है। नोट करें कि इस फीचर के लिए मल्टी-थ्रीडेड FFTW समर्थन के साथ आठ-चौथा संकलित किया जाना चाहिए वर्तमान प्रक्रिया के लिए उपलब्ध प्रोसेसर की संख्या प्रति डिफ़ॉल्ट का उपयोग किया जाता है। Computation. c ff के लिए FFT का उपयोग करके दो वैक्टर का उपयोग करें tconv xy लंबाई का एक वेक्टर देता है लंबाई के बराबर x लंबाई y - 1 यदि x और y दो बहुपदों के गुणांक वैक्टर हैं, तो लौटा मूल्य उत्पाद बहुपद के गुणांक वेक्टर है। अभिकलन समारोह fftfilt फोन करके FFT का उपयोग करता है अगर वैकल्पिक तर्क n निर्दिष्ट किया जाता है, एक एन-पॉइंट FFT का उपयोग किया जाता है। FFT का उपयोग करते हुए एफआईआर फ़िल्टर बी के साथ फ़िल्टर करें। I एक्स एक्स मैट्रिक्स है, मैट्रिक्स के प्रत्येक स्तंभ को फ़िल्टर करें। वैकल्पिक तृतीय तर्क को देखते हुए, n fftfilt ओवरलैप का उपयोग करता है - एक एक्स-एफएफ एफ-एफ के उपयोग के साथ एक्स को फ़िल्टर करने के लिए विधि जोड़ें- एफएफटी आकार 2 की एक भी शक्ति होना चाहिए और बी की लंबाई से अधिक या उसके बराबर होना चाहिए यदि निर्दिष्ट एन इन मानदंडों को पूरा नहीं करता, तो यह स्वतः समायोजित हो जाता है निकटतम मान के लिए करता है। डेटा को एक्स 1filter के लिए एक 1-डी डिजिटल फ़िल्टर लागू करें, निम्न रैखिक, समय-अपरिवर्तनीय अंतर समीकरण का समाधान देता है। जहां एन लंबाई ए -1 और एम लंबाई बी -1 परिणाम की गणना की जाती है यदि आपूर्ति की गई तो एक्स या अधिक मंद के पहले गैर सिंगलटन आयाम पर समीकरण का एकमात्र रूप है। जहां caa 1 और dba 1. यदि चौथे तर्क सी प्रदान किया जाता है, तो इसे प्रणाली की प्रारंभिक अवस्था के रूप में लिया जाता है और अंतिम राज्य को एसएफ के रूप में वापस किया जाता है राज्य वेक्टर एक स्तंभ वेक्टर होता है जिसका लंबाई सबसे लंबे समय तक गुणांक वेक्टर शून्य से एक के बराबर है यदि एसआई आपूर्ति नहीं की जाती है, तो प्रारंभिक राज्य वेक्टर सभी शून्यों पर सेट है। जेड ट्रांसफ़ॉर्म के संदर्भ में, y एक प्रणाली के माध्यम से असतत-समय के संकेत एक्स को पारित करने का परिणाम है निम्नलिखित तर्कसंगत प्रणाली फ़ंक्शन द्वारा। 2-डी प्राथमिकी फ़िल्टर को एक्स से लागू करें। यदि तर्क आकृति निर्दिष्ट की जाती है, तो वांछित आकार की एक सरणी वापस लौटें। फ़िल्टरिंग से पहले सभी पक्षों पर शून्य के साथ संभव मूल्य हैं। छानने के बाद एक्स किनारे के प्रभाव को शामिल नहीं किया जाता है। नोट करें यह रूपांतरणों पर एक भिन्नता है, पैरामीटर्स उलट गया है और बी 180 डिग्री घुमाया गया है। तर्कसंगत IIR फ़िल्टर की जटिल आवृत्ति प्रतिक्रिया की वापसी करें, जिनके अंश और विभाजक गुणांक बी हैं और एक आदर करना ively। उत्तर 0 और 2 पीआई के बीच एन्जुलर आवृत्तियों पर मूल्यांकन किया जाता है। आउटपुट मान w फ़्रीक्वेंसी के वेक्टर है। यदि कोई छोड़ा जाता है, तो हर एक को माना जाता है यह एक साधारण एफआईआर फिल्टर के अनुरूप है.अगर n है छोड़ा गया, 512 का मान ग्रहण किया गया है सबसे तेज़ गणना के लिए, छोटी छोटी संख्याओं की छोटी संख्या में एन को कारगर होना चाहिए। यदि चौथे तर्क है, तो पूरे को छोड़ दिया जाता है, प्रतिक्रिया 0 और पीआई के बीच आवृत्तियों पर मूल्यांकन की जाती है। में विशिष्ट आवृत्तियों पर प्रतिक्रिया का मूल्यांकन वेक्टर डब्ल्यू के लिए मान रेडियंस में मापा जाता है। रेडियन के बजाय हर्ट्ज में वापसी आवृत्तियों को एक नमूना दर मानते हुए एफएस यदि आप विशिष्ट आवृत्तियों पर प्रतिक्रिया का मूल्यांकन कर रहे हैं तो उन आवृत्तियों को रेडियंस के बजाय हर्ट्ज में अनुरोध किया जाना चाहिए। जम्मू की प्रतिक्रिया उन्हें वापस करने के बजाय। एच। की तीव्रता और चरण प्रतिक्रिया। यदि वैकल्पिक freqnorm तर्क सच है, आवृत्ति वेक्टर w सामान्यीकृत रेडियंस की इकाइयों में है यदि freqnorm गलत है, या नहीं दिया है, तो w है हर्ट्ज़पूट में sinc function. Return sin