Dengan menggunakan MATLAB, bagaimana saya dapat menemukan rata-rata pergerakan hari ke-3 dari kolom matriks tertentu dan menambahkan rata-rata bergerak ke matriks tersebut. Saya mencoba menghitung rata-rata pergerakan 3 hari dari bawah ke atas matriks. Saya telah memberikan kode saya: Dengan matriks dan topeng berikut ini: Saya telah mencoba menerapkan perintah konv tetapi saya menerima kesalahan. Inilah perintah konv yang saya coba gunakan pada kolom ke 2 matriks a: Output yang saya inginkan diberikan dalam matriks berikut: Jika Anda memiliki saran, saya akan sangat menghargainya. Terima kasih Untuk kolom 2 dari matriks a, saya menghitung rata-rata pergerakan 3 hari sebagai berikut dan menempatkan hasilnya di kolom 4 dari matriks a (saya mengganti nama matriks sebagai 39desiredOutput39 hanya untuk ilustrasi). Rata-rata 3 hari dari 17, 14, 11 adalah 14 rata-rata 3 hari 14, 11, 8 adalah 11 rata-rata 3 hari 11, 8, 5 adalah 8 dan rata-rata 3 hari 8, 5, 2 adalah 5. Tidak ada nilai di bawah 2 baris untuk kolom ke-4 karena penghitungan untuk rata-rata pergerakan 3 hari dimulai dari bawah. Hasil 39valid39 tidak akan ditampilkan sampai setidaknya 17, 14, dan 11. Mudah-mudahan ini masuk akal ndash Aaron 12 Jun 13 at 1:28 Secara umum akan membantu jika Anda menunjukkan kesalahannya. Dalam hal ini Anda melakukan dua hal yang salah: Pertama, konvolusi Anda perlu dibagi tiga (atau panjang rata-rata bergerak) Kedua, perhatikan ukuran c. Anda tidak bisa hanya cocok c ke a. Cara khas untuk mendapatkan rata-rata bergerak adalah dengan menggunakan yang sama: tapi itu tidak seperti yang Anda inginkan. Sebagai gantinya Anda terpaksa menggunakan beberapa baris: Created on Wednesday, 08 October 2008 20:04 Terakhir Diperbaharui pada Kamis, 14 Maret 2013 01:29 Ditulis oleh Batuhan Osmanoglu Hits: 41420 Moving Average Di Matlab Seringkali saya menemukan diri saya membutuhkan Rata-rata data saya harus mengurangi sedikit kebisingan. Saya menulis beberapa fungsi untuk melakukan apa yang saya inginkan, tapi matlabs yang dibangun dengan fungsi filter bekerja dengan cukup baik. Disini saya menulis tentang data rata-rata 1D dan 2D. Filter 1D dapat direalisasikan dengan menggunakan fungsi filter. Fungsi filter memerlukan setidaknya tiga parameter masukan: koefisien numerator untuk filter (b), koefisien penyebut untuk filter (a), dan data (X) tentu saja. Filter rata-rata yang sedang berjalan dapat didefinisikan hanya dengan: Untuk data 2D kita bisa menggunakan fungsi Matlabs filter2. Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana filter bekerja, Anda dapat mengetikkan: Berikut adalah penerapan filter rata-rata bergerak 16 by 16 yang cepat dan kotor. Pertama kita perlu mendefinisikan filternya. Karena semua yang kita inginkan adalah kontribusi yang setara dari semua tetangga kita bisa menggunakan fungsinya. Kita membagi semuanya dengan 256 (1616) karena kita tidak ingin mengubah tingkat umum (amplitudo) sinyal. Untuk menerapkan filter, kita bisa mengatakan berikut ini Berikut adalah hasil fase interferogram SAR. Dalam hal ini Range berada pada sumbu Y dan Azimuth dipetakan pada sumbu X. Filternya lebar 4 piksel dengan lebar Rentang dan 16 piksel di Azimuth. Moving Average Indikator Teknik Rata-rata Bergerak menunjukkan nilai rata-rata instrumen rata-rata untuk jangka waktu tertentu. Ketika seseorang menghitung rata-rata bergerak, rata-rata harga instrumen untuk periode waktu ini rata-rata. Seiring perubahan harga, rata-rata pergerakannya meningkat, atau menurun. Ada empat jenis rata-rata bergerak: Sederhana (juga disebut Aritmatika), Eksponensial. Merapikan dan tertimbang Moving Average dapat dihitung untuk kumpulan data sekuensial, termasuk harga pembukaan dan penutupan, harga tertinggi dan terendah, volume perdagangan atau indikator lainnya. Hal ini sering terjadi ketika rata-rata pergerakan ganda digunakan. Satu-satunya hal di mana rata-rata bergerak dari berbagai jenis berbeda satu sama lain, adalah ketika koefisien bobot, yang ditetapkan ke data terbaru, berbeda. Jika kita berbicara tentang Simple Moving Average. Semua harga periode waktu yang dimaksud sama nilainya. Pindah Eksponensial Rata-rata dan Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak melambangkan nilai lebih pada harga terbaru. Cara yang paling umum untuk menafsirkan rata-rata pergerakan harga adalah membandingkan dinamikanya dengan aksi harga. Ketika harga instrumen naik di atas rata-rata bergeraknya, sinyal beli muncul, jika harga turun di bawah rata-rata pergerakannya, yang kita miliki adalah sinyal jual. Sistem perdagangan ini, yang berbasis pada moving average, tidak dirancang untuk memberikan akses masuk ke pasar tepat di titik terendahnya, dan pintu keluarnya tepat di puncak. Hal ini memungkinkan untuk bertindak sesuai dengan tren berikut: untuk membeli segera setelah harga mencapai bagian bawah, dan untuk menjual segera setelah harga mencapai puncaknya. Moving averages mungkin juga diterapkan pada indikator. Di situlah interpretasi indikator moving averages sama dengan interpretasi rata-rata pergerakan harga: jika indikator naik di atas rata-rata pergerakannya, itu berarti pergerakan indikator naik cenderung berlanjut: jika indikator berada di bawah rata-rata pergerakannya, ini Berarti kemungkinan akan terus turun. Berikut adalah jenis rata-rata bergerak pada grafik: Rata-rata Moving Average Moving Average (SMMA) Rata-rata Terputus Moving Average (LMA) Rata-rata Terputus Moving Average (LMA) Anda dapat menguji sinyal perdagangan dari indikator ini dengan membuat Expert Advisor Di MQL5 Wizard. Perhitungan Simple Moving Average (SMA) Sederhana, dengan kata lain, rata-rata pergerakan aritmatika dihitung dengan menjumlahkan harga penutupan instrumen selama periode satu periode (misalnya 12 jam). Nilai ini kemudian dibagi dengan jumlah periode tersebut. SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM jumlah CLOSE (i) harga penutupan periode berjalan N jumlah periode perhitungan. Exponential Moving Average (EMA) Rata-rata pergerakan yang dipercepat secara eksponensial dihitung dengan menambahkan bagian tertentu dari harga penutupan saat ini ke nilai rata-rata pergerakan sebelumnya. Dengan rata-rata bergerak yang rata-rata dihaluskan, harga penutupan terbaru lebih bernilai. P-percent exponential moving average akan terlihat seperti: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) TUTUP (i) harga penutupan saat ini EMA (i - 1) nilai Moving Average Dari periode sebelumnya P persentase menggunakan nilai harga. Rata-rata Moving Average (SMMA) Nilai pertama dari rata-rata bergerak merapikan ini dihitung sebagai rata-rata bergerak sederhana: SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Rata-rata pergerakan kedua dihitung sesuai dengan rumus ini: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N Berhasil rata-rata bergerak dihitung sesuai dengan rumus di bawah ini: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) TUTUP (i)) N SUM sum SUM1 jumlah total harga penutupan untuk periode N dihitung dari bar sebelumnya PREVSUM jumlah smoothed dari bar sebelumnya SMMA (i-1) merapikan moving average dari bar sebelumnya SMMA (i) merapikan moving average dari bar saat ini (Kecuali untuk yang pertama) TUTUP (i) harga saat ini mendekati periode penghalusan N. Setelah konversi aritmatika, rumus dapat disederhanakan: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) CLOSE (i)) N Linear Weighted Moving Average (LWMA) Dalam kasus rata - rata bergerak tertimbang, data terakhir adalah Lebih banyak nilai daripada data awal lebih banyak. Rata-rata pergerakan tertimbang dihitung dengan mengalikan masing-masing harga penutupan dalam rangkaian yang dipertimbangkan, dengan koefisien bobot tertentu: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM sum CLOSE (i) harga penutupan saat ini SUM (i, N) jumlah total koefisien bobot N periode smoothing.
Comments
Post a Comment