Sentraal Bewegende Gemiddelde Algoritme

David, Ja, MapReduce is bedoel om te werk op 'n groot hoeveelheid data. En die idee is dat in die algemeen, die kaart en die vermindering van funksies shouldn39t sorg hoeveel mappers of hoeveel reducers daar, that39s net optimalisering. As jy mooi oor die algoritme ek gepos dink, kan jy sien dat dit doesn39t aangeleentheid wat Mapper kry wat gedeeltes van die data. Elke insette rekord sal beskikbaar wees om elke verminder operasie wat dit nodig het. â € Joe K 18 September 12 by 22:30 In die beste van my begrip bewegende gemiddelde is nie mooi kaarte te MapReduce paradigma sedert sy berekening in wese is gly venster oor gesorteerde data, terwyl mnr is die verwerking van nie-gesny wissel van gesorteerde data. Oplossing ek sien is soos volg: a) Om te implementeer persoonlike partisioneerder om in staat wees om twee verskillende mure te maak in twee lopies. In elk hardloop jou reducers sal verskillende reekse data te kry en te bereken bewegende gemiddelde waar approprieate Ek sal probeer om te illustreer: In die eerste lopie data vir reducers moet wees: R1: Q1, Q2, Q3, K4 R2: V5, V6, Q7, Q8 . hier sal jy cacluate bewegende gemiddelde vir 'n paar Qs. In volgende lopie moet jou reducers data te kry soos: R1: Q1. V6 R2: V6. Q10 R3: Q10..Q14 En caclulate die res van bewegende gemiddeldes. Dan sal jy nodig het om totaal resultate. Idee van persoonlike partisioneerder dat dit twee modi van die operasie sal moet - elke keer verdeel in gelyke wissel, maar met 'n paar verskuiwing. In 'n pseudokode dit sal lyk. partisie (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) waar: SHIFT sal geneem word van die opset. MAXKEY maksimum waarde van die sleutel. Ek neem aan vir eenvoud dat hulle begin met 'n nul. RecordReader, IMHO is nie 'n oplossing, want dit is beperk tot spesifieke split en kan nie meer as split grens skuif. Nog 'n oplossing sou wees om te implementeer persoonlike logika van verdeel insette data (dit is deel van die InputFormat). Dit kan gedoen word om 2 verskillende skyfies, soortgelyk aan skeiding te doen. antwoord 17 September 12 aan 8: 59Moving gemiddeld David Hyde op November 3, 2009 19:48 Q: Ek het nodig om te weet wat wiskundige algoritme word gebruik vir die bewegende gemiddelde berekeninge. Normaalweg sal 'n bewegende gemiddelde vereis dat die einde streke van die grafiek nie ingesluit word in die grafiek van die bewegende gemiddelde, sedert, byvoorbeeld, 'n gesentreerde 11-dae - bewegende gemiddelde cant verskaf data vir die eerste 5 dae en dus kan nie word weergegee . Dieselfde geld vir die laaste 5 dae in hierdie voorbeeld. Ek glo dat hierdie probleem is inherent in alle bewegende gemiddelde berekening variëteite (alhoewel Im oop vir opgevoed). Ek bring dit tot gevolg grafiese die eindpunt streke van 'n bewegende gemiddelde genereer nogal 'n bietjie van omstredenheid in die klimaat wetenskap waar ek werk, want die einde streke gewoonlik in 'n bewegende gemiddelde uitgesluit moet ingevul word op grond van 'n soort van (dikwels onwetenskaplik) aanname - selfs 'n eenvoudige voortgaan die tendens aanname. A: Vir weergawes 2.2.7.0 en vroeër, die opbrengs van die bewegende gemiddelde plugin is 'n gemiddeld van die laaste N punte, waar n die gekose interval. Dit is identies aan die bewegende gemiddelde funksie van blink Ontleding ToolPak, met die uitsondering dat Excel gee N / A vir die eerste N-1 punte, terwyl die DPlot plugin gee die gemiddelde van i punte vir iltN. Die nuwe weergawe van die bewegende gemiddelde plugin sluit drie vorms, twee van hulle nuwe: 1) Voor bewegende gemiddelde (identies aan die enigste vorige opsie), 2) Central bewegende gemiddelde (meer soos wat jy praat, punt