El cálculo de un promedio de funcionamiento de un simple vector de datos 1-D parece bastante simple. En efecto, la documentación de MATLAB para FILTRO afirma felizmente algo como: Usted puede usar el filtro para encontrar un promedio móvil sin necesidad de utilizar un bucle for. Este ejemplo determina la media móvil de un vector de 16 elementos, utilizando un tamaño de ventana de 3: Para mis propósitos, hay dos cosas molestas de este resultado: salida del punto n es el promedio de puntos de entrada (n - windowSize-1)..n (es decir, no está centrado, como lo demuestra el desplazamiento horizontal) y los puntos a la izquierda de los datos disponibles son tratados como ceros. FILTFILT se ocupa de ambos problemas, pero tiene otros inconvenientes. Su parte del Signal Processing Toolbox, y pues no habla bien con NaN (que Id como excluido de la media). Algunas personas en FEX, obviamente, tenían las mismas frustraciones, pero me parece extraño que algo tan simple requiere código personalizado. Cualquier cosa que falta aquí Im preguntó Ago 10 10 en el 21:39 Hmm. hay incluso una manera de hacer el relleno y obtener el promedio se parece que si dicen 3 compartimentos están cayendo por el borde en comparación a 1, lo que se necesita para rellenar con diferentes valores con el fin de obtener el promedio correcto para la primera bandeja. En concreto, es necesario almohadilla con el promedio de los contenedores válidos, que depende del punto en cuestión. Así I39m no está seguro de esto es posible con el acolchado ndash Matt Mizumi Ago 11 10 de la 4: 06Using MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y anexar la media móvil de esa matriz que estoy tratando para calcular el promedio móvil de 3 días desde el fondo hasta la parte superior de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz A y la máscara: He tratado de implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Este es el comando conv he estado tratando de utilizar en la segunda columna de la matriz A: La salida deseo se da en la matriz siguiente: Si usted tiene alguna sugerencia, me sería de gran aprecio. Muchas gracias por la columna 2 de la matriz A, estoy calculando la media móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz A (Me cambió el nombre de la matriz como un 39desiredOutput39 sólo para ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 la media de 3 días de 14, 11, 8 es 11 la media de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. no hay valor en la parte inferior 2 filas para la cuarta columna debido a que el cálculo para la 3-día en movimiento inicio promedio en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta que al menos el 17, 14 y 11. Con suerte esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 a las 01:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si usted mostrar el error. En este caso va a hacer dos cosas mal: En primer lugar su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) En segundo lugar, observa el tamaño de c. No se puede simplemente encajar en un c. La forma típica de conseguir una media móvil sería utilizar mismo: pero eso no parecerse a lo que desea. En lugar de ello se ven obligados a utilizar un par de líneas: Respuesta de frecuencia del filtro de media Correr La respuesta en frecuencia de un sistema LTI es la DTFT de la respuesta impulsiva, La respuesta al impulso de un L - ejemplo de media móvil se Puesto que el filtro de media móvil es FIR, la respuesta de frecuencia se reduce a la suma finita podemos utilizar la identidad de gran utilidad para escribir la respuesta en frecuencia como en donde hemos dejado ae menos jomega. N 0, y M L menos 1. Nos puede estar interesado en la magnitud de esta función con el fin de determinar qué frecuencias conseguir a través del filtro no atenuado y que están atenuados. A continuación se muestra un gráfico de la magnitud de esta función para L 4 (rojo), 8 (verde), y 16 (azul). El eje horizontal varía de cero a pi radianes por muestra. Nótese que en los tres casos, la respuesta de frecuencia tiene una característica de paso bajo. Un componente constante (frecuencia cero) en la entrada pasa a través del filtro sin atenuar. Ciertas frecuencias más altas, tales como pi / 2, son completamente eliminados por el filtro. Sin embargo, si la intención era diseñar un filtro de paso bajo, entonces no hemos hecho muy bien. Algunas de las frecuencias más altas se atenúan solamente por un factor de alrededor de un décimo (para la media móvil de 16 puntos) o 1/3 (para la media móvil de cuatro puntos). Podemos hacer mucho mejor que eso. El gráfico de arriba fue