Moving Average Zoo

Moviendo Promedios en R A mi leal saber y entender, R no tiene una función incorporada para calcular promedios móviles. Usando la función de filtro, sin embargo, podemos escribir una función corta para medias móviles: Podemos utilizar la función en cualquier dato: mav (data), o mav (data, 11) si queremos especificar un número diferente de puntos de datos Que el predeterminado 5 trazado funciona como se espera: plot (mav (datos)). Además del número de puntos de datos sobre los cuales se puede hacer un promedio, también podemos cambiar el argumento de las funciones del filtro: sides2 usa ambos lados, sides1 usa sólo valores pasados. Comparta esto: Navegación de los artículos Navegación de los comentarios Navegación de los comentarios Me costó la búsqueda de una función simple para los promedios móviles que tuviera cierta flexibilidad para hacer lo que necesitaba. Finalmente escribí un par de funciones extendiendo la función basada en el filtro que rinni da arriba en el comentario (pero que no funcionará porque incluirá la observación actual en el promedio de 3 periodos). Función de promedio móvil que incluye la observación actual Función de media móvil que no incluye la observación actual Función de media móvil con retroceso, sin incluir la obs actual, basada en las lecturas de h2 que comienzan h1 períodos de vuelta Contest 2016 Stack Exchange, Promedio IncMoving Pido disculpas por mi mensaje desordenado que se deriva de mi propia confusión. Y la depresión también. De hecho, aunque me había terminado con un gran pedazo de un proyecto y para mi consternación descubrí que hay más que hacer. Estoy tratando de adaptar un algoritmo, basado en el análisis avanzado wavelet, a mis señales de respiración. El algoritmo original fue implementado en Fortran por el autor matemático de la teoría subyacente. Lo implementé en lenguaje R con algunos cambios menores debido a la naturaleza del fenómeno que estudio. Dado que mis resultados y los resultados de los matemáticos en su mayoría están en desacuerdo sobre la misma señal de muestra, se sugirió para eliminar los componentes de baja frecuencia antes de iniciar el análisis wavelet. Al releer su sugerencia, me confundí cada vez más. Por lo que yo sepa Moving Average es uno de los filtros de paso bajo DSP más simples. Por lo tanto no puedo entender cómo MA se puede utilizar para quitar componentes de baja frecuencia. Tampoco puedo entender la sugerencia de que me pegue en lo siguiente. Tiene una señal más bien corta: sólo 120 muestras. Evito referirme a los coeficientes de wavelets en los niveles de detalle más altos porque su intervalo de soporte principal es del mismo orden que el intervalo de tiempo total y el efecto circular de la transformada de onda finita discreta es demasiado fuerte para ellos. Por lo tanto, si la longitud de la serie de tiempo es igual a N2k entonces trabajo con niveles de detalle de 1 a (k-3). Esto significa que para esta serie de tiempo k7 y los niveles de detalle de trabajo son 1,2,3. Además de que se utiliza la extensión periódica de la señal, mientras que el uso de relleno cero hasta la longitud más cercana N2k y I no incluyen en el análisis de coeficientes wavelet cero que surge debido a cero relleno. Por otra parte, el SpAn elimina automáticamente antes del análisis wavelet los componentes de baja frecuencia de la señal (que son la principal fuente de efecto circular) por el promedio móvil dentro de la ventana de tiempo del radio 2 (k-3). Le aconsejo que elimine los componentes de baja frecuencia también, por ejemplo, mediante polinomios locales del segundo orden con la ventana de tiempo móvil del radio 8 muestras (la longitud de la ventana en movimiento es 17, es decir, ligeramente más de 16 - escala máxima Para el nivel de detalle 3-rd).quot Muchas gracias, Maura vi Gabors respuesta pero tiene una aclaración para solicitar. Usted dice que desea eliminar componentes de baja frecuencia, pero luego solicita funciones de suavizado. El término quotsmoothingquot implica la eliminación de componentes de alta frecuencia de una serie. Si el suavizado realmente es tu objetivo, entonces el recurso R adicional sería smooth. spline, loess (lowess), ksmooth, o usando términos suavizantes en las regresiones. Venables y Ripley tienen bastantes ejemplos trabajados de tales en MASS. Gt Estoy buscando alguna ayuda en la eliminación de componentes de baja frecuencia de gt una señal, a través de Media móvil en una ventana deslizante. Entiendo que este es un procedimiento de suavizado que nunca he hecho en mi vida gt antes. suspiro. Gt gt Busqué en los archivos R y encontré quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gt quotSymmetricMAquot. Gt Ninguna de las funciones mencionadas