i gelyk aan die gemiddelde van punte i - (N-1) / 2 deur i (N-1) / 2, en 3) Kumulatiewe bewegende gemiddelde. wat is die gemiddeld van al die punte wat tot en met die et punt. Daarbenewens het die nuwe plugin laat jou toe om in te sluit (of nie) wys op die sterte van jou data. As Sluit sterte is nagegaan, dan as voor die et punt vir iltN is die gemiddeld van die eerste i punte vir 'n vorige bewegende gemiddelde. Net so, 'n Sentraal-bewegende gemiddelde en ILT (N1) / 2 of groter as NP - (N-1) / 2 (waar NP is die aantal punte in die insette), die uitset is die gemiddelde van die steekproef insette punte. As Sluit sterte is nie nagegaan, dan sal die uitset sluit slegs punte waarvoor ek GT N vir 'n vorige bewegende gemiddelde. of ek GT (N-1) / 2 en Ek LT NP - (N-1) / 2 vir 'n Sentrale bewegende gemiddelde. Die nuwe insette dialoog vir die bewegende gemiddelde plugin (gelisensieerde weergawe): Watter metode geskik is vir jou gebruik is, is afhanklik van wat jy meet. Die Voor bewegende gemiddelde is 'n goed gevestigde norm, maar vir data wat geneig is om te verhoog of verlaag die verloop van tyd, stel 'n vertraging in die uitset, want 'n steeds toenemende rekord die uitset sal neig N / 2 metings gelede gelyk aan die insette te wees. Die Sentrale bewegende gemiddelde elimineer hierdie lag maar mag nie geskik is vir jou gebruik as die huidige voorspelling nie moet beïnvloed word deur toekomstige data. Die kumulatiewe bewegende gemiddelde is meestal nuttig vir data wat toename nie die geval is / Monotoon verminder met verloop van tyd en waarvoor vroeë data is betekenisvol vir die hede. Die nuwe prop is ingesluit by die 2.2.7.3 vrystelling van DPlot. Gelisensieerde gebruikers wat nie op die update poslys kan hierdie weergawe te kry met die kies van die Check for Updates opdrag op die menu Help. Voorbeeld (met Sluit sterte nagegaan in alle gevalle): Tags: Basics van Algorithmic Trading: Konsepte en voorbeelde laai die speler. 'N Algoritme is 'n spesifieke stel van duidelike instruksies gemik n taak of proses uit te voer. Algoritmiese handel (outomatiese handel, swart-box handel, of bloot algo-handel) is die proses van die gebruik van rekenaars geprogrammeer om 'n bepaalde stel instruksies gebruik om die 'n handelsmerk ten einde winste teen 'n spoed en frekwensie wat onmoontlik is vir 'n te genereer menslike handelaar. Die gedefinieer stelle reëls is gebaseer op tydsberekening, prys, hoeveelheid of enige wiskundige model. Afgesien van wins geleenthede vir die handelaar, algo-handel maak markte meer vloeistof en maak handel meer sistematiese deur die beslissing uit emosionele menslike impak op handelsaktiwiteite. Veronderstel 'n handelaar volg hierdie eenvoudige handel kriteria: Koop 50 aandele van 'n voorraad wanneer sy 50-dae - bewegende gemiddelde gaan bo die 200-daagse bewegende gemiddelde verkoop aandele van die voorraad wanneer sy 50-dae - bewegende gemiddelde gaan onder die 200-daagse bewegende gemiddelde die gebruik van hierdie reeks van twee eenvoudige instruksies, is dit maklik om 'n rekenaarprogram wat outomaties die aandele prys (en die bewegende gemiddelde aanwysers) sal monitor en plaas die koop en verkoop bestellings wanneer die gedefinieerde vereistes voldoen word skryf. Die handelaar nie meer nodig het om 'n horlosie vir lewendige pryse en grafieke hou, of sit in die bestellings hand. Die algoritmiese handel stelsel doen dit outomaties vir hom deur korrek te identifiseer die handel geleentheid. (Vir meer inligting oor bewegende gemiddeldes, sien: Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Algo-handel bied die volgende voordele: Trades uitgevoer teen die beste moontlike pryse Instant en akkurate handel orde plasing (en