MATLAB生成移动平均噪声序列

版权申诉
matlab
0 下载量 158 浏览量 更新于2024-12-24 收藏 9KB ZIP 举报
资源摘要信息:"MA.zip_matlab_文件是一个包含了用于MATLAB环境的数字信号处理相关资源。根据标题和描述信息，该资源集涉及生成移动平均（Moving Average，简称MA）序列的MATLAB代码。MA序列通常用于信号处理、经济学以及时间序列分析中来平滑数据。用户可以通过输入序列参数来得到相应的MA序列的噪声输出。标签'matlab'明确指出该资源是与MATLAB软件相关，MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高级编程语言和交互式环境。 在信号处理领域，移动平均可以作为一种低通滤波器来减少或消除高频噪声，从而得到更平滑的信号。在经济学中，移动平均常用于股票市场分析，以预测股票价格趋势。在时间序列分析中，MA模型是建立在时间序列过去值的基础上，以预测未来值的统计模型。 压缩包内包含了两个文件： 1. MA.docx - 这是一个Word文档文件，可能包含有关MA序列生成的详细说明，代码的使用方法，以及可能的理论背景介绍。文档可能还提供了如何对输出结果进行分析和解读的相关信息。对于不熟悉MA序列生成和应用的用户来说，该文档是一个宝贵的参考资料。 2. MA.m - 这是一个MATLAB脚本文件，包含了用于生成MA序列的MATLAB代码。用户可以通过在MATLAB环境中运行这个脚本，传入特定的序列参数，来得到MA噪声序列。这个脚本文件是该资源的核心部分，它可能使用了MATLAB内置的函数或库来进行计算。MA序列的生成通常需要确定滤波器的阶数以及滤波器的系数，这些都可以通过该脚本中的代码来设置。 MA序列的生成代码中，可能使用了如下概念和技术： - 数组操作：MATLAB是一种矩阵处理语言，数组操作是其核心特性之一。MA序列的生成过程中，需要对信号序列进行元素级别的操作，如加权求和等。 - 循环和向量化：循环是编程中常见的控制结构，但在MATLAB中，循环通常被向量化操作所取代，以提升计算效率。生成MA序列时，可能涉及到移动窗口的处理，使用循环或向量化来计算每个窗口的平均值。 - 滤波器设计：在信号处理中，设计一个MA滤波器需要确定滤波器的阶数和系数。这可能涉及到信号与系统的理论，需要用户对滤波器设计有一定的了解。 - 数据可视化：生成MA序列之后，可能需要将结果以图表的形式展现出来。MATLAB提供了强大的绘图功能，可以绘制出时间序列图、直方图等，帮助用户更好地理解生成的MA序列。 通过使用这些工具和方法，用户可以更加深入地理解MA序列的生成过程以及如何将理论应用于实际数据分析。同时，对于初学者而言，这个资源提供了一个实用的案例，以帮助他们学习和掌握MATLAB在信号处理领域的应用。"

ENS.zip_matlab_非线性动力学

2022-09-23 上传
在"ENS.zip_matlab_非线性动力学"这个压缩包中，我们有两个MATLAB脚本文件——e1.m和e2.m。这些脚本很可能包含了实现非线性动力学方程数值解的具体算法。下面我们将深入探讨这些知识点。 1. 数值积分方法：在处理非...

Apr2007_reproducible_code_rr.zip_hdr_色调映射_色调映射 matlab_高动态_高动态 ma

105 浏览量
Laurence Meylan的基于色调映射的高动态图像显示算法的MATLAB源代码

bosongfenbu.zip_ bosongfenbu_matlab 泊松分布_matlab泊松分布_泊松分布_泊松分布 ma

249 浏览量
标题“bosongfenbu.zip_ bosongfenbu_matlab 泊松分布_matlab泊松分布_泊松分布 ma”表明这是一个关于使用MATLAB进行泊松分布分析的压缩包文件，其中可能包含了相关的MATLAB代码和说明。 描述中提到，这个MATLAB...

SELECT a.* FROM MA_TERMINAL_INFO a INNER JOIN( SELECT a.LOGIN_NAME FROM PT_USER a INNER JOIN PT_ORGANIZATION b ON a.ORG_ID = b.ID AND b.ID IN( SELECT ID FROM PT_ORGANIZATION WHERE PATH LIKE '0.orgRootDomain.3190000005Y0000.319130000X00000.319130000XY0200.319131000500000.%' ) ) b ON a.REGISTER_USER = b.LOGIN_NAME 对这段sql 优化

2023-06-02 上传
FROM MA_TERMINAL_INFO a WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM PT_USER b INNER JOIN PT_ORGANIZATION c ON b.ORG_ID = c.ID WHERE c.PATH LIKE '0.orgRootDomain.3190000005Y0000.319130000X00000.319130000XY0200....

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

2023-05-26 上传
ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price >...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

2023-05-26 上传
ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > ...

SELECT DISTINCT sd.DEVICE_NAME AS deviceName, r.STATISTICS_DATE AS xValue, r.COLLECTION_VALUE AS yValue FROM ibms_sys_device_collection_report_day r INNER JOIN ibms_sys_device sd ON r.DEVICE_ID = sd.DEVICE_ID INNER JOIN ibms_sys_device_collection dc ON r.COLLECTION_ID = dc.ID INNER JOIN ibms_sys_model_attributes ma ON dc.MODEL_ATT_ID = ma.MODEL_ATT_ID WHERE ma.DEVICE_TYPE_ATTRIBUTE_ID = 188 AND DATE_FORMAT( r.STATISTICS_DATE, '%Y-%m' ) BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND r.STATISTICS_DATE BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND FIND_IN_SET( r.DEVICE_ID,',4666,64111,68202') > 0 GROUP BY r.DEVICE_ID, r.STATISTICS_DATE 加快查询速度调优

129 浏览量
可以考虑以下几点来加快查询速度： 1. 在 ibms_sys_device_collection_report_day 表中，可以创建统计日期（STATISTICS_DATE）和设备ID（DEVICE_ID）的联合索引，以便更快地执行日期范围过滤和设备ID筛选。...

解释这段代码np.save(self.result_path + '{}_rewards.npy', rewards) np.save(self.result_path + '{}_ma_rewards.npy', ma_rewards) plt.figure() # 创建一个图形实例，方便同时多画几个图 plt.title("learning curve on {} of {}".format(args.algo_name, args.scenario_name)) plt.xlabel('episodes'.format(a1)) plt.plot(rewards, label='rewards') plt.legend() plt.show()

124 浏览量
首先，调用numpy库的np.save()方法，将训练过程中获得的奖励值数组rewards和移动平均奖励值数组ma_rewards保存到指定的文件路径下。其中，'{}_rewards.npy'和'{}_ma_rewards.npy'是文件名的格式化字符串，其中{}会被...

np.ma.masked_where

125 浏览量
np.ma.masked_where是一个NumPy.ma模块中的函数，用于根据给定的条件从数组或其他可迭代对象中创建掩码数组。如果条件为True，则相应的数据点在创建的掩码数组中被掩盖，否则保留。这个函数可以用来处理缺失数据或...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

203 浏览量
forward 函数是 MLPs 的前向传播函数，接收多个输入参数：ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch、ope_sub_adj_batch、batch_idxes 和 feats。其中，ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch 和 ope_sub_adj_batch 是三...
pudn01
  • 粉丝: 50
  • 资源: 4万+
上传资源 快速赚钱

最新资源