creado por el siguiente código de Matlab: omega 0: H4 pi (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8: pi / 400 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) H16 (1/16) (1-exp (-iomega16)) ./ (1-exp (-iomega)) parcela (omega , abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eje (0, pi, 0, 1) copia Derechos de autor 2000- - Universidad de California, BerkeleyMoving filtro media (filtro MA) Cargando. El filtro de media móvil es un simple filtro de paso bajo FIR (Finite Impulse Response) utilizada para alisar una matriz de datos / señal muestreada. Se tarda M muestras de entrada a la vez y tomar la media de dichos M-muestras y produce un único punto de salida. Es una estructura muy simple LPF (Filtro de paso bajo) que es muy útil para los científicos e ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud de filtro (el parámetro M) la suavidad de los aumentos de la producción, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundente. Esto implica que este filtro tiene una excelente respuesta de dominio de tiempo, pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realizar tres funciones importantes: 1) Se necesita puntos de entrada M, calcula el promedio de los puntos M y produce un único punto de salida 2) Debido a la computación / cálculos implicados. el filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una mala respuesta en el dominio de frecuencia y una buena respuesta en el dominio del tiempo). Código Matlab: siguiente código de Matlab simula la respuesta en el dominio de tiempo de un punto M-filtro de media móvil y también dibuja la respuesta de frecuencia para diferentes longitudes de filtro. Dominio de Tiempo de respuesta: En la primera parcela, que tiene la entrada que está pasando en el filtro de media móvil. La entrada es ruidoso y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un 3 puntos filtro de media móvil. Se puede deducir de la figura que la de 3 puntos filtro de media móvil no ha hecho mucho en la eliminación de los ruidos. Aumentamos las tomas de filtro de 51 puntos, y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, lo que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más de 101 y 501 y se puede observar que incluso, aunque el ruido es casi cero, las transiciones se hicieron romos a cabo de manera drástica (tener en cuenta la pendiente en el uno y otro lado de la señal y compararlos con la transición de la pared de ladrillo ideal nuestra entrada). Respuesta de frecuencia: A partir de la respuesta en frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de la banda de parada no es buena. Teniendo en cuenta esta parada banda de atenuación, con claridad, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otro. Como sabemos que un buen desempeño en los resultados en el dominio del tiempo bajo rendimiento en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es una excepcionalmente buena filtro de suavizado (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados: Primaria SidebarThe Científico y Guía de Ingenieros de Procesamiento digital de Señales Por Steven W. Smith, Ph. D. Como el nombre implica, el filtro de media móvil opera promediando un número de puntos de la señal de entrada para producir cada punto de la señal de salida. En forma de ecuación, esto está escrito: ¿Dónde está la señal de entrada, es la señal de salida, y M es el número de puntos en el promedio. Por ejemplo, en un punto 5 filtro de media móvil, el punto 80 en la señal de salida viene dada por: Como alternativa, el grupo de puntos de la señal de entrada puede ser elegido de forma simétrica alrededor del punto de salida: Esto corresponde a la evolución de la suma en la ecuación . 15-1 a partir de: j 0 a M -1, a: j - (-1 M) / 2 a (M -1) / 2. Por ejemplo, en un punto 10 filtro de media móvil, el índice, j. puede funcionar de 0 a 11 (un promedio de un lado) o -5 a 5 (de promedio simétrica). promediado simétrica requiere que M sea un número impar. La programación es un poco más fácil con los puntos en un solo lado sin embargo, esto produce un desplazamiento relativo entre las señales de entrada y de salida. Hay que reconocer que el filtro de media móvil es una convolución utilizando un kernel muy simple filtro. Por ejemplo, un filtro de 5 punto tiene el núcleo de filtro: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Es decir, el filtro de media móvil es una convolución de la señal de entrada con un pulso rectangular que tiene un área de uno. Tabla 15-1 muestra un programa para implementar el filtro de media móvil.
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