Matlab의 이동 평균 공식 설명 | 전체 가이드

MATLAB의 이동 평균 공식

이동 평균은 재무 분석, 시계열 예측 및 데이터 평활화에서 일반적으로 사용되는 널리 사용되는 통계 개념입니다. Matlab에서 이동 평균은 특정 기간 동안의 값 집합의 평균을 계산하는 함수입니다. 이 강력한 도구는 데이터의 노이즈와 변동을 필터링하여 추세와 패턴을 더 쉽게 분석하는 데 도움이 됩니다.

Matlab에서 이동 평균을 계산하는 공식은 간단합니다. 정의된 수의 연속된 값의 합을 취하고 이를 집합의 값 수로 나누는 것입니다. 이동 평균은 종종 MA 기호로 표시되며 롤링 평균 또는 실행 평균이라고도 합니다.

Matlab에서 이동 평균 함수는 간단한 명령인 “movmean"을 통해 구현됩니다. 이 함수는 데이터 집합과 이동 평균에 포함할 값의 수라는 두 가지 인수를 받습니다. 이 함수는 계산된 이동 평균 값이 포함된 새 배열을 반환합니다. 출력을 추가로 처리하거나 플롯하여 데이터에 대한 시각적 인사이트를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 값이 [10, 15, 12, 17, 20, 18]인 시계열 데이터 집합이 있고 3점 이동 평균을 계산하려는 경우 “movmean(data, 3)” 명령을 사용합니다. 결과 이동 평균 값은 [12.33, 14.67, 16.33, 18.33]이 됩니다.

이동 평균은 복잡한 데이터 분석 작업을 단순화하는 데 도움이 되는 Matlab의 유용한 도구입니다. 재무 데이터, 센서 판독값 또는 다른 형태의 시간 종속적 데이터로 작업할 때 이동 평균 함수를 이해하고 활용하면 분석 및 해석 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Matlab에서 이동 평균의 기본 사항

이동 평균은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 일반적으로 사용되는 통계 계산입니다. Matlab에서 이동 평균은 노이즈가 많은 데이터를 부드럽게 하고 기본 패턴이나 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 간단하면서도 강력한 도구입니다.

이동 평균은 데이터의 하위 집합을 가져와 해당 값의 평균을 계산하여 계산합니다. 그런 다음 이 값의 창을 한 번에 한 값씩 이동하고 각 위치에 대해 평균을 다시 계산합니다. 결과 값이 이동 평균 계열을 형성합니다.

윈도우 크기라고도 하는 하위 집합의 크기는 이동 평균 계산에서 중요한 매개 변수입니다. 윈도우 크기가 클수록 평균이 더 부드러워지지만 변화를 감지하는 데 더 많은 지연이 발생할 수 있습니다. 반면에 창 크기가 작을수록 변화에 더 잘 반응하지만 노이즈에 더 민감할 수 있습니다.

Matlab에서 이동 평균은 이동 평균, 이동 중앙값, 이동 평균과 같은 여러 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 이러한 함수는 입력 데이터와 창 크기를 매개변수로 사용하여 이동 평균 계열을 반환합니다.

이동 평균 계열을 구한 후에는 이를 추가로 분석하거나 플롯하여 데이터의 추세를 시각화할 수 있습니다. 또한 이상 징후 감지나 데이터 예측과 같은 다른 용도로도 사용할 수 있습니다.

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결론적으로, 이동 평균은 시계열 데이터를 분석하는 데 유용한 Matlab의 도구입니다. 데이터 분석 및 시각화에서 이 도구를 효과적으로 사용하려면 이동 평균 계산 방법과 관련된 매개 변수에 대한 기본 사항을 이해하는 것이 필수적입니다.

Matlab에서 이동 평균 계산하기

이동 평균은 신호 처리 및 시계열 분석에서 일반적으로 사용되는 통계 계산입니다. 일련의 데이터 포인트에서 변동이나 노이즈를 부드럽게 처리하여 추세나 패턴을 더 명확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다. Matlab에서는 내장 함수 또는 사용자 지정 코드를 사용하여 이동 평균을 쉽게 계산할 수 있습니다.

이동 평균의 기본 개념은 창 크기라고 하는 특정 수의 데이터 포인트를 가져와 해당 포인트의 평균을 계산하는 것입니다. 그런 다음 이 창은 데이터 집합을 따라 슬라이드하여 각 단계에서 평균을 다시 계산하여 새로운 평균값 집합을 생성합니다.

Matlab에서는 이동 평균을 계산하는 데 movmean 함수를 자주 사용합니다. 이 함수는 데이터 집합과 창 크기라는 두 가지 인수를 받습니다. 이 함수는 입력 데이터와 동일한 길이의 새 배열을 반환하며, 각 요소는 해당 위치에 대한 이동 평균을 나타냅니다. 다음은 예제입니다:

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data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];windowSize = 3;movingAverage = movmean(data, windowSize); 이 코드는 창 크기가 3인 데이터 집합 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]의 이동 평균을 계산합니다. 처음 두 요소에 대해 이동 평균을 계산할 수 없으므로 결과 이동 평균 배열은 [NaN, NaN, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]가 됩니다.

또는 사용자 지정 코드를 사용하여 이동 평균을 계산하려는 경우 데이터 집합을 반복하고 각 창의 평균을 계산한 다음 결과를 새 배열에 저장할 수 있습니다. 다음은 예제입니다:

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];windowSize = 3;movingAverage = zeros(1, length(data));for i = 1:length(data)-windowSize+1movingAverage(i+1:i+windowSize-1) = mean(data(i:i+windowSize-1));end 이 코드는 for 루프를 사용하여 데이터 집합을 반복하고 크기 3의 각 창에 대한 이동 평균을 계산합니다. 결과 이동 평균 배열은 이전과 마찬가지로 [NaN, NaN, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]가 됩니다.

Matlab에서 이동 평균을 계산하는 것은 시계열 데이터를 분석하거나 노이즈 신호를 평활화하는 데 유용한 도구입니다. 내장된 ‘movmean’ 함수를 사용하든 사용자 지정 코드를 사용하든 이동 평균을 계산하는 방법을 이해하면 보다 정확하고 통찰력 있는 데이터 분석을 할 수 있습니다.