anteriormente parece aceptar el orden polinómico gt de suavizado y la ventana deslizante como parámetros de entrada. Gt Tal vez estoy perdiendo algo. Gt gt Me pregunto si hay algunos bloques de construcción en R si ni siquiera una función gt que lo hace todo (no espero que mucho, sin embargo). Gt Incluso algunas referencias bibliográficas y / o tutoriales son bienvenidos. Gt gt Muchas gracias, gt Maura gt gt gt gt tutti i telefonini TIM gt gt gt alternativa versión HTML eliminado gt gt gt lista de correo oculta de correo electrónico gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gt POR FAVOR lea el Publicar la guía R-project. org/posting-guide. html gt y proporcionar código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. Tutti i telefonini TIM alternativa versión HTML suprimido En respuesta a este mensaje por David Winsemius El 26-Feb-09 13:54:51, David Winsemius escribió: gt Vi Gabors respuesta, pero tienen una aclaración para solicitar. Usted dice que desea eliminar los componentes de baja frecuencia, pero luego pide suavizar las funciones gt. El término quotsmoothingquot implica la eliminación de componentes gt de alta frecuencia de una serie. Si produce una serie suavizada, su resultado, por supuesto, contiene los componentes de baja frecuencia, con los componentes de alta frecuencia eliminados. Pero si luego se resta de la serie original, el resultado contiene los componentes de alta frecuencia, con los compinentes de baja frecuencia eliminado. El promedio móvil es una forma de suavizar (pero puede introducir componentes periódicos que no estaban allí para empezar). Filtrar una serie de tiempo es una actividad muy abierta En muchos casos, un comienzo útil es la exploración de las propiedades espectrales de la serie, para lo cual R tiene varias funciones. Spectrum () en el paquete stats (cargado bvy por defecto) es una función básica. Help. search (quottime seriesquot) lanzará muchas funciones. Es posible que desee examinar el paquete ltsa (análisis de series de tiempo lineal). Alternativamente, si usted ya tiene buena información sobre la estructura de frecuencia de la serie, o (por ejemplo) sabe que tiene un componente estacional definido por voluntad, entonces podría embarcarse en el diseño de una función de transferencia específicamente ajustada al trabajo. Miren a RSiteSearch (quot quot) Esperando que esto ayude, Ted. Gt Si el suavizado realmente es tu objetivo, entonces el recurso R adicional sería gt smooth. spline, loess (lowess), ksmooth o usando términos suavizantes en las regresiones gt. Venables y Ripley tienen bastantes ejemplos trabajados de gt tales en MASS. Gt gt - gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Una ventana corredera. Entiendo que esto es un procedimiento de suavizado que nunca he hecho en mi vida antes del gtgt. suspiro. Gtgt gtgt Busqué en los archivos R y encontré quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgt quotSymmetricMAquot. Gtgt Ninguna de las funciones mencionadas anteriormente parece aceptar el orden de polinomio gtgt de suavizado y la ventana deslizante como parámetros de entrada. Tal vez estoy perdiendo algo. Gtgt gtgt Me pregunto si hay algunos bloques de construcción en R si ni siquiera una función gtgt que lo hace todo (no espero que mucho, sin embargo). Gtgt Incluso algunas referencias bibliográficas y / o tutoriales son muy bienvenidos. gtgt gtgt Muchas gracias, gtgt Maura gtgt gtgt gtgt gtgt tutti telefonini TIM gtgt gtgt gtgt HTML alternativo versión eliminada gtgt gtgt gtgt correo electrónico oculto lista de correo i gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt POR FAVOR LEA las Publicando la guía gtgt R-project. org/posting-guide. html gtgt y proporciona código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. gt gt gt oculto de correo electrónico lista gt gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help Lea por favor la guía de desplazamiento gt gt R-project. org/posting-guide. html y proporcionar comentó, mínimo, auto-contenida , Código reproducible. Escribí un pequeño código usando el filtro de Fourier si quieres echar un vistazo a esto: library (StreamMetabolism) library (mFilter) x lt - read. production (file. choose ()) contiguous. zoo (data. frame (x, quotRM202DO. Concquot, coredata (x, quotRM202DO. Concquot))) contiguous. zoo (hoja. de. datos (x, quotRM61DO. Concquot, coredata (x, quotRM61DO. Concquot))) x42685 ntegrada corta: 48535, corta lt quotRM202DO. Concquot - x53909: 59957, quotRM61DO. Concquot short. ts ts LT-(coredata (corto), frequency96) Fourier filtrado short. fft ntegrada FFT (short. ts) parcela (Re (short. fft), xlimc (0,10) , ylimc (-1000, 1000)) short. fft789: 5563 00I short. ifft FFT (short. fft, inversa TRUE) / longitud (short. fft) filt serie zoológico ntegrada zoológico (coredata (Re (short. ifft)) (X, y, a, b, s, d) par (mfrowc (2,1)) trazo (corto) trazado (filt) ) Window. plot (short, filt, quot04 / 17 / 2007quot, quot00) plot (window. chron (x, a, b, s, d) : 01: 00quot, quot04 / 17 / 2007quot, quot23: 46: 00quot) plot. e lt - function (b, w, x, y, z) a lt - window. chron (b, w, x, y, z) ) (A, ylimrange (a) 0.06c (-1, 1)) líneas (a0.98, colquotbluequot) líneas (a1.02, colquotredquot) puede que no sea exactamente lo que quieres, pero tendrás un control sobre Qué propiedades espectrales que ha eliminado. El jueves, 26 de febrero de 2009 a las 9:54, Ted Harding lthidden correo electrónico gt escribió: gt El 26-Feb-09 13:54:51, David Winsemius escribió: gtgt Vi Gabors respuesta, pero tienen una aclaración para solicitar. Usted dice que desea eliminar los componentes de baja frecuencia, pero luego solicita funciones de suavizado gtgt. El término quotsmoothingquot implica la eliminación de componentes gtgt de alta frecuencia de una serie. Gt gt Si produce una serie suavizada, su resultado, por supuesto, contiene gt los componentes de baja frecuencia, con los componentes de alta frecuencia gt eliminados. Gt gt Pero si luego se resta de la serie original, el resultado gt contiene los componentes de alta frecuencia, con la baja frecuencia gt compinents eliminado. Gt gt El promedio móvil es una forma de suavizar (pero puede introducir componentes gt periódicos que no estaban allí para empezar). Gt gt Filtrar una serie cronológica es una actividad muy abierta En muchos casos, un comienzo útil es la exploración de las propiedades espectrales gt de la serie, para lo cual R tiene varias funciones. Spectrum () gt en el paquete stats (cargado bvy por defecto) es una función básica. Gt help. search (quottime seriesquot) lanzará muchas funciones. Gt gt Es posible que desee ver el paquete ltsa (análisis de tiempo lineal gt). Gt gt Alternativamente, si ya tienes buena información sobre la estructura de frecuencia gt de la serie, o (por ejemplo) sabemos que gt tiene un componente estacional definido por la voluntad, entonces podrías embarcar gt en diseñar una función de transferencia específicamente sintonizada el trabajo. Gt Echa un vistazo a RSiteSearch (quot quot) gt gt Esperando que esto ayude, gt Ted. Gt gt gt gtgt Si el suavizado realmente es tu objetivo, entonces el recurso R adicional sería gtgt smooth. spline, loess (lowess), ksmooth, o usando términos suavizantes en las regresiones gtgt. Venables y Ripley tienen bastantes ejemplos trabajados de gtgt tales en MASS. gtgt gtgt - gtgt David Winsemius gtgt gtgt gtgt el 26 feb 2009, a las 7:07, gt correo electrónico lthidden escribió: gtgt gtgtgt estoy en busca de un poco de ayuda en la eliminación de componentes de baja frecuencia de gtgtgt una señal, a través de la media móvil de Una ventana corredera. Entiendo que este es un procedimiento de alisado que nunca he hecho en mi vida antes del gtgtgt. suspiro. Gtgtgt gtgtgt Busqué en los archivos R y encontré quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgtgt quotSymmetricMAquot. Gtgtgt Ninguna de las funciones mencionadas anteriormente parece aceptar el orden polinomial gtgtgt de suavizado y la ventana deslizante como parámetros de entrada. Gtgtgt Tal vez estoy perdiendo algo. Gtgtgt gtgtgt Me pregunto si hay algunos bloques de construcción en R si ni siquiera una función gtgtgt que lo hace todo (no espero que mucho, sin embargo). Gtgtgt Incluso algunas referencias bibliográficas y / o tutoriales son bienvenidos. gtgtgt gtgtgt Muchas gracias, gtgtgt Maura gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti telefonini TIM gtgtgt gtgtgt gtgtgt HTML alternativo versión eliminada gtgtgt gtgtgt gtgtgt correo electrónico oculto lista de correo i gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgtgt POR FAVOR LEA las Publicando gtgtgt R-project. org/posting-guide. html gtgtgt y proporcionando un código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. gtgt gtgt gtgt oculto de correo electrónico lista gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt Lea por favor la guía de desplazamiento gtgt R-project. org/posting-guide. html gtgt y proporcionar comentarios, mínimo, auto-contenida , Código reproducible. Gt gt ------------------------------------------------ -------------------- gt E-Mail: (Ted Harding) lthidden correo electrónico gt gt Fax-a-correo electrónico: 44 (0) 870 094 0861 gt Fecha: 26 - Feb-09 Hora: 14:54:43 gt ------------------------------ XFMail ------- ----------------------- gt gt gt lista de correo electrónico oculta gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gt POR FAVOR lea la publicación Guíe R-project. org/posting-guide. html