Contoh kode pemindah-rata-filter-matlab-code

Contoh kode pemindah-rata-filter-matlab-code

Smart-option-trading-strategies
The-best-binary-options-brokers-2013
Online-trading-account-icici


Jepang-candlesticks-dark-cloud-cover Online-share-trading-course-uk Online-stock-market-trading-in-pakistan Online-share-trading-nse-bse Stock-options-for-a-startup-company Benar-tl-forex

Download movAv.m (lihat juga movAv2 - versi terbaru yang memungkinkan pembobotan) Deskripsi Matlab mencakup fungsi yang disebut movavg dan tsmovavg (time-series moving average) di Financial Toolbox, movAv dirancang untuk mereplikasi fungsi dasar ini. Kode di sini memberikan contoh bagus untuk mengelola indeks di dalam loop, yang bisa membingungkan untuk memulai. Saya sengaja menyimpan kode pendek dan sederhana agar proses ini tetap jelas. MovAv melakukan moving average sederhana yang dapat digunakan untuk memulihkan data yang bising dalam beberapa situasi. Ia bekerja dengan mengambil rata-rata input (y) di atas jendela waktu geser, ukurannya ditentukan oleh n. Semakin besar n, semakin besar jumlah perataan efek n relatif terhadap panjang vektor masukan y. Dan efektif (baik, semacam) menciptakan filter frekuensi lowpass - lihat contoh dan bagian pertimbangan. Karena jumlah smoothing yang diberikan oleh masing-masing nilai n relatif terhadap panjang vektor input, nilainya selalu bernilai untuk menguji nilai yang berbeda untuk melihat apa yang sesuai. Ingat juga bahwa n poin hilang pada masing-masing rata-rata jika n adalah 100, 99 poin pertama dari vektor input tidak berisi data yang cukup untuk rata-rata 100pt. Hal ini dapat dihindari agak oleh rata-rata susun, misalnya, kode dan grafik di bawah membandingkan sejumlah rata-rata jendela panjang yang berbeda. Perhatikan bagaimana kelancaran 1010pt dibandingkan dengan rata-rata 20pt tunggal. Dalam kedua kasus tersebut 20 titik data hilang secara total. Buat xaxis x1: 0,01: 5 Menghasilkan noise noiseReps 4 noise repmat (randn (1, ceil (numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) noise reshape (noise, 1, length (noise) noiseReps) Menghasilkan ydata noise yexp X) 10noise (1: length (x)) Perfrom averages: y2 movAv (y, 10) 10 pt y3 movAv (y2, 10) 1010 pt y4 movAv (y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 pt Y6 movAv (y, 100) 100 pt Plot figure plot (x, y, y2, y3, y4, y5, y6) legenda (data mentah, 10pt moving average, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel Y) judul (Perbandingan moving averages) movAv.m kode fungsi run-through output movAv (y, n) Baris pertama mendefinisikan nama fungsi, input dan output. Masukan x harus berupa vektor data untuk melakukan rata-rata, n harus jumlah titik untuk melakukan rata-rata di atas output akan berisi data rata-rata yang dikembalikan oleh fungsinya. Preallocate output outputNaN (1, numel (y)) Temukan titik tengah n ruas tengah (n2) Pekerjaan utama fungsi dilakukan dalam loop, tapi sebelum memulai dua hal disiapkan. Pertama, keluarannya adalah pra-alokasi sebagai NaN, ini melayani dua tujuan. Pertama, preallokasi pada umumnya adalah praktik yang baik karena mengurangi juggling memori yang harus dilakukan Matlab, kedua, sangat memudahkan untuk menempatkan data rata-rata ke dalam output dengan ukuran yang sama dengan vektor input. Ini berarti xaxis yang sama dapat digunakan kemudian untuk keduanya, yang sesuai untuk merencanakan, sebagai alternatif NaN dapat dilepas nanti dalam satu baris kode (output output (Variabel midPoint akan digunakan untuk menyelaraskan data pada vektor output. N 10, 10 poin akan hilang karena, untuk 9 titik pertama vektor masukan, tidak ada cukup data untuk mengambil nilai rata-rata 10 poin. Karena outputnya akan lebih pendek dari pada input, maka perlu diselaraskan dengan benar. Digunakan sehingga jumlah data yang sama hilang pada awal dan akhir, dan input dijaga sejajar dengan output oleh buffer NaN yang dibuat saat preallocating output. Untuk 1: length (y) -n Temukan kisaran indeks untuk mengambil rata-rata Over (a: b) ban Menghitung mean output (amidPoint) mean (y (a: b)) end Dalam for loop itu sendiri, mean diambil alih setiap segmen berturut-turut dari input. Loop akan berjalan untuk a. Didefinisikan sebagai 1 sampai dengan panjang input (y), minus data yang akan hilang (n). Jika input 100 point lo Ng dan n adalah 10, loop akan berjalan dari (a) 1 sampai 90. Ini berarti indeks pertama dari segmen akan dirata-ratakan. Indeks kedua (b) hanya satu-1. Jadi pada iterasi pertama, a1. N10. Jadi b 11-1 10. Rata-rata pertama diambil alih y (a: b). Atau x (1:10). Rata-rata segmen ini, yang merupakan satu nilai tunggal, disimpan dalam output di indeks amidPoint. Atau 156. Pada iterasi kedua, a2. B 210-1 11. Jadi mean diambil alih x (2:11) dan disimpan dalam output (7). Pada iterasi terakhir dari loop untuk input dengan panjang 100, a91. B 9010-1 100 sehingga mean diambil alih x (91: 100) dan disimpan dalam output (95). Ini menghasilkan output dengan total n (10) nilai NaN pada indeks (1: 5) dan (96: 100). Contoh dan pertimbangan Moving averages berguna dalam beberapa situasi, tapi tidak selalu pilihan terbaik. Berikut adalah dua contoh dimana mereka belum tentu optimal. Kalibrasi Mikrofon Kumpulan data ini mewakili tingkat masing-masing frekuensi yang dihasilkan oleh speaker dan dicatat oleh mikrofon dengan respons linier yang diketahui. Output speaker bervariasi dengan frekuensi, namun kami dapat memperbaiki variasi ini dengan data kalibrasi - output dapat disesuaikan secara level untuk menjelaskan fluktuasi dalam kalibrasi. Perhatikan bahwa data mentahnya berisik - ini berarti bahwa perubahan kecil pada frekuensi tampaknya memerlukan perubahan level yang besar dan tidak menentu. Apakah ini realistis Atau apakah ini merupakan produk dari lingkungan rekaman Yang masuk akal dalam hal ini untuk menerapkan rata-rata bergerak yang menghaluskan kurva tingkat frekuensi untuk memberikan kurva kalibrasi yang sedikit kurang tidak menentu. Tapi mengapa tidak optimal dalam contoh ini Data lebih banyak akan lebih baik - beberapa kalibrasi berjalan rata-rata akan menghancurkan kebisingan di sistem (selama acak) dan memberikan kurva dengan detail yang kurang halus hilang. Rata-rata bergerak hanya dapat memperkirakan hal ini, dan dapat menghilangkan beberapa penurunan frekuensi dan puncak yang lebih tinggi dari kurva yang benar-benar ada. Gelombang sinus Menggunakan rata-rata bergerak pada gelombang sinus menyoroti dua poin: Masalah umum memilih sejumlah titik yang masuk akal untuk melakukan rata-rata di atas. Yang sederhana, tapi ada metode analisis sinyal yang lebih efektif daripada rata-rata sinyal osilasi dalam domain waktu. Dalam grafik ini, gelombang sinus asli diplot dengan warna biru. Kebisingan ditambahkan dan diplot sebagai kurva oranye. Rata-rata bergerak dilakukan pada berbagai titik untuk melihat apakah gelombang asli dapat dipulihkan. 5 dan 10 poin memberikan hasil yang masuk akal, namun jangan menghilangkan noise seluruhnya, karena jumlah titik yang lebih banyak mulai kehilangan detail amplitudo karena rata-rata meluas melebihi fase yang berbeda (ingat oscilat gelombang sekitar nol, dan rata-rata (-1 1) 0) .Sebuah pendekatan alternatif adalah dengan membangun filter lowpass daripada yang bisa diterapkan pada sinyal di domain frekuensi. Im tidak akan membahas detail karena melampaui lingkup artikel ini, namun karena suaranya jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasar gelombang, akan cukup mudah jika membuat filter lowpass daripada yang akan mengeluarkan frekuensi tinggi. Noise.Sveraging Filter Contoh ini menunjukkan alur kerja yang disarankan untuk menghasilkan kode C dari fungsi MATLAB menggunakan perintah codegen. Ini adalah langkah-langkahnya: 1. Tambahkan perintah codegen ke fungsi MATLAB untuk menunjukkan bahwa itu dimaksudkan untuk pembuatan kode. Petunjuk ini juga memungkinkan penganalisis kode MATLAB untuk mengidentifikasi peringatan dan kesalahan yang spesifik untuk MATLAB untuk pembuatan