Jag behöver beräkna ett glidande medelvärde över en dataserie, inom en för loop. Jag måste få det glidande genomsnittet över N9 dagar. Array Im computing in är 4 serier av 365 värden (M), som i sig är medelvärden för en annan uppsättning data. Jag vill räkna ut medelvärdena för mina data med glidande medelvärde i en plot. Jag googled lite om glidande medelvärden och conv kommandot och hittade något som jag försökte implementera i min kod .: Så i princip beräknar jag mitt medelvärde och plottar det med ett (fel) glidande medelvärde. Jag valde wts-värdet direkt utanför mathworks webbplats, så det är felaktigt. (källa: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mitt problem är dock att jag inte förstår vad det här är. Kan någon förklara om det har något att göra med värdena på värdena: det är ogiltigt i det här fallet. Alla värden är viktade samma. Och om jag gör det här helt fel, kan jag få lite hjälp med det mitt uppriktiga tack. frågade 23 sep 14 kl 19:05 Använda conv är ett utmärkt sätt att genomföra ett glidande medelvärde. I koden du använder är wts hur mycket du väger varje värde (som du gissade). Summan av den vektorn ska alltid vara lika med en. Om du vill vikta varje värde jämnt och göra ett N-rörligt filter så vill du göra Att använda det giltiga argumentet i conv resulterar i att få färre värden i Ms än du har i M. Använd samma om du inte har något emot effekterna av noll padding. Om du har signalbehandlingsverktygslådan kan du använda cconv om du vill prova ett cirkulärt glidande medelvärde. Något som Du borde läsa conv and cconv dokumentationen för mer information om du inte redan har. Du kan använda filter för att hitta ett löpande medelvärde utan att använda en för loop. I det här exemplet hittar du löpande medelvärdet för en vektor med 16 element, med en fönsterstorlek på 5. 2) Slät som en del av kurvanpassningsverktygslådan (som är tillgänglig i de flesta fall) yy släpper (y) data i kolumnvektorn y med ett glidande medelfilter. Resultat returneras i kolumnvektorn yy. Standardvärdet för det rörliga genomsnittet är 5. Jag försöker slutföra ett matlab-uppdragsprojekt med följande fråga: Skriv en funktion som heter movingaverage som tar en skalär som heter x som ett inmatningsargument och returnerar en skalär. Funktionen använder en buffert för att hålla tidigare ingångar, och bufferten kan hålla högst 25 ingångar. Specifikt måste funktionen spara de senaste 25 ingångarna i en vektor (bufferten). Varje gång funktionen kallas kopierar den inmatningsargumentet till ett element i bufferten. Om det redan finns 25 ingångar lagrade i bufferten, kasserar den det äldsta elementet och sparar den nuvarande i bufferten. När den har lagrat inmatningen i bufferten returnerar den medelvärdet av alla element i bufferten. Lösningen jag tillhandahåller är följande: Enligt auto grader fungerar min funktion korrekt när värdena 1-50 passerar i följd men misslyckas när värdena på en högljudd sinusvåg passerar i följd (vilket jag har blivit informerad om som kan bero på vissa slags avrundningsfel). Jag skulle vara tacksam om någon av er kunde ge mig några tips om eventuella felsteg i min kod (bifogad ovan). Tack på förhandKöpte onsdagen den 08 oktober 2008 20:04 Senast uppdaterad den 14 mars 2013 01:29 Skriven av Batuhan Osmanoglu Hits: 41468 Flyttande medelvärde I Matlab Ofta befinner jag mig själv i att behöva medelvärda data som jag måste minska buller lite. Jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar ganska bra också. Här skriver jag om 1D och 2D-medelvärde för data. 1D-filter kan realiseras med hjälp av filterfunktionen. Filterfunktionen kräver minst tre ingångsparametrar: täljarkoefficienten för filtret (b), nämnarkoefficienten för filtret (a) och data (X) förstås. Ett löpande medelfilter kan definieras enkelt genom: För 2D-data kan vi använda Matlabs filter2-funktionen. För mer information om hur filtret fungerar kan du skriva: Här är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter. Först måste vi definiera filtret. Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda dem. Vi dela allt med 256 (1616) eftersom vi inte vill ändra signalens generella nivå (amplitud). För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande Nedan är resultaten för fas av ett SAR-interferogram. I detta fall är området i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln. Filtret var 4 pixlar brett i räckvidd och 16 pixlar bred i azimuth. Frekvensrespons för löpande medelfilter Frekvensresponsen hos ett LTI-system är DTFS för impulsresponset. Impulsresponsen av ett L-provrörande medelvärde är Eftersom glidande medelfilter är FIR, frekvensresponsen minskar till den ändliga summan. Vi kan använda den mycket användbara identiteten för att skriva frekvensresponsen som där vi har låt oss minus jomega. N 0 och M L minus 1. Vi kan vara intresserade av storleken på denna funktion för att bestämma vilka frekvenser som går igenom filtret obetydligt och vilka dämpas. Nedan är en plot av storleken på denna funktion för L 4 (röd), 8 (grön) och 16 (blå). Den horisontella axeln sträcker sig från noll till pi radianer per prov. Observera att frekvensresponsen i alla tre fallen har en lowpass-egenskap. En konstant komponent (nollfrekvens) i ingången passerar genom filtret obetydligt. Vissa högre frekvenser, såsom pi 2, elimineras helt av filtret. Men om avsikt var att designa ett lågpassfilter, har vi inte gjort det bra. Några av de högre frekvenserna dämpas endast med en faktor på ca 110 (för 16-punkts glidande medelvärdet) eller 13 (för det fyrapunkts glidande medlet). Vi kan göra mycket bättre än det. Ovanstående plot skapades av följande Matlab-kod: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) iomega8)) (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)) (1-exp (-iomega)) plot (omega, abs (H4) H16)) axel (0, pi, 0, 1) Kopia kopia 2000- - University of California, Berkeley
Comments
Post a Comment