Trzeba obliczyć średnią ruchomą w serii danych, w pętli for mam uzyskać średnią ruchoma przez N 9 dni Tablica, w której mierzy się, to 4 serie 365 wartości M, które same są wartościami średnimi innego zestawu dane chcę wykreślić średnie wartości moich danych z średnią ruchomą w jednym plot. I googled trochę o średnich ruchomych i conv polecenia i znaleźć coś, co próbowałem realizacji w moim code. So w zasadzie obliczyć moje średnie i działki to z złej ruchomą średnią I wybrał wartość wts tuż off site matematyki, więc jest to nieprawidłowe źródło Mój problem, czy to, że nie rozumiem, co to jest wts Czy ktoś może wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z ciężarkami wartości, które są nieważne w tym przypadku Wszystkie wartości są ważone tym samym. A jesli robię to całkowicie złe, mogę uzyskać pomoc z nim. Dziękuję serdecznie. Zaczął się 23 września w 19 05.Using conv jest doskonałym sposobem na implementuje średnią ruchoma W używanym kodzie, wts jest ile ou ważą każdą wartość, jak się domyślasz, suma tego wektora powinna zawsze być równa jednemu Jeśli chcesz równomiernie wyważyć każdą wartość i zrobić filtr wielkości N, to chcesz to zrobić. Użycie prawidłowego argumentu w wyniku konwersji spowoduje Mając mniejsze wartości w Ms niż w M Użyj tego samego, jeśli nie masz wpływu na zero padding Jeśli posiadasz skrzynkę narzędziową do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz spróbować średniej ruchomej kołowej Coś jak. Należy przeczytać konwert i dokumentację cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli nie masz już okazji. Zrealizowano w środę, 08 października 2008 20 04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 r. 01 29 Wpisany przez Batuhan Osmanoglu Liczba pobrań 41568.Moving Average in Matlab. Often Uważam, że potrzebuję uśrednianie danych muszę zmniejszyć hałas trochę napisałem kilka funkcji, aby zrobić dokładnie to, co chcę, ale MATLAB zbudowany w funkcji filtra działa całkiem dobrze, jak również tutaj I'll write o 1D i 2D uśredniania danych.1D filtr może być realizowane przy użyciu f Funkcja ilter Funkcja filtra wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych współczynnika licznika dla filtra b, współczynnika mianownika dla filtru a, a dane X. Oczywiście przebieg średniego filtra można określić po prostu za pomocą danych 2D. funkcja filtru Matlab s2 Więcej informacji na temat działania filtru można wpisać. Poniżej jest szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16 Najpierw musimy zdefiniować filtr Ponieważ chcemy, jest równy wkład wszystkich sąsiadów możemy po prostu użyć tych funkcji Dzielimy wszystko 256 16 16, ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnej amplitudy sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy, poniżej. Poniżej przedstawiono wyniki dla fazy interferogramu SAR W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y a azymut jest odwzorowywany na osi X Filtr ma szerokość 4 pikseli w zakresie i 16 pikseli szerokości w azymutie. Moving Average filtra filtra MA. Loading Średniometr filtru jest prostym Low Pass FIR Fini Filtr antyspajny Impulse, powszechnie stosowany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych Pobiera M próbek danych wejściowych i przyjmuje średnią z tych próbek M i tworzy pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtra Low Pass Filter LPF, przydatny dla naukowców i inżynierów do filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Ponieważ długość filtra zwiększa parametr M, gładkość wyjścia wzrasta, podczas gdy ostre przejścia w danych są coraz bardziej stępne Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą domenę czasu ale słabej odpowiedzi na częstotliwość. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje.1 Ma punkty M, oblicza średnią tych punktów M i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy 2 Ze względu na obliczenia obliczeniowe zaangażowane filtry wprowadzają określoną ilość opóźnienie 3 Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy o słabej odpowiedzi na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedź na domenę czasową. Matlab Code. Za pomocą matlaba koduje symulację s odpowiedź na domenę czasową filtru Moving Average w punkcie M, a także wyznacza odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Time Domain Response. Input to MA filter.3-point MA filter output. Input to Moving average filter. Response o 3 punkt Przesuwanie filtra średniofiltrowego.51-punktowego wyjścia filtru MA.11-punktowego wyjścia filtra MA. Zespół 51-punktowego filtru średniego ruchu. Przyporządkowanie filtru filtra MA o wielkości 101 punktów Filtr filtrowania 501-punktowy. Powrażanie filtru średniego kroku 501 Na pierwszej wykresie mamy wejście, które wchodzi do średniej ruchomych filtrów Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następna figura jest odpowiedzią wyjściową 3-punktowego filtru Moving Average Można wywnioskować z rysunek, że filtr 3-punktowy Moving Average nie dokonał zbyt wiele w filtrowaniu szumu Zwiększamy klapki filtru do 51 punktów i widzimy, że szum na wyjściu zmniejszył się znacznie, co zostało przedstawione na następnej ilustracji. Pasmo przenoszenia średnich filtrów zmiennych nas długości. Zwiększamy kraniki dalej do 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet, choć hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie obserwować nachylenie po obu stronach sygnału i porównać je z idealnym mur z cegły przejście w naszym input. Frequency Response. From odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że roll-off jest bardzo powolny i tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobre Z uwagi na to tłumienie pasma zatrzymania, wyraźnie, ruchomy filtr średnio nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości z innego Jak wiemy, że dobre wyniki w dziedzinie czasu powodują słabą wydajność w domenie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzania działania w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo złym, pass filtruje działanie w domenie częstotliwości. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.
No comments:
Post a Comment