movstd

Перемещение стандартного отклонения

Описание

пример

M = movstd(A,k) возвращает массив локального k- укажите значения стандартного отклонения. Каждое стандартное отклонение вычисляется по раздвижному окну длины k через соседние элементы A. Когда k нечетно, окно сосредоточено об элементе в текущем положении. Когда k даже, окно сосредоточено о текущих и предыдущих элементах. Размер окна является автоматически усеченным в конечных точках, когда существует недостаточно элементов, чтобы заполнить окно. Когда окно является усеченным, стандартное отклонение взято только по элементам, которые заполняют окно. M одного размера с A.

  • Если A вектор, затем movstd действует вдоль вектора.

  • Если A многомерный массив, затем movstd действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.

пример

M = movstd(A,[kb kf]) вычисляет стандартное отклонение с окном длины kb+kf+1. Вычисление включает элемент в текущее положение, kb элементы назад и kf элементы вперед.

пример

M = movstd(___,w) задает коэффициент нормализации для любого из предыдущих синтаксисов. Когда w = 0 (значение по умолчанию), M нормирован k-1 для длины окна k. Когда w = 1M нормирован k.

пример

M = movstd(___,w,dim) возвращает массив скольжения стандартных отклонений по измерению dim для любого из предыдущих синтаксисов. Всегда задавайте вес w от предыдущего синтаксиса при определении dim. Например, movstd(A,k,0,2) действует вдоль столбцов матричного A, вычисление k- элемент, двигающий стандартное отклонение для каждой строки. Коэффициентом нормализации является значение по умолчанию, k-1.

пример

M = movstd(___,nanflag) задает, включать ли или не использовать NaN значения от вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. movstd(A,k,'includenan') включает весь NaN значения в вычислении, в то время как movstd(A,k,'omitnan') игнорирует их и вычисляет стандартное отклонение по меньшему количеству точек.

пример

M = movstd(___,Name,Value) задает дополнительные параметры для стандартного отклонения с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, если x временной вектор, затем movstd(A,k,'SamplePoints',x) вычисляет движущееся стандартное отклонение относительно времен в x.

Примеры

свернуть все

Вычислите движущееся стандартное отклонение в центре с тремя точками вектора-строки. Когда существует меньше чем три элемента в окне в конечных точках, берут стандартное отклонение по элементам, которые доступны.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movstd(A,3)
M = 1×10

    2.8284    2.0000    4.7258    4.3589    1.0000    1.0000    3.0551    2.6458    1.0000    0.7071

Вычислите запаздывание с тремя точками, перемещающее стандартное отклонение вектора-строки. Когда существует меньше чем три элемента в окне в конечных точках, берут стандартное отклонение по элементам, которые доступны.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movstd(A,[2 0])
M = 1×10

         0    2.8284    2.0000    4.7258    4.3589    1.0000    1.0000    3.0551    2.6458    1.0000

Вычислите движущееся стандартное отклонение в центре с тремя точками вектора-строки и нормируйте каждое стандартное отклонение числом элементов в окне.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movstd(A,3,1)
M = 1×10

    2.0000    1.6330    3.8586    3.5590    0.8165    0.8165    2.4944    2.1602    0.8165    0.5000

Вычислите движущееся стандартное отклонение в центре с тремя точками для каждой строки матрицы. Окно запускается на первой строке, скользит горизонтально в конец строки, затем перемещается во вторую строку и так далее. Аргумент размерности равняется двум, которые двигают окно через столбцы A. Всегда задавайте коэффициент нормализации при определении размерности.

A = [4 8 6; -1 -2 -3; -1 3 4];
M = movstd(A,3,0,2)
M = 3×3

    2.8284    2.0000    1.4142
    0.7071    1.0000    0.7071
    2.8284    2.6458    0.7071

Вычислите движущееся стандартное отклонение в центре с тремя точками вектора-строки, содержащего два NaN элементы.

A = [4 8 NaN -1 -2 -3 NaN 3 4 5];
M = movstd(A,3)
M = 1×10

    2.8284       NaN       NaN       NaN    1.0000       NaN       NaN       NaN    1.0000    0.7071

Повторно вычислите стандартное отклонение, но не используйте NaN значения. Когда movstd отбрасывания NaN элементы, это берет стандартное отклонение по остающимся элементам в окне.

M = movstd(A,3,'omitnan')
M = 1×10

    2.8284    2.8284    6.3640    0.7071    1.0000    0.7071    4.2426    0.7071    1.0000    0.7071

Вычислите 3-часовое движущееся стандартное отклонение в центре данных в A согласно временному вектору t.

