David, Sí, MapReduce está destinado a funcionar en una gran cantidad de datos. Y la idea es que, en general, el mapa y reducir funciones shouldn39t importa cuántos mapeadores o cuántas reductores hay, that39s simplemente optimización. Si usted piensa cuidadosamente sobre el algoritmo que he publicado, se puede ver que doesn39t materia que mapeador obtiene qué partes de los datos. Cada registro de entrada estará disponible para todos los reducen operación que lo necesita. ndash Joe K Sep 18 de las 12 de la 22:30 En lo mejor de mi entendimiento media móvil no es muy bien los mapas de paradigma MapReduce ya que su cálculo se ventana sobre datos ordenados desliza en esencia, mientras que la RM es el procesamiento de los intervalos que no se intersectado de datos ordenados. Solución que veo es el siguiente: a) Aplicar particionador a medida para ser capaz de hacer dos particiones diferentes en dos carreras. En cada ejecutar sus reductores obtendrá diferentes rangos de datos y calcular la media móvil donde approprieate Voy a tratar de ilustrar: En los datos de la primera tanda de reductores debe ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . aquí se cacluate media móvil para algunas Qs. En su próxima ejecución reductores deben obtener datos como: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Y caclulate el resto de las medias móviles. A continuación, tendrá que agregar los resultados. Idea de particionador personalizado que tendrá dos modos de funcionamiento - cada vez que se divide en intervalos iguales pero con algún cambio. En un pseudocódigo que se verá como esto. partición (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) donde: SHIFT será tomado de la configuración. MAXKEY valor máximo de la llave. Asumo para simplificar, que comienzan con cero. RecordReader, en mi humilde opinión no es una solución ya que se limita a la división específica y no puede deslizarse sobre escisiones límite. Otra solución sería implementar una lógica personalizada de los datos de entrada de división (que es parte de la InputFormat). Se puede hacer que hacer 2 toboganes diferentes, similar a la partición. respondido Sep 17 de las 12 de la 8: 59Moving Promedio Por David Hyde el 3 de noviembre 2009 19:48 Q: Necesito saber qué algoritmo matemático se utiliza para el cálculo de la media móvil. Normalmente, una media móvil requerirá que las zonas extremas de la gráfica no se incluirán en la gráfica de la media móvil, ya que, por ejemplo, un centrado de 11 días en movimiento no puede promedio proporcionar datos durante los primeros 5 días y por lo tanto no puede ser representada gráficamente . Lo mismo es cierto de los últimos 5 días en este ejemplo. Creo que este problema es inherente a todas las variedades de cálculo de promedio móvil (aunque Im abierto a ser educado). Lo que aparezca, porque graficar las regiones de punto final de una media móvil genera un poco de controversia en las ciencias del clima en el que trabajo, porque las zonas extremas normalmente excluidos en una media móvil tienen que ser completados en función de algún tipo de (a menudo no científica) suposición - incluso un simple continuar el supuesto de tendencia. A: Para las versiones 2.2.7.0 y anteriores, la salida del movimiento plugin de media es un promedio de los últimos N puntos, donde N es el intervalo elegido. Esto es idéntico a la Función móvil del medio de Análisis Sobresale ToolPak, con la excepción de que Excel da N / A para los primeros N-1 puntos, mientras que el plugin DPlot da la media de i puntos para iltN. La nueva versión del Moving plug-in Media incluye tres formas, dos de ellos nuevos: 1) Antes de la media móvil (idéntica a la única opción anterior), 2) central de media móvil (más parecido a lo que usted está hablando, con el punto i igual a la promedio de puntos i - (N-1) / 2 a través de i (N-1) / 2, y 3) acumulativa media móvil. que es el promedio de todos los puntos hasta e incluyendo el punto i-ésimo. Además, el nuevo plugin le permite incluir (o no) apunta a las colas de sus datos. Si Incluir colas se comprueba, entonces, como antes del punto i-ésimo para iltN es el promedio de los primeros puntos i para una Media móvil anterior. Del mismo modo, para un promedio en movimiento central y ilt (N1) / 2 o mayor que NP (N-1) / 2 (donde NP es el número de puntos de la entrada), la salida es la media de los puntos de entrada de la muestra. Si Incluir colas no está marcada, entonces la salida sólo incluirá los puntos para los cuales i GT N para un promedio móvil Antes. o i GT (N-1) / 2 y LT i NP (N-1) / 2 para un promedio móvil central. El nuevo cuadro de diálogo de entrada para