Io ho preso un vettore e voglio calcolare la media mobile di esso utilizzando una finestra di larghezza 5.Per esempio, se il vettore in questione è 1,2,3,4,5,6,7,8 then. The prima l'ingresso del vettore risultante dovrebbe essere la somma di tutte le voci in 1,2,3,4,5 cioè 15. il secondo ingresso del vettore risultante dovrebbe essere la somma di tutte le voci in 2,3,4,5,6 vale a dire 20.In alla fine, il vettore risultante dovrebbe essere 15,20,25,30 Come posso fare fare quello. Il funzione conv è proprio le risposte alley. Three, tre diversi metodi: ecco un breve riferimento diverse dimensioni di ingresso, finestra fissa larghezza 5 usando timeit sentitevi liberi di colpire i fori in esso nei commenti se si pensa che ha bisogno di essere refined. conv emerge come l'approccio più veloce s circa due volte più veloce approccio moneta s utilizzando il filtro e circa quattro volte più velocemente di Luis Mendo s approccio usando cumsum. Here è un altro punto di riferimento fisso dimensioni di ingresso del 1E4 diverse larghezze delle finestre Qui, Luis Mendo s approccio cumSum emerge come il chiaro vincitore, perché la sua complessità è dettata soprattutto dalla lunghezza dell'input ed è insensibile alla larghezza di il window. To riassumere, si should. use l'approccio conv se la finestra è relativamente small. use l'approccio cumSum se la finestra è relativamente large. Code per benchmarks. Moving media Function. result dati movingmean, finestra, dim, opzione calcola un centrato media mobile dei dati di matrice dati utilizzando una dimensione della finestra specificata nella finestra nella dimensione fioca, utilizzando l'algoritmo specificato nell'opzione Dim e l'opzione sono ingressi opzionali e imposterà 1.Dim e opzione ingressi opzionali può essere saltata del tutto o può essere sostituire con ad esempio i dati movingmean, la finestra darà gli stessi risultati di dati movingmean, finestra, 1,1 o movingmean dati, finestra,, 1.Input dimensione della matrice dei dati e la dimensione è limitata solo dalla dimensione massima della matrice per voi finestra piattaforma deve essere un numero intero e dovrebbe essere dispari Se la finestra è anche in questo caso viene arrotondato al successivo number. Function minore dispari calcola la media mobile che incorpora un punto centrale e la finestra-1 2 elementi prima e dopo nella dimensione specificata ai bordi della matrice il numero di elementi prima o dopo sono ridotti in modo che la dimensione effettiva finestra è inferiore alla funzione specificata window. The è suddiviso in due parti, un algoritmo 1d-2d e un algoritmo 3d Questo è stato fatto per ottimizzare la velocità soluzione, soprattutto in matrici piccoli i e.1000 x 1 Inoltre, diversi algoritmi differenti al problema 1d-2d e 3d sono forniti come in certi casi l'algoritmo predefinito non è il più veloce Questo avviene tipicamente quando la matrice è molto ampia esempio 100 x 100000 o 10 x 1000 x 1000 e la media mobile viene calcolato nella dimensione più breve la dimensione in cui l'algoritmo di default è più lenta dipenderà dalla computer. MATLAB 7 8 R2009a. Tags per questo file Effettua il login per etichettare files. Please login per aggiungere un commento o ratingments e voti 8.I offerte funzione con le estremità di clipping la finale o portano parte della finestra e la transizione a un iniziale o finale media mobile al posto di uno centrato per andare con l'esempio che hai dato nel tuo commento, se la dimensione della finestra è 3 poi in un centro di 1 dati medie funzione da punti 1 e 2 in un centro di 2 punti 1, 2, e 3 sono media in un centro di 9 punti 8, viene calcolata la media 9 e 10 e ad un centro di 10 immobili assumere il vettore ha 10 voci punti 9 e 10 sono averaged. How fa affare movingmean con le estremità fa iniziare con una dimensione della finestra che comprende solo punto 1 a 1, poi 3 punti al punto 2, quindi aumentando di dimensioni della finestra fino alla dimensione della finestra è che specificato nella Thanks. Nice ingresso della funzione e semplice lavoro Grazie you. Good Molto utile come Stephan Wolf said. Just quello che stavo lookin per media mobile Centered che è in grado di lavorare in una trama su tutta la larghezza, senza dover guardare per la dimensione della finestra del filtro e spostando l'inizio Great. Accelerating il ritmo di ingegneria e science. MathWorks è leader nello sviluppo di software per il calcolo matematico per ingegneri e scientists. Moving Filtro media MA filter. Loading il movimento del filtro media è un semplice passa basso FIR Finite Impulse filtro Response comunemente usato per lisciare una matrice di dati campionati segnale prende M campioni di ingresso alla volta e prendere la media di questi M-campioni e produce un singolo punto di uscita è una struttura molto semplice filtro LPF Low pass che , è particolarmente utile per gli scienziati e gli ingegneri di filtrare componente rumoroso indesiderati dalle data. As destinati alla lunghezza del filtro aumenta il parametro M la scorrevolezza degli aumenti di uscita, mentre i forti transizioni nei dati sono fatte sempre più smussato Ciò implica che questo filtro ha tempo eccellente risposta di dominio, ma un povero filtro mA risposta. L'elettrodo frequenza eseguire tre importanti functions.1 prende punti di ingresso M, calcola la media di questi M-points e produce un unico punto 2 di uscita a causa dei calcoli di calcolo coinvolto il filtro introduce un importo definito di ritardo 3 Gli atti del filtro passa basso come un filtro con scarsa risposta nel dominio della frequenza e un dominio del tempo buona response. Matlab Code. Following codice mATLAB simula la risposta nel dominio del tempo di un M-punto mobile del filtro media e anche traccia la risposta in frequenza per vari filtrare lengths. Time dominio Response. Input a MA filter.3-point filtro MA output. Input a Spostamento filter. Response media di 3 punti Moving media filter.51-point filtro MA output.101-point filtro MA output. Response di 51 - Point Moving filter. Response media di 101 punti Moving media filter.501-point filtro MA output. Response di 501 punti Moving media filter. On la prima trama, abbiamo l'ingresso che sta succedendo nel filtro media mobile l'ingresso è rumoroso e il nostro obiettivo è quello di ridurre il rumore la figura seguente è la risposta di uscita di un punto 3 Moving filtro medio si può dedurre dalla figura che il 3 punti Moving filtro media non ha fatto molto a filtrare il rumore aumentiamo il filtro rubinetti a 51 punti e possiamo vedere che il rumore in uscita ha ridotto molto, che è raffigurato in prossima risposta figure. Frequency di Moving Filtri media di vario lengths. We aumentare ulteriormente i rubinetti a 101 e 501 e noi può osservare che anche-se il rumore è quasi zero, le transizioni siano smussati fuori osservare drasticamente la pendenza sul lati del segnale e confrontarle con la transizione muro ideale nel nostro input. Frequency Response. From la risposta in frequenza si può affermare che il roll-off è molto lento e l'attenuazione banda stop non è buona dato questa band attenuazione arresto, in modo chiaro, il filtro media mobile non può separare una banda di frequenze da un'altra Come sappiamo che una buona prestazione nei risultati dominio del tempo a scarso rendimento nel dominio della frequenza, e viceversa in breve, la media mobile è un eccezionale buon filtro smoothing l'azione nel dominio del tempo, ma un passa-basso eccezionalmente avverse filtrare l'azione della frequenza domain. External Links. Recommended libri. Primary Sidebar.
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