pi x pi x. Unwrap radian चरण में 2 pi के गुणक जोड़कर मापा जा सकता है क्योंकि pumps को tol. tol defaults से अधिक जंपों को हटाया जा सकता है। dimw dim साथ काम करेगा यदि मंद को निर्दिष्ट नहीं किया जाता है तो यह चूक पहले गैर सिंगलटन आयाम के लिए। एंगल के मूल एआरसीपी पेपर. in में स्कोरिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए टाइम सी वाई के लिए एआरसी प्रतिगमन मॉडल को फ़िट करें, जो ए एन एन है, एचटी ने समय-श्रृंखला वेक्टर y को समय के लिए टी -1 और सामान्य रिग्रेसेर्स का मैट्रिक्स एक्स तक टी अवशिष्ट विचरण के प्रतिगमन के आदेश को p. If द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है, क्योंकि आर्किटेक्ट ykp के रूप में एक सकारात्मक पूर्णांक के साथ एक आरएचपी केपी प्रक्रिया फिट होता है, यानी ऊपर टी-टी पंक्ति के साथ करो वैकल्पिक रूप से, किसी को अपडेटिंग कारक गामा और स्कोरिंग एल्गोरिथ्म के लिए शुरुआती मान A0 और b0 की संख्या को निर्दिष्ट कर सकते हैं। एआर गुणक B और CH के गुणांक के साथ एआरएच अनुक्रम को आरम्भ करें। परिणाम yt निम्नानुसार है मॉडल. यहाँ तक और y-y के लिए समय टी -1 रेखीय प्रतिगमन मॉडल के लिए एन। 0, एचटी के साथ है। सीपी पीआई के विकल्प के खिलाफ कोई सशर्त असंतुलन की शून्य अनुनय के लैग्रेज मल्टीप्लायर एलएम टेस्ट को तैयार करना मॉडल है। उदाहरण के लिए टी -1 और एक्स तक टीएटी एन है, एचटी के साथ. और नल एक एपी 0 है। यदि दूसरा तर्क एक स्केलर पूर्णांक है, तो कश्मीर में एक ही परीक्षा का क्रम क्रमशः रैखिक ऑटोरियेशन मॉडल के साथ क्रमबद्ध करता है। एक्स की टी-वीं पंक्ति। रिक्त, एलएम लगभग आज़ादी के पी डिग्री के साथ एक chisquare वितरण है और परीक्षण के एलएम पर इस वितरण के सीडीएफ पी-वेल्यू 1 शून्य है। यदि कोई आउटपुट तर्क नहीं दिया गया है, पी-वेल्यू प्रदर्शित किया जाता है। एआरएमए मॉडल का अनुकरण। ARMA मॉडल को परिभाषित किया गया है, जो कि कश्मीर वेक्टर की लंबाई है, वेक्टर बी की लंबाई है और ई गाइसियन व्हाईटिस के साथ सफेद शोर है। फ़ंक्शन लंबाई टी के एक वेक्टर देता है। वैकल्पिक पैरामीटर n प्रारंभिक रूप से उपयोग किए गए डमी एक्सआई की संख्या देता है, यानी लंबाई टीएन का क्रम उत्पन्न होता है और xn 1 टीएन होता है वापस लौटाया यदि n छोड़ा जाता है, एन 100 का उपयोग किया जाता है। एक समय श्रृंखला वेक्टर y को देखते हुए पहले कॉलम में एक मैट्रिक्स और अन्य कॉलम में y के पहले k lagged मान वापस आते हैं। दूसरे शब्दों में, टीके 1 के लिए, yt-1 ,, yt-k परिणाम की टी-वीं पंक्ति है। परिणामस्वरूप मैट्रिक्स का प्रयोग ऑटोरेग्रेजेन्स में एक रेग्रेस्टर मैट्रिक्स के रूप में किया जा सकता है.बार्टलेट विंडो की एक परिभाषा के लिए लंबाई की एक बार्टलेट त्रिकोणीय विंडो के फ़िल्टर गुणांक वापस लौटें। उदा एपी ओपेनहेम आरडब्ल्यू शेफ़र, असतत-समय सिग्नल प्रोसेसिंग। लंबाई की एक ब्लैकमेन खिड़की के फ़िल्टर गुणांक वापस लौटें। यदि वैकल्पिक तर्क आवधिक दिया जाता है, तो विंडो का आवधिक रूप दिया जाता है यह लम्बाई मी 1 की खिड़की के बराबर है अंतिम गुणांक को हटा दिया गया है वैकल्पिक तर्क सममित एक दूसरा तर्क निर्दिष्ट करने के बराबर नहीं है। ब्लैकमेन विंडो की परिभाषा के लिए, देखें, उदाहरण के लिए एपी ओपेनहेम आरडब्ल्यू शेफ़र, डिस्क-टाइम सिग्नल प्रोसेसिंग। यदि एक्स एक सदिश है, तो detrend xp निकाल देता है एक बहुपक्षीय के सर्वश्रेष्ठ फिट या एक्स से डेटा एक्स। अगर एक्स मैट्रिक्स है, तो एक्सट्रैक्शन एक्सपी एक्स में प्रत्येक कॉलम के लिए समान है। दूसरा तर्क p वैकल्पिक है यदि यह निर्दिष्ट नहीं है, 1 का मान मान लिया जाता है यह रैखिक प्रवृत्ति को हटाने के लिए मेल खाती है बहुपद का क्रम भी एक स्ट्रिंग के रूप में दिया जा सकता है, जिस स्थिति में पी या तो स्थिरांक के बराबर पी 0 या रैखिक के बराबर होना चाहिए पी 1 के साथ। एक एकीकृत समय श्रृंखला के differencing पैरामीटर के लिए अनुमानक डी फिर से बदलें। 