Moving average matlab 2013a

Preciso de ajuda para tirar os seguintes dados que estão organizados em uma matriz grande e calcular a média de todos os valores que têm um ID correspondente (índice) e saída outra matriz com apenas o ID eo valor médio que rastreá-lo. Não seja enganado pelos exemplos que eu postei, aquele primeiro número é repetido para aproximadamente 15 linhas então as mudanças do ID e que vai para um jogo inteiro de IDs diferentes, a seguir são repetidas como um grupo inteiro outra vez, pense o primeiro bloco do código 1 2 3 1 5 9 2 5 7 2 4 6 então o código se repete com valores diferentes para as colunas, exceto para o índice. A principal diferença são os valores que seguem o ID que eu preciso para a média em matlab e saída de uma matriz limpa com apenas um de cada ID totalmente média para todas as ocorrências de que ID. Obrigado por qualquer ajuda dada. Perguntou Oct 14 13 at 15: 33The MVGC Multivariados Granger Causalidade Matlabreg Toolbox O MVGC Matlabreg Toolbox foi projetado para facilitar Granger-causal análise com multivariados e possivelmente multi-julgamento séries de dados. Não é o software da caixa preta. Não há GUI, mas um conjunto de funções projetadas para serem usadas em seus próprios programas Matlabreg. Estão disponíveis scripts de demonstração anotados que podem ser usados ​​como modelos para auxiliar nesta tarefa. A caixa de ferramentas utiliza uma abordagem nova, precisa e altamente eficiente para a computação numérica e inferência estatística da causalidade de Granger, condicional e incondicional, tanto nos domínios de tempo como de frequência, conforme descrito no documento de referência 1. A caixa de ferramentas pretende substituir o popular Granger Causal Connectivity Analysis (GCCA) Toolbox, e em grande medida subsumes, melhora e estende a funcionalidade GCCA. O software é desenvolvido e mantido por Lionel Barnett no Sackler Center for Consciousness Science (SCCS), Universidade de Sussex. Apoiado pela Fundação Dr. Mortimer e Theresa Sackler. Para termos de direitos autorais e licenciamento, consulte a parte inferior desta página. Requisitos do sistema O MVGC Toolbox foi desenvolvido e testado principalmente em um sistema Linux x8664 (glnxa64) executando a versão Matlabreg R2011a com a possível exceção de algum código C (veja abaixo), deve ser amplamente independente da plataforma. No entanto, não podemos garantir que a caixa de ferramentas será executada sem problemas em versões anteriores ou posteriores do Matlabreg. Matlabreg Toolboxes: O MVGC Toolbox requer o Statistics Toolbox8482 para algumas funcionalidades essenciais. O sistema de controle Toolbox8482 é recomendado a função de núcleo MVGC vartoautocov requer um solucionador de equação de Lyapunov de tempo discreto e, se instalado, usará a função dlyap do Control Syetem Toolbox (se esse link funcionou, você conseguiu). Se não, o padrão é usar um solucionador Matlabreg-scripted mais lento. Um solucionador experimental mais rápido também está disponível, veja vartoautocov para mais detalhes. A rotina de estimativa espectral tsdatatocpsd requer o Processamento de Sinal Toolbox8482. Mas não é considerada funcionalidade essencial. Ajuda e documentação As páginas de referência formatadas para todas as funções do MVGC estão disponíveis na seção Referência de Funções da Ajuda do MVGC no Navegador de Ajuda do Matlab (veja na Matlabreg versão 2013a e posterior, acessada pelo link Suplemento de Software na parte inferior da Ajuda Página inicial do navegador). Há também um helpon de função de utilidade que exibe essas páginas no Navegador de Ajuda para obter ajuda em uma função ou script MVGC chamado nome. m simplesmente digite gtgt helpon name no prompt de comando Matlabreg. (Infelizmente, atualmente, o Matlab não facilita a ajuda sensível ao contexto F1 - key para páginas definidas pelo usuário.) Para mais detalhes e teoria veja o documento de referência 1. e veja também os documentos. Docshtml