Matlab De Parametrización Media Móvil

Necesito calcular una media móvil sobre una serie de datos, dentro de un bucle for. Tengo que obtener el promedio móvil en N9 días. El array Im computing in es 4 series de 365 valores (M), que en sí mismos son valores medios de otro conjunto de datos. Quiero trazar los valores medios de mis datos con el promedio móvil en una parcela. Busqué un poco sobre los promedios móviles y el comando conv y encontré algo que intenté implementar en mi código. Por lo tanto, básicamente, calculo mi media y lo trace con una media móvil (errónea). Escogí el valor de wts justo en el sitio de mathworks, por lo que es incorrecto. (Fuente: mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation. html) Mi problema, sin embargo, es que no entiendo lo que este wts es. Podría alguien explicar Si tiene algo que ver con los pesos de los valores: que no es válido en este caso. Todos los valores se ponderan igual. Y si estoy haciendo esto totalmente mal, podría obtener alguna ayuda con ella Mis más sinceras gracias. El uso de conv es una excelente manera de implementar un promedio móvil. En el código que está usando, wts es cuánto está pesando cada valor (como usted adivinó). La suma de ese vector siempre debe ser igual a uno. Si desea ponderar cada valor uniformemente y hacer un filtro N de tamaño N, entonces lo haría. Usar el argumento válido en conv resultará en tener menos valores en Ms que en M. Utilice lo mismo si no le importan los efectos de Relleno cero. Si tiene la caja de herramientas de procesamiento de señales, puede usar cconv si desea probar una media móvil circular. Algo así como usted debe leer la documentación conv y cconv para obtener más información si ya no lo ha hecho. Puede utilizar filtro para encontrar un promedio de ejecución sin utilizar un bucle for. Este ejemplo encuentra el promedio de ejecución de un vector de 16 elementos, usando un tamaño de ventana de 5. 2) suave como parte de la caja de herramientas de ajuste de curvas (que está disponible en la mayoría de los casos) yy suave (y) suaviza los datos en el vector de columna Y utilizando un filtro de media móvil. Los resultados se devuelven en el vector de columna yy. La estimación EstMdl (Mdl, y) utiliza máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo Mdl de ARIMA (p, D, q) dado la serie de tiempo univariada observada y. EstMdl es un modelo arima que almacena los resultados. EstMdl, EstParamCov, logL, estimación de información (Mdl, y) además devuelve EstParamCov. La matriz de varianza-covarianza asociada con los parámetros estimados, logL. La función optimizada loglikelihood objetivo, e información. Una estructura de datos de información resumida. EstMdl, EstParamCov, logL, estimación de información (Mdl, y, Nombre, Valor) estima el modelo con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de nombre y par de valores. Argumentos de entrada Mdl 8212 Modelo ARIMA o ARIMAX modelo arima Modelo ARIMA o ARIMAX, especificado como un modelo arima devuelto por arima o estimación. Estimación trata elementos no NaN en Mdl como restricciones de igualdad y no estima los parámetros correspondientes. Y 8212 Ruta única de datos de respuesta vector de columna numérica Ruta única de datos de respuesta a la que se ajusta el modelo, especificada como vector numérico de columna. La última observación de y es la última. Argumentos de par Nombre-Valor Especifique los pares opcionales separados por comas de los argumentos Nombre y Valor. Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. El nombre debe aparecer dentro de comillas simples (). Puede especificar varios argumentos de par nombre y valor en cualquier orden como Nombre1, Valor1. NombreN, ValueN. AR0 8212 Estimaciones iniciales de los coeficientes autoregresivos no estacionales vector numérico Estimaciones iniciales de los coeficientes autorregresivos no estacionales para el modelo ARIMA, especificados como el par separado por comas que consiste en AR0 y un vector numérico. El número de coeficientes en AR0 debe ser igual al número de retrasos asociados con coeficientes no nulos en el polinomio autorregresivo no estacional, ARLags. Por defecto, la estimación deriva estimaciones iniciales utilizando técnicas estándar de series temporales. Beta0 8212 Estimaciones iniciales de los coeficientes de regresión vector numérico Estimaciones iniciales de los coeficientes de regresión para el componente de regresión, especificado como el par separado por comas que consiste en Beta0 y un vector numérico. El número de coeficientes en Beta0 debe ser igual al número de columnas de X. Por defecto, la estimación deriva estimaciones iniciales utilizando técnicas estándar de series temporales. Constante0 8212 Estimación inicial del modelo ARIMA inicial escalar Estimación constante del modelo ARIMA inicial, especificada como el par separado por comas consistente en Constant0 y un escalar. Por defecto, la estimación deriva estimaciones iniciales utilizando técnicas estándar de series temporales. Pantalla 8212 Ventana de comandos Opciones de visualización Parámetros (por defecto) Diagnóstico Completo Iter fuera del vector de célula de vectores de caracteres Comando Ventana Opción de visualización, especificada como el par separado por comas que consiste en Display y un vector de caracteres o vector de células de vectores de caracteres. Establezca Display usando cualquier combinación de valores en esta tabla. Ajustar un modelo ARIMAX a una serie de tiempo especificando valores iniciales para la respuesta y los parámetros. Porcentaje de emisores de bonos de grado de inversión calificados por primera vez hace 3 años (AGE) Previsión de un año por delante del cambio en los beneficios empresariales, ajustado por Supongamos que un modelo ARIMAX (1,0,0) es apropiado para ajustar IGD usando AGE, CPF y SPR como predictores exógenos. Cargue el conjunto de datos de valores predeterminados de crédito. Asigne la respuesta IGD a y. Asigne los predictores AGE, CPF y SPR a la matriz X. La respuesta y la serie predictora exógena deben estar estacionarias antes de continuar. Si su respuesta no es fija, especifique el grado de integración en la sentencia arima. Si sus predictores exógenos no son estacionarios, entonces debe diferenciarlos usando diff. Las series en este ejemplo son estacionarias para no distraer de su propósito principal. Separe los valores iniciales de la respuesta principal y los predictores exógenos. Elija valores iniciales para los coeficientes de regresión Beta0. Y0 inicializa la serie de respuestas y yest es la serie de respuestas principales para la estimación. XEst es la principal matriz predictora exógena para la estimación. Especifique el modelo Mdl para que se ajuste a los datos. Seleccione su paísMoving Average Filter (MA filter) Loading. El filtro de media móvil es un simple filtro FIR de paso bajo (respuesta de impulso finito) comúnmente utilizado para suavizar una matriz de datos / señal muestreados. Se toman M muestras de entrada a la vez y tomar el promedio de esas M-muestras y produce un solo punto de salida. Se trata de una simple LPF (Low Pass Filter) estructura que viene práctico para los científicos y los ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud del filtro (el parámetro M) aumenta la suavidad de la salida, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundentes. Esto implica que este filtro tiene excelente respuesta en el dominio del tiempo pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realiza tres funciones importantes: 1) toma M puntos de entrada, calcula el promedio de esos puntos M y produce un único punto de salida. 2) Debido al cálculo / cálculos involucrados. El filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una respuesta de dominio de frecuencia pobre y una buena respuesta de dominio de tiempo). Código Matlab: El siguiente código matlab simula la respuesta en el dominio del tiempo de un filtro M-point Moving Average y también traza la respuesta de frecuencia para varias longitudes de filtro. Respuesta de Dominio de Tiempo: En la primera trama, tenemos la entrada que va en el filtro de media móvil. La entrada es ruidosa y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un filtro de media móvil de 3 puntos. Puede deducirse de la figura que el filtro de media móvil de 3 puntos no ha hecho mucho en filtrar el ruido. Aumentamos los grifos de filtro a 51 puntos y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más allá de 101 y 501 y podemos observar que aunque el ruido sea casi cero, las transiciones se atenuan drásticamente (observe la pendiente en cada lado de la señal y compárelas con la transición ideal de pared de ladrillo en Nuestra entrada). Respuesta de Frecuencia: A partir de la respuesta de frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de banda de parada no es buena. Dada esta atenuación de banda de parada, claramente, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otra. Como sabemos que un buen rendimiento en el dominio del tiempo da como resultado un rendimiento pobre en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es un filtro de suavizado excepcionalmente bueno (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados: