Saya sedang menulis fungsi rata-rata bergerak yang menggunakan fungsi berputar dalam numpy, yang seharusnya setara dengan rata-rata bergerak tertimbang Bila bobot saya sama seperti rata-rata aritmatika sederhana, hasilnya bagus. Namun, ketika saya mencoba menggunakan berat tertimbang Rata, bukan untuk data yang sama 3 667,4 667,5 667,6 667 Saya berharap, saya dapatkan. Jika saya menghapus bendera yang sah, saya tidak melihat nilai yang benar yang benar-benar ingin saya gunakan untuk WMA dan juga MA karena membuat kode bersih kode yang sama, bobot yang berbeda dan jika tidak, saya pikir saya harus melewati semua data dan mengambil irisan. Setiap gagasan tentang perilaku ini. Dengan menggunakan MATLAB, bagaimana saya bisa menemukan 3 hari Bergerak rata-rata kolom tertentu matriks dan menambahkan rata-rata bergerak ke matriks itu saya mencoba untuk menghitung rata-rata bergerak 3 hari dari bawah ke atas matriks saya telah memberikan kode saya. Mengingat matriks berikut a dan mask. I Telah mencoba menerapkan perintah konv tapi saya menerima kesalahan Berikut adalah perintah konv saya h Ave telah mencoba untuk menggunakan pada kolom ke-2 matriks a. The 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 3 Rata rata-rata bergerak sebagai berikut dan menempatkan hasilnya pada kolom 4 matriks yang saya namakan matriks sebagai yang diinginkan. Hasil hanya untuk ilustrasi Rata-rata 3 hari 17, 14, 11 adalah 14 rata-rata 3 hari 14, 11, 8 adalah 11 rata-rata 3 hari dari 11, 8, 5 adalah 8 dan rata-rata 3 hari 8, 5, 2 adalah 5 Tidak ada nilai di 2 baris bawah untuk kolom ke-4 karena perhitungan untuk pergerakan 3 hari Rata mulai dari bawah Hasil yang valid tidak akan ditampilkan sampai setidaknya 17, 14, dan 11 Semoga ini masuk akal Aaron 12 Jun 13 at 1 28. Secara umum akan membantu jika Anda akan menunjukkan kesalahannya Dalam hal ini yang sedang Anda lakukan Dua hal salah. Pertama konvolusi Anda perlu dibagi dengan tiga atau panjang rata-rata bergerak. Kedua, perhatikan ukuran c Anda tidak bisa hanya cocok c ke dalam The Cara khas untuk mendapatkan rata-rata bergerak adalah dengan menggunakan yang sama. Tapi, itu tidak seperti yang Anda inginkan. Sebaliknya, Anda terpaksa menggunakan beberapa baris.29 September 2013. Rata-rata bergerak dengan konvolusi. Apa yang bergerak rata-rata dan apa Apakah itu baik untuk. Bagaimana bergerak rata-rata dilakukan dengan menggunakan konvolusi. Moving average adalah operasi sederhana yang biasanya digunakan untuk menekan noise dari sinyal yang kita tetapkan nilai masing-masing titik terhadap rata-rata nilai di lingkungannya. Dengan formula. Disini x Adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela adalah w, seharusnya aneh Rumus di atas menggambarkan operasi simetris sampel diambil dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata Titik Di mana jendela diletakkan sebenarnya adalah merah Nilai di luar x seharusnya nol. Untuk bermain-main dan melihat efek rata-rata bergerak, lihatlah demonstrasi interaktif ini. Bagaimana melakukannya dengan konvolusi. Seperti yang mungkin Anda ketahui, Menghitung rata-rata bergerak sederhana adalah Mirip dengan konvolusi dalam kedua kasus jendela meluncur sepanjang sinyal dan elemen di jendela diringkas Jadi, cobalah untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan konvolusi Gunakan parameter berikut. Output yang diinginkan adalah. Seperti pendekatan pertama, Mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan cara mengkomunikasikan sinyal x dengan k kernel berikut. Outputnya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Bisa juga dilihat, bahwa nilai keluaran adalah rangkuman ketiga elemen di jendela itu karena Selama konvolusi jendela meluncur, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan satu dan kemudian dirangkum. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Untuk mendapatkan nilai yang diinginkan dari output akan dibagi dengan 3. Dengan formula termasuk pembagiannya. Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi. Inilah ide yang diberikan oleh Mengatur ulang persamaan. Jadi kita harus menggunakan k kernel berikut. Dengan cara ini kita akan mendapatkan output yang diinginkan. Secara umum jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w kita akan menggunakan kernel k berikut. Fungsi melakukan moving average adalah. Contoh pemakaiannya adalah.
Comments
Post a Comment