إوما تتحرك متوسط الثعبان

تعد خوارزمية المتوسط ​​المتحرك (أوما) الموزون الأسي هو أبسط مرشح تمرير منخفض متقطع. أنه يولد يي الإخراج في التكرار ط - أن يتوافق مع نسخة تحجيم من المدخلات الحالية الحادي عشر والناتج السابق ذ. عامل التمهيد، ألفا في 0،1، يشير إلى الوزن الطبيعي للمدخلات الجديدة في الإخراج. على سبيل المثال، a alaa0.03 يعني أن كل مدخلات جديدة سوف تسهم 3 إلى الإخراج، في حين أن الناتج السابق يساهم 97. قيم الحدود لعامل التمهيد هي 0 و 1، مما يعني يي و يي الحادي عشر، على التوالي. في النقاط التالية، نقوم بتحليل الخوارزمية من وجهات نظر مختلفة. يمكن اعتبار إوما كمرشح متوسط ​​متحرك تلقائي (أرما) لأنه يعتمد على تاريخ القيم من كل من المدخلات والمخرجات. ومع ذلك، إذا تم تطوير معادلة إوما، فمن الممكن تمثيل الناتج الحالي استنادا فقط إلى مساهمات المدخلات السابقة، أي مرشح المتوسط ​​المتحرك (ما). يي ألفاكدوت إكسي ألفا (1-ألفا) كدوت x ألفا (1-ألفا) 2 كدوت x. (1-ألفا) كج x س د و x دوت شي في التكرار i، يكون المخرجات هو مجموع مرجح لكل قيمة مدخلات سابقة x x مع j، حيث يتوافق القياس مع معامل مرجح أسي و ألفا كدوت (1 - ألفا). ويكون للرد النبضي h (t) من مكافئ نظام الوقت الخطي (لتي) مدة لا نهائية، مما يعني أن وظيفة النقل H (z) ستكون لها مدة محددة. إذا كان الرمز يمثل معامل الالتفاف و u (n) يتوافق مع دالة الخطوة، يمكن ذكر: y (n) x (n) h (n) مع h (n) a كدوت u (n) ألفا (1- ألفا) n كدوت u (n) تتطابق خوارزمية إوما مع أبسط مرشح للوقت المنفصل للدفعة اللانهائية (إير). والميزة الرئيسية التي تتمتع بها أنظمة إير من خلال أنظمة معلومات الطيران هي كفاءة تنفيذها. ومن ناحية أخرى، يصعب تحليل أنظمة إير. ومن أجل تبسيط التحليل، يفرض على النظام عدم وجود شروط أولية. وهكذا، يتطابق مرشاح إير الثاني مع: في الشكل 1. يعرض النموذج المباشر المبسط والكامل للمرشاح (DF1) 1. في حالة إوما، يكون للمعاملات قيم ثابتة من حيث عامل التجانس الذي يتوافق مع: a01، a11-ألفا، b0alpha، b10. وبتطبيق هذه القيود، تصبح وظيفة النقل: لدي مجموعة من التواريخ والقياس في كل من تلك التواريخ. معرف مثل حساب المتوسط ​​المتحرك الأسي لكل من التواريخ. لا أحد يعرف كيفية القيام بذلك إم جديد على الثعبان. لا يبدو أن المتوسطات هي في صلب مكتبة البيثون القياسية، الذي يضرب لي قليلا الغريب. ربما إم لا تبحث في المكان المناسب. لذلك، بالنظر إلى التعليمات البرمجية التالية، كيف يمكنني حساب المتوسط ​​المرجح المتحرك لنقاط الذكاء لتواريخ التقويم (ثيريس ربما طريقة أفضل لتنظيم البيانات، أي نصيحة سيكون موضع تقدير) طلب يناير 28 09 في 18:01 بلدي الثعبان هو قليلا صدئ (يمكن لأي شخص لا تتردد في تحرير هذا الرمز لإجراء التصحيحات، إذا إيف تعبث بناء جملة بطريقة أو بأخرى)، ولكن هنا يذهب. هذه الوظيفة تتحرك إلى الوراء، من نهاية القائمة إلى البداية، وحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي لكل قيمة من خلال العمل إلى الوراء حتى معامل الوزن لعنصر أقل من إبسيلون معين. في نهاية الدالة، فإنه عكس القيم قبل إرجاع القائمة (بحيث تكون في الترتيب الصحيح للمتصل). (سيد ملاحظة: إذا كنت تستخدم لغة أخرى غير الثعبان، إد إنشاء مجموعة كاملة الحجم الفارغة أولا ثم ملئه إلى الوراء النظام، حتى أنني لن تضطر إلى عكس ذلك في النهاية، ولكن أنا لا أعتقد أنك يمكن أن تعلن مجموعة كبيرة فارغة في الثعبان، وفي قوائم الثعبان، والإلحاق هو أقل تكلفة بكثير من الإيداع المسبق، وهذا هو السبب في أنني بنيت القائمة في ترتيب عكسي يرجى تصحيح لي إذا إم خاطئ.) حجة ألفا هو عامل الاضمحلال على كل التكرار. على سبيل المثال، إذا استخدمت ألفا من 0.5، فإن قيمة المتوسط ​​المتحرك اليوم ستتكون من القيم الموزونة التالية: بالطبع، إذا حصلت على مجموعة كبيرة من القيم، فإن القيم من عشرة أو خمسة عشر يوما لن تساهم كثيرا في المتوسط ​​المرجح اليوم. تتيح لك حجة إبسيلون تعيين نقطة قطع، والتي سوف تتوقف عن الاهتمام بالقيم القديمة (حيث أن مساهمتها في قيمة اليوم ستكون ضئيلة). يود استدعاء وظيفة شيء من هذا القبيل: أجاب 28 يناير 09 في 18:46 أنا لا أعرف بايثون، ولكن بالنسبة للجزء المتوسط، هل يعني مرشح تمرير منخفض منخفض أضعافا من الشكل حيث ألفا دتاو، دت الجدول الزمني للمرشح ، تاو الوقت ثابت للمرشح (شكل متغير-تيمستيب من هذا هو كما يلي، مجرد مقطع دتاو لا يكون أكثر من 1.0) إذا كنت ترغب في تصفية شيء مثل التاريخ، تأكد من تحويل إلى كمية عائمة نقطة مثل الثواني منذ يناير 1 1970. أجاب 28 يناير 09 في 18:10 لقد وجدت مقتطف رمز أعلاه من قبل إيرينو مفيدة جدا - ولكن كنت في حاجة الى شيء يمكن أن يسلس باستمرار تيار القيم - لذلك أنا ريفاكتوريد إلى هذا: وأنا استخدم انها مثل هذا: (حيث pin. read () تنتج القيمة التالية معرف ترغب في تستهلك). أجابيد فب 12 14 في 20:35 أنا دائما كالكولاتينغ إماس مع بانداس: هنا مثال على كيفية القيام بذلك: مزيد من المعلومات حول بانداس إوما: أجاب 4 أكتوبر 15 في 12:42 Don39t أحدث إصدارات الباندا لديها وظائف جديدة وأفضل. نداش كريستيان سيوبيتو 11 مايو 16 في 14:10 لاحظ أنه على عكس في جدول البيانات الخاصة بهم، وأنا لا حساب سما، وأنا لا ننتظر لتوليد إما بعد 10 عينات. وهذا يعني أن قيمي تختلف قليلا، ولكن إذا قمت بتخطيط ذلك، فإنه يتبع بالضبط بعد 10 عينات. خلال العينات العشرة الأولى، حساب إما I هو أملس بشكل مناسب. وقد قدمنا ​​سابقا كيفية إنشاء المتوسطات المتحركة باستخدام الثعبان. هذا البرنامج التعليمي سيكون استمرارا لهذا الموضوع. والمتوسط ​​المتحرك في سياق الإحصاءات، والذي يطلق عليه أيضا متوسط ​​الدوران، هو نوع من الاستجابة النبضية المحدودة. في برنامجنا التعليمي السابق قمنا بتآمر قيم المصفوفتين x و y: Let8217s مؤامرة x مقابل المتوسط ​​المتحرك ل y الذي يجب أن نسميه يما: أولا، let8217s تعادل طول كل من المصفوفات: ولإظهار ذلك في السياق: الرسم البياني: للمساعدة في فهم هذا، let8217s مؤامرة اثنين من علاقات مختلفة: x مقابل y و x مقابل ماي: المتوسط ​​المتحرك هنا هو المؤامرة الخضراء التي تبدأ في 3: حصة هذا: مثل هذا: التنقل بوست ترك الرد إلغاء الرد مفيد جدا أنا ترغب في قراءة الجزء الأخير على مجموعات البيانات الكبيرة نأمل أن يأتي قريبا 8230 د المدونين مثل هذا: