Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife muss ich den gleitenden Durchschnitt über N 9 Tage bekommen. Das Array I m, das in 1 ist, ist 4 Serie von 365 Werten M, die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes sind Daten Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung zu zeichnen. Ich googeln ein bisschen über bewegte Durchschnitte und die Konv-Befehl und fand etwas, was ich versucht, Umsetzung in meinem Code. So im Grunde, ich berechnen meine Mittel und Handlung Es mit einem falschen gleitenden Durchschnitt Ich wählte den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website, so dass ist falsche Quelle Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was diese wts ist Könnte jemand erklären Wenn es etwas mit den Gewichten der zu tun hat Werte, die in diesem Fall ungültig sind Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich etwas Hilfe mit ihm bekommen. Mein aufrichtiger Dank. Schicht Sep 23 14 um 19 05.Using conv ist ein ausgezeichneter Weg zu Implementiere einen gleitenden Durchschnitt In dem Code, den du benutzt hast, ist wts wie viel y Ou wägen jeden Wert, wie Sie vermutet, die Summe von diesem Vektor sollte immer gleich Eins Wenn Sie möchten, um jeden Wert gleichmäßig Gewicht und tun Sie eine Größe N bewegten Filter dann möchten Sie tun. Um das gültige Argument in conv wird in führen Mit weniger Werten in Ms als Sie haben in M Verwenden Sie das gleiche, wenn Sie don t mind die Auswirkungen der Null-Polsterung Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen wollen Etwas like. You sollte die conv lesen Und cconv Dokumentation für weitere Informationen, wenn Sie Port t bereits. Created am Mittwoch, 08. Oktober 2008 20 04 Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, 14. März 2013 01 29 Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits 41568.Moving Durchschnitt In Matlab. Often Ich finde mich in Not Mittelwertbildung der Daten Ich muss das Rauschen ein wenig reduzieren Ich schrieb paar Funktionen, um genau das zu tun, was ich will, aber Matlab s eingebaute Filterfunktion funktioniert ziemlich gut auch hier Hier lichte ich über 1D und 2D Mittelung von data.1D Filter kann Mit dem f Ilter-Funktion Die Filterfunktion benötigt mindestens drei Eingangsparameter, den Zählerkoeffizienten für den Filter b, den Nennerkoeffizienten für den Filter a und die Daten X. Natürlich kann ein laufender Durchschnittsfilter einfach durch. Für 2D-Daten definiert werden, die wir verwenden können Die Matlab s filter2 Funktion Für weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, können Sie type. Here ist eine schnelle und schmutzige Umsetzung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filter Zuerst müssen wir den Filter definieren Da alles, was wir wollen, ist gleicher Beitrag aller Nachbarn Wir können einfach die Funktion verwenden Wir teilen alles mit 256 16 16 ab, da wir nicht die allgemeine Amplitude des Signals ändern wollen. Um den Filter anzuwenden, können wir einfach folgendes sagen. Below sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms In diesem Fall ist Range in Y-Achse und Azimut ist auf X-Achse abgebildet Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit in Azimuth. Moving Average Filter MA Filter. Loading Der gleitende Durchschnitt Filter ist ein einfacher Low Pass FIR Fini Te Impulsantwort-Filter, der üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird Es dauert M Abtastwerte der Eingabe zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Samples und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF-Tiefpassfilterstruktur, die kommt Praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf sind. Dies bedeutet, dass dieser Filter einen hervorragenden Zeitbereich hat Antwort aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen durch.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Durchschnitt dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2 Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter eine bestimmte Menge an Verzögerung 3 Der Filter fungiert als Tiefpassfilter mit schlechter Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitdomänenreaktion. Matlab Code. Following Matlab Code simulieren S die Zeit-Domain-Antwort eines M-Punkt-Moving Average-Filters und zeichnet auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response. Input zu MA Filter.3-Punkt MA Filter Ausgang. Input zu Moving Average Filter. Response von 3 Punkt Bewegen des durchschnittlichen Filters.51-Punkt-MA-Filterausgang.101-Punkt-MA-Filterausgang. Response von 51-Punkt Verschieben des mittleren Filters. Response von 101-Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter.501-Punkt-MA-Filterausgang. Response von 501 Punkt Bewegender Durchschnittsfilter. On der ersten Handlung haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Mittelfilter geht. Der Eingang ist verrauscht und unser Ziel ist es, das Rauschen zu reduzieren. Die nächste Figur ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average Filters Die Figur, dass die 3-Punkt Moving Average Filter hat nicht viel in Ausfilterung der Lärm Wir erhöhen die Filter tippen auf 51-Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe hat sich viel reduziert, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Frequenzgang der sich bewegenden mittleren Filter von vario Uns Längen. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass auch - obwohl das Rauschen fast Null ist, die Übergänge abgestumpft sind drastisch beobachten die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen sie mit der idealen Mauer Übergang in unserem Input. Frequency Response. From der Frequenzantwort kann behauptet werden, dass der Roll-off ist sehr langsam und die Stop-Band-Dämpfung ist nicht gut Angesichts dieser Stop-Band Dämpfung, klar, die gleitenden Durchschnitt Filter kann nicht ein Band von Frequenzen Von einem anderen Wie wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu schlechter Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber eine außergewöhnlich schlechte Low - Pass-Filter die Aktion in der Frequenz Domain. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar.
No comments:
Post a Comment