8 Punkts Moving Average Filter Matlab

Jeg må beregne et bevegelige gjennomsnitt over en dataserie, i en for-løkke må jeg få det bevegelige gjennomsnittet over N 9 dager. Arrayet jeg beregner er 4 serie 365 verdier M, som i seg selv er gjennomsnittlige verdier for et annet sett med data jeg vil plotte gjennomsnittverdiene av dataene mine med det bevegelige gjennomsnittet i ett plot. Jeg googled litt om å flytte gjennomsnitt og conv kommandoen og fant noe som jeg prøvde å implementere i min kode. Så i utgangspunktet beregner jeg min gjennomsnitt og plot det med et feil glidende gjennomsnitt jeg valgte wts-verdien rett utenfor mathworks-siden, så det er feil kilde. Mitt problem er at jeg ikke forstår hva dette wts er. Kan noen forklare om det har noe å gjøre med vektene til verdier som er ugyldige i dette tilfellet Alle verdier er vektet det samme. Og hvis jeg gjør dette helt feil, kan jeg få litt hjelp med det. Min oppriktige takk. Skrevet 23. september kl 14 på 19 05. Bruke conv er en utmerket måte å implementere et bevegelige gjennomsnitt I koden du bruker, er wts hvor mye y ou veier hver verdi som du gjettet summen av den vektoren skal alltid være lik en Hvis du ønsker å vekt hver verdi jevnt og gjør et Moving-filter på størrelse N, vil du gjøre det. Bruk av gyldig argument i samtalen vil resultere i ha færre verdier i Ms enn du har i M Bruk det samme hvis du ikke har tenkt på effekten av nullpolstring Hvis du har signalbehandlingsverktøyskassen, kan du bruke cconv hvis du vil prøve et sirkulært glidende gjennomsnitt. Nothing like. You should read the conv og cconv dokumentasjon for mer informasjon hvis du allerede har t allerede. Flytende Gjennomsnittlig Function. result Flyttende data, vindu, dim, alternativ beregner et sentrert glidende gjennomsnitt av datamatrisedataene ved hjelp av en vindusstørrelse angitt i vinduet i dim dimensjon, ved hjelp av den angitte algoritmen i alternativet Dim og alternativet er valgfrie innganger og vil standard til 1.Dim og alternativet valgfrie innganger kan hoppes over helt eller kan erstattes med en For eksempel flytende data, vil vinduet gi de samme resultatene som movingmean data, vindu , 1,1 eller movingmean data, window,, 1.Input data matrise størrelse og dimensjon er bare begrenset av maksimal matrise størrelse for deg plattform Vinduet må være et heltall og skal være merkelig Hvis vinduet er jevnt da er det avrundet til neste lavere oddetall. Funksjon beregner det bevegelige gjennomsnittet som inkorporerer et senterpunkt og vindu-1 2 elementer før og etter i den angitte dimensjonen Ved kantene av matrisen reduseres antall elementer før eller etter slik at den faktiske vindustørrelsen er mindre enn det angitte vinduet. Funksjonen er delt inn i to deler, en 1d-2d-algoritme og en 3d-algoritme Dette ble gjort for å optimalisere løsningshastigheten, spesielt i mindre matriser i e.1000 x 1 Videre, flere forskjellige algoritmer til 1d-2d og 3d-problem er gitt som i visse tilfeller er standardalgoritmen ikke den raskeste Dette skjer vanligvis når matrisen er veldig bred, dvs. 100 x 100000 eller 10 x 1000 x 1000 og det bevegelige gjennomsnittet blir beregnet i kortere dimensjon Størrelsen hvorstandard algoritme er tregere vil avhenge av datamaskinen. MATLAB 7 8 R2009a. Tags for denne filen Vennligst logg inn for å tagg filer. Vennligst logg inn for å legge til en kommentar eller vurdering og rangeringer 8. Funksjonen omhandler ender ved å klippe den bakre eller ledende delen av vinduet og overgang til et ledende eller etterfølgende bevegelige gjennomsnittssted i stedet for en sentrert en For å gå med eksemplet du ga i kommentaren din hvis vinduets størrelse er 3, og i midten av 1, blir dataene fra punkt 1 og 2 i et senter av 2 poeng 1, 2 og 3 er i gjennomsnitt på et senter på 9 poeng 8, 9 og 10 er i gjennomsnitt og i et senter på 10, antar vektoren har 10 oppføringer poeng 9 og 10 er i gjennomsnitt. endene Skal det begynne med en vindustørrelse som bare omfatter punkt 1 ved 1, deretter 3 poeng ved punkt 2, og øker i vinduets størrelse til vinduets størrelse er det som er angitt i funksjonsinngangen. Takk. Ny og enkel Takk. God jobb Veldig veldig nyttig som Stephan Wolf sa. Bare hva jeg var ute etter eller Senteret glidende gjennomsnitt som kan fungere i et plott over hele bredden, uten å måtte lete etter filterstørrelsen på filteret og flytte begynnelsen Great. Accelerating tempoet i engineering og science. MathWorks er den ledende utvikleren av matematisk databehandling programvare for ingeniører og scientists. Moving Average Filter MA filter. Lading Det flytende gjennomsnittlige filteret er et enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligvis brukes til å utjevne en rekke samplede datasignaler. Det tar M prøver av inngang av gangen og tar gjennomsnittet av de M-samplene og produserer et enkelt utgangspunkt Det er en veldig enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer til nytte for forskere og ingeniører å filtrere uønsket støyende komponent fra de tiltenkte dataene. Som filterlengden øker parameteren M jevnheten av utgangen øker, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har utmerket tidsdomene respons, men en dårlig freke ncy-respons. MA-filteret utfører tre viktige funksjoner.1 Det tar M-inngangspunkter, beregner gjennomsnittet av disse M-punktene og produserer et enkelt utgangspunkt 2 På grunn av beregnede beregningsberegninger innfører filteret en bestemt mengde forsinkelse 3 Filteret Fungerer som et lavpassfilter med dårlig frekvens domene respons og en god tid domene response. Matlab Code. Following matlab kode simulerer tid domene respons av et M-punkt Moving Average filter og også plots frekvensresponsen for ulike filter lengder. Time Domain Response. Input til MA filter.3-punkts MA filter output. Input til Moving gjennomsnittlig filter. Response av 3 poeng Moving gjennomsnittlig filter.51-punkts MA filter output.101-punkts MA filter output. Response av 51-punkts Moving gjennomsnittlig filter. Response av 101-punkts Moving gjennomsnittlig filter.501-punkts MA filter output. Response på 501 poeng Moving gjennomsnittlig filter. På den første plottet, har vi inngangen som går inn i det bevegelige gjennomsnittet filter Innspillet er støyende og vår objektiv e er å redusere støyen Neste figur er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average-filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts Moving Average-filteret ikke har gjort mye for å filtrere ut støyen. Vi øker filterkranene til 51 poeng, og vi kan se at støyen i utgangen har redusert mye, som er avbildet i neste figur. Frequency Response for Flytende gjennomsnittlige filtre av forskjellige lengder. Vi øker kranene videre til 101 og 501, og vi kan observere det selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk observere hellingen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i vårt input. Frequency Response. From frekvensresponsen kan det hevdes at avrullingen er veldig treg og stoppbåndet dempering er ikke bra Gitt dette stoppbåndet demping, klart, det bevegelige gjennomsnittlige filteret kan ikke skille ett bånd med frekvenser fra en annen Som vi vet at en god ytelse i tidsdomene resulterer i dårlig ytelse i frekvensdomene, og omvendt Kort sagt, det glidende gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter, handlingen i tidsdomene, men et uvanlig dårlig lavpassfilter er handlingen i frekvensdomenet. Eksterne lenker. Anbefalt Books. Primary Sidebar.