Creado el Miércoles 08 de octubre de 2008 20:04 Última actualización el jueves 14 de marzo de 2013 1:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 38957 media móvil en MATLAB A menudo me encuentro en la necesidad de un promedio de los datos que tengo para reducir el ruido un poco poco. Escribí funciones par que se puede hacer exactamente lo que yo quiero, sino matlabs construidos en función de filtro funciona bastante bien. escribir aquí mal de 1D y 2D con un promedio de los datos. filtro 1D puede ser realizado usando la función de filtro. La función de filtro requiere al menos tres parámetros de entrada: el coeficiente de numerador para el filtro (b), el coeficiente denominador para el filtro (a), y los datos (X), por supuesto. Un filtro de media puede definirse simplemente por: Para los datos 2D podemos utilizar la función filter2 Matlabs. Para obtener más información sobre cómo funciona el filtro, puede escribir: Aquí es una implementación rápida y sucia de un 16 un 16 filtro de media móvil. En primer lugar, tenemos que definir el filtro. Puesto que todo lo que queremos es igual contribución de todos los vecinos que sólo puede utilizar la función queridos. Dividimos todo con 256 (1616), ya que nosotros no queremos cambiar el nivel general (amplitud) de la señal. Para aplicar el filtro simplemente podemos decir lo siguiente A continuación se presentan los resultados de fase de un interferograma SAR. En este caso Rango está en el eje Y y Azimut es mapeado en el eje X. El filtro fue de 4 píxeles de ancho en cobertura y 16 píxeles de ancho en acimut. Accede SearchUsing MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y anexar la media móvil de esa matriz que estoy tratando de calcular el promedio móvil de 3 días desde el fondo hasta la parte superior de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz A y la máscara: He tratado de implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Este es el comando conv he estado tratando de utilizar en la segunda columna de la matriz A: La salida deseo se da en la matriz siguiente: Si usted tiene alguna sugerencia, me sería de gran aprecio. Muchas gracias por la columna 2 de la matriz A, estoy calculando la media móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz A (Me cambió el nombre de la matriz como un 39desiredOutput39 sólo para ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 la media de 3 días de 14, 11, 8 es 11 la media de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. no hay valor en la parte inferior 2 filas para la cuarta columna debido a que el cálculo para la 3-día en movimiento inicio promedio en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta que al menos el 17, 14 y 11. Con suerte esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 a las 01:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si usted mostrar el error. En este caso va a hacer dos cosas mal: En primer lugar su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) En segundo lugar, observa el tamaño de c. No se puede simplemente encajar en un c. La forma típica de conseguir una media móvil sería utilizar mismo: pero eso no parecerse a lo que desea. En lugar de ello se ven obligados a utilizar un par de líneas: Documentación tsmovavg salida tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple de tiempo financiera objeto de la serie, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WindowSize 1). tsmovavg de salida (vector, e, timeperiod, tenue) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. (2 / (timeperiod 1)). tsmovavg salida (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de la serie de tiempo financieras, tsobj. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. tsmovavg salida (vector, m, numperiod, tenue) devuelve el promedio móvil modificado para el vector. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. dim 8212 dimensión a lo largo de operar entero positivo con un valor de 1 ó 2 dimensiones para operar a lo largo de, especificada como un entero positivo con un valor de 1 ó 2. DIM es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor por defecto valor 2 se supone. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz por filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione sus Country2D media móvil de ventana Se puede pensar en su lista de vigilancia como las discusiones que se han marcado como favoritas. Puede añadir etiquetas, autores, hilos, e incluso los resultados a su lista de vigilancia buscar. De esta manera usted puede fácilmente hacer un seguimiento de los temas que usted está interesado. Para ver su lista de vigilancia, haga clic en el enlace quotMy Newsreaderquot. Para añadir elementos a su lista de vigilancia, haga clic en el enlace para ver quotadd listquot en la parte inferior de cualquier página. ¿Cómo puedo añadir un artículo a mi lista de vigilancia de búsqueda para añadir criterios de búsqueda a su lista de vigilancia, buscar el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el quotAdd esta búsqueda a mi reloj listquot enlace en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de vigilancia mediante la búsqueda de la etiqueta con la Directiva quottag: tagnamequot donde el nombre de etiqueta es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para añadir un autor a su lista de vigilancia, ir a la página de perfil autores y haga clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de vigilancia por ir a un hilo que el autor ha escrito en y hacer clic en el quotAdd este autor a mi enlace listquot reloj. Se le notificará cada vez que el autor hace un poste. Para añadir enhebrar un hilo a su lista de vigilancia, ir a la página del tema y haga clic en el quotAdd este hilo para mi reloj listquot enlace en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias, y MATLAB central ¿Cuáles son los grupos de noticias Los grupos de noticias son un foro de todo el mundo que está abierto a todo el mundo. Los grupos de noticias se utilizan para tratar una amplia gama de temas, hacer anuncios y archivos comerciales. Las discusiones son roscados, o agrupados de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil de seguir el hilo de la conversación, y para ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su respuesta o hacer una nueva publicación. contenido de grupo de noticias se distribuye por los servidores alojados por diversas organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan a través de protocolos de estándar abierto. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los grupos de noticias. Hay miles de grupos de noticias, cada uno a un solo tema o área de interés. Los mensajes de MATLAB central lector de noticias y muestra los mensajes del grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. ¿Cómo leo o enviados a los grupos de noticias que usted puede utilizar el lector de noticias integrado en la página web de MATLAB central para leer y enviar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está organizada por The MathWorks. Si envías mensajes a través de la central de Noticias MATLAB son vistos por todos los que usan los grupos de noticias, independientemente de la forma en que acceden a los grupos de noticias. Hay varias ventajas de utilizar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta central de MATLAB se ata su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección MATLAB El Centro de Noticias le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de la fijación, evitando el desorden en su buzón de correo principal y reducir el spam. Control de Spam La mayoría de spam grupo de noticias se filtra a cabo por el Centro de Noticias de MATLAB. Mensajes de marcado se pueden etiquetar con una etiqueta correspondiente firmado por cualquier usuario de entrada. Las etiquetas pueden ser utilizados como palabras clave para encontrar archivos particulares de interés, o como una forma de clasificar sus mensajes marcados como favoritos. Usted puede optar por permitir que otros usuarios vean sus etiquetas, y se puede ver o buscar etiquetas othersrsquo, así como los de la comunidad en general. Etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias y las más pequeñas, las ideas y las aplicaciones más oscuros. listas de vigilancia Configuración de listas de vigilancia permite que se le notifique de cambios hechos a las publicaciones seleccionadas por el autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Más información con la lista de visión se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediata), que aparece en mi Locutor, o enviado a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicio de Internet de pago para el acceso a grupos de noticias de un proveedor comercial Uso de Grupos de Google Mathforum. org ofrece un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecutar su propia servidor. Para obtener instrucciones típicas, ver: www. slyck / ngpage2 Seleccione su Guía CountryThe científicos e ingenieros de Procesamiento Digital de Señales Por Steven W. Smith, Ph. D. Como el nombre implica, el filtