Moving Point Average Matlab

Mit MATLAB, wie finde ich den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und füge den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix an Ich versuche, den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen. Ich habe meinen Code bereitgestellt: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht, den Conv-Befehl zu implementieren, aber ich bekomme einen Fehler. Hier ist der Conv-Befehl, den ich in der 2. Spalte der Matrix a verwendet habe: Die Ausgabe, die ich wünsche, ist in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank Für Spalte 2 von Matrix a, berechne ich den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziere das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (ich benannte Matrix a als 39desiredOutput39 nur zur Illustration). Der 3-Tages-Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der 3-Tages-Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-Tages-Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt am Anfang beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich ist das sinnlich ndash Aaron Jun 12 13 um 1:28 Im Allgemeinen würde es helfen, wenn du den Fehler zeigen würdest. In diesem Fall machst du zwei Dinge falsch: Zuerst muss deine Faltung durch drei geteilt werden (oder die Länge des gleitenden Durchschnitts) Zweitens bemerke die Größe von c. Du kannst nicht einfach in einen. Die typische Art, einen gleitenden Durchschnitt zu bekommen, wäre, dasselbe zu verwenden: aber das sieht nicht so aus, was du willst. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage bekommen. Das Array Im Computing in ist 4 Serien von 365 Werten (M), die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes von Daten sind. Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung darstellen. Ich googelte ein bisschen über bewegte Durchschnitte und den Conv-Befehl und fand etwas, was ich versucht habe, in meinem Code zu implementieren: Also grundsätzlich berechne ich meinen Mittel und plot es mit einem (falschen) gleitenden Durchschnitt. Ich habe den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website ausgewählt, also ist das falsch. (Quelle: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was diese wts ist. Könnte jemand erklären, wenn es etwas mit den Gewichten der Werte zu tun hat: das ist in diesem Fall ungültig. Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich mir etwas helfen. Mein herzlichster Dank. Fragte am 23.09 um 19:05 Mit conv ist eine hervorragende Möglichkeit, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren. In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen (wie Sie erraten). Die Summe dieses Vektors sollte immer gleich eins sein. Wenn du deinen Wert gleichmäßig erwärmen möchtest und eine Größe N bewegter Filter machst, dann würdest du es tun wollen Mit dem gültigen Argument in conv wird es darum gekommen, weniger Werte in Ms zu haben, als du in M ​​hast. Benutze das gleiche, wenn du die Auswirkungen von nicht beachtet hast Nullpolsterung. Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen wollen. Etwas wie Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie havent bereits haben. Sie können Filter verwenden, um einen laufenden Durchschnitt zu finden, ohne eine for-Schleife zu verwenden. Dieses Beispiel findet den laufenden Durchschnitt eines 16-Element-Vektors unter Verwendung einer Fenstergröße von 5. 2) glatt als Teil der Curve Fitting Toolbox (die in den meisten Fällen verfügbar ist) yy glatt (y) glättet die Daten im Spaltenvektor Y mit einem gleitenden durchschnittlichen Filter. Die Ergebnisse werden im Spaltenvektor yy zurückgegeben. Die Standardspanne für den gleitenden Durchschnitt ist 5.Moving Average Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Durchschnittsfilter ist ein einfacher Low Pass FIR (Finite Impulse Response) Filter, der üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es nimmt M Abtastwerte der Eingabe zu einer Zeit und nehmen den Durchschnitt dieser M-Samples und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die für Wissenschaftler und Ingenieure praktisch ist, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge zunimmt (der Parameter M), erhöht sich die Glätte des Ausgangs, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort hat, aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen aus: 1) Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Der Filter führt eine bestimmte Verzögerung ein 3) Der Filter fungiert als Tiefpassfilter (mit schlechter Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Nach dem Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Punkt-Moving Average-Filters und zeichnet auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen auf. Zeit Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Mittelfilter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average-Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der 3-Punkt-Moving Average-Filter nicht viel beim Ausfiltern des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe viel reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass - obwohl das Rauschen fast null ist, die Übergänge drastisch abgestumpft werden (beobachten Sie die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang in Unsere Eingabe). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stoppbanddämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stoppbanddämpfung kann eindeutig der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen. Da wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu schlechter Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt. Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpassfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primärer SidebarA Einfacher Umzugspunkt Durchschnitt in Matlab Ein einfacher Bewegungspunkt Durchschnitt in MATLAB. Ein gleitender Durchschnitt oder ein rollender Durchschnitt ist eine der gebräuchlichsten Glättungstechnik, die verwendet wird, um ein gutes Signal aus einem sehr zufälligen Geräusch zu extrahieren. Diese Technik wird gewöhnlich verwendet, um das Verhalten einer Funktion oder eines Signals zu sehen, wenn die physikalischen Parameter und die Umgebung eine fehlerhafte Wirkung auf das gemessene Signal haben. Bei einer Reihe von Zahlen und einer festen Teilmengengröße wird das erste Element des gleitenden Durchschnitts erhalten, indem man den Mittelwert der anfänglichen festen Teilmenge der Zahlenreihe annimmt. Dann wird die Teilmenge durch 8220Verschiebung forward8221 modifiziert, dh, mit Ausnahme der ersten Nummer der Serie und mit der nächsten Zahl nach der ursprünglichen Teilmenge in der Reihe. Dies erzeugt eine neue Teilmenge von Zahlen, die gemittelt wird. Dieser Vorgang wird über die gesamte Datenreihe wiederholt. Die Plot-Linie, die alle (festen) Mittelwerte verbindet, ist der gleitende Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Durchschnitt der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Nullpunktpunkten ist. Ein gleitender Durchschnitt kann auch ungleiche Gewichte für jeden Bezugswert in der Teilmenge verwenden, um bestimmte Werte in der Teilmenge zu betonen. Die allgemeine Technik beinhaltet das Finden des Mittels aus einer gleichen Anzahl von Daten auf beiden Seiten eines zentralen Wertes. Dies stellt sicher, dass Variationen im Mittelpunkt mit den Variationen in den Daten ausgerichtet sind und nicht zeitlich verschoben werden. Es gibt einige Anomalien, wenn die Variation nicht gleichmäßig ist, aber das wird hier nicht besprochen. Es können verschiedene Arten von Moving-Point-Mittelwerten wie der kumulative gleitenden Durchschnitt sein. Gewichteter gleitender Durchschnitt Exponentieller gleitender Durchschnitt Modifizierter gleitender Durchschnitt und Regressionsbewegungsdurchschnittmethoden In diesem Beitrag habe ich einen MATLAB-Code angehängt, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu machen. Dieser Code kann verwendet werden, um ein Signal mit einem netten Feature zu glätten, aber mit einem kleinen Hintergrundrauschen ohne Kompromisse auf den Datenwert. Aber seien Sie vorsichtig auf der Fensterspanne des Durchschnitts für Ihre eigenen Daten.