sodoende 'n hoë kans om uitvoering aan die gewenste vlakke) Trades korrek snel en onmiddellik, tot 'n aansienlike prys veranderinge verlaagde transaksiekoste (sien die implementering tekort voorbeeld hieronder) Gelyktydige outomatiese kontrole op verskeie marktoestande risiko van handleiding foute in die plasing van die ambagte voorkom verlaagde backtest die algoritme, gebaseer op beskikbare historiese en real time data verlaagde moontlikheid van foute deur menslike handelaars wat gebaseer is op emosionele en sielkundige faktore Die grootste gedeelte van die hedendaagse algo-handel is 'n hoë frekwensie handel (HFT), wat poog om munt te slaan uit die plasing van 'n groot aantal bestellings teen 'n baie vinnige spoed op verskeie markte en verskeie besluit parameters, wat gebaseer is op geprogrammeerde instruksies. (Vir meer inligting oor 'n hoë frekwensie handel, sien: Strategieë en Secrets van High Frequency Trading (HFT) Firmas) Algo-handel gebruik word in baie vorme van handel en belegging aktiwiteite, insluitend: Mid om langtermyn beleggers of koop kant firmas (pensioenfondse , onderlinge fondse, versekeringsmaatskappye) wat te koop in aandele in groot hoeveelhede, maar wil nie aandele pryse beïnvloed met diskrete, groot-volume beleggings. Korttermyn handelaars en verkoop deelnemers kant (Market makers. Spekulante. En arbitrageurs) voordeel van outomatiese uitvoering handel benewens, algo-handel hulpmiddels in die skep van voldoende likiditeit vir verkopers in die mark. Sistematiese handelaars (tendens volgelinge. Pare handelaars. Verskansingsfondse. Ens) vind dit baie meer doeltreffend om hul handel reëls program en outomaties laat die program handel. Algoritmiese handel bied 'n meer sistematiese benadering tot aktiewe handel as metodes gebaseer op 'n menslike handelaars intuïsie of instink. Algoritmiese handel strategieë Enige strategie vir algoritmiese handel vereis 'n geïdentifiseerde geleentheid wat geen voordeel aanbring in terme van verbeterde verdienste of verlaging van die koste. Die volgende is algemene handel strategieë wat in algo-beurs: die mees algemene algoritmiese handel strategieë te volg tendense in bewegende gemiddeldes. kanaal breakouts. prys vlak bewegings en verwante tegniese aanwysers. Dit is die maklikste en eenvoudigste strategieë te implementeer deur middel van algoritmiese handel omdat hierdie strategieë behels nie die maak van enige voorspellings of prys voorspellings. Ambagte geïnisieer gebaseer op die voorkoms van gewenste tendense. wat is eenvoudig en maklik om te implementeer deur middel van algoritmes, sonder om in die kompleksiteit van voorspellende analise. Bogenoemde voorbeeld van 50 en 200 dae bewegende gemiddelde is 'n gewilde neiging volgende strategie. (Vir meer inligting oor tendens handel strategieë, sien: eenvoudige strategieë Kapitaliseer op tendense.) Koop 'n dubbele genoteerde aandeel teen 'n laer prys in 'n mark en gelyktydig verkoop dit teen 'n hoër prys in 'n ander mark bied die prysverskil as risiko-vrye wins of arbitrage. Dieselfde operasie herhaal kan word vir aandele teenoor termynmark instrumente, soos prysverskille doen bestaan ​​van tyd tot tyd. Implementering van 'n algoritme om sulke prysverskille identifiseer en die plasing van die bestellings kan winsgewende geleenthede in doeltreffende wyse. Indeksfondse het tydperke van herbalansering gedefinieer om hul hoewes te par te bring met hul onderskeie maatstaf indekse. Dit skep winsgewende geleenthede vir algoritmiese handelaars, wat munt te slaan uit verwagte ambagte wat 20-80 basispunte winste na gelang van die aantal aandele in die indeks fonds, net voor indeksfonds herbalansering bied. Sulke transaksies is geïnisieer deur