Equação de diferença média média

Filtro de média em movimento dos dados de trânsito Este exemplo mostra como alisar os dados do fluxo de tráfego usando um filtro de média móvel com uma janela deslizante de 4 horas. A seguinte equação de diferença descreve um filtro que mede a hora atual e as três horas anteriores de dados. Importe os dados de tráfego e atribua a primeira coluna de contagem de veículos ao vetor x. Crie os vetores do coeficiente de filtro. Calcule a média móvel de 4 horas dos dados e traça os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink são marcas registradas da The MathWorks, Inc. Por favor, veja mathworkstrademarks para obter uma lista de outras marcas registradas pertencentes à The MathWorks, Inc. Outros produtos ou nomes de marcas são marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietários. Selecione Seu PaísPara outra abordagem, você pode truncar a janela da média móvel exponencial e depois calcular o seu sinal filtrado fazendo uma convolução entre o seu sinal e a exponencial janela. A convolução pode ser calculada usando a biblioteca FFT CUDA livre (cuFFT) porque, como você pode saber, a convolução pode ser expressa como a multiplicação pontual dos dois sinais no domínio fourier (Este é o nome apropriado do Teorema da Convolução, Que corre com uma complexidade de O (n log (n))). Este tipo de abordagem minimizará o código do kernel CUDA e executará muito rapidamente, mesmo em uma GeForce 570. Especialmente, se você puder fazer todos os seus cálculos em uma única precisão (flutuante). Respondeu 30 de abril 14 às 17:04 Eu proporia manipular a equação de diferença acima conforme indicado abaixo e depois usando primitivas de impulso CUDA. MANIPULAÇÃO DE EQUAÇÃO DE DIFERENÇA - FORMA EXPLÍCITA DA EQUILÍBRIA DE DIFERENÇA Por álgebra simples, você pode encontrar o seguinte: Conseqüentemente, a forma explícita é a seguinte: CUDA THRUST IMPLEMENTATION Você pode implementar a forma explícita acima pelas seguintes etapas: Inicializar uma sequência de entrada dinput para Alfa, exceto para dinput0. 1. Defina um vetor d1overbetatothen igual a 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. Multiplique o dinposto elementar por d1overbetatothen Execute um inclusivecan para obter a seqüência do yn betan Divida a seqüência acima por 1, 1beta, 1beta2, 1beta3. A abordagem acima pode ser recomendada para sistemas Linear Time-Varying (LTV). Para os sistemas Linear Time-Invariant (LTI), a abordagem FFT mencionada por Paul pode ser recomendada. Estou fornecendo um exemplo dessa abordagem usando o CUDA Thrust e cuFFT na minha resposta ao filtro FIR na CUDA. Qual a diferença entre média móvel e média móvel ponderada Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando o Seguinte fórmula: com base na equação acima, o preço médio durante o período acima mencionado foi de 90,66. O uso de médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços. A limitação chave é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. É aqui que as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que os pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar até 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são igualmente distribuídas, razão pela qual elas não são mostradas na tabela acima. Preço de encerramento da AAPL