Moving Average Function resultmovingmean (data, window, dim, option) calcula uma média móvel centrada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension, usando o algoritmo especificado na opção. Dim e opção são entradas opcionais e serão padrão para 1. As entradas opcionais Dim e opcional podem ser ignoradas ou podem ser substituídas por uma. Por exemplo, motionmean (dados, janela) dará os mesmos resultados como motionmean (data, window, 1,1) ou motionmean (data, window ,, 1). O tamanho e a dimensão da matriz de dados de entrada são limitados apenas pelo tamanho máximo da matriz para sua plataforma. A janela deve ser um número inteiro e deve ser ímpar. Se a janela for igual, então é arredondada para baixo para o próximo número ímpar mais baixo. A função calcula a média móvel incorporando um ponto central e (janela-1) 2 elementos antes e depois na dimensão especificada. Nas bordas da matriz, o número de elementos antes ou depois é reduzido para que o tamanho real da janela seja menor do que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3d. Isso foi feito para otimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores (ou seja, 1000 x 1). Além disso, vários algoritmos diferentes para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos, como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido. Isso normalmente acontece quando a matriz é muito ampla (ou seja, 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000) e a média móvel está sendo calculada na menor dimensão. O tamanho em que o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags para este arquivo Faça login para marcar arquivos. Faça login para adicionar um comentário ou classificação. Comentários e classificações (8) A função lida com as extremidades cortando a porção inicial ou inicial da janela e a transição para uma média móvel inicial ou posterior, em vez de uma centrada. Para acompanhar o exemplo que você deu no seu comentário se o tamanho da janela for 3, então, no centro de 1, a média da função é de dados dos pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 em média no centro de 9 Os pontos 8, 9 e 10 são calculados em média e no centro de 10 (vamos assumir que o vetor possui 10 entradas), os pontos 9 e 10 são calculados em média. Como o movimento move-se com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas o ponto 1 em 1, depois 3 pontos no ponto 2 e, em seguida, aumentando o tamanho da janela até que o tamanho da janela seja o especificado na entrada da função Obrigado. Agradável e simples. Obrigado. Bom trabalho muito útil como disse Stephan Wolf. Apenas o que eu estava procurando. Média móvel centrada que é capaz de trabalhar em um gráfico em toda a largura, sem ter que procurar o tamanho da janela do filtro e mover o início. Grande acelerando o ritmo da engenharia e da ciência MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas. Filtro médio móvel (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro simples de passagem baixa FIR (Finite Impulse Response) comumente usado para suavizar uma série de datasigns amostrados. É preciso M amostras de entrada de cada vez e leva a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída. É uma estrutura simples de LPF (Low Pass Filter) que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M), a suavidade da saída aumenta, enquanto as transições acentuadas nos dados são tornadas cada vez mais contundentes. Isso implica que este filtro possui uma excelente resposta ao domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência fraca. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Demora os pontos de entrada M, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos de computação envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro atua como um filtro de passagem baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma resposta de domínio de tempo bom). Código Matlab: o código Matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Resposta de Domínio de Tempo: no primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é ruidosa e nosso objetivo é reduzir o ruído. A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode deduzir-se da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é retratado na próxima figura. Aumentamos as torneiras até 101 e 501 e podemos observar que mesmo - embora o ruído seja quase zero, as transições são desviadas drasticamente (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-os com a transição ideal da parede de tijolos em Nossa contribuição). Resposta de frequência: a partir da resposta de freqüência, pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da faixa de parada não é boa. Dada esta atenuação da faixa de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em desempenho fraco no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: livros recomendados: barra lateral primária
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