Trzeba obliczyć średnią ruchomą w serii danych, w pętli for. Muszę uzyskać średnią ruchomej przez dziewięć dni. Tablica Im w komputerach to 4 serie 365 wartości (M), które same są wartościami średnimi innego zestawu danych. Chcę wykreślić średnie wartości moich danych ze średnią ruchoma w jednym wykresie. I googled nieco o ruchu średnich i conv polecenia i znalazłem coś, co próbowałem wdrożyć w moim kodzie .:. Więc w zasadzie obliczyć moje średnie i spróbować to z (zła) średnia ruchoma. Wybrałem wartość wts tuż przy stronie matematyki, więc jest to błędne. (źródło: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mój problem jest jednak taki, że nie rozumiem, co to jest. Czy ktoś mógłby wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z wagami wartości: jest to nieważne w tym przypadku. Wszystkie wartości są ważone tak samo. A jeśli robię to całkowicie złe, mogę uzyskać pomoc z nim moje najszczersze podziękowania. zapytał 23 września o godzinie 19:05 Korzystając z conv jest doskonałym sposobem na zaimplementowanie średniej ruchomej. W kodzie, którego używasz, ws jest tym, ile ważysz każdą wartość (jak się domyślasz). suma tego wektora powinna zawsze być równa. Jeśli chcesz równomiernie wyważyć każdą wartość i zrobić filtr rozmiaru N, to chcesz to zrobić Używając prawidłowego argumentu w conv będzie powodować mniejsze wartości Ms niż masz w M. Użyj tego samego, jeśli nie masz nic przeciwko efektom zero wypełnienia. Jeśli masz skrzynkę narzędziową do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz spróbować średniej ruchomej. Coś, co chcesz przeczytać dokumentację conv i cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli już nie masz. Możesz użyć filtru, aby znaleźć średnią ruchu bez użycia pętli for. W tym przykładzie znajdziemy średnią bieżącej wektora 16-elementowego, przy użyciu rozmiaru okna 5. 2) gładka jako część przybornika do dopasowywania krzywych (która jest dostępna w większości przypadków) yy gładka (y) wygładza dane w wektorze kolumny y przy użyciu filtra średniej ruchomej. Wyniki są zwracane w wektora kolumny yy. Domyślny zakres dla średniej ruchomej to 5.I próbuję wykonać projekt przydziału matlab z następującym pytaniem: Napisz funkcję o nazwie movingaverage, która przyjmuje skalar o nazwie x jako argument wejściowy i zwraca skalar. Funkcja wykorzystuje bufor do przechowywania poprzednich wejść, a bufor może przechowywać maksymalnie 25 wejść. W szczególności funkcja musi zapisać ostatnie 25 wejść wektora (bufor). Za każdym razem, gdy wywołana jest funkcja, kopiuje argument wejściowy do elementu bufora. Jeśli w buforze jest już 25 wejść, to odrzuca najstarszy element i zapisuje bieżący w buforze. Po zapisaniu danych wejściowych w buforze zwraca średnią wszystkich elementów w buforze. Rozwiązanie, które podaję, jest następujące: Zgodnie z autopoziomarką moja funkcja działa prawidłowo, gdy wartości 1-50 przechodzą kolejno, ale kończą się niepowodzeniem, gdy kolejne hałasy sine przebiegają kolejno (co zostało poinformowane, że może to być spowodowane niektórymi rodzaj błędu okrągły). Byłbym wdzięczny, jeśli którykolwiek z was mógłby podać kilka wskazówek dotyczących ewentualnych kroków błędu w moim kodzie (dołączony powyżej). Dziękuję z wyprzedzeniem Zredagowana w środę, 08 października 2008 20:04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 01:29 Napisane przez Batuhan Osmanoglu Liczba wyświetleń: 41468 Przekazywanie Średnia w programie Matlab Często potrzebuję uśredniania danych, które muszę zmniejszyć trochę hałasu. Napisałem kilka funkcji, aby dokładnie to, czego chcę, ale matlab wbudowane w funkcję filtra działa całkiem nieźle. Tu napisać o uśrednieniu danych 1D i 2D. Filtr 1D może być realizowany przy użyciu funkcji filtra. Funkcja filtrująca wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych: współczynnika licznika dla filtra (b), współczynnika mianownika filtra (a) oraz oczywiście oczywiście danych (X). Filtr średniej prędkości można zdefiniować po prostu: W przypadku danych 2D możemy użyć funkcji filtru Matlabs2. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania filtru, wpisz: Oto szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16. Najpierw musimy zdefiniować filtr. Ponieważ chcemy tylko równego udziału wszystkich sąsiadów, możemy użyć tych funkcji. Dzielimy wszystko 256 (1616), ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnego poziomu (amplitudy) sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy, że poniżej Poniżej przedstawiono wyniki fazy interferogramu SAR. W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y a azymut jest odwzorowywany na osi X. Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i szerokości 16 pikseli w zakresie azymutu. Odpowiadanie na częstotliwość filtra średniej aktywności Częstotliwość odpowiedzi systemu LTI to DTFT odpowiedzi impulsów, Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej próbki L jest ruchome średnie filtra to FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy Możemy użyć bardzo użytecznej tożsamości do zapisu odpowiedzi częstotliwościowej, jako miejsca, w którym pozwoliliśmy ae minus jomega. N 0 i M L minus 1. Możemy być zainteresowani wielkością tej funkcji w celu określenia, które częstotliwości przechodzą przez filtr nieatłuszczony i które są atenuowane. Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L4 (czerwony), 8 (zielony) i 16 (niebieski). Oś pozioma waha się od zera do pi radian na próbkę. Zauważ, że we wszystkich trzech przypadkach odpowiedź częstotliwościowa ma charakter lowpass. Stały składnik (częstotliwość zerowa) w wejściu przechodzi przez filtr nieatapciany. Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak pi 2, są całkowicie eliminowane przez filtr. Jeśli jednak zamierzano zaprojektować filtr dolnoprzepustowy, to nie zrobiliśmy tego dobrze. Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko czynnikiem wynoszącym około 110 (dla 16-punktowej średniej ruchomej) lub 13 (dla czteropunktowej średniej ruchomej). Możemy zrobić coś znacznie lepiej. Powyższy wykres został utworzony następującym kodem Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- (1-exp (-iomega)) wykres (omega, abs (H4) abs (H8) abs ((1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16) H16)) oś (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Uniwersytet w Kalifornii w Berkeley
No comments:
Post a Comment