Moving Media In Matlab Plot

Ho bisogno di calcolare una media mobile su una serie di dati, all'interno di un ciclo for. Devo ottenere la media mobile più giorni N9. La matrice Im computing è 4 serie di 365 valori (M), che a sua volta sono valori medi di un altro insieme di dati. Voglio tracciare i valori medi dei miei dati con la media mobile in una trama. Ho cercato su google un po 'di medie e il comando conv movimento e trovato qualcosa che ho cercato di esecuzione nel mio codice .: Quindi, fondamentalmente, computo mia media e tracciare con una (sbagliata) media mobile. Ho scelto il valore di WTS destra fuori del sito MathWorks, in modo che non è corretto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-media-trend-estimation. html) Il mio problema, però, è che non capisco che cosa questo WTS. Qualcuno potrebbe spiegare se ha qualcosa a che fare con i pesi dei valori: che non è valido in questo caso. Tutti i valori sono ponderati lo stesso. E se sto facendo questo tutto sbagliato, potrei avere un aiuto con esso miei più sinceri ringraziamenti. chiesto 23 settembre 14 alle 19:05 Utilizzando conv è un ottimo modo per implementare una media mobile. Nel codice che si sta utilizzando, wts è quanto si sta pesando ogni valore (come avete indovinato). la somma di tale vettore deve essere sempre uguale a uno. Se si desidera peso ogni valore in modo uniforme e fare una dimensione N del filtro in movimento, allora si vorrebbe fare Utilizzando l'argomento valido in conv porterà ad avere un minor numero di valori in Ms di quello che hai in M. Usa stesso se non vi dispiace gli effetti della zero padding. Se hai la casella degli strumenti di elaborazione del segnale è possibile utilizzare cconv se si vuole provare una media circolare in movimento. Qualcosa di simile si dovrebbe leggere la documentazione conv e cconv Per ulteriori informazioni, se si havent già. È possibile utilizzare il filtro per trovare una media in esecuzione senza utilizzare un ciclo for. Questo esempio trova il media corrente di un vettore di 16 elementi, con una dimensione della finestra di 5. 2) liscia come parte del Curve Fitting Toolbox (che è disponibile nella maggior parte dei casi) YY liscio (y) leviga i dati nel vettore colonna y utilizzando un filtro a media mobile. I risultati sono restituiti nella aa vettore colonna. La durata predefinita per la media mobile è 5.A semplice (ad hoc) modo è quello di prendere solo una media ponderata (sintonizzabile da alpha) in ogni punto con i suoi vicini: o qualche variazione dello stesso. Sì, per essere più sofisticati di Fourier è possibile trasformare i dati, poi tagliare le alte frequenze. Qualcosa di simile a: Questo taglia fuori i più alti 20 frequenze. Fare attenzione a tagliarli fuori simmetricamente altrimenti la trasformazione inversa non è più vero. È necessario scegliere con attenzione la frequenza di taglio per il giusto livello di lisciatura. Questo è molto semplice tipo di filtro (filtraggio scatola nel dominio della frequenza), in modo da poter provare attenuanti delicatamente frequenze di ordine superiore se la distorsione è inaccettabile. risponde 4 9 ottobre alle 9:16 FFT è neanche una cattiva idea, ma la sua probabilmente eccessivo qui. In esecuzione o medie mobili forniscono risultati generalmente scarsa e dovrebbe essere evitato per nulla oltre a tarda compiti a casa (e rumore bianco). uso Id filtraggio Savitzky-Golay (in Matlab sgolayfilt (.)). Questo vi darà i migliori risultati per quello che stai cercando - un po 'di smoothing locale, pur mantenendo la forma della curve. Created il Mercoledì 8 ottobre 2008 20:04 Ultimo aggiornamento il Giovedi, 14 marzo 2013 01:29 Scritto da Batuhan Osmanoglu Hits: 41480 media mobile in MATLAB Spesso mi trovo bisogno di una media dei dati devo ridurre il rumore un po '. Ho scritto funzioni paio di fare esattamente quello che voglio, ma matlabs costruiti in funzione di filtro funziona piuttosto buona. scrivere qui Ill circa 1D e 2D media dei dati. Filtro 1D può essere realizzato utilizzando la funzione di filtro. La funzione di filtro richiede almeno tre parametri di ingresso: il coefficiente numeratore per il filtro (b), il coefficiente denominatore del filtro (a), ei dati (X) naturalmente. Un filtro media mobile può essere definito semplicemente: Per i dati 2D possiamo usare la funzione filtro2 Matlabs. Per ulteriori informazioni su come funziona il filtro, è possibile digitare: Ecco una implementazione veloce e sporco di un 16 da 16 spostando filtro a media. Per prima cosa dobbiamo definire il filtro. Dal momento che tutto quello che vogliamo è uguale contributo di tutti i vicini possiamo semplicemente usare la funzione di quelli. Dividiamo tutto con 256 (1616), in quanto noi non vogliamo cambiare il livello generale (ampiezza) del segnale. Per applicare il filtro possiamo semplicemente dire quanto segue Di seguito sono riportati i risultati della fase di un interferogramma SAR. In questo caso Range è in asse Y e Azimuth è mappato sull'asse X. Il filtro è stato di 4 pixel di larghezza in zona e 16 pixel di larghezza in Azimuth.29 settembre 2013 media mobile da circonvoluzione cosa si sta muovendo media e ciò che è buono per come si sta muovendo la media fatta utilizzando convoluzione media mobile è una semplice operazione utilizzata di solito per sopprimere il rumore di un segnale: abbiamo impostato il valore di ciascun punto alla media dei valori nel suo vicinato. Con formula: Qui x è l'ingresso ed y è il segnale di uscita, mentre la dimensione della finestra è w, dovrebbe essere dispari. La formula sopra descrive un'operazione simmetrica: i campioni vengono prelevati da entrambi i lati del punto reale. Di seguito è riportato un esempio di vita reale. Il punto in cui la finestra è definito in realtà è rosso. I valori al di fuori x dovrebbero essere zeri: Per giocare e vedere gli effetti di media mobile, dare un'occhiata a questa dimostrazione interattiva. Come fare per circonvoluzione Come avrete riconosciuto, calcolando la media mobile semplice è simile alla convoluzione: in entrambi i casi una finestra viene fatto scorrere lungo il segnale e gli elementi della finestra sono riassunti. Quindi, fare un tentativo per fare la stessa cosa utilizzando convoluzione. Utilizzare i seguenti parametri: l'output desiderato è: Come primo approccio, cerchiamo ciò che si ottiene convolvendo segnale x dal seguente kernel k: L'uscita è esattamente tre volte più grande del previsto. Esso può essere anche visto che i valori di uscita sono la sintesi dei tre elementi nella finestra. E 'perché durante convoluzione la finestra viene fatto scorrere lungo, tutti gli elementi in esso sono moltiplicati per uno e poi riassunti: YK 1 cdot x 1 x 1 cdot cdot x Per ottenere i valori desiderati di y. l'uscita deve essere diviso per 3: da una formula tra cui la divisione: Ma non sarebbe ottimale per fare la divisione durante la circonvoluzione Ecco che arriva l'idea riorganizzando l'equazione: Così useremo i seguenti kernel k: In questo modo ci sarà ottenere il risultato desiderato: In generale: se vogliamo fare media mobile da convoluzione avere una dimensione della finestra di w. Si usa il seguente kernel k: una semplice funzione facendo la media mobile è: Un esempio d'uso è il seguente: