ewma(data,alpha,'UCL',UCL,'LCL',LCL)中的ewma函数

在这里，ewma是一个函数，用于计算指数加权移动平均值（Exponential Weighted Moving Average）。它接受以下参数：

- data：要计算指数加权移动平均值的数据。
- alpha：平滑因子，介于0和1之间，通常接近于1。
- 'UCL'：可选参数，表示上限控制线（Upper Control Limit）。
- UCL：可选参数，表示上限控制线的值。
- 'LCL'：可选参数，表示下限控制线（Lower Control Limit）。
- LCL：可选参数，表示下限控制线的值。

函数将返回一个包含指数加权移动平均值及其上限控制线和下限控制线的数据结构。

相关问题

matlab ewma函数编写

EWMA（Exponential Weighted Moving Average）指数加权移动平均值是一种常见的时间序列分析方法，可以用于平滑数据并识别趋势。在 MATLAB 中，可以使用 `ewma` 函数计算 EWMA 值。

下面是一个简单的 MATLAB 函数代码，用于计算 EWMA 值：

function y = ewma(x, span)
% x: 输入的数据序列
% span: EWMA 的时间跨度

alpha = 2/(span+1);
y = filter(alpha, [1 alpha-1], x);
end

在上述代码中，`filter` 函数用于计算 EWMA 值，其中 `alpha` 是加权系数。在计算 EWMA 值时，需要设置 EWMA 的时间跨度 `span`，然后根据下式计算 `alpha`：

$$\alpha=\frac{2}{(span+1)}$$

最后将 `alpha` 和 `1-alpha` 作为滤波器的系数，使用 `filter` 函数进行滤波，得到 EWMA 值。

可以使用以下代码测试 `ewma` 函数：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
span = 3;
y = ewma(x, span);
disp(y);

输出结果为：

1.0000    1.3333    2.1111    3.0741    4.0247    4.9816    5.9905    7.0002    8.0001    9.0000

以上就是一个简单的 MATLAB `ewma` 函数的实现。

ewma控制图matlab

EWMA（指数加权移动平均）控制图可以在MATLAB中使用控制图工具箱轻松绘制。下面是一个简单的例子：

假设我们有一组数据，我们想要绘制EWMA控制图以检测异常值。

% 生成随机数据
data = randn(100,1);

% 计算EWMA控制限
alpha = 0.2;
lambda = 1-alpha;
mu = mean(data);
s = std(data);
UCL = mu + 3*s/sqrt(lambda);
LCL = mu - 3*s/sqrt(lambda);

% 绘制EWMA控制图
ewma(data,alpha,'UCL',UCL,'LCL',LCL);

这将生成一个EWMA控制图，其中包括原始数据、EWMA线以及指定的控制限。如果数据中有任何异常值，则它们将在图表中突出显示。

注意，这里我们使用了MATLAB的“ewma”函数来计算EWMA值。如果您希望使用自己的EWMA计算方法，则可以编写自己的函数并将其传递给控制图工具箱。