Flytte Gjennomsnittet Filter Design In Matlab

Flytende Gjennomsnittlig Funksjon Resultatmåling (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 algoritmen spesifisert i alternativet. Dim og valg er valgfrie innganger og vil standard til 1. Dim og valgfrie valgfrie innganger kan hoppes over helt eller kan erstattes med a. For eksempel vil flyttemåte (data, vindu) gi de samme resultatene som movingmean (data, vindu, 1,1) eller movingmean (data, vindu ,, 1). Inngangsdataformatstørrelsen og dimensjonen er bare begrenset av maksimal matrisestørrelse for plattformen. Vinduet må være et helt tall og skal være rart. Hvis vinduet er jevnt, er det avrundet til neste lavere odde tall. Funksjonen 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 (dvs. 1000 x 1). Videre er flere forskjellige algoritmer til 1d-2d og 3d-problemet gitt som i visse tilfeller er standardalgoritmen ikke den raskeste. Dette skjer vanligvis når matrisen er svært bred (dvs. 100 x 100000 eller 10 x 1000 x 1000) og det bevegelige gjennomsnittet beregnes i kortere dimensjon. Størrelsen der standardalgoritmen er tregere vil avhenge av datamaskinen. MATLAB 7.8 (R2009a) Merker for denne filen Vennligst logg inn for å tagge filer. Vennligst logg inn for å legge til en kommentar eller vurdering. Kommentarer og rangeringer (8) Funksjonen omhandler ender ved å klippe den bakre eller ledende delen av vinduet og overgang til et ledende eller etterfølgende glidende gjennomsnitt i stedet for en sentrert. For å gå med eksemplet du ga i kommentaren din hvis vinduets størrelse er 3, da i midten av 1, blir dataene fra punkt 1 og 2 i et senter på 2 poeng 1, 2 og 3 i gjennomsnitt på 9 poeng 8, 9 og 10 er i gjennomsnitt og i et senter på 10 (la oss anta at vektoren har 10 oppføringer) er poeng 9 og 10 i gjennomsnitt. Hvordan går det med å håndtere 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. Hyggelig og enkel. Takk skal du ha. God jobb Veldig nyttig som Stephan Wolf sa. Bare det jeg var ute etter. Sentrert glidende gjennomsnitt som kan fungere i en tomt over hele bredden, uten å måtte lete etter filterstørrelsen på filteret og flytte begynnelsen. Great Accelererende tempoet i engineering og vitenskap MathWorks er den ledende utvikleren av matematisk databehandling programvare for ingeniører og scientists. Moving Average Filter (MA filter) Loading. Det bevegelige gjennomsnittsfilteret er et enkelt Low Pass FIR-filter (Finite Impulse Response) som vanligvis brukes til å utjevne en rekke samplede datasignaler. Det tar M prøver av inngang av gangen og tar gjennomsnittet av disse M-prøvene og produserer et enkelt utgangspunkt. Det er en veldig enkel LPF-struktur (Low Pass Filter) som er nyttig for forskere og ingeniører å filtrere uønsket støyende komponent fra de tiltenkte dataene. Når filterlengden øker (parameteren M), øker utgangens glatthet, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har utmerket tidsdomene respons, men en dårlig frekvensrespons. 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 beregninger. filteret introduserer en bestemt mengde forsinkelse 3) Filteret fungerer som et lavpassfilter (med dårlig frekvensdomenerespons og et godt domenerespons). Matlab-kode: Følgende matlab-kode simulerer tidsdomene responsen til et M-punkt Flytende Gjennomsnittlig filter og plotter også frekvensresponsen for ulike filterlengder. Time Domain Response: På den første plottet har vi inngangen som går inn i det bevegelige gjennomsnittsfilteret. Inngangen er støyende og målet vårt er å redusere støyen. Neste figur er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average-filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts Flytende Gjennomsnitt-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. Vi øker kranen videre til 101 og 501, og vi kan observere at selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk (observere skråningen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i vår innsats). Frekvensrespons: Fra frekvensresponsen kan det hevdes at avrullingen er veldig treg og stoppbåndet demper 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 bevegelige gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter (handlingen i tidsdomene), men et uvanlig dårlig lavpassfilter (handlingen i frekvensdomenet) Eksterne lenker: Anbefalte bøker: Primær sidebjelke Jeg må beregne en bevegelse gjennomsnitt over en dataserie, innenfor en for loop. Jeg må få glidende gjennomsnitt over N9 dager. Array Im computing in er 4 serier av 365 verdier (M), som i seg selv er gjennomsnittsverdier for et annet sett med data. Jeg vil plotte gjennomsnittverdiene av dataene mine med det bevegelige gjennomsnittet i en tomt. 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 mitt gjennomsnitt og plotter det med et (feil) glidende gjennomsnitt. Jeg plukket wts verdien rett utenfor mathworks nettstedet, så det er feil. (kilde: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mitt problem er imidlertid at jeg ikke forstår hva dette wts er. Kan noen forklare om det har noe å gjøre med verdiene i vektene: det er ugyldig 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. spurte 23 september klokken 19:05 Bruk av conv er en utmerket måte å implementere et bevegelig gjennomsnitt på. I koden du bruker, er wts hvor mye du veier hver verdi (som du gjettet). summen av den vektoren skal alltid være lik en. Hvis du vil vektere hver verdi jevnt og gjøre et N-bevegelig filter, så vil du gjøre det. Ved å bruke det gyldige argumentet i conv, vil det føre til at du har færre verdier i Ms enn du har i M. Bruk det samme hvis du ikke har noe imot effekten av null polstring. Hvis du har signalbehandlingsverktøyskassen, kan du bruke cconv hvis du vil prøve et sirkulært glidende gjennomsnitt. Noe som Du burde lese conv and cconv dokumentasjonen for mer informasjon hvis du ikke allerede har. Du kan bruke filter til å finne et løpende gjennomsnitt uten å bruke en forløkke. Dette eksemplet finner det løpende gjennomsnittet av en 16-elementvektor, ved hjelp av en vindustørrelse på 5. 2) Glatt som en del av kurvefiksjonsverktøyskassen (som er tilgjengelig i de fleste tilfeller) glatter du (y) dataene i kolonnevektoren y bruker et glidende gjennomsnittsfilter. Resultatene returneres i kolonnevektoren. Standardspenningen for glidende gjennomsnitt er 5.