8 Punkt Gleit Durchschnitt Filter Matlab

Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife muss ich den gleitenden Durchschnitt über N 9 Tage bekommen. Das Array I m, das in 1 ist, ist 4 Serie von 365 Werten M, die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes sind Daten Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung zu zeichnen. Ich googeln ein bisschen über bewegte Durchschnitte und die Konv-Befehl und fand etwas, was ich versucht, Umsetzung in meinem Code. So im Grunde, ich berechnen meine Mittel und Handlung Es mit einem falschen gleitenden Durchschnitt Ich wählte den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website, so dass ist falsche Quelle Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was diese wts ist Könnte jemand erklären Wenn es etwas mit den Gewichten der zu tun hat Werte, die in diesem Fall ungültig sind Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich etwas Hilfe mit ihm bekommen. Mein aufrichtiger Dank. Schicht Sep 23 14 um 19 05.Using conv ist ein ausgezeichneter Weg zu Implementieren Sie einen gleitenden Durchschnitt In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen, wie Sie vermutet, die Summe von diesem Vektor sollte immer gleich Eins Wenn Sie möchten, um jeden Wert gleichmäßig Gewicht zu machen und eine Größe N beweglichen Filter dann tun Würden Sie wollen, um zu tun. Um das gültige Argument in conv wird dazu führen, dass mit weniger Werten in Ms als Sie haben in M ​​Verwenden Sie das gleiche, wenn Sie don t mind die Auswirkungen der Null-Padding Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie Ich möchte einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen. Etwas wie. Sie sollten die conv - und cconv-Dokumentation lesen, um weitere Informationen zu erhalten, wenn du dich schon tippt. Moving Average Function. result movingmean data, window, dim, option berechnet einen zentrierten gleitenden Durchschnitt der Datenmatrixdaten Unter Verwendung einer Fenstergröße, die im Fenster in Dim Dimension angegeben ist, mit dem Algorithmus, der in Option Dim und Option angegeben ist, sind optionale Eingaben und wird standardmäßig auf 1.Dim und Option optionale Eingaben können ganz übersprungen werden oder können mit einem Beispiel verschoben werden Wird die gleichen Ergebnisse wie movingmean Daten, Fenster, 1,1 oder MovingMan Daten, Fenster,, 1.Gegeben Sie Daten Matrix Größe und Dimension ist nur durch die maximale Matrix Größe für Sie Plattform begrenzt Fenster muss eine Ganzzahl und sollte ungerade sein If Fenster ist sogar dann ist es auf die nächstniedrigere ungerade Zahl abgerundet. Function berechnet den gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelpunkt und Fenster-1 2 Elemente vor und nach in der angegebenen Dimension An den Kanten der Matrix die Anzahl der Elemente vor oder nachher Werden reduziert, so dass die tatsächliche Fenstergröße kleiner ist als das angegebene Fenster. Die Funktion ist in zwei Teile unterteilt, ein 1d-2d-Algorithmus und ein 3D-Algorithmus Dies wurde getan, um die Lösungsgeschwindigkeit zu optimieren, vor allem in kleineren Matrizen i e.1000 x 1 Weiterhin werden mehrere verschiedene Algorithmen zum 1d-2d - und 3d-Problem bereitgestellt, da in bestimmten Fällen der Standardalgorithmus nicht der Schnellste ist. Dies geschieht typischerweise, wenn die Matrix sehr breit ist, dh 100 x 100000 oder 10 x 1000 x 1000 und der gleitende Durchschnitt Wird in der kürzeren Dimension berechnet Die Größe, in der der Standardalgorithmus langsamer ist, hängt vom Computer ab. MATLAB 7 8 R2009a. Tags für diese Datei Bitte melden Sie sich an, um Dateien zu markieren. Bitte melden Sie sich an, um einen Kommentar oder eine Bewertung hinzuzufügen Mit Enden durch Beschneiden der nachlaufenden oder führenden Teil des Fensters und Übergang zu einem führenden oder nachlaufenden gleitenden Durchschnitt statt einer zentrierten Eins mit dem Beispiel, das Sie in Ihrem Kommentar, wenn die