e subdiretórios de demonstração do diretório raiz do MVGC. As Notas de Lançamento devem ser verificadas também para obter mais informações relevantes e alterações recentes neste software. Introdução O MVGC Toolbox é instalado simplesmente descompactando o arquivo de distribuição em um diretório pai conveniente. Isso criará um subdiretório chamado mvgcversion. O diretório raiz do MVGC. No diretório pai. Em Matlabreg navegue até o diretório raiz do MVGC e execute o script de inicialização para intializar a caixa de ferramentas e integrar a ajuda ea documentação da caixa de ferramentas no sistema de Ajuda do Matlabreg. Observe que, após a instalação, o script de inicialização será executado automaticamente se o Matlabreg for iniciado no diretório raiz do MVGC. A maneira mais fácil de começar com o MVGC Toolbox é através das demonstrações anotadas no subdiretório demo do diretório raiz do MVGC, em particular o script mvgcdemo. Estes podem ser usados ​​como modelos para o seu próprio código. Dito isto, o MVGC Toolbox não deve ser considerado como software de caixa preta. Para o uso bem-sucedido, é necessária alguma compreensão básica dos princípios subjacentes à inferência causal de Granger e à abordagem computacional da Caixa de Ferramentas MVGC. Recomenda-se, portanto, que o usuário leve algum tempo para rever o documento de referência 1. com especial atenção para a Seção 3 sobre os princípios de design da MVGC Toolbox. O esquema das vias computacionais do MVGC fornece uma visão geral útil. Nomes de variáveis ​​comuns e estruturas de dados Os seguintes são nomes comuns para variáveis ​​e estruturas de dados na caixa de ferramentas MVGC. Argumentos de função Os argumentos de entrada padrão, se presentes (que serão indicados na página de Referência de Funções correspondente), sempre podem ser inseridos como matriz vazia ou, para cadeias, a string vazia. Assim, por exemplo, a função vartoautocov pode ser chamada como argumentos String sempre são insensíveis a maiúsculas e minúsculas. A caixa de ferramentas incentiva o uso da sintaxe padrão do Matlabreg para argumentos de saída ausentes, o que pode resultar em uma execução mais eficiente. Por exemplo, a função tsdatatovar pode ser chamada como se apenas a saída SIG é necessária, o que resultará em código mais rápido. Questões diversas A análise Granger-causal baseada na modelagem VAR pressupõe que os dados da série temporal em questão representam um processo estacionário (multivariável). Claro que na prática isso pode não ser uma suposição aceitável. Uma maneira de lidar com esse problema, facilmente implementável no MVGC Toolbox, é através da janela de dados de séries temporais que é, realizando análise causal em (possivelmente deslizamento) curtos segmentos de tempo (Windows) dos dados que, esperamos, estão perto o suficiente estacionário. Esta abordagem é tanto melhor se vários dados experimentais sincronizados estiverem disponíveis. No entanto, haverá, inevitavelmente, um trade-off entre o tamanho da janela de tempo ea qualidade da inferência estatística dado as amostras de dados menores resultantes. O demo script mvgcdemononstationary ilustra como colocar esta técnica em prática. Observamos que não o vemos como o papel da MVGC Toolbox para fornecer funcionalidade para o pré-processamento de dados de séries temporais (por exemplo, para melhorar a estacionaridade), há outro software disponível para isso. Em relação ao pré-processamento, no entanto, vale a pena advertir que alguns procedimentos comuns de pré-processamento - como a filtragem - têm o potencial de interromper seriamente a inferência causal de Granger (ver as observações no script mvgcdemo) e podem, além disso, questionar a interpretação dos resultados . O nosso ponto de vista é que o pré-processamento deve ser manuseado com trepidação e de preferência mantido num mínimo, por exemplo para se conseguir uma estacionabilidade aceitável. Deve-se ter em mente