2 से आवृत्तियों पीआई पर, 2 पीआई बी टी का आकलन के लिए उपयोग किया जाता है यदि बी छोड़ा जाता है, तो अंतराल 2 पी टी टी, 2 पीआई टी प्रयोग किया जाता है यदि दोनों बी और एक छोड़े गए हैं तो 0 5 sqrt T और b 1 5 sqrt T उपयोग किया जाता है , जहां टी नमूना आकार है यदि x मैट्रिक्स है, तो प्रत्येक स्तंभ का differencing पैरामीटर अनुमान लगाया गया है। ऊपर वर्णित अंतराल में सभी आवृत्तियों के लिए अनुमानक डीडी में लौटा दिए जाते हैं। डी के मान को केवल डीडी का मतलब है.रिफरेंस पीजे ब्रॉकवेल आरए डेविस टाइम सीरीज़ थ्योरी एंड मेथड्स स्प्रिंगर 1987. डर्बिइन-लेविन्सन एल्गोरिथ्म के एक चरण का निर्धारण करें। Vec टो सी autocovarianes gamma0,, gammat से अंतराल 0 से टी oldphi को निर्दिष्ट करता है ct -1 और oldv पर आधारित गुणांक निर्दिष्ट त्रुटि को निर्दिष्ट करता है। अगर oldphi और oldv छोड़े गए हैं, एल्गोरिथ्म के 1 से सभी चरणों में प्रदर्शन किया जाता है। वेक्टर एक्स के साथ फॉरेस्ट और ईएफएफटी फ़ंक्शंस के उपयोग के लिए एक बदलाव, क्रम में आवृत्ति 0 को वेक्टर या मैट्रिक्स के केंद्र में ले जाने के लिए। IF एक्स एन के गुणों का एक सदिश है, जो एन समय के नमूने के बराबर है, फिर डीटी के बीच अंतर fftshift fft x आवृत्तियों से मेल खाती है। यदि एक्स मैट्रिक्स है, तो वह पंक्तियों और स्तंभों के लिए रखती है यदि एक्स एक सरणी है, तो प्रत्येक एक आयाम के साथ ही रखता है। वैकल्पिक मंद तर्क का उपयोग उस आयाम को सीमित करने के लिए किया जा सकता है जिसके साथ क्रमांतरण होता है। fftshift समारोह की कार्रवाई। यहां तक ​​कि लंबाई x fftshift इसके स्वयं के व्युत्क्रम है, लेकिन अजीब लंबाई अलग-अलग अंतर 1-एल डीएक्स को थोड़ा अलग करते हैं जहां एल लेट-ऑपरेटर को दर्शाता है और d -1 से अधिक है। एक के फिल्टर गुणांक लौटें हेंगिंग विंडो की लेंगट एच एम। यदि वैकल्पिक तर्क आवधिक दिया जाता है, तो विंडो का आवधिक रूप दिया जाता है यह अंतिम गुणांक के साथ लंबाई 1 मीटर की खिड़की के समतुल्य है वैकल्पिक तर्क सममित एक दूसरा तर्क निर्दिष्ट नहीं करने के बराबर है। एक परिभाषा के लिए हेमिंग खिड़की से देखिए, जैसे ए वी ओप्पेनहेम आरडब्ल्यू शेफ़र, असतत-समय के सिग्नल प्रोसेसिंग। लंबाई की एक हनिंग विंडो के फ़िल्टर गुणांक वापस लौटें। यदि वैकल्पिक तर्क आवधिक दिया जाता है, तो खिड़की का आवधिक रूप दिया जाता है यह बराबर है आखिरी गुणांक के साथ लम्बाई मी 1 की खिड़की को हटा दिया गया है वैकल्पिक तर्क सममित एक दूसरा तर्क निर्दिष्ट करने के बराबर नहीं है। हर्निंग विंडो की एक परिभाषा के लिए, उदाहरण के लिए एपी ओपेनहेम आरडब्ल्यू शफ़र, असतत-समय सिग्नल प्रोसेसिंग। हर्स्ट पैरामीटर का आकलन करें rescaled श्रेणी आँकड़ों के माध्यम से नमूना एक्स। यदि एक्स एक मैट्रिक्स है, तो पैरामीटर हर कॉलम के लिए अनुमानित है। अंक x और Piecewise cubible Hermite Interpolating Polynomial pchip की वापसी x और y. If दो तर्कों के साथ बुलाया जाता है, तो टुकड़े-टुकड़े बहुपद पीपी वापस लौटाएं, जो विशिष्ट बिंदुओं पर बहुपद का मूल्यांकन करने के लिए पीपलव के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है.जब एक तीसरे इनपुट तर्क के साथ कहा जाता है, तो पीपिप पॉइंट पर पॉच बहुपद का मूल्यांकन करता है xi तीसरे कॉलिंग फॉर्म समकक्ष है ppval pchip xy के लिए, xi. The चर x एक सख्ती से मोनोटोनिक वेक्टर या तो लम्बाई के बढ़ते या घटते हुए होना चाहिए या तो एक वेक्टर या सरणी हो सकता है यदि y एक वेक्टर है तो यह उसी लम्बाई का होना चाहिए x के रूप में y यदि y एक सरणी है तो y का आकार होना चाहिए s1 s2, sk n सरणी को आंतरिक रूप से मैट्रिक्स में रीसेट किया जाता है जहां प्रमुख आयाम s1 s2 sk द्वारा दिया जाता है और इस मैट्रिक्स की प्रत्येक पंक्ति को अलग से इलाज किया जाता है ध्यान दें कि यह इंटरप 1 के ठीक विपरीत है लेकिन MATLAB संगतता के लिए किया जाता है। x। संभावित आदानों की अवधि वर्णमाला पावर स्पेक्ट्रल घनत्व लौटाएं.