kode. 2. Menghasilkan fungsi MEX untuk memeriksa apakah kode MATLAB cocok untuk pembuatan kode. Jika terjadi kesalahan, Anda harus memperbaikinya sebelum membuat kode C. 3. Uji fungsi MEX di MATLAB untuk memastikan bahwa fungsinya setara dengan kode MATLAB asli dan tidak ada kesalahan run-time. 4. Buat kode C. 5. Periksa kode C. Prasyarat Tidak ada prasyarat untuk contoh ini. Buat Folder Baru dan Salin File yang Relevan Kode berikut akan membuat folder di folder kerja Anda saat ini (pwd). Folder baru hanya berisi file yang relevan untuk contoh ini. Jika Anda tidak ingin mempengaruhi folder saat ini (atau jika Anda tidak dapat membuat file dalam folder ini), Anda harus mengubah folder kerja Anda. Jalankan Command: Buat Folder Baru dan Salin File yang Relevan Tentang Fungsi Rata-ratafilter Fungsi averagingfilter.m berfungsi sebagai filter rata-rata pada sinyal input yang diperlukan sebagai vektor masukan nilai dan menghitung rata-rata untuk setiap nilai pada vektor. Vektor output adalah ukuran dan bentuk yang sama dengan vektor input. Petunjuk kompilasi codegen menunjukkan bahwa kode MATLAB ditujukan untuk pembuatan kode. Buat beberapa Data Sampel Hasilkan gelombang sinus yang bising dan plot hasilnya. Menghasilkan Fungsi MEX untuk Pengujian Menghasilkan fungsi MEX dengan menggunakan perintah codegen. Perintah codegen memeriksa bahwa fungsi MATLAB cocok untuk pembuatan kode dan menghasilkan fungsi MEX yang dapat Anda uji di MATLAB sebelum menghasilkan kode C. Karena C menggunakan pengetikan statis, codegen harus menentukan sifat semua variabel dalam file MATLAB pada waktu kompilasi. Di sini, opsi baris perintah-a memasok masukan contoh sehingga codegen dapat menyimpulkan jenis baru berdasarkan jenis input. Dengan menggunakan sinyal sampel yang dibuat di atas sebagai contoh masukan memastikan bahwa fungsi MEX dapat menggunakan input yang sama. Secara default, codegen menghasilkan fungsi MEX bernama averagingfiltermex di folder saat ini. Ini memungkinkan Anda untuk menguji kode MATLAB dan fungsi MEX dan membandingkan hasilnya. Menguji Fungsi MEX di MATLAB Menjalankan fungsi MEX di MATLAB Menghasilkan Kode C Memeriksa Kode Generasi Perintah codegen dengan opsi -config coder.config (lib) menghasilkan kode C yang dikemas sebagai perpustakaan C mandiri. Kode C yang dihasilkan ada di folder codegenlibaveragingfilter. File-file tersebut adalah: Periksa Kode C untuk fungsi rata-ratafilter.c Pilih Dokumen Pendukung Negara Anda Contoh ini menunjukkan alur kerja yang disarankan untuk menghasilkan kode C dari fungsi MATLAB menggunakan perintah codegen. Ini adalah langkah-langkahnya: 1. Tambahkan perintah codegen ke fungsi MATLAB untuk menunjukkan bahwa itu dimaksudkan untuk pembuatan kode. Petunjuk ini juga memungkinkan penganalisis kode MATLAB untuk mengidentifikasi peringatan dan kesalahan yang spesifik untuk MATLAB untuk pembuatan kode. 2. Menghasilkan fungsi MEX untuk memeriksa apakah kode MATLAB cocok untuk pembuatan kode. Jika terjadi kesalahan, Anda harus memperbaikinya sebelum membuat kode C. 3. Uji fungsi MEX di MATLAB untuk memastikan bahwa fungsinya setara dengan kode MATLAB asli dan tidak ada kesalahan run-time. 4. Buat kode C. 5. Periksa kode C. Prasyarat Tidak ada prasyarat untuk contoh ini. Buat Folder Baru dan Salin File yang Relevan Kode berikut akan membuat folder di folder kerja Anda saat ini (pwd). Folder baru hanya berisi file yang relevan untuk contoh ini. Jika Anda tidak ingin mempengaruhi folder saat ini (atau jika Anda tidak dapat membuat file dalam folder ini), Anda harus mengubah folder kerja Anda. Jalankan Command: Buat Folder Baru dan Salin File yang Relevan Tentang Fungsi Rata-ratafilter Fungsi averagingfilter.m berfungsi sebagai filter rata-rata pada sinyal input yang diperlukan sebagai vektor masukan nilai dan menghitung rata-rata untuk setiap nilai pada vektor. Vektor output adalah ukuran dan bentuk yang sama dengan vektor input. Pilih negaramu
Bergerak rata-rata terpusat
Stock-options-beef-demi-glace