Fenstergröße ist 3 dann in einem Zentrum von 1 die Funktion zu gehen Mittelwerte von den Punkten 1 und 2 in einem Zentrum von 2 Punkten 1, 2 und 3 werden in einem Zentrum von 9 Punkten 8, 9 und 10 gemittelt und gemittelt und in einem Zentrum von 10 angenommen, dass der Vektor 10 Eintrittspunkte 9 hat Und 10 sind gemittelt. Wie bewegt sich bewegungsmechanisch mit den enden beginnt es mit einer Fenstergröße, die nur Punkt 1 bei 1, dann 3 Punkte an Punkt 2, dann Erhöhung in Fenstergröße bis die Fenstergröße ist, die in der Funktionseingabe angegeben ist. Nizza und einfach danke. Gute Job Sehr nützlich, wie Stephan Wolf sagte. Just, was ich war für Centered gleitenden Durchschnitt, der in der Lage ist, in einer Handlung über die ganze Breite zu arbeiten, ohne zu sehen, Fenster Größe des Filters und bewegen Der Anfang Great. Abeschleunigen das Tempo der Ingenieurwissenschaften und Wissenschaft. MathWorks ist der führende Entwickler von mathematischen Computing-Software für Ingenieure und Wissenschaftler. Moving Average Filter MA Filter. Loading Die gleitenden Durchschnitt Filter ist ein einfacher Low Pass FIR Finite Impulse Response Filter häufig verwendet für Glättung eines Arrays von abgetasteten Datensignalen Es dauert M Abtastwerte der Eingabe zu einem Zeitpunkt und nehmen Sie den Durchschnitt dieser M-Samples und produziert einen einzelnen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF Low Pass Filter-Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure zu filtern kommt Unerwünschte geräuschvolle Komponente aus den beabsichtigten Daten. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf sind. Dies bedeutet, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen aus.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt 2 Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3 Der Filter wirkt wie folgt Low-Pass-Filter mit schlechter Frequenzbereich Antwort und eine gute Zeit Domain-Antwort. Matlab Code. Following Matlab-Code simuliert die Zeit-Domain-Antwort eines M-Punkt Moving Average-Filter und zeichnet auch die Frequenzantwort für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response. Input Zu MA Filter.3-Punkt MA Filterausgang. Input zu Moving Average Filter. Response von 3 Punkt Moving Average Filter.51-Punkt MA Filter Ausgang.101-Punkt MA Filter Ausgang. Response von 51-Punkt Moving Average Filter. Response von 101-Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter.501-Punkt-MA-Filterausgang. Response von 501 Punkt Bewegen des durchschnittlichen Filters. Im ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Mittelwertfilter geht Die Eingabe ist verrauscht und unser Ziel ist es, die zu reduzieren Rauschen Die nächste Abbildung ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average-Filters Aus der Figur kann abgeleitet werden, dass der 3-Punkt Moving Average Filter nicht viel bei der Ausfilterung des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und Können wir sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe viel reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt wird. Frequenzreaktion von Moving Average Filters verschiedener Längen. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass auch - obwohl das Rauschen Ist fast null, die Übergänge sind abgestumpft drastisch beobachten die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen sie mit dem idealen Brick Wandübergang in unserem input. Frequency Response. From der Frequenzgang kann man behaupten, dass der Roll-off ist Sehr langsam und die Stoppband Dämpfung ist nicht gut Angesichts dieser Stopband Dämpfung, klar, die gleitenden durchschnittlichen Filter kann nicht trennen ein Band von Frequenzen von anderen Wie wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich führt zu schlechter Leistung im Frequenzbereich, Und umgekehrt Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter die Aktion im Frequenzbereich. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.