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。

相关问题

ewma阈值控制图matlab代码

以下是使用MATLAB实现EWMA阈值控制图的单示例代码：

% 生成示例数据
data = [12.5, 12.2, 12.8, 13.1, 12.9, 12.6, 13.2, 12.7, 12.4, 12.3];
n = length(data);

% 参数设置
alpha = 0.2; % EWMA的平滑因子
threshold = 0.5; % 阈值

% 初始化EWMA统计
EWMA = zeros(1, n);
EWMA(1) = data(1);

% 计算EWMA统计
for i = 2:n
    EWMA(i) = alpha * data(i) + (1 - alpha) * EWMA(i-1);
end

% 计算控制限
UCL = EWMA(1) + threshold;
LCL = EWMA(1) - threshold;

% 绘制EWMA阈值控制图
figure;
plot(1:n, data, 'o-', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(1:n, EWMA, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
plot(1:n, UCL * ones(1, n), 'k--', 'LineWidth', 1);
plot(1:n, LCL * ones(1, n), 'k--', 'LineWidth', 1);
legend('Data', 'EWMA', 'UCL', 'LCL');
xlabel('Sample');
ylabel('Value');
title('EWMA Threshold Control Chart');

在这个示例中，我们首先定义了一个示例数据向量`data`。然后，我们设置了EWMA的平滑因子`alpha`和阈值`threshold`。接下来，我们初始化EWMA统计，并使用循环计算每个时间点的EWMA值。最后，我们计算控制限，并使用MATLAB的plot函数绘制数据、EWMA曲线以及上下控制限线。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行参数调整和数据处理。

指数加权平均算法matlab

指数加权平均算法（Exponential Weighted Moving Average，简称EWMA）是一种常用的时间序列平滑算法，用于减少噪声的影响，突出趋势的变化。在MATLAB中，可以使用`ewma`函数来实现指数加权平均。

指数加权平均的计算公式如下：
$$
y_t = \alpha \cdot x_t + (1-\alpha) \cdot y_{t-1}
$$

其中，$y_t$是t时刻的指数加权平均值，$x_t$是t时刻的观测值，$\alpha$是平滑系数。

MATLAB中的`ewma`函数可以通过以下方式调用：

y = ewma(x, alpha)

其中，`x`是一维时间序列数据，`alpha`是平滑系数。返回结果`y`是与输入`x`等长的一维时间序列数据，表示对`x`进行指数加权平均后的结果。

在MATLAB中，可以通过调整`alpha`的大小来控制平滑程度，较大的`alpha`对于当前观测值的权重更大，导致平均值更加趋近于当前观测值，反之亦然。

指数加权平均算法在金融领域常用于股票价格的平滑处理，也可以用于其他时间序列数据的平滑处理，例如温度数据、销售数据等。它有助于去除噪声，突出趋势的变化，从而更好地理解数据的趋势特征。