que, apesar de (quase) qualquer processo estocástico multivariado estacionário de sentido amplo pode ser modelado como um VAR, isso não quer dizer que um VAR será necessariamente um bom modelo (parcimonioso) para seus dados De fato, As ordens modelo excessivamente elevadas (cf tsdatatoinfocrit) podem muito bem ser uma indicação de que um modelo VAR é simplesmente inadequado (ou pode ser indicativo de não estacionariedade). Por exemplo, a teoria nos diz que um processo VAR tem autocovariância decadente exponencialmente a longo prazo. Se os seus dados exibem memória a longo prazo (isto é, decaimento da autocovariância da lei de potência), então, e. Um modelo ARIMA fracionário pode ser mais adequado para seus dados e VAR-baseado Granger-causal análise provavelmente não é o caminho a percorrer. Da mesma forma, um processo VARMA com componente de média móvel não trivial pode produzir uma ordem de modelo excessivamente alta quando modelado como um VAR. Seria certamente agradável poder calcular a causalidade de Granger diretamente para tais modelos alternativos. Houve algum progresso nessa área - na verdade, trabalhávamos nele pessoalmente (ver, por exemplo, L. Barnett e T. Bossomaier, Transferência de entropia como razão de log-verossimilhança preprint, Phys. Rev. Let. 109 (13) - mas isso é para uma versão futura da caixa de ferramentas. Modo de compatibilidade GCCA Embora a aproximação nativa do MVGC para a computação de causalidade Granger seja obviamente recomendada, os antigos usuários da Ferramenta de Análise de Conectividade Causal de Granger (GCCA) podem desejar referir-se ao script mvgcdemoGCCA, que demonstra e explica o uso do MVGC Toolbox no modo de compatibilidade GCCA . O MVGC Toolbox é quase inteiramente escrito no código Matlabreg no entanto, por razões de eficiência, algumas rotinas podem ser codificadas em C (atualmente apenas a função genvar, usada para gerar dados VAR de teste). Se arquivos mex correspondentes à sua plataforma não estiverem incluídos na distribuição deste software (o script de inicialização emitirá um aviso), você deve tentar criá-los usando a função mvgcmakemex. Em geral, no entanto, um arquivo MVGC mex faltando não é um show-stopper (mais lento) Matlabreg scripted código com funcionalidade equivalente deve sempre estar disponível e invocada automaticamente. Nota 1: A caixa de ferramentas está atualmente distribuída com arquivos mex pré-compilados e testados para Unix de 64 bits (incluindo Linux), Windows e Mac, pois estas foram as únicas plataformas de teste disponíveis para nós. Se Matlabreg travar em você, há uma possibilidade muito boa que um mex pré-construído é responsabilizar. Neste caso (supondo que você tenha um compilador C compatível com Matlabreg disponível), você deve tentar executar mvgcmakemex com o sinalizador forcerecompile definido. Nota 2: Os arquivos pre-built do Windows 64-bit mex foram compilados com Microsoftreg Visual Studio 2010. Aparentemente código compilado com este compilador requer os componentes de tempo de execução Microsoftreg Visual Studio 2010. Não há muito que podemos fazer sobre isso se você não tiver Microsoftreg Visual Studio 2010 instalado no seu sistema de 64 bits do Windows você pode instalar os componentes necessários a partir daqui. Ou recompilar os arquivos mex usando um compilador diferente, novamente executando mvgcmakemex com o sinalizador forcerecompile. Referências Nota: Estamos no processo de tornar esta publicação open-access entretanto, uma pré-impressão (incluída na distribuição) está disponível aqui (formato PDF - definir visualizador padrão do Matlab no arquivo - gt Preferences - gt Help - gt PDF Reader ). Entre em contato com os autores Para questões gerais de suporte, comentários, perguntas, relatórios de bugs e melhorias sugeridas, envie um e-mail para o seu e-mail. A c. Uk. Gostaríamos especialmente de saber se você encontrou a caixa de ferramentas útil em sua pesquisa. MVGC Toolbox v1.0. Copiar Lionel Barnett e Anil K. Seth, 2012. Veja o arquivo license. txt para termos de licenciamento. Patch Cube clc limpar todos fechar todas as figuras (gcf, Cor. Branco) patch h1 (0 0 1 1,0 1 1 0,1 1 1 1, r) alfa (h1, 0,5) h2 remendo (0 1 1 0,0 0 0 0,0 0 1 1, b) alfa (h2, 0,5) h3 remendo (0 0 0 0,0 1 1 0 (Y) zlabel (Z) RAJ - Demonstração fMRI MATLAB dartmouth. edu Qualidade de Imagem Sem Documentação Metrix MUX Pacote de Avaliação de Qualidade Visual: MSE, PSNR, SSIM, MSSIM, VSNR, VIF, VIFP, UQI, IFC, NQM, WSNR, SNR, Matthew Gaubatz foulard. ece. cornell. edugaubatzmetrixmux (PSNR), relação sinal-ruído (SNR) foulard. ece. cornell. edugaubatzmetrixmuxMSE. html índice de semelhança estrutural (SSIM), índice SSIM multi-escala ece. uwaterloo. ca Truques - Código snipsets GPU e EEGLAB EEG Poploadset (sampledataeeglabdataepochsica. set) dados2 EEG. data tic timefreq (remodelar (dados2, tamanho (dados, 1), EEG. pnts, tamanho (dados, 2) EEG. pnts), EEG. srate, ciclos, 3) toc Tempo transcorrido é 9.117511 segundos. Dados c (EEG. data (.)) Tic timefreqgpu (remodelar (dados, tamanho (dados, 1), EEG. pnts, tamanho (dados, 2) EEG. pnts), EEG. srate, ciclos, 3) GPUsync toc Elapsed O tempo é 3.417511 segundos. (Gcf, Unidades, Normalizada, Posição, 0.0 0.0273 1.0 0.9072) img imread (peppers. png) Carregar uma imagem de amostra scatter (rand (1,20) -0,5, rand (1, (-0.1 0.1.0.1 -0.1, img) Traçar a imagem Como posso plotar uma imagem jpg em 2D e 3D stackoverflowquestions3719502how-can-i-plot - An-image-jpg-in-matlab-in-both-2-d-and-3-d. Codificação ind nchoosek (1: 8,3) data set dados (ind) D dados spmeegload (filename. mat) dados D. selectdata (Cz, 0,3 0,5,) Do help meegselectdata Criar 3D-interativa HTML arquivo de MATLAB superfície mathworksmatlabcentralfileexchange27333-create - Exemplo: X, Y, Z picos (30) h (X, Y, Z) javaview (h, peaksurface, C: UsersskDesktop3d-PDFjvtest, C: Arquivos de programas X86) JavaViewjars, 1) Plot Cortex humano clc limpar todos fechar todos os load mnimeshcortex20484.mat patchinfo. Vertices patch vert patch. Faces face patchinfo. FaceColor w patch (patchinfo) quadrado do eixo MATLAB Tensor Toolbox Versão 2.4 (lançado 22 de março de 2010) csmr. ca. sandia. gov tgkoldaTensorToolbox Modelos de Perfil Contínuo (CPM) Matlab Toolbox Escrito por Jennifer Listgarten cs. toronto. edujennCPM Aprendizagem Profunda Boltzmann Machines mit. edumatrbm - Código de treinamento Restricted Boltzmann Machines (RBM) e Deep Belief Networks em MATLAB code. googlepmatrbm Código MATLAB para FA de dados misto usando limites variacionais cs. ubc. c aarakotomtoolboxindex. html SMLR cs. duke. eduaminksoftwaresmlrdocumentation pmtk3 kit de ferramentas de modelagem probabilística para MatlabOctave, versão 3 code. googleppmtk3 Sparse Regressão Logística caixa de ferramentas (toolbox SLR) MATLAB cns. atr. jpoyamashiSLRWEB. html CVM - LIBSVM cse. ust. hkivorcvm. html - CSIE. Ntu. edu. tw cjlinlibsvm SimpleSVM - asi. insarouen. fr hansenjprojectsele585OCR Título do programa: TopoToolbox, Programador: Wolfgang Schwanghart Primeiro disponível: 2009, Idioma de origem: MATLAB Requisitos: MATLAB R2009a, Image Processing Toolbox Disponibilidade: O TopoToolbox está disponível gratuitamente e pode Ser baixado em physiogeo. unibas. chtopotoolbox MATLAB Lazer Toolbox wa. ctw. utwente. nlsoftwarelaserindex. html A Biopsicologia-Toolbox: Uma caixa de ferramentas livre, de código aberto Matlab para o controle de experiências comportamentais Journal of Neuroscience Methods, Volume 175, Número 1 , 30 de outubro de 2008, Páginas 104-107 Jonas Rose, Tobias Otto, Lars Dittrich dx. doi. org. libproxy1.nus. edu. sg10.1016j. jneumeth.2008.08.006 MATLAB Fundame Ntals Brian H. Hahn, Daniel T. Valentine Matlab Essencial para Engenheiros e Cientistas (Quarta Edição), 2010, Páginas 23-76 Matlab Laser Toolbox G. R.B. E. Rmer, A. J. KARDIA: Um software de Matlab para a análise de intervalos de intervalo cardíaco Pandelis Perakakis, Mateus Joffily, Michael Taylor, Pedro Guerra, Jaime Vila Métodos e Programas de Computação Mcc - o nome-executável - m main-program. m Para selecionar o compilador mex - setup img imread (nome. png) imagesc (img) set (gca. Unidades normalizadas Posição 0 0 1 1 Visível Desligado Definir (gcf Unidades Píxels Posição 100 100 Tamanho 2 img) Imprimir (gcf. Name. eps. - depsc2 . - r300) SLEP yvesdistrib. html: um escasso Aprendizagem Package public. asu. edutgkoldaTensorToolboxthankyou-2.4.html scripts de MATLAB para o cálculo dos índices de sincronismo de fase, ou seja, Dr. Rosenblums web site agnld. uni-potsdam. demrospublications. html EEG borboleta (D (D. meegchannels. 1)) Matlab Toolboxes dsp. rice. edusoftwaremwm. shtml MATLAB e m YSQL courant. nyu. edualmgrenmysql Wavelets MATLAB www2.isye. gatech. eduMATLAB Simulação de 147Shoebox148 Sala de acústica para uso em Ensino e Pesquisa media. paisley. ac. uk kalman filtragem usando matlab Kalman filtro caixa de ferramentas para Matlab cs. ubc. ca Audio array toolbox engr. uky. edu donohueaudioArraysMAToolbox. htm Exemplos e demonstrações engr. uky. edu Funções Matlab úteis e Scripts de Sinais e Sistemas Laboratório EE422G engr. uky. edu BoxCount MATLAB fast. u-psud. fr moisymlboxcounthtmldemo. html Tendência Visualization Stephen Piche Software para modelagem galo está disponível a partir bsp. brain. riken. jpLIBSVM - uma biblioteca para Support Vector Machines Chih-Chung Chang e Chih-Jen Lin csie. ntu. edu. tw cjlinlibsvm Matlab Toolbox for dimensionalidade Redução ict. ewi. tudelft. nllvandermaatenMatlabToolboxforDimensionalityReduction. Html código MATLAB theoval. cmp. uea. ac. ukgcccblblogregsoftwaredemo. m Compilado EEGLAB sccn. ucsd. eduwikiA13: CompiledEEGLAB MATLAB Tutorial Pascal Wallisch, Michael Lusignan, Marc Benayoun, Tanya I. Baker, Adam S. Dickey, Nicholas G. Hatsopoulos Matlab para Neurocientistas, 2009, Páginas 7-56 Calculador de Densidade de Probabilidade de Conjunto Reduzido cis. uws. ac. ukhe --- ic0reddensindex. htm Métodos de SVM e Kernel Matlab Toolbox asi. Escrevendo rápida código Matlab Insa-rouen. frenseignantsarakotomtoolboxindex. html - Pascal Getreuer, fevereiro de 2009 Margem Matrix math. ucla. eduboydcvxexamplesindex. html máxima Factorization ttic. uchicago. edunatimmmfcode. html Software Disponível para MRFs Aprendizagem ics. uci. edudsimasoftwareAKSESAKSESmatlab. html Métodos de aproximação para Gaussian Processo de Regressão gaussianprocess. orggpmlcodematlabdocsparse-approx. html MATLAB Toolbox for Segmentação multivariada Mixed eecs. berkeley. eduninatindex. html dados LIBRA toolbox wis. kuleuven. bestatrobustLIBRA. html LIBRA: a Biblioteca MATLAB para Robust Análise Verboven, S. Hubert, M. ( 2005) Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 75, 127-136. Matlabmatkatuyo MATLAB - Perfil seu código para encontrar gargalos: perfil no relatório de perfil myfun A implementação de MATLAB do algoritmo de regressão logística esparsa com regularização bayesiana (BLogReg) está disponível em theoval. cmp. uea. ac. uklvdrmaatendrdownload. php GraphClus, um programa MATLAB para Análise de agrupamento usando a teoria dos grafos Clifford S. Todd. Tivadar M Toth e Rbert Busa-Fekete Computadores e Geosciências Como instalar o compilador compilador GNU (gcc) para Windows, para compilar matlab mex e outros arquivos gnumex. sourceforge Matlab markov processo www-math. bgsu. eduSIMON inicia o jogo padrão. SIMON (N) inicia o jogo com N teclas. Instruções: Pressione o botão de início (o triângulo verde apontando para a direita) para iniciar o jogo. Olhe e escute o que Simon diz e repita. - Pressione o botão de parada (o quadrado vermelho) para parar o jogo. Pressione os botões para cima e para baixo (os triângulos amarelos apontando para cima e para baixo) para alterar o número de botões. MathworksmatlabcentralfileexchangeloadFile. doobjectId13879ampobjectTypefile Dezembro de 2009 - BHC