Moving Media Signal Matlab

29 settembre 2013 media di convoluzione cosa si sta muovendo media e ciò che Moving è un bene per come si sta muovendo la media fatta utilizzando convoluzione media mobile è una semplice operazione usata di solito per sopprimere il rumore di un segnale: abbiamo impostato il valore di ciascun punto al 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: qual è levigatura e come posso farlo io ho un array in Matlab, che è lo spettro di ampiezza di un segnale vocale (la grandezza di 128 punti di FFT). Come faccio liscio questo utilizzando una media mobile Da quello che ho capito, devo prendere una dimensione della finestra di un certo numero di elementi, prendere media, e questo diventa il nuovo primo elemento. Poi spostare la finestra a destra di un elemento, prendere media che diventa il secondo elemento, e così via. È davvero come funziona non sono sicuro io perché se lo faccio, a mio risultato finale avrò meno di 128 elementi. Così come funziona e come aiuta a smussare i punti dati O c'è altro modo che io possa fare lisciatura dei dati richiesti 15 12 Ottobre alle 6:30 migrato da StackOverflow 15 12 ottobre a 14:51 Questa domanda è venuto dal nostro sito per programmatori professionisti e appassionati. per uno spettro, probabilmente si vuole fare la media insieme (nella dimensione temporale) spettri multipla, piuttosto che un media che corre lungo l'asse delle frequenze di un singolo spettro ndash endolith 16 12 ottobre a 01:04 endolith entrambi sono tecniche valide. Una media nel dominio della frequenza (talvolta chiamato Danielle Periodogramma) è uguale a finestre nel dominio del tempo. Una media di più periodogrammi (quotspectraquot) è un tentativo di imitare la media dell'ensemble richiesta del vero Periodogramma (questo è chiamato il Welch Periodogramma). Inoltre, per una questione di semantica, direi che quotsmoothingquot non è causual filtro passa-basso. Vedere il filtraggio Kalman vs Kalman smoothing, Wiener filtraggio v Wiener smoothing, ecc C'è una distinzione banale e it39s attuazione dipendente. ndash Bryan 12 dicembre 12 alle 19:18 Smoothing può essere fatto in molti modi, ma in termini molto semplici e generali significa che anche un segnale, mescolando gli elementi con i loro vicini. È smearblur il segnale un po ', al fine di sbarazzarsi di rumore. Ad esempio, una tecnica molto semplice smoothing Sarebbe, ricalcolare ogni elemento del segnale f (t) come 0,8 del valore originale, più 0,1 di ciascuno dei suoi vicini: Si noti come fattori di moltiplicazione, o pesi, sommano a uno. Quindi, se il segnale è abbastanza costante, levigante doesnt cambiare molto. Ma se il segnale conteneva un improvviso cambio di scatti, quindi il contributo dai suoi vicini contribuirà a chiarire che il rumore un po '. I pesi si utilizza in questa funzione di ricalcolo può essere chiamato un kernel. Una funzione gaussiana monodimensionale o qualsiasi altro kernel di base dovrebbero fare nel tuo caso. Bell'esempio di un particolare tipo di smoothing: Sopra: il segnale non livellato Sotto: Esempi segnale livellato di alcuni kernel: Oltre alla bella risposta di Junuxx vorrei far cadere alcune note. Smoothing è legata al filtraggio (purtroppo abbastanza vaga articolo di Wikipedia) - si dovrebbe scegliere il più agevole sulla base delle sue proprietà. Uno dei miei preferiti è il filtro mediano. Questo è un esempio di un filtro non lineare. Ha alcune interessanti proprietà, conserva bordi ed è abbastanza robusto sotto il grande rumore. Se si dispone di un modello come il segnale si comporta un filtro di Kalman è la pena dare un'occhiata. Il livellamento è in realtà un bayesiana stima di massima verosimiglianza del segnale basati su osservazioni. risposto 15 ottobre 12 a 11:07 1 per menzionare il filtro di Kalman ndash Diego 13 dicembre 12 alle 18:48 Smoothing implica utilizzando le informazioni da campioni vicini al fine di cambiare il rapporto tra campioni adiacenti. Per vettori finite, alle estremità, non ci sono informazioni confinante da un lato. Le scelte sono: Non smoothfilter le estremità, accettare una più breve risultante vettore levigata, fare il backup dei dati e liscia con quella (dipende dalla accuracyusefulness di qualsiasi previsione le estremità), o forse utilizzando diversi kernel smoothing asimmetriche alle estremità (che finisce accorciando il contenuto informativo del segnale comunque). risposto 15 ottobre 12 in 19:44 altri hanno detto come si fa levigante, Id piace parlare perché lisciatura opere. Se sovracampione correttamente il segnale, varia relativamente poco da un campione all'altro (timepoints esempio, pixel, ecc), e si dovrebbe avere un aspetto liscio generale. In altre parole, il segnale contiene alcune frequenze alte, vale a dire componenti del segnale che variano ad un tasso simile alla frequenza di campionamento. Tuttavia, le misurazioni sono spesso corrotte da rumore. In prima approssimazione, di solito consideriamo il rumore di seguire una distribuzione gaussiana con media zero e una certa deviazione standard che è semplicemente aggiunto sulla parte superiore del segnale. Per ridurre il rumore nel nostro segnale, che comunemente facciamo le seguenti quattro ipotesi: rumore è casuale, non è correlata tra campioni, ha una media di zero e il segnale è sufficientemente sovracampionato. Con questi presupposti, possiamo utilizzare un filtro medio scorrevole. Si consideri, ad esempio, tre campioni consecutivi. Poiché il segnale è altamente sovracampionata, il segnale di fondo può essere considerato per cambiare linearmente, il che significa che la