algoritmiese handel stelsels vir tydige uitvoering en die beste pryse. Daar is baie van bewese wiskundige modelle, soos die delta-neutraal handel strategie, wat handel toelaat op kombinasie van opsies en die onderliggende sekuriteit. waar ambagte geplaas om positiewe en negatiewe deltas geneutraliseer sodat die portefeulje delta gehandhaaf op nul. Beteken terugkeer strategie is gebaseer op die idee dat die hoë en lae pryse van 'n bate is 'n tydelike verskynsel wat terugkeer na hul gemiddelde waarde van tyd tot tyd. Die identifisering en definiëring van 'n prysklas en implementering algoritme gebaseer op wat dit moontlik maak ambagte outomaties geplaas word wanneer die prys van bate breek in en uit sy gedefinieer reeks. Deel gemiddelde prys strategie breek 'n groot bestelling en vrystellings dinamiese bepaal kleiner stukke van die einde van die mark met behulp van voorraad spesifieke historiese volume profiele. Die doel is om die einde naby aan die Deel gemiddelde prys (VWAP) uit te voer, en daardeur bevoordeel op gemiddelde prys. Tyd gemiddelde prys strategie breek 'n groot bestelling en vrystellings dinamiese bepaal kleiner stukke van die einde van die mark met behulp van eweredig verdeel tydgleuwe tussen 'n begin en einde van tyd. Die doel is om die einde naby aan die gemiddelde prys tussen die begin en einde tye uit te voer, en daardeur impak mark minimaliseer. Tot die handel orde ten volle gevul is, sit hierdie algoritme stuur gedeeltelike bestellings, volgens die gedefinieerde deelname verhouding en volgens die volume verhandel in die markte. Die verwante stappe strategie stuur bestellings by 'n gebruiker-gedefinieerde persentasie van die mark volumes en vermeerder of verminder hierdie deelname koers toe die aandeelprys gebruiker-gedefinieerde vlakke bereik. Die implementering tekort strategie het ten doel om die vermindering van die uitvoering koste van 'n bevel deur die handel van die real-time mark en sodoende spaar op die koste van die orde en voordeel trek uit die geleentheid koste van vertraagde uitvoering. Die strategie sal die geteikende deelname koers te verhoog wanneer die aandele prys gunstig beweeg en dit toe die aandeelprys beweeg nadelig verminder. Daar is 'n paar spesiale klasse van algoritmes wat poog om gebeure te identifiseer aan die ander kant. Hierdie snuif algoritmes, gebruik, byvoorbeeld deur 'n sell kant mark maker het die ingeboude intelligensie om die bestaan ​​van enige algoritmes te identifiseer op die koop kant van 'n groot bestelling. Sulke opsporing deur algoritmes sal help om die mark maker identifiseer groot bestelling geleenthede en hom in staat stel om voordeel te trek deur die invul van die bestellings teen 'n hoër prys. Dit is soms geïdentifiseer as 'n hoë-tegnologie voor-loop. (Vir meer inligting oor 'n hoë-frekwensie handel en bedrieglike praktyke, sien: As jy koop Aandeel Online, is jy betrokke HFTs.) Tegniese vereistes vir Algorithmic Trading Implementering van die algoritme gebruik van 'n rekenaarprogram is die laaste deel, clubbed met back testing. Die uitdaging is om die geïdentifiseerde strategie te omskep in 'n geïntegreerde gerekenariseerde proses wat toegang tot 'n handelsrekening vir die plaas van bestellings het. Die volgende word benodig: Rekenaarprogramering kennis om die vereiste handel strategie program, gehuur programmeerders of pre-made handel sagteware Netwerk konneksie en toegang tot handel platforms vir die plasing van die bestellings Toegang tot die mark data feeds wat sal gemonitor word deur die algoritme vir geleenthede om te plaas bestellings die vermoë en infrastruktuur om die stelsel backtest keer gebou, voordat dit gaan live op werklike markte beskikbaar historiese