Jag behöver beräkna ett glidande medelvärde över en dataserie, inom en kretslopp måste jag få det glidande medeltalet över N 9 dagar. Den matris jag använder i är 4 serier av 365 värden M, som i sig är medelvärden för en annan uppsättning Data Jag vill räkna ut medelvärdena för mina data med det rörliga genomsnittet i en plot. Jag googlade lite om glidande medelvärden och conv-kommandot och hittade något som jag försökte implementera i min kod. Så i princip beräknar jag mitt medelvärde och diagram Det med ett fel glidande medelvärde jag valde wts-värdet direkt utanför mathworks-webbplatsen, så det är felaktig källa Mitt problem är dock att jag inte förstår vad det här är. Kan någon förklara om det har något att göra med vikten av Värden som är ogiltiga i det här fallet Alla värden är viktade samma. Och om jag gör det här helt fel, kan jag få lite hjälp med det. Min uppriktiga tack. Skal den 23 september kl 14 på 19 05. Att använda conv är ett utmärkt sätt att Implementera ett glidande medelvärde I koden du använder är wts hur mycket y Ou väger varje värde som du gissade summan av den vektorn ska alltid vara lika med en Om du vill vikta varje värde jämnt och göra ett rörligt N-filter, så skulle du vilja göra. Användning av det giltiga argumentet i samtal kommer att resultera i Ha färre värden i Ms än du har i M Använd samma om du inte tänker på effekterna av noll padding Om du har signalbehandlingsverktygslådan kan du använda cconv om du vill försöka ett cirkulärt glidande medelvärde. Något liknande. Du borde läsa conv Och cconv dokumentation för mer information om du redan har t. Köpt onsdagen den 08 oktober 2008 20 04 Senast uppdaterad den torsdag 14 mars 2013 01 29 Skrivet av Batuhan Osmanoglu Hits 41568.Moving Average I Matlab. Ofta tycker jag att jag behöver Medelvärdet av data jag måste minska bullret lite jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra Här skriver jag om 1D och 2D-medelvärdena.1D-filterburken Realiseras med hjälp av f Ilterfunktion Filterfunktionen kräver minst tre ingångsparametrar täljarkoefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för filtret a och data X självklart. Ett löpande medelfilter kan enkelt definieras. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen För mer information om hur filtret fungerar kan du skriva. Det är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter. Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika bidrag från alla grannar Vi kan bara använda de funktionerna Vi delar upp allt med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra signalets generella nivå amplitude. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. När är resultaten för fas av ett SAR-interferogram I detta fall är räckvidden i y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln. Filtret var 4 pixlar brett i räckvidd och 16 pixlar vid Azimuth. Moving Average Filter MA filter. Laddning Det glidande medelfiltret är ett enkelt Low Pass FIR Fini Te Impulse Response-filter som vanligtvis används för att utjämna en samling samplad datasignal. Det tar M-prover av ingång åt gången och tar medlet av dessa M-prover och producerar en enda utgångspunkt. Det är en mycket enkel LPF-lågpassfilterstruktur som kommer Praktiskt för forskare och ingenjörer att filtrera oönskad bullriga komponent från den avsedda dataen. Om filterlängden ökar parametern M ökar utjämnets jämnhet, medan de skarpa övergångarna i data görs alltmer stupade. Detta innebär att detta filter har utmärkt tidsdomän Svaret men ett dåligt frekvenssvar. MA-filtret utför tre viktiga funktioner.1 Det tar M-ingångspunkter, beräknar medelvärdet av de M-punkterna och producerar en enda utgångspunkt 2. På grund av beräkningsberäkningarna involverar filtret en bestämd mängd Fördröjning 3 Filtret fungerar som ett lågpassfilter med dåligt frekvensdomänsvar och ett bra domänrespons. Matlab-kod. Följer matlab-kod simulerar S tidsdomänsvaret för ett M-punkts rörande genomsnittsfilter och även plottar frekvenssvaret för olika filterlängder. Tid Domänrespons. Inmatning till MA-filter.3-punkts MA-filterutgång. Inmatning till Flyttande medelfilter. Response av 3 poäng Flyttande genomsnittligt filter.51-punkts MA-filterutmatning.101-punkts MA-filterutmatning. Svar på 51-punkts Rörande medelfilter. Response av 101-punkts Rörande medelfilter.501-punkts MA-filterutgång. Svar på 501-poäng Rörande medelfilter . I det första diagrammet har vi ingången som går in i det glidande medelfiltret. Inmatningen är bullrig och vårt mål är att minska bruset. Nästa bild är utgångsvaret för ett 3-punkts rörande medelfilter. Det kan härledas från Siffran att 3-punkts rörande medelfilter inte har gjort mycket för att filtrera ut bruset. Vi ökar filterkranarna till 51 punkter och vi kan se att bruset i utmatningen har minskat mycket, vilket avbildas i nästa bild. Frekvensrespons för att flytta genomsnittliga filter av vario Vi längtar. Vi ökar kranarna vidare till 101 och 501 och vi kan observera att även om bullret är nästan noll, övergångarna är utslagna drastiskt observera lutningen på vardera sidan av signalen och jämföra dem med den idealiska tegelväggen Övergången i vårt input. Frequency Response. From frekvenssvaret kan det hävdas att avrullningen är väldigt långsam och stoppbanddämpningen är inte bra. Med tanke på detta stoppbanddämpning kan det glidande medelfiltret tydligt inte separera ett frekvensband Från en annan Som vi vet att en bra prestanda i tidsdomänen resulterar i dålig prestanda i frekvensdomänen och vice versa Kort sagt är det rörliga genomsnittet ett exceptionellt bra utjämningsfilter åtgärden i tidsdomänen, men en exceptionellt dålig låg - Passera filtret åtgärden i frekvensdomänen. Externa länkar. Rekommenderade bokar. Primär sidofält.
Comments
Post a Comment