Matlab processing processing toolbox moving average

Muszę obliczyć średnią kroczącą dla serii danych w pętli for. Muszę uzyskać średnią kroczącą powyżej N9 dni. Tablica Im computing in to 4 serie 365 wartości (M), które same są wartościami średnimi innego zestawu danych. Chcę wykreślić średnie wartości moich danych za pomocą średniej ruchomej na jednym wykresie. Wyszukałem trochę informacji o przenoszeniu średnich i komendach conv i znalazłem coś, co próbowałem implementować w swoim kodzie. W zasadzie obliczyłem swoją średnią i narysowałem ją za pomocą (niewłaściwej) średniej kroczącej. Wybrałem wartość wts bezpośrednio na stronie mathworks, więc jest to nieprawidłowe. (źródło: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mój problem polega jednak na tym, że nie rozumiem, co to jest. Ktoś mógłby wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z wagami wartości: w tym przypadku jest to nieważne. Wszystkie wartości są ważone tak samo. A jeśli robię to całkowicie nie tak, czy mogę uzyskać pomoc w tym zakresie Moje najszczersze podziękowania. pytanie 23 września 14 o 19:05 Korzystanie z conv to doskonały sposób na wprowadzenie średniej kroczącej. W kodzie, którego używasz, wts jest tym, ile ważysz każdej wartości (jak zgadłeś). suma tego wektora powinna zawsze być równa jednej. Jeśli chcesz ważyć równomiernie każdą wartość i wykonać filtr przesuwający o rozmiarze N, to zechcesz. Użycie poprawnego argumentu w conv spowoduje, że masz mniej wartości w Ms niż w M. Użyj tego samego, jeśli nie masz nic przeciwko efektom zero padding. Jeśli masz zestaw narzędzi do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz wypróbować średnią ruchomą kołową. Coś jak Ty powinieneś przeczytać dokumentację conv i cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli już tego nie zrobiłeś. Możesz użyć filtru, aby znaleźć średnią bieżącą bez użycia pętli for. W tym przykładzie znajduje się średnia bieżąca z 16-elementowego wektora, używając okna o wielkości 5. 2) gładka jako część Przybornika dopasowania krzywej (która jest dostępna w większości przypadków) yy gładka (y) wygładza dane w wektorze kolumny y przy użyciu filtra średniej ruchomej. Wyniki są zwracane w wektorze kolumny yy. Domyślny zakres średniej kroczącej to 5. Wygładzanie sygnału: 4. 2017. Uzyskaj bezpłatną wersję próbną: goo. glC2Y9A5 Uzyskaj informacje o cenach: goo. glkDvGHt Gotowy do zakupu: goo. glvsIeA5 Dowiedz się, jak wygładzić sygnał za pomocą filtru ruchomej średniej i filtru Savitzky'ego-Golaya przy użyciu zestawu narzędzi do przetwarzania sygnału. Signal Processing Toolbox udostępnia standardowe w branży algorytmy i aplikacje do przetwarzania sygnału analogowego i cyfrowego (DSP). Za pomocą przybornika można wizualizować sygnały w domenach czasu i częstotliwości, obliczać FFT do analizy spektralnej, projektować filtry FIR i IIR oraz wdrażać splot, modulację, resampling i inne techniki przetwarzania sygnałów. Algorytmy w przyborniku mogą być wykorzystane jako podstawa do opracowania niestandardowych algorytmów przetwarzania dźwięku i mowy, oprzyrządowania i bezprzewodowej komunikacji z pasmem podstawowym. Przeprowadzanie średniego filtra (filtr MA) Ładowanie. Filtr średniej ruchomej to prosty filtr dolnoprzepustowy FIR (Finite Impulse Response), powszechnie stosowany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych. Przyjmuje M próbek danych wejściowych na raz i pobiera średnią z tych M-próbek i generuje pojedynczy punkt wyjściowy. Jest to bardzo prosta struktura LPF (filtr dolnoprzepustowy), która jest przydatna naukowcom i inżynierom do filtrowania niechcianego hałaśliwego komponentu z zamierzonych danych. Wraz ze wzrostem długości filtra (parametr M) zwiększa się gładkość wyjścia, podczas gdy ostre przejścia w danych stają się coraz bardziej tępe. Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź w dziedzinie czasu, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje: 1) Pobiera M punktów wejściowych, oblicza średnią z tych M-punktów i generuje pojedynczy punkt wyjściowy 2) Z powodu obliczeń związanych z obliczaniem. filtr wprowadza określoną ilość opóźnienia 3) Filtr działa jako filtr dolnoprzepustowy (z niską odpowiedzią częstotliwościową i dobrą odpowiedzią w dziedzinie czasu). Kod Matlaba: następujący kod Matlaba symuluje odpowiedź w czasie w odniesieniu do punktu ruchomej średniej klasy M-point, a także kreśli odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtrów. Odpowiedź w dziedzinie czasu: Na pierwszym wykresie mamy dane wejściowe, które trafiają do filtra średniej ruchomej. Wejście jest głośne, a naszym celem jest zmniejszenie hałasu. Następna figura jest odpowiedzią wyjściową na 3-punktowy filtr średniej ruchomej. Z rysunku można wywnioskować, że trzypunktowy filtr średniej ruchomej nie przyczynił się do odfiltrowania hałasu. Zwiększamy odczepy filtrów do 51-punktów i widzimy, że hałas na wyjściu znacznie się zmniejszył, co przedstawiono na następnym rysunku. Zwiększamy pobory o kolejne 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet pomimo tego, że hałas jest prawie zerowy, przejścia są drastycznie stępione (obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealną zmianą ściany ceglanej w nasz wkład). Pasmo przenoszenia: na podstawie odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że zwinięcie jest bardzo wolne, a tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobre. Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma zatrzymania, filtr o średniej ruchomej nie może oddzielić jednego pasma częstotliwości od drugiego. Jak wiemy, dobra wydajność w dziedzinie czasu skutkuje słabą wydajnością w dziedzinie częstotliwości i na odwrót. Krótko mówiąc, średnia krocząca jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzającym (działanie w dziedzinie czasu), ale wyjątkowo złym filtrem dolnoprzepustowym (działanie w dziedzinie częstotliwości). Linki zewnętrzne: Polecane książki: Główny pasek boczny