A = [4 8 6 -1 -2 -3];
k = hours(3);
t = datetime(2016,1,1,0,0,0) + hours(0:5)
t = 1x6 datetime array
Columns 1 through 3

   01-Jan-2016 00:00:00   01-Jan-2016 01:00:00   01-Jan-2016 02:00:00

Columns 4 through 6

   01-Jan-2016 03:00:00   01-Jan-2016 04:00:00   01-Jan-2016 05:00:00

M = movstd(A,k,'SamplePoints',t)
M = 1×6

    2.8284    2.0000    4.7258    4.3589    1.0000    0.7071

Вычислите движущееся стандартное отклонение в центре с тремя точками вектора-строки, но отбросьте любое вычисление, которое использует меньше чем три точки от выхода. Другими словами, возвратите только стандартные отклонения, вычисленные из полного трехэлементного окна, отбросив вычисления конечной точки.

A = [4 8 6 -1 -2 -3 -1 3 4 5];
M = movstd(A,3,'Endpoints','discard')
M = 1×8

    2.0000    4.7258    4.3589    1.0000    1.0000    3.0551    2.6458    1.0000

Входные параметры

свернуть все

Входной массив, заданный как векторный, матричный или многомерный массив.

Типы данных: single | double | logical

Длина окна, заданная как числовой скаляр или скаляр длительности. Когда k положительный целочисленный скаляр, стандартное отклонение в центре включает элемент в текущее положение плюс окружение соседей. Например, стандартное отклонение с тремя точками, заданное окном длины три результата в следующем вычислении для векторного A:

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration

Направленная длина окна, заданная как числовой вектор-строка или вектор-строка длительности, содержащий два элемента. Когда kb и kf положительные целочисленные скаляры, вычисление по kb+kf+1 элементы. Вычисление включает элемент в текущее положение, kb элементы перед текущим положением и kf элементы после текущего положения. Например, стандартное отклонение с четырьмя точками задано направленным окном [2 1] результаты в следующем вычислении для векторного A:

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration

Вес, заданный как одно из этих значений:

  • 0 — Нормируйте k-1, где k длина окна. Если k=1, весом является k.

  • 1 — Нормируйте k.

Типы данных: single | double

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.

Размерность dim указывает на размерность что movstd действует вперед, то есть, направление, в котором скользит заданное окно.

Рассмотрите двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, затем movstd(A,k,0,1) запускается с первого столбца и скользит вертикально по каждой строке. Стандартное отклонение взято по k элементы за один раз. Затем это перемещается во второй столбец и повторяет расчет. Этот процесс продолжается, пока все столбцы не исчерпываются. Аргумент 0 задает вес по умолчанию, который требуется при определении dim.

  • Если dim = 2, затем movstd(A,k,0,2) запускается с первой строки и скользит горизонтально по каждому столбцу. Стандартное отклонение взято по k элементы за один раз. Затем это перемещается во вторую строку и повторяет расчет. Этот процесс продолжается, пока все строки не исчерпываются. Аргумент 0 задает вес по умолчанию, который требуется при определении dim.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

NaN условие, заданное как одно из этих значений:

  • 'includenan' — Включайте NaN значения от входа при вычислении стандартного отклонения, приведении к выходу NaN.

  • 'omitnan' — Проигнорируйте весь NaN значения во входе. Если окно содержит только NaN значения, затем movstd возвращает NaN.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: M = movstd(A,k,'Endpoints','fill')

Метод, чтобы обработать ведущие и запаздывающие окна, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'Endpoints' и одно из следующего:

'Endpoints' ЗначениеОписание
'shrink'Уменьшите размер окна около конечных точек входа, чтобы включать только существующие элементы.
'discard'Не выводите стандартные отклонения, когда окно не полностью наложится с существующими элементами.
'fill'Замените несуществующими элементами с NaN.
числовой или логический скалярЗамените несуществующими элементами с заданным числовым или логическим значением.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string

Точки выборки для вычисления стандартных отклонений, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'SamplePoints' и вектор. Точки выборки представляют местоположение данных в A. Точки выборки не должны быть однородно произведены. По умолчанию вектором точек выборки является [1 2 3 ... ].

Движущиеся окна заданы относительно точек выборки, которые должны быть отсортированы и содержать уникальные элементы. Например, если t вектор времен, соответствуя входным данным, затем movstd(rand(1,10),3,'SamplePoints',t) имеет окно, которое представляет временной интервал между t(i)-1.5 и t(i)+1.5.

Когда вектор точек выборки имеет тип данных datetime или duration, затем движущаяся длина окна должна иметь, вводят duration.

Если точки выборки расположены с неоднородными интервалами и 'Endpoints' пара "имя-значение" задана, затем ее значением должен быть 'shrink'.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | datetime | duration

Больше о

свернуть все

Стандартное отклонение

Для вектора случайной переменной A составил из скалярных наблюдений N, стандартное отклонение задано как

S=1N1i=1N|Aiμ|2,

где μ является средним значением A:

μ=1Ni=1NAi.

Стандартное отклонение является квадратным корнем из отклонения. Некоторые определения стандартного отклонения используют коэффициент нормализации N вместо N-1, который можно задать установкой w к 1.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Введенный в R2016a