डेटा वेक्टर यदि एक्स वास्तविक-मूल्यवान है तो एक तरफा स्पेक्ट्रम का अनुमान है यदि x जटिल मूल्यवान है, या श्रेणी पूर्ण स्पेक्ट्रम को दो अलग बताती है है est imated. window वजन डेटा यदि खिड़की खाली है या निर्दिष्ट नहीं है एक डिफ़ॉल्ट आयताकार खिड़की का उपयोग किया जाता है अन्यथा, अवधि अवधि के कंप्यूटिंग से पहले विंडो x सिग्नल पर लागू होता है विंडो डेटा समान लंबाई के एक वेक्टर होना चाहिए जो x. number की आवृत्ति डिब्बे डिफ़ॉल्ट 256 है या 2 की अधिकतम उच्च शक्ति एक्स अधिकतम 256 की लंबाई से अधिक है, 2 अगलापौव 2 लंबाई x अगर nfft इनपुट की लंबाई से अधिक है तो एक्स शून्य-पैड किया जाएगा nfft. sampling दर की लंबाई डिफ़ॉल्ट है 1. स्पेक्ट्रम की 1.Range दो स्पेस स्पेक्ट्रम से स्पेक्ट्रम की गणना करती है। वैकल्पिक दूसरा आउटपुट सामान्यीकृत आवर्तक आवृत्तियों हैं एक एकतरफा गणना w के लिए 0, pi यदि nfft even and 0, pi यदि nfft है अजीब है, दो तरफा गणना w के लिए, 0, 2 पीआई या 0, 2 पीआई एनएफएफटी पर निर्भर करता है। यदि एक नमूना आवृत्ति निर्दिष्ट की जाती है, एफएस तब आउटपुट आवृत्तियों एफ 0, एफएस 2 या 0, एफएस 2 एक तरफा गणना के लिए दो तरफा गणना के लिए सीमा 0 होगी, एफएस। जब कोई आउटपुट नहीं कहा जाता है तो वर्तमान आकृति खिड़की में समय-सारिणी को तत्काल प्लॉट किया जाता है। दर की दर के नमूने के साथ आवृत्ति फ्रीक के एक sinetone और आयाम के साथ ampl. The आर्ग्यूमेंट freq और एम्पल आम आकार के वैक्टर हो सकता है। डिफ़ॉल्ट दर 8000, सेकेंड 1, और एम्पल 64 हैं। एक एम-तत्व सदिश को i - th तत्व के साथ पाप 2 पीआई आईडी -1 एन द्वारा दिया जाता है। डी के लिए डिफ़ॉल्ट मान 0 है और एन के लिए डिफ़ॉल्ट मान मी है। वर्णक्रमीय घनत्व अनुमानक को आटोोकॉरिएंसी सी विंडो नाम जीत और बैंडविड्थ, बी। विंडो नाम, जैसे कि त्रिभुज या आयत को एक समारोह के लिए खोज करने के लिए उपयोग किया जाता है जिसे win lw। त्रिकोण विंडो का उपयोग किया जाता है। यदि ख छोड़ा जाता है, तो 1 वर्गमीटर लंबाई x का उपयोग किया जाता है। वर्णक्रमीय घनत्व अनुमानक को डेटा वेक्टर एक्स विंडो नाम जीत और बैंडविड्थ, बी। विंडो नाम, जैसे त्रिभुज या आयताकार के लिए खोज करने के लिए उपयोग किया जाता है। एक समारोह जिसे जीन एस. आई. कहा जाता है। अगर जीत को छोड़ा जाता है, त्रिकोण विंडो का उपयोग किया जाता है। यदि बी ओमी है I tted, 1 sqrt लम्बाई का उपयोग किया जाता है। फिर से स्पेन्सर के 15 पिक्सेल मूविंग एप का एक्सप्यूट के शॉर्ट-टाइम फ़ॉयरियर एक्सट्यूम को वेक्स एक्स एक्स के साथ निक्कोफ गुणांकों के साथ वांसाइज़ डेटा पॉइंट्स की खिड़की और इन्क अंक की बढ़ोतरी को लागू करके बदलते हैं। फूरियर रूपांतरण की गणना करने के बाद, निम्न विंडो में से एक का उपयोग किया जाता है। खिड़की के नाम तारों के रूप में या वाइंडिपेप संख्या से पारित किए जा सकते हैं। निम्नलिखित डिफ़ॉल्ट अनिर्दिष्ट आर्गुमेंट्स के लिए उपयोग किया जाता है 80, इंक 24, निक्कोफ 64 और Wintype 1.y stft एक्स नॉरकोफ सकारात्मक आवृत्तियों के अनुसार फूरियर गुणांक के पूर्ण मूल्य देता है। yc stft x पूरे एसटीएफटी-मैट्रिक्स y और एक 3-तत्व वेक्टर सी देता है जिसमें खिड़की का आकार, वेतन वृद्धि, और खिड़की का प्रकार होता है, जो संश्लेषण फ़ंक्शन द्वारा आवश्यक होता है, इसके फ्यूचर ट्रांसफर y और एक 3-तत्व वेक्टर सी, विंडो आकार, वेतन वृद्धि, और खिड़की प्रकार निर्दिष्ट करती है। मान y और c द्वारा प्राप्त किया जा सकता है। Yule-Walker अनुमान के साथ एक एआर पी-मॉडेल का उपयोग किया जा सकता है, जो एक वैक्टर सी के ऑटोोकॉरिएंसी को दिया जाता है gamma0, gammap. Ar coefficients, एक और सफेद शोर का विचलन, v. vectorized moving average. y फिल्टर 1 10 1, 10, 1, x x। ये मानता है कि नकारात्मक समय x 0, x -1, आदि सभी मूल्य शून्य हैं, उदाहरण के लिए, वाई का पहला मान x 1 होगा। शुक्रवार, 7 मई, 2010 को 3 33 बजे, टिम रुइथ छिपे हुए ईमेल ने लिखा था कि मैंने रूपांतरण और फ़िल्टर दोनों को देखा, लेकिन यह समझ नहीं पा रहा कि उनके साथ चल औसत औसत कैसे करना है शायद मैं इनपुट वार्स के कार्यों को सही ढंग से समझ नहीं पा रहा हूं। मुझे लगता है कि मेरे पास एक सरणी है, एक रैंड 1,100 क्या आप मुझे बता सकते हैं कि मैं कैसे रूपांतरण और फिल्टर का उपयोग करूँ? अक्खी, यह 10-दिन चलती औसत का कहना है, 0 के भार के साथ .----- मूल संदेश ----- एंडी बकले मेलो छुपा ईमेल से गुरुवार, 06 मई, 06 12 बजे ईमेल छुपा ईमेल के लिए सीसी छिपी हुई ई-मेल विषय पुनः vectorized चलती औसत रूपांतरण भी एक मी फ़ाइल है, लेकिन इसके पास केवल कुछ आईएफएस हैं, तो यह काम करने के लिए फ़िल्टर को कॉल करता है जो एक ओटीसी फ़ाइल है जो 6 मई, 2010 को 6 अक्टूबर, टिम रुएथ ने छुपी हुई ई-मेल लिखी है क्या किसी को पता है कि फॉर-लूप का उपयोग किए बिना सदिश का एक एन-फ़ेडरेटेड वेटेड औसत कैसे ले सकता है, मैंने movavg के लिए M कोड को देखा और यह एक लूप का उपयोग करता है, इसलिए मैं वहां शायद अनुमान लगाता हूं टा रास्ता है, लेकिन मैंने सोचा कि मैं धन्यवाद जांच - धन्यवाद मदद-ओक्टेव मेलिंग सूची छिपी ईमेल - एंडी बकसुआ। सरल चलती औसत करने के लिए फिल्टर का उपयोग कैसे करें दिखाने के लिए धन्यवाद मैं आपके कोड को लागू किया, और यह movavg x के साथ सहमत हैं, 10,10,0, जो एक 10-दिन की सरल चलती औसत की गणना करता है। नकारात्मक समय के मान मानों के कारण पहले 9 अंकों में केवल एक अंतर है movavg रन-मी की गणना करता है n अवधि जैसा कि आपको याद हो सकता है, मैं movavg को - loop से बचने के लिए फ़िल्टर का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूँ। अब, मैं क्या करने की कोशिश कर रहा हूँ, भारित चलती औसत, movavg के अल्फा पैरामीटर के समान है जब अल्फ़ा 0, यह सरल चलती है औसत और फिल्टर के साथ सहमत हैं यदि मैं अल्फा को 1 में बदलता हूँ, मुझे लगता है कि एक रैखिक एमए प्राप्त करने के लिए है। यहां movavg m में कोड है जो भारोत्तोलक सीसा है, औसत के दिनों की संख्या, उपरोक्त मामले में 10 के बराबर है। 1 सीसा अल्फा 1 लीड लीड लीज लीड के बराबर वजन समायोजित करें। इसलिए, 10 दिवसीय रैखिक रूप से भारित चलती औसत लीड 10, अल्फा 1 को पिछले 9 दिन और वर्तमान दिन के लिए भारित होना चाहिए 1 55, 2 55, 3 55 10 55, सबसे बड़ा वजन 10 55 जो कि वर्तमान दिन पर लागू होता है, इसलिए मैंने 6-तत्व वेक्टर पर सिर्फ 2-दिन के एमए के साथ एक साधारण परीक्षण का मामला दर्ज किया। मूड 2 अल्फा 1 लेन 6 एक रैंड 1 लेन। मूववर्ग एमए movavg a, madays, madays, alpha का उपयोग करके एमएक्स की गणना करें। फिल्टर स्वीप का उपयोग करके एमए की गणना करें 1 मैदम अल्फा मानदंड स्वीप स्वी स्वीप एफ फिल्टर मानदशिप, 1, एटी वो movavg और फ़िल्टर परिणाम समान हैं, लेकिन बराबर नहीं, मुझे लगता है कि मेरे पास फिल्टर के लिए तर्क सही नहीं है, लेकिन मैं यह नहीं समझ सकता मुझे विशेष रूप से गलत हुआ, मुझे यकीन नहीं है कि फिल्टर का दूसरा तर्क मदद करना चाहता है। मुझे यकीन नहीं है कि 0 5 के भार से क्या मतलब है, लेकिन साधारण 10-दिन का औसत करने के लिए, यह डी। फिल्टर 1 10 वाले 1, 10, 1, x। ये मानते हैं कि नकारात्मक समय x 0, x -1, आदि के मूल्य सभी शून्य हैं, उदाहरण के लिए, y का पहला मान x 1 होगा। शुक्र से, मई 7, 2010 को 3 33 बजे, टिम रुएथ ने छिपे हुए ईमेल में लिखा था मैंने दोनों रूपांतरण और फ़िल्टर पर देखा, लेकिन यह समझ नहीं पा रहा कि उनके साथ एक औसत औसत कैसे करना है शायद मैं इनपुट वार्स के कार्यों को ठीक से समझ नहीं पा रहा हूं। मेरे पास एक सरणी है, एक रैंड 1,100 क्या आप मुझे बता सकते हैं कि मैं कैसे कन्वर्ट और फ़िल्टर लेता हूं, इसका 10-दिन चलने वाला औसत 0 0 का भार रखते हैं .