Moving Average Kernel

Ein möglicher Ansatz hier ist, eine Methode zu haben, die den Kernel zurückgibt. Von dem, was ich sehen kann, sind Eingaben zu dieser Methode kerneltype i und otherInputs. Ein einfacher Ansatz wäre. Dies ist natürlich schrecklich, schrecklich rau und a Es kann viel Verbesserungen gemacht werden, aber es ist beabsichtigt, nur den Punkt zu erreichen. Ich würde eine Schnittstelle verwenden, um einen Kernel darzustellen, und haben Klassen, die pro Kernel abgeleitet werden. In meiner Erfahrung, die ausreichend lesbaren und wartbaren Code erzeugt, aber da s immer Room for improvement. answered Aug 1 14 am 20 39.29 September, 2013.Moving Durchschnitt durch Faltung. Was ist gleitend Durchschnitt und was ist es gut für. Wie ist die Mittelung durch die Verwendung von Faltung gemacht. Moving Durchschnitt ist eine einfache Operation verwendet in der Regel zu unterdrücken Rauschen eines Signals setzen wir den Wert jedes Punktes auf den Mittelwert der Werte in seiner Nachbarschaft Von einer formula. Here x ist die Eingabe und y ist das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, soll ungerade sein Formel oben beschreibt eine symmetrische Operation die Proben werden von beiden Seiten des tatsächlichen Punktes genommen. Below ist ein echtes Leben Beispiel Der Punkt, auf dem das Fenster tatsächlich gelegt wird, ist rot Werte außerhalb x sollen Nullen sein. Um herumzuspielen und zu sehen Effekte des gleitenden Durchschnittes, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie, um es durch Faltung zu tun. Wie Sie vielleicht erkannt haben, die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist ähnlich wie die Faltung in beiden Fällen ein Fenster ist entlang der Signal und die Elemente in verschoben Das Fenster sind zusammengefasst So, geben Sie es einen Versuch, das Gleiche zu tun, indem Sie Faltung verwenden Verwenden Sie die folgenden Parameter. Die gewünschte Ausgabe ist. Als erster Ansatz, lassen Sie uns versuchen, was wir bekommen, indem wir das x-Signal durch die folgenden k Kernel Ausgabe ist genau dreimal größer als die erwartete Es kann auch gesehen werden, dass die Ausgangswerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es liegt daran, dass während der Faltung das Fenster entlang geschoben wird, alle Elemente in ihm werden mit einem multipliziert Und dann zusammengefasst. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Um die gewünschten Werte von y zu erhalten, wird die Ausgabe durch 3.By eine Formel einschließlich der Division geteilt. Aber wäre es nicht optimal, die Division während der Faltung zu machen Hier kommt die Idee von Um die Gleichung neu zu ordnen. So werden wir den folgenden k Kernel verwenden. Auf diese Weise erhalten wir die gewünschte Ausgabe. Im Allgemeinen, wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w wollen, werden wir den folgenden k kernel verwenden. Einfach Funktion, die den gleitenden Durchschnitt tut. Ein Beispielgebrauch ist. Moving Averages in R. Um das Beste aus meinem Wissen, R hat keine eingebaute Funktion, um gleitende Durchschnitte zu berechnen Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion schreiben Zum Bewegen von Mittelwerten. Wir können dann die Funktion auf irgendwelche Daten mav Daten oder mav Daten, 11 verwenden, wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten als die Standard-5-Plotten als erwartete Plot-Mav-Daten angeben wollen. Zusätzlich zu der Anzahl von Datenpunkte, über die zu durchschnittlich, können wir auch die Seiten ändern Argument der Filterfunktionen Seiten 2 verwendet beide Seiten, Seiten 1 verwendet nur vergangene Werte. Post Navigation Navigation Navigation Navigation.