el plug-in Moving Media (sólo versión con licencia): ¿Qué método es apropiado para su uso depende de lo que se está midiendo. El promedio móvil previa es una norma bien establecida pero para los datos que tiende a aumentar o disminuir con el tiempo, introduce un retraso en la salida: para un registro cada vez mayor la salida tenderá a ser igual a la entrada hace N / 2 mediciones. La central de media móvil elimina este retraso, pero puede no ser apropiado para su uso si la predicción actual no debe estar influenciada por los datos futuros. El promedio móvil acumulativa es sobre todo útil para los datos que imposible aumentar / disminuir monótonamente con el tiempo y para la que los datos temprana es importante para el presente. El nuevo plugin se incluye con la versión 2.2.7.3 de DPlot. Los usuarios con licencia que no están en la lista de correo de actualización pueden obtener esta versión seleccionando el comando Buscar actualizaciones en el menú Ayuda. Ejemplo (con colas controladas Incluir en todos los casos): Etiquetas: Conceptos básicos de algorítmica: Conceptos y ejemplos Carga del reproductor. Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones bien definidas destinadas a llevar a cabo una tarea o proceso. comercio algorítmico (comercio automatizado, de recuadro negro de comercio, o simplemente algo de comercio) es el proceso de utilización de ordenadores programados para seguir un conjunto definido de instrucciones para la colocación de un comercio con el fin de generar beneficios a una velocidad y frecuencia que es imposible que una operador humano. Los conjuntos definidos de reglas se basan en el tiempo, precio, cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las oportunidades de beneficio para el comerciante, algo de comercio hace que los mercados más líquidos y hace que el comercio más sistemático descartando los impactos humanos emocionales en las actividades comerciales. Supongamos que un comerciante sigue estos criterios comerciales sencillos: Compre 50 partes de una acción cuando su promedio móvil de 50 días pasa por encima de los 200 días en movimiento de venta de valores promedio de las acciones cuando su promedio móvil de 50 días está por debajo del promedio móvil de 200 días el uso de este conjunto de dos instrucciones simples, es fácil escribir un programa de ordenador que controlará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de media móvil) y coloque la compra y venta de órdenes cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no tiene que mantener una vigilancia de precios en tiempo real y gráficos, o poner en las órdenes manualmente. El sistema de comercio algorítmico hace automáticamente por él, por la correcta identificación de la oportunidad comercial. (Para más información sobre medias móviles, ver: medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Algo-comercio ofrece los siguientes beneficios: Las operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles inmediata y exacta para el comercio de colocación (por lo tanto altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados) Operaciones el tiempo correctamente y de inmediato, para evitar cambios significativos en los precios Reducción de los costes de transacción (véase el ejemplo déficit de ejecución inferior) verificaciones automáticas simultáneas en múltiples condiciones de mercado reducido riesgo de errores manuales en la colocación de los oficios bACKTEST el algoritmo, basado en datos de tiempo histórico y real disponible menos posibilidad de errores por parte de comerciantes humanos en base a los factores emocionales y psicológicos La mayor parte de nuestros días algo-comercio es alta negociar frecuencia (HFT), que intenta sacar provecho de la colocación de un gran número de pedidos a velocidades muy rápidas a través de múltiples mercados y la toma múltiple parámetros, en base a las instrucciones preprogramadas. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia, consulte: estrategias y secretos de alta Operativa Frecuencia () Las empresas de HFT) Algo de comercio se utiliza en muchas formas de actividades comerciales y de inversión, incluyendo: Mediados de los inversores a largo plazo o comprar empresas laterales (fondos de pensiones , fondos de inversión, compañías de seguros) que compran en las existencias en grandes cantidades, pero no quieren influir con discretas, inversiones de gran volumen precios de las acciones. operadores a corto plazo y venden los participantes secundarios (creadores de mercado. especuladores. y árbitros) se benefician de la ejecución de operaciones automatizadas, además, ayudas algo de comercio en la creación de liquidez suficiente para vendedores en el mercado. comerciantes sistemáticas (tendencia seguidores. pares de comerciantes. fondos de cobertura. etc.) resulta mucho más eficiente para programar sus normas comerciales y dejar que el comercio programa automáticamente. comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático para la negociación activa que los métodos basados en un comerciantes intuición o instinto humano. Estrategias de negociación algorítmica Cualquier estrategia de negociación algorítmica requiere una oportunidad identificada que es rentable en términos de mejora de ingresos o reducción de costes. Los siguientes son estrategias comerciales comunes utilizados en algo-comercio: Las estrategias de negociación algorítmica más comunes siguen las tendencias de las medias móviles. sesiones individuales de canal. los movimientos del nivel de precios y los indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más simples y más fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica, porque estas estrategias no implican hacer predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician en base a la ocurrencia de las tendencias deseables. los cuales son fácil y sencillo de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado anteriormente de promedio móvil de 50 y 200 días es una tendencia popular siguiente estrategia. (Para más información sobre las estrategias de comercio de tendencia, véase: Estrategias sencillas para capitalizar las tendencias.) La compra de una acción de doble cotización a un precio inferior en un mercado y al mismo tiempo vender a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precios como ganancia libre de riesgo o el arbitraje. La misma operación puede ser replicado para las poblaciones frente a instrumentos de futuros, como lo hacen las diferencias de precios existe de vez en cuando. La implementación de un algoritmo para identificar esas diferencias de precios y la colocación de las órdenes permite oportunidades rentables de manera eficiente. Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para llevar sus explotaciones a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que sacan provecho de los oficios que se espera que ofrecen 20-80 puntos básicos ganancias dependiendo de la cantidad de acciones en el fondo de índice, justo antes de reequilibrio fondo de índice. Tales operaciones se inician a través de los sistemas de negociación algorítmica para la ejecución oportuna y mejores precios. Una gran cantidad de modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación de delta-neutral, que permiten la negociación en combinación de opciones y su valor subyacente. donde las operaciones se colocan para compensar los deltas positivos y negativos de manera que el delta cartera se mantiene a cero. La media de la estrategia de reversión se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelven a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios y la aplicación de algoritmo basado en que permite que las operaciones que se colocan automáticamente cuando el precio de las interrupciones de activos dentro y fuera de su rango definido. Volumen estrategia de precio medio ponderado rompe un pedido grande y libera determina de forma dinámica trozos más pequeños de la orden en el mercado mediante perfiles de volumen históricos específicos de acciones. El objetivo es ejecutar la orden cerca de la cotización media ponderada (VWAP), beneficiando así el precio medio. Tiempo estrategia de precio medio ponderado rompe una porción grande y libera determinan dinámicamente trozos más pequeños de la orden en el mercado utilizando intervalos de tiempo uniformemente divididos entre una hora de inicio y fin. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre los tiempos de inicio y fin, lo que minimiza el impacto del mercado. Hasta que el orden comercial está completamente lleno, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales, de acuerdo con la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen comercializado en los mercados. La estrategia de los pasos relacionados envía órdenes a un porcentaje definido por el usuario de los volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de las acciones alcanza niveles definidos por el usuario. La estrategia de déficit de aplicación tiene por objeto reducir al mínimo el coste de ejecución de una orden por la negociación fuera del mercado en tiempo real, con el consiguiente ahorro en el coste de la orden y que se benefician de los costos de oportunidad de la ejecución retardada. La estrategia aumentará la tasa de actividad específica cuando el precio de la acción se mueve favorablemente y disminuirla cuando los precios de las acciones se mueve de manera adversa. Hay algunas clases especiales de algoritmos que tratan de identificar acontecimientos en el otro lado. Estos algoritmos aspirados, utilizados, por ejemplo, por un creador de mercado lado de la venta tienen la inteligencia incorporada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de la compra de un pedido grande. Dicha detección a través de algoritmos le ayudará a identificar el creador de mercado de grandes oportunidades de orden y le permitirá beneficiarse llenando las órdenes a un precio mayor. Esto a veces se identifica como la alta tecnología de primera ejecución. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia y las prácticas fraudulentas, vea: Si usted compra acciones en línea, usted está involucrado en HFTS.) Requisitos Técnicos para algorítmica Implementación del algoritmo utilizando un programa de ordenador es la última parte, golpeado con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso informático integrado que tiene acceso a una cuenta de operaciones para hacer pedidos. Los siguientes son necesarios: conocimientos de programación por ordenador para programar la estrategia de negociación es necesario, contrató programadores o pre-hechos conectividad de red software de comercio y el acceso a las plataformas de negociación para la colocación de las órdenes de acceso a los datos de mercado de alimentos que serán objeto de seguimiento por el algoritmo de oportunidades para colocar órdenes de la capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construidas, antes de que entre en vigor en los mercados reales los datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las normas aplicadas en el algoritmo a continuación, puede ver un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) se indica en Ámsterdam Bolsa (AEX) y la Bolsa de Londres (LSE). Vamos a construir un algoritmo para identificar las oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes: oficios AEX en Euros, mientras que LSE comercia en libras esterlinas debido a la diferencia de tiempo de una hora, AEX abre una hora antes de la LSE, seguido de los dos intercambios comerciales de forma simultánea para próximas horas y luego a operar sólo en LSE durante la última hora que se cierra AEX ¿podemos explorar la posibilidad de arbitraje comercial en la Bolsa de Royal Dutch Shell que aparece en estos dos mercados en dos monedas diferentes un programa de ordenador que puede leer los precios actuales del mercado Precio toma de los dos LSE y AEX Una alimentación tasa de cambio de divisas para tasa de cambio GBP-EUR Solicitar la colocación de la capacidad, que puede dirigir la orden al correcto intercambio de back-testing capacidad de precio histórico alimenta el programa de ordenador debe realizar lo siguiente: Lea el indicador de precios de entrada de RDS estirpes de ambos intercambios Uso de los tipos de cambio disponibles . convertir el precio de una moneda a otra Si existe una discrepancia lo suficientemente grande precio (descontando los costes de intermediación) que conduce a una oportunidad rentable, a continuación, colocar la orden de compra en el intercambio de menor precio y vender orden de cambio más alto precio Si las órdenes se ejecutan como deseada, el beneficio de arbitraje seguirá simple y fácil, sin embargo, la práctica de la negociación algorítmica no es así de sencilla de mantener y ejecutar. Recuerde, si usted puede colocar un comercio generado algo-, por lo que puedo los demás participantes en el mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milímetros e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué ocurre si su operación de compra es ejecutado, pero vender duerma el comercio como los precios de venta cambian en el momento en que su pedido llegue al mercado Usted va a terminar sentado con una posición abierta. hacer que su estrategia de arbitraje sin valor. Existen riesgos y retos adicionales: por ejemplo, los riesgos de fallo del sistema, errores de conectividad de red, desfases entre órdenes de negociación y ejecución, y, lo más importante de todo, algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo es un algoritmo, es necesario el backtesting más estrictas antes de que se pone en acción. El análisis cuantitativo de un rendimiento de algoritmos juega un papel importante y debe ser examinada críticamente. Su emocionante ir para la automatización con la ayuda de ordenadores con una noción de ganar dinero sin esfuerzo. Pero hay que asegurarse de que el sistema es probado a fondo y se establecen límites requeridos. comerciantes analíticos deben considerar el aprendizaje de los sistemas de programación y de la construcción por su cuenta, para estar seguros acerca de cómo implementar las estrategias adecuadas de manera infalible. el uso prudente y pruebas exhaustivas de algo de comercio pueden crear oportunidades rentables. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un registro de funcionamiento establecido. Una cantidad que un propietario debe pagar antes de que el seguro cubrirá los daños causados por un algoritmo hurricane. Smoothing Este es un mensaje de varias partes en formato MIME. -------------- EEF7266D817C2C2E4493D460 Content-Type: text / plain charsetus-ascii Content-Transfer-Encoding: 7bit Necesito algunas algoriths suavizado. Estoy utilizando el filtro de mediana Rabiner / lineal, pero no está smmothing enougth. He implementado algún algoritmo de suavizado diferencial pero los investigadores dice que no es científica (de hecho, hay una adivinanzas en ella). ¿Alguien sabe una manera de suavizar un conjunto de datos ruidosos (vector) en Matlab -------------- EEF7266D817C2C2E4493D460 Content-Type: text / x-vcard charsetus-ascii namehugobp. vcf Content-Transfer-Encoding : 7bit contenido-Descripción: Tarjeta para Hugo Bastos de Paula Content-Disposition: attachment filenamehugobp. vcf comenzar: vcard n: de PaulaHugo telwork: 55 (31) 499-5465 x-mozilla-html: url FALSO: www. cpdee. ufmg org. br: UFMG - Universidad Federal de Minas GeraisCPDEE - Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Engenharia versión Eltrica: 2.1 emailinternet: hugobpcpdee. ufmg. br título: Estudiante de Maestría en Telecom Ing. adrquoted imprimible: Av. AntF4nio Carlos, 66270D0APampulhaBelo HorizonteMG31270-901Brasil fn: fin Hugo Bastos de Paula: vcard ¿Usted ha intentado una onda eliminación de ruido Usted puede conseguir una caja de herramientas de ondas de www. mathtools o algo completamente diferente, como aproximación spline Buena suerte, Martin. Se puede pensar en su lista de vigilancia como las discusiones que se han marcado como favoritas. Puede añadir etiquetas, autores, hilos, e incluso los resultados a su lista de vigilancia buscar. De esta manera usted puede fácilmente hacer un seguimiento de los temas que usted está interesado. Para ver su lista de vigilancia, haga clic en el enlace quotMy Newsreaderquot. Para añadir elementos a su lista de vigilancia, haga clic en el enlace para ver quotadd listquot en la parte inferior de cualquier página. ¿Cómo puedo añadir un artículo a mi lista de vigilancia de búsqueda para añadir criterios de búsqueda a su lista de vigilancia, buscar el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el quotAdd esta búsqueda a mi reloj listquot enlace en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de vigilancia mediante la búsqueda de la etiqueta con la Directiva quottag: tagnamequot donde el nombre de etiqueta es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para añadir un autor a su lista de vigilancia, ir a la página de perfil autores y haga clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de vigilancia por ir a un hilo que el autor ha escrito en y hacer clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot reloj. Se le notificará cada vez que el autor hace un poste. Para añadir enhebrar un hilo a su lista de vigilancia, ir a la página del tema y haga clic en el quotAdd este hilo para mi reloj listquot enlace en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias, y MATLAB central ¿Cuáles son los grupos de noticias Los grupos de noticias son un foro de todo el mundo que está abierto a todo el mundo. Los grupos de noticias se utilizan para tratar una amplia gama de temas, hacer anuncios y archivos comerciales. Las discusiones son roscados, o agrupados de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil de seguir el hilo de la conversación, y para ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su respuesta o hacer una nueva publicación. contenido de grupo de noticias se distribuye por los servidores alojados por diversas organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan a través de protocolos de estándar abierto. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los grupos de noticias. Hay miles de grupos de noticias, cada uno a un solo tema o área de interés. Los mensajes de MATLAB central lector de noticias y muestra los mensajes del grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. ¿Cómo leo o enviados a los grupos de noticias que usted puede utilizar el lector de noticias integrado en la página web de MATLAB central para leer y enviar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está organizada por The MathWorks. Si envías mensajes a través de la central de Noticias MATLAB son vistos por todos los que usan los grupos de noticias, independientemente de la forma en que acceden a los grupos de noticias. Hay varias ventajas de utilizar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta central de MATLAB se ata su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección MATLAB El Centro de Noticias le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de la fijación, evitando el desorden en su buzón de correo principal y reducir el spam. Control de Spam La mayoría de spam grupo de noticias se filtra a cabo por el Centro de Noticias de MATLAB. Mensajes de marcado se pueden etiquetar con una etiqueta correspondiente firmado por cualquier usuario de entrada. Las etiquetas pueden ser utilizados como palabras clave para encontrar archivos particulares de interés, o como una forma de clasificar sus mensajes marcados como favoritos. Usted puede optar por permitir que otros usuarios vean sus etiquetas, y se puede ver o buscar etiquetas othersrsquo, así como los de la comunidad en general. Etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias y las más pequeñas, las ideas y las aplicaciones más oscuros. listas de vigilancia Configuración de listas de vigilancia permite que se le notifique de cambios hechos a las publicaciones seleccionadas por el autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Más información con la lista de visión se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediata), que aparece en mi Locutor, o enviado a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicio de Internet de pago para el acceso a grupos de noticias de un proveedor comercial Uso de Grupos de Google Mathforum. org ofrece un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecutar su propia servidor. Para obtener instrucciones típicas, ver: www. slyck / ngpage2 Seleccione su CountryMoving resultmovingmean media de función (datos, ventana, tenue, opcional) calcula una media móvil centrada de los datos de la matriz de datos utilizando un tamaño de ventana en ventana especificada en la dimensión oscura, utilizando el algoritmo especificada en opción. Dim y la opción son entradas opcionales y tomaría el valor 1. Dim y la opción de entradas opcionales se puede omitir por completo o se puede sustituir con una. Por ejemplo movingmean (datos, ventana) dará los mismos resultados que movingmean (datos, ventana, 1,1) o movingmean (datos, ventana ,, 1). Input tamaño de la matriz de datos y dimensión sólo está limitado por el tamaño máximo de la matriz para que plataforma. Ventana debe ser un número entero y debe ser impar. Si la ventana está incluso entonces se redondea hacia abajo al siguiente número más bajo impar. Función calcula la media móvil de la incorporación de un punto central y / 2 elementos antes y después en la dimensión especificada (ventana-1). En los bordes de la matriz se reduce el número de elementos antes o después de modo que el tamaño de la ventana real es menor que la ventana especificada. La función se divide en dos partes, un algoritmo 1d-2d y un algoritmo de 3d. Esto se hizo para optimizar la velocidad de solución, especialmente en matrices más pequeñas (es decir, 1000 x 1). Además, varios algoritmos diferentes al problema-1d 2d y 3d se proporcionan como en ciertos casos el algoritmo por defecto no es el más rápido. Esto ocurre normalmente cuando la matriz es muy amplia (es decir, 100 x 100 000 o 10 x 1,000 x 1,000) y la media móvil se está calculando en la dimensión más corta. El tamaño en el que el algoritmo por defecto es más lento dependerá de la computadora. MATLAB 7.8 (R2009a) Etiquetas para este archivo Inicia sesión para etiquetar los archivos. Inicia sesión para añadir un comentario o calificación. Comentarios y puntuaciones (7) ¿Cómo movingmean hacer frente a los extremos ¿Comienza con un tamaño de ventana que abarca solamente el punto 1 a 1, luego 3 puntos en el punto 2, a continuación, el aumento en el tamaño de la ventana hasta que el tamaño de la ventana es la especificada en la entrada de función Gracias. Bonito y sencillo. Gracias. Muy buen trabajo útil como dijo Stephan Wolf. Justo lo que estaba buscando para. media móvil centrada en el que es capaz de trabajar en una trama en toda la anchura, sin tener que buscar tamaño de la ventana del filtro y moviendo el principio. Grandes MathWorks para acelerar el ritmo de MathWorks ingeniería y ciencias es el desarrollador líder de software de cálculo matemático para los ingenieros y científicos.
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