----- मूल संदेश ---- - एंडी बकले मेल से छुपा ईमेल भेजा गुरुवार, 06 मई, 2010 12 06 एप छिपे हुए ईमेल सीसी छिपे हुए ई-मेल के लिए विषय पुनः vectorized चलती हुई औसत रूपांतरण भी एक मी फ़ाइल है, लेकिन उसके बाद केवल कुछ आईएफएस में ही इसे फिल्टर प्राप्त करने के लिए कॉल किया जाता है एक ओक फ़ाइल है जो एक ओटीसी फ़ाइल है, 6 मई 2010 को 6 बजे 6 बजे, टिम रुइथ ने छुपी हुई ईमेल लिखी है क्या किसी को भी पता है कि किसी वेक्टर के एन-डे के भारित चलती औसत को बिना-पाश के उपयोग किए बिना कैसे लेना चाहिए I Movavg के लिए एम कोड और यह एक for-loop का उपयोग करता है, इसलिए मैं वहां अनुमान लगा रहा हूं कि शायद मैं इसे ले रहा हूं, लेकिन मैंने सोचा कि मैं धन्यवाद जांच करूँगा - टिम सहायता-ओक्टेव मेलिंग सूची छिपी हुई ईमेल - एंडी बकसुआ. आपके फ़िल्टर कोड से नीचे काम होता है ठीक है जब मैं जो कुछ कर रहा था, तुलनात्मक शुरुआती दिनों के अलावा, जो नकारात्मक समय में मान लिया जाता है, मैं निम्नलिखित कोड का प्रयोग कर रहा था, यह ठीक है जब दिन की संख्या का इस्तेमाल किया जा सकता है जब घातीय चलती औसत डेटा डेटा एक कॉलम वेक्टर डेटा रिपैट डेटा 1, एनडीए, 1 डेटा दोहराए जाने वाला डेटा 1 एनडीए समय टी पर है वह नकारात्मक समय मानों के लिए डेटा की शुरुआत अल्फा 2 एनडीए 1 एन लंबाई डेटा औसत शून्य, 1 औसत 1 डेटा 1. उपरोक्त अनुदेश आपको नकारात्मक मानों के लिए पिछली स्मृति का आविष्कार करने की आवश्यकता है आपको फ़िल्टर फ़ंक्शन के लिए भी ऐसा करना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं कह सकता कि यह कैसे करना है। मैं 2 एनएओ औसत I-1 औसत आईओ अल्फ़ा डेटा के लिए - ओ एंड एंड के लिए नकारात्मक समय मानों के लिए रन-इन अवधि को लंबे समय तक लम्मा लम्मा लडाई 1 अंत में ट्रिम कर दें। अनुदेश लंबी क्या है। आज के छोटे मूल्यों के लिए, शुरुआती दिनों की संख्या जहां आपके फ़िल्टर लागू करने के साथ विसंगति कम है, लेकिन आज के बड़े मूल्यों के लिए, विसंगति के शुरुआती दिनों की संख्या स्पष्ट रूप से बढ़ती है, क्योंकि एक घातीय एमए के पास लंबे पूंछ मेमोरी नोट है, मैं वेक्टर के मोर्चे पर समान नकारात्मक समय मान जोड़ता हूं जब फ़िल्टर का उपयोग करते हुए मैं यह भी नहीं जानता कि यह सम्मेलन क्या है, जब डेटा में अंक के लिए घातीय मूविंग औसत की गणना करने के लिए आता है नकारात्मक समय में वापस पहुंच जाता है एक बार फिर धन्यवाद .-- फ्रांसेस्को पोटेर रिककोरटोर वॉइस 39 050 315 3058 से 2111 आईएसटीआई - एरिया डेला रिकोर्का सीएनआर फैक्स 39 050 315 2040 जी मोरुजी 1, आई-56124 पीसा ईमेल छिपी हुई ईमेल प्रवेश 20, पहली मंजिल, कक्ष सी 71 वेब हेल्प-ओक्टेव मेलिंग सूची छिपी हुई ईमेल। मैं इसे वर्तमान में जांच नहीं कर सकता, लेकिन अगर मुझे सही ढंग से याद आती है, तो फ़िल्टर की चौथी तर्क प्रारंभिक स्थितियों है, ऐसा कुछ अगर आप चाहते हैं कि आपकी प्रारंभिक स्थिति डेटा का पहला मान हो, तो मुझे लगता है कि यह कमांड. बी अल्फा ए 1, अल्फा -1 फिल्टर बी, ए, एक्स, एक्स 1.यह केवल इस मामले में एक तत्व होना चाहिए क्योंकि आपको केवल प्रारंभिक स्थिति की आवश्यकता है। 0, गुरु, 13 मई 2010 को 2 21 एएम, फ्रांसेस्को पोटॉर्ट छिपे हुए ई-मेल लिखे। नीचे दिए गए कोड का इस्तेमाल करते हुए नकारात्मक समय में जो मूल्यों को मान लिया जाता है, उसके बाद, आपके प्रारंभिक दिनों के कई दिनों को छोड़कर, आपका फ़िल्टर कोड नीचे दिए गए कार्य के मुकाबले ठीक काम करता है I डेटा डेटा के घातीय चलती औसत की गणना करते समय उपयोग किए जाने वाले दिनों की संख्या एक कॉलम वेक्टर डेटा है रिपैट डेटा 1, एनडेय, 1 डेटा दोहराए डेटा 1 नकारात्मक समय के लिए डेटा की शुरुआत में नकारात्मक समय मानों के लिए अल्फा 2 ndays 1 एन लंबाई डेटा औसत शून्य, 1 औसत 1 डेटा 1. उपरोक्त निर्देश आपको पिछले स्मृति का आविष्कार करने की आवश्यकता है नकारात्मक मूल्यों के लिए आपको फ़िल्टर फ़ंक्शन के लिए ऐसा करना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं कह सकता कि यह कैसे करना है I समय मान लंबे समय तक लम्मा लड्डे 1 अंत। मैं उपरोक्त निर्देश को समझ नहीं पा रहा हूं। लंबे समय क्या है। आज के छोटे मूल्यों के लिए, प्रारंभिक दिनों की संख्या जहां आपके फ़िल्टर लागू करने के साथ विसंगति कम है, लेकिन आज के बड़े मूल्यों के लिए, संख्या of initial days of discrepancy grows obviously, due to the nature of an exponential MA having a long-tail memory Note, I add similar negative time values to the front of the vector when using filter as well I m just not sure what is the convention when it comes to calculating exponential moving averages for points in data where ndays reaches back into negative time Thanks again.-- 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. In reply to this post by Francesco Potort. The last instruction with longma should have read avg avg n 1 end which effectively trims off the computed values from negative time But, as you say, it looks like I didn t 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 isn t a big deal Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of data for ndays , the following code. alpha 2 ndays 1 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 ndays 1 avg filter alpha, 1 alpha-1 , data, data 1.for roughly the first ndays of avg.-----Original Message----- From Francesco Potort mailto hidden email Sent Wednesday, May 12, 2010 11 22 PM To hidden email Cc Octave-ML James Sherman Jr Subject Re vectorized moving average Your filter code below works just fine when compared to what I had been doing, except for a number of initial days, due to what values are assumed in negative time I had been using the following code ndays is the number of days to be used when computing the exponential moving average of data data is a column vector data repmat data 1 , ndays, 1 data repeat data 1 ndays times at the beginning of data for negative time values alpha 2 ndays 1 n length data avg zeros n,1 avg 1 data 1 The above instruc tion is all you need to invent past memory for negative values You should do the same for the filter function, but I could not say how to do it offhand for i 2 n ao avg i-1 avg i ao alpha data i - ao endfor trim off run-in period for negative time values longma longma lmadays 1 end I don t understand the above instruction What is longma For small values of ndays, the number of initial days where there s a discrepancy with your filter implementation is minimal, but for larger values of ndays, the number of initial days of discrepancy grows obviously, due to the nature of an exponential MA having a long-tail memory Note, I add similar negative time values to the front of the vector when using filter as well I m just not sure what is the convention when it comes to calculating exponential moving averages for points in data where ndays reaches back into negative time Thanks again -- Francesco Potort ricercatore Voice 39 050 315 3058 op 2111 ISTI - Area della ricerca CNR Fax 39 050 315 2 040 via G Moruzzi 1, I-56124 Pisa Email hidden email entrance 20, 1st floor, room C71 Web. 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 don t know if there s much interest in it, but it shouldn t 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, 2010 at 8 38 PM, Tim Rueth hidden email wrote The last instruction with longma should have read avg avg n 1 end which effectively trims off the computed values from negative time But, as you say, it looks like I didn t 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 isn t a big deal Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of data for ndays , the following code. alpha 2 ndays 1 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 ndays 1 avg filter alpha, 1 alpha-1 , data, data 1.for roughly the first ndays of avg.-----Original Message----- From Francesco Potort mailto hidden email Sent Wednesday, May 12, 2010 11 22 PM To hidden email. Cc Octave-ML James Sherman Jr Subject Re vectorized moving average. Your filter code below works just fine when compared to what I had been doing, except for a number of initial days, due to what values are assumed in negative time I had been using the following code ndays is the number of days to be used when computing the exponential moving average of data data is a column vector data repmat data 1 , ndays, 1 data repeat data 1 ndays times at the beginning of data for negative time values alpha 2 ndays 1 n length data avg zeros n,1 avg 1 data 1 The above instruction is all you need to invent past memory for negative values You should do the same for the filter function, but I could not say how to do it offhand for i 2 n ao avg i-1 avg i ao alpha data i - ao endfor trim off run-in period for negative time values longma longma lmadays 1 end I don t understand the above instruction What is longma For small values of ndays, the number of initial days wh ere there s a discrepancy with your filter implementation is minimal, but for larger values of ndays, the number of initial days of discrepancy grows obviously, due to the nature of an exponential MA having a long-tail memory Note, I add similar negative time values to the front of the vector when using filter as well I m just not sure what is the convention when it comes to calculating exponential moving averages for points in data where ndays reaches back into negative time Thanks again -- 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. 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 don t know if there s much interest in it, but it shouldn t 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, 2010 at 8 38 PM, Tim Rueth hidden email wrote The last instruction with longma should have read avg avg n 1 end which effectively trims off the computed values from negative time But, as you say, it looks like I didn t 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 no t quite exact results when compared to the for-loop below with no negative time values But this small difference dissipated within ndays and isn t a big deal Thanks Sherman. In summary, to calculate the exponential moving average of data for ndays , the following code. alpha 2 ndays 1 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 ndays 1 avg filter alpha, 1 alpha-1 , data, data 1.for roughly the first ndays of avg.