data vir back testing, afhangende van die kompleksiteit van reëls in algoritme Hier geïmplementeer is 'n omvattende voorbeeld: Koninklike Nederlandse Shell (RDS) is gelys op Amsterdam aandelebeurs (AEX) en die Londense aandelebeurs (LSE). Kom ons bou 'n algoritme om arbitrage geleenthede te identifiseer. Hier is 'n paar interessante opmerkings: AEX ambagte in Euro, terwyl LSE handel dryf in Sterling Ponde As gevolg van die een uur tydsverskil, AEX open 'n uur vroeër as LSE, gevolg deur beide ruil handel gelyktydig vir volgende paar uur en dan handel net in LSE tydens die laaste uur as AEX toemaak kan ons ondersoek die moontlikheid van arbitrage handel oor die Koninklike Nederlandse Shell genoteerde oor hierdie twee markte in twee verskillende geldeenhede 'n rekenaarprogram wat huidige markpryse prys feeds van beide LSE en AEX n forex koers voer vir lees GBP-euro-wisselkoers bevel vermoë wat kan roete die einde die korrekte ruil Terug-toets vermoë op historiese prys voed die rekenaarprogram moet die volgende uit te voer: Lees die inkomende prys toevoer van RDS voorraad van beide ruil Gebruik die beskikbare buitelandse wisselkoerse . omskep die prys van een geldeenheid na 'n ander As daar 'n groot genoeg prysverskil (verdiskontering die makelaars koste) wat lei tot 'n winsgewende geleentheid bestaan, dan plaas die koop orde op laer pryse ruil en te verkoop ten einde op 'n hoër prys ruil As die bevele uitgevoer as jy wil, sal die arbitrage wins egter eenvoudig en maklik te volg, die praktyk van algoritmiese handel is nie so eenvoudig om te handhaaf en uit te voer. Onthou, as jy 'n-algo gegenereer handel die ander deelnemers aan die mark kan plaas, sodat ons kan. Gevolglik pryse wissel in milli - en selfs mikrosekondes. In die voorbeeld hierbo, wat gebeur as jou koop handel sal uitgevoer word, maar verkoop handel nie die geval is as die verkoop pryse te verander deur die tyd jou bestelling treffers die mark Jy sal uiteindelik sit met 'n oop posisie. maak jou arbitrage strategie waardeloos. Daar is bykomende risiko's en uitdagings: byvoorbeeld, stelsel mislukking risiko's, verbindingsnetwerk foute, time-lags tussen handel bestellings en uitvoering, en, die belangrikste van alles, onvolmaakte algoritmes. Hoe meer kompleks 'n algoritme, is die strenger back testing nodig voordat dit in werking gestel word. Kwantitatiewe ontleding van 'n algoritmes prestasie speel 'n belangrike rol en moet krities ondersoek word. Die opwindende om te gaan vir outomatisering aangehelp deur rekenaars met 'n idee om geld te moeiteloos te maak. Maar 'n mens moet seker maak die stelsel is deeglik getoets en vereis perke gestel. Analitiese handelaars in ag moet neem aanleer van programmering en die bou van stelsels op hul eie, vol vertroue oor die implementering van die regte strategieë in onfeilbaar wyse te wees. Versigtig gebruik en 'n deeglike toets van algo-handel kan winsgewende geleenthede te skep. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal die skade wat veroorsaak word deur 'n hurricane. Smoothing Algoritme dek Dit is 'n multi-deel boodskap in MIME-formaat. -------------- EEF7266D817C2C2E4493D460 Content-Type: text / plain charsetus-ASCII Content-Transfer-Encoding: 7bit Ek moet 'n paar smoothing algoriths. Ek gebruik die Rabiner Mediaan / Lineêre Filter, maar dit is nie smmothing enougth. Ek het 'n paar diferential glad algoritme geïmplementeer, maar navorsers sê dit is nie wetenskaplike (in werklikheid, is daar 'n guessing daarin). Is daar iemand weet 'n manier om 'n lawaaierige data (vektor) in Matlab glad -------------- EEF7266D817C2C2E4493D460 Content-Type: text / x-vCard charsetus-ASCII namehugobp. vcf Content-Transfer-Encoding : 7bit inhoud-beskrywing: Kaart vir Hugo Bastos de Paula content-disposition: beslaglegging filenamehugobp. vcf begin: vCard N: de PaulaHugo telwork: 55 (31) 499-5465 x-Mozilla-HTML: ONWAAR url: www. cpdee. ufmg Br org: UFMG - Universidade Federal de Minas GeraisCPDEE - Centro de pesquisa e Desenvolvimento em Engenharia Eltrica weergawe: 2.1 emailinternet: hugobpcpdee. ufmg. br titel: Meester Student in Telecom Afr. adrquoted-printable: Av. AntF4nio Carlos, 66270D0APampulhaBelo HorizonteMG31270-901Brasil FN: Hugo Bastos de Paula einde: vCard Het jy 'n wavelet probeer denoising Jy kan 'n wavelet toolbox uit www. mathtools of iets heeltemal anders soos spline benadering Sterkte, Martin kry. Jy kan dink jou lys as drade wat jy geboekmerk. Jy kan etikette, skrywers, drade te voeg, en selfs resultate aan jou lys te soek. Op hierdie manier kan jy maklik die spoor van onderwerpe wat jy belangstel in. Om jou lys te sien hou, kliek op die quotMy Newsreaderquot skakel. Om items na jou horlosie lys voeg, kliek op die quotadd om listquot skakel aan die onderkant van 'n bladsy te sien. Hoe kan ek 'n item by te voeg aan my horlosie lys Soek Om soekkriteria voeg tot jou lys, soek vir die presiese term in die soekkassie. Klik op die quotAdd hierdie soektog na my horlosie listquot skakel op die resultate bladsy. Jy kan ook 'n tag toe te voeg tot jou lys deur te soek vir die tag met die richtlijn quottag: tagnamequot waar merkernaam is die naam van die etiket wat jy wil om te kyk. Skrywer 'n skrywer by jou horlosie lys, gaan na die skrywers profiel bladsy en klik op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Jy kan ook 'n skrywer by jou horlosie lys deur te gaan na 'n draad wat die skrywer het gepos word aan en kliek op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel. Jy sal in kennis gestel word wanneer die skrywer maak 'n pos. Draad 'n draad om jou horlosie lys te voeg, gaan na die draad bladsy en klik op die quotAdd hierdie draad om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Oor Nuusgroepe, News Readers en MATLAB Sentraal Wat is nuusgroepe Die groepe is 'n wêreldwye forum wat oop is vir almal is. Nuusgroepe word gebruik om 'n groot verskeidenheid onderwerpe bespreek, maak aankondigings, en handel lêers. Besprekings is gestruktureerde, of gegroepeer in 'n manier wat jou toelaat om 'n gepos boodskap en al sy antwoorde in chronologiese volgorde te lees. Dit maak dit maklik om die draad van die gesprek te volg, en om whatrsquos reeds gesê sien voordat jy jou eie antwoord te plaas of 'n nuwe plaas. Nuusgroep inhoud versprei deur bedieners gehuisves word deur verskeie organisasies op die internet. Boodskappe uitgeruil en bestuur met behulp van oop-standaard protokolle. Geen enkele entiteit ldquoownsrdquo die nuusgroepe. Daar is duisende nuusgroepe, wat elk 'n enkele onderwerp of area van belang. Die MATLAB Sentraal nuusleser poste en uitstallings boodskappe in die comp. soft-sys. matlab nuusgroep. Hoe kan ek lees of pos aan die nuusgroepe Jy kan die geïntegreerde nuusleser by die MATLAB Sentraal webwerf gebruik om te lees en post boodskappe in hierdie nuusgroep. MATLAB Sentrale word aangebied deur MathWorks. Boodskappe gepos deur die MATLAB Sentraal nuusleser gesien word deur almal gebruik van die groepe, ongeag hoe hulle toegang tot die groepe. Daar is verskeie voordele aan die gebruik van MATLAB Sentraal. Een rekening Jou MATLAB Sentraal rekening is gekoppel aan jou MathWorks Rekening vir 'n maklike toegang. Gebruik die e-posadres van jou keuse Die MATLAB Sentrale News Reader kan jy 'n alternatiewe e-pos adres as jou boodskap adres definieer, te vermy warboel in jou primêre posbus en die vermindering van spam. Spam beheer Meeste nuusgroep spam gefiltreer deur die MATLAB Sentrale News Reader. Tagging Boodskappe kan gemerk met 'n toepaslike etiket deur 'n aangemelde gebruiker. Tags kan gebruik word as sleutel word om spesifieke lêers van belang vind, of as 'n manier om jou geboekmerk plasings kategoriseer. Jy kan kies om ander toelaat om jou Tags te sien, en jy kan othersrsquo tags sowel as dié van die gemeenskap in sy geheel sien of te soek. Tagging bied 'n manier om beide die groot tendense en die kleiner, meer onduidelik idees en programme te sien. Watch lyste opstel van horlosie lyste kan jy in kennis gestel word van updates gemaak om plasings gekies deur die skrywer, draad, of enige search veranderlike. Jou horlosie lys kennisgewings kan gestuur word per e-pos (daagliks verteer of onmiddellike), vertoon in My nuusleser, of gestuur via RSS feed. Ander maniere om toegang te verkry tot die nuusgroepe Gebruik 'n nuusleser deur jou skool, werkgewer, of die internet diensverskaffer Pay vir nuusgroep toegang van 'n kommersiële verskaffer Gebruik Google Groepe Mathforum. org bied 'n nuusleser met toegang tot die comp. soft sys. matlab nuusgroep Doen jou eie bediener. Vir tipiese instruksies, sien: www. slyck / ngpage2 Kies Jou CountryMoving Gemiddeld Function resultmovingmean (data, venster, dowwe, opsie) bere n gesentreerde bewegende gemiddelde van die data matrix data met behulp van 'n venster grootte gespesifiseer in 'n venster in dowwe dimensie, met behulp van die algoritme vermeld in opsie. Dowwe en opsie is opsioneel insette en sal die standaard om 1. Dim en opsie opsionele insette kan heeltemal oorgeslaan of kan word vervang met 'n. Byvoorbeeld movingmean (data, venster) sal dieselfde resultate as movingmean (data, venster, 1,1) of movingmean gee (data, venster ,, 1). Insette datamatriks grootte en dimensie is net beperk deur die maksimum matriks grootte vir jou platform. Venster moet 'n heelgetal wees en moet vreemd wees. As venster selfs dan is dit afgerond na die volgende laer onewe getal. Funksie bere die bewegende gemiddelde inkorporeer 'n sentrale punt en (venster-1) / 2 elemente voor en na die gespesifiseerde dimensie. Op die rand van die matriks die aantal elemente voor of na verminder sodat die werklike venster grootte is minder as die gespesifiseerde venster. Die funksie is gebreek in twee dele, 'n 1d-2d algoritme en 'n 3D algoritme. Dit is gedoen om oplossing spoed te optimaliseer, veral in kleiner matrikse (bv 1000 x 1). Verder verskillende algoritmes om die 1d-2D-en 3D probleem word as in sekere gevalle die verstek algoritme is nie die vinnigste. Dit gebeur gewoonlik wanneer die matriks is baie wyd (maw 100 x 100000 of 10 x 1000 x 1000) en die bewegende gemiddelde word bereken in die korter dimensie. Die grootte waar die verstek algoritme is stadiger sal afhang van die rekenaar. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags vir hierdie lêer Sal u asseblief aanmeld om lêers te merk. Sal u asseblief aanmeld om 'n opmerking of gradering voeg. Kommentaar (7) Hoe movingmean hanteer in die uithoeke Is dit begin met 'n venster grootte omvattende enigste punt 1 op 1, dan 3 punte by punt 2, dan aan die toeneem in die venster grootte tot die venster grootte is wat vermeld in die funksie insette Dankie. Nice en eenvoudige. Dankie. Goeie werk baie nuttig as Stephan Wolf gesê. Net wat ek kyk vir. Gesentreerde bewegende gemiddelde wat in staat is om te werk in 'n plot oor die hele breedte, sonder om te kyk vir venster grootte van die filter en die verskuiwing van die begin af. Groot MathWorks versnelling van die tempo van ingenieurswese en wetenskap MathWorks is die voorste ontwikkelaar van wiskundige rekenaar sagteware vir ingenieurs en wetenskaplikes.