media del segnale attraverso i tre campioni sarà uguale al segnale vero il campione centrale. Al contrario, il rumore ha media zero e non è correlato, il che significa che la sua media dovrebbe tendere a zero. Quindi, possiamo applicare un filtro media di tre campioni di scorrimento, in cui sostituiamo ogni campione con la media tra se stesso e dei suoi due vicini adiacenti. Naturalmente, maggiore facciamo finestra, più il rumore si mediare a zero, ma il meno nostra assunzione di linearità del segnale vero detiene. Quindi, dobbiamo fare un trade-off. Un modo per cercare di ottenere il meglio dei due mondi è quello di utilizzare una media ponderata, in cui diamo più lontano campioni pesi più piccoli, in modo che abbiamo una media gli effetti del rumore di catene più grandi, pur non pesando vero segnale troppo dove si discosta dalla nostra linearità assunzione. Come si dovrebbe mettere i pesi dipende dal rumore, il segnale, e l'efficienza computazionale, e, naturalmente, il compromesso tra sbarazzarsi del rumore e taglio nel segnale. Si noti che vi è stato un sacco di lavoro fatto in questi ultimi anni per consentire di rilassarsi un po 'delle quattro ipotesi, ad esempio progettando sistemi di levigatura con finestre variabile filtro (anisotropico di diffusione), o schemi che davvero non utilizzano Windows a tutti (mezzi non locale). risposto 27 dicembre 12 a 15: 10I 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.Documentation Questo esempio mostra come utilizzare in movimento filtri medi e ricampionamento per isolare l'effetto di componenti periodiche del momento della giornata su letture di temperatura orarie, così come rimuovere il rumore indesiderato linea da una apertura misura della tensione loop. L'esempio mostra inoltre come lisciare i livelli di un segnale di clock preservando i bordi utilizzando un filtro mediano. L'esempio mostra anche come utilizzare un filtro Hampel per rimuovere grandi valori anomali. La motivazione Smoothing è il modo in cui scopriamo importanti modelli attualmente in vendita, lasciando fuori le cose che sono poco importante (rumore cioè). Usiamo il filtro per eseguire questa levigante. L'obiettivo di smoothing è quello di produrre lenti cambiamenti di valore in modo che la sua più facile vedere le tendenze attualmente in vendita. A volte, quando si esaminano i dati di input si potrebbe desiderare di smussare i dati al fine di vedere una tendenza nel segnale. Nel nostro esempio abbiamo una serie di letture di temperatura in gradi Celsius prese ogni ora all'aeroporto Logan per tutto il mese di gennaio 2011. Si noti che possiamo vedere visivamente l'effetto che l'ora del giorno ha sulle letture di temperatura. Se si è interessati solo alla variazione di temperatura giornaliera nel corso del mese, le fluttuazioni orarie contribuiscono solo rumore, che può rendere le variazioni giornaliere difficile da discernere. Per rimuovere l'effetto del momento della giornata, vogliamo ora per lisciare i nostri dati utilizzando un filtro media mobile. Un Moving Filter Media Nella sua forma più semplice, un filtro a media mobile di lunghezza N prende la media di ogni N campioni consecutivi di forma d'onda. Per applicare un filtro media mobile a ciascun punto di dati, costruiamo i nostri coefficienti del nostro filtro in modo che ogni punto è equamente ponderato e contribuisce 124 alla media totale. Questo ci dà la temperatura media su un periodo di 24 ore. Filter Delay noti che l'uscita filtrato viene ritardata di circa dodici ore. Ciò è dovuto al fatto che il nostro filtro a media mobile ha un ritardo. Qualsiasi filtro simmetrica di lunghezza N avrà un ritardo di (N-1) 2 campioni. Siamo in grado di tenere conto di questo ritardo manualmente. Estrazione differenze medie In alternativa, si può anche utilizzare il filtro media mobile per ottenere una stima migliore di come l'ora del giorno influenza la temperatura generale. Per fare questo, prima, sottrarre i dati levigate dalle misure di temperatura orarie. Poi, segmentare i dati differenziata in giorni e prendono la media su tutti i 31 giorni del mese. Estrazione Peak Busta A volte ci vorrebbe anche avere una stima senza intoppi o meno di come gli alti e bassi del nostro segnale di temperatura cambiano ogni giorno. Per fare questo possiamo usare la funzione di inviluppo per collegare alti e bassi estremi rilevati nel corso di un sottoinsieme del periodo di 24 ore. In questo esempio, ci assicuriamo che ci sono almeno 16 ore tra ogni estremamente bassa alta ed estrema. Possiamo anche ottenere un senso di come gli alti e bassi sono trend prendendo la media tra i due estremi. Weighted Moving Filtri media Altri tipi di movimento filtri medi non appesantire ogni campione ugualmente. Un altro filtro comune segue l'espansione binomiale (12,12) n Questo tipo di filtro approssima una curva normale per grandi valori di n. È utile per filtrare il rumore ad alta frequenza per n piccolo. Per trovare i coefficienti per il filtro binomiale, Convolve 12 12 con se stesso e quindi in modo iterativo convolve l'uscita con 12 12 un determinato numero di volte. In questo esempio, utilizzare cinque iterazioni totale. Un altro filtro in qualche modo simile al filtro gaussiano espansione è il filtro a media mobile esponenziale. Questo tipo di filtro a media mobile ponderata è facile da costruire e non richiede una grande dimensione della finestra. Di regolare un filtro media mobile esponenziale ponderata da un parametro alfa tra zero e uno. Un valore più elevato di alfa avrà meno lisciatura. Ingrandire la letture per un giorno. Seleziona il tuo paese