gt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. Gt No debemos gastar nuestro tiempo y recursos pensando en cosas que son tan pequeñas o tan grandes que todo lo que realmente hacen por nosotros es nos hinchan y nos hacen sentir como dioses. Somos mamíferos, y no hemos agotado los molestos problemas de ser mamíferos. En respuesta a este mensaje de Ted. Harding-2 El 26 de febrero de 2009, a las 9:54 AM, (Ted Harding) escribió: gt El 26-Feb-09 13:54:51, David Winsemius escribió: gtgt Vi Gabors Respuesta, pero tiene una aclaración para solicitar. Usted dice que desea eliminar los componentes de baja frecuencia, pero luego pide gtgt suavizado funciones gtgt. El término quotsmoothingquot implica la eliminación de componentes gtgt de alta frecuencia de una serie. Gt gt Si produce una serie suavizada, su resultado, por supuesto, contiene gt los componentes de baja frecuencia, con los componentes de alta frecuencia gt eliminados. Gt gt Pero si luego se resta de la serie original, el resultado gt contiene los componentes de alta frecuencia, con la baja frecuencia gt compinents eliminado. Sí. El término de la serie temporal sería quotdetrendingquot o quotde-trendingquot. Gt gt gt La media móvil es una forma de suavizar (pero puede introducir componentes gt periódicos que no estaban allí para empezar). Gt gt Filtrar una serie cronológica es una actividad muy abierta En muchos casos, un comienzo útil es la exploración de las propiedades espectrales gt de la serie, para lo cual R tiene varias funciones. Spectrum () gt en el paquete stats (cargado bvy por defecto) es una función básica. Gt help. search (quottime seriesquot) lanzará muchas funciones. Gt gt Es posible que desee ver el paquete ltsa (análisis de tiempo lineal gt). gt gt Alternativamente, si yuou ya tienen una buena información sobre la frecuencia de la estructura de GT de la serie, o (por ejemplo) saber que gt que tiene un componente estacional voluntad definidos, entonces se podría emprender gt en el diseño de una función de transferencia sintonizado específicamente para el trabajo. Gt Echa un vistazo a RSiteSearch (quot quot) Como indica la respuesta OPs, ya está utilizando el análisis wavelet. Mi pregunta en este momento es si debería aconsejarse ignorar los componentes de baja frecuencia y concentrarse en los componentes de frecuencia media y alta. Si usted ya tiene algún tipo de descomposición espectral, no debería haber necesidad de un paso de resta o de-tendencia. Gt gt gt Esperando esto ayuda, gt Ted. gt gt gt gtgt Si suavizado realmente es su meta, entonces R recurso adicional sería smooth. spline gtgt, loess (o lowess), ksmooth, o el uso de términos de suavizado GTGT en las regresiones GTGT. Venables y Ripley tienen bastantes ejemplos trabajados de gtgt tales en MASS. gtgt gtgt - gtgt David Winsemius gtgt gtgt gtgt el 26 feb 2009, a las 7:07, gt correo electrónico lthidden escribió: gtgt gtgtgt estoy en busca de un poco de ayuda en la eliminación de componentes de baja frecuencia de gtgtgt una señal, a través de la media móvil de Una ventana corredera. Entiendo que este es un procedimiento de alisado que nunca he hecho en mi vida antes del gtgtgt. suspiro. gtgtgt gtgtgt me buscó y encontró archivos R quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, quotSymmetricMAquot gtgtgt. Gtgtgt Ninguna de las funciones mencionadas anteriormente parece aceptar el orden polinomial gtgtgt de suavizado y la ventana deslizante como parámetros de entrada. Gtgtgt Tal vez estoy perdiendo algo. gtgtgt gtgtgt Me pregunto si hay algunos bloques de construcción en I si no incluso una función gtgtgt el que lo hace todo (no espero mucho, sin embargo). Gtgtgt Incluso algunas referencias bibliográficas y / o tutoriales son bienvenidos. gtgtgt gtgtgt Muchas gracias, gtgtgt Maura gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti telefonini TIM gtgtgt gtgtgt gtgtgt HTML alternativo versión eliminada gtgtgt gtgtgt gtgtgt correo electrónico oculto lista de correo i gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgtgt POR FAVOR LEA las publicar guía gtgtgt R-project. org/posting-guide. html gtgtgt y proporcionar comentarios, mínimo autónomo, código, reproducible. gtgt gtgt gtgt oculto de correo electrónico lista gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt Lea por favor la guía de desplazamiento gtgt R-project. org/posting-guide. html gtgt y proporcionar comentarios, mínimo, auto-contenida , Código reproducible. Gt gt ------------------------------------------------ -------------------- gt E-Mail: (Ted Harding) lthidden correo electrónico gt gt Fax-a-correo electrónico: 44 (0) 870 094 0861 gt Fecha: 26 - Feb-09 Hora: 14:54:43 gt ------------------------------ XFMail ------- -----------------------