Eu preciso calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de Dados Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar a minha média e trama Ele com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos do Valores que é inválido neste caso Todos os valores são ponderados o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com it. My sinceres agradecimentos. asked setembro 23 14 às 19 05.Using conv é uma excelente maneira de Implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é quanto y Você está pesando cada valor como você adivinhou a soma desse vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em Tendo menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler o conv E cconv documentação para obter mais informações se você não tem já. Moving Average Function. result movingmean dados, janela, dim, opção calcula uma média móvel centrada dos dados de matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dimensão dim, usando o algoritmo especificado Em opção Dim e opção são entradas opcionais e será padrão para 1.Dim e opção entradas opcionais podem ser ignorados ou podem ser substituídos por um exemplo de dados de movimento, janela dará os mesmos resultados que movingmean dados, janela , 1,1 ou movingmean dados, janela, 1. Tamanho da matriz de dados de entrada e dimensão é limitada apenas pelo tamanho máximo da matriz para a plataforma Você deve ser um número inteiro e deve ser estranho Se janela é mesmo, então é arredondado para baixo para o Próximo número impar. Função calcula a média móvel incorporando um ponto central e janela-1 2 elementos antes e depois na dimensão especificada Nas bordas da matriz o número de elementos antes ou depois são reduzidos de modo que o tamanho real da janela é menor Que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3d Isto foi feito para otimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores i e.1000 x 1 Além disso, vários algoritmos diferentes para o 1d-2d E 3d problema são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido Isso normalmente acontece quando a matriz é muito grande ou seja 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000 ea média móvel está sendo calculada na dimensão mais curta O tamanho onde o Algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7 8 R2009a. Tags para este arquivo Por favor, faça o login para marcar arquivos. Por favor, faça o login para adicionar um comentário ou classificações e classificações 8. A função lida com termina por cortar a porção de arrastar ou líder de A janela e a transição para uma média móvel à esquerda ou à direita em vez de uma centrada Para ir com o exemplo que você deu no seu comentário se o tamanho da janela é 3, em seguida, em um centro de 1 a função de dados médias dos pontos 1 e 2 em um centro De 2 pontos 1, 2 e 3 são médias em um centro de 9 pontos 8, 9 e 10 são médias e em um centro de 10 permite supor que o vetor tem 10 entradas pontos 9 e 10 são médias. Como movemean lidar com As extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando no tamanho da janela até que o tamanho da janela é o especificado na entrada de função Obrigado. Nice e simples Thank you. Good trabalho Muito Útil como Stephan Wolf disse. Só o que eu estava procurando Ou média móvel centrada que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela do filtro e mover o início Great. Accelerating o ritmo de engenharia e science. MathWorks é o principal desenvolvedor de software de computação matemática Para engenheiros e cientistas. Filtro de média de filtragem MA Filter. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR filtro de resposta de impulso finito comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Toma M amostras de entrada de cada vez e tomar a média de Essas M-amostras e produz um único ponto de saída É uma estrutura LPF Low Pass Filter simples que vem a calhar para cientistas e engenheiros para filtrar indesejados ruidoso componente dos dados pretendidos. Como o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M a suavidade da saída Aumenta, ao passo que as transições acentuadas nos dados são tornadas cada vez mais bruscas. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo, mas uma fraca frequência O filtro MA realiza três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de computação envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro Atua como um filtro de passagem baixa com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo bom. Código de Matlab Code. Following simula a resposta de domínio de tempo de um filtro M-point Moving Average e também plots a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Response. Input para MA filter.3-ponto MA filtro output. Input para Filtro médio em movimento. Response de 3 pontos Filtro médio em movimento.51-point saída de filtro MA.101-point MA filtrar output. Response de 51-point Filtro médio móvel. Response de 101 pontos Filtro de média móvel.501-point MA filtro output. Response de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é barulhento e nosso objectiv E é para reduzir o ruído A figura seguinte é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir a partir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não fez muito na filtragem do ruído Nós aumentamos as torneiras de filtro Para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é descrito na figura seguinte. Resposta de freqüência da média móvel Filtros de vários comprimentos. Nós aumentamos as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que Mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa resposta input. FrequencyFF. Da resposta de freqüência pode-se afirmar que O roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outro Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo Resulta em mau desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa Em resumo, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro de passa-baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio da freqüência. Livros Externos. Recomendado Books. Primary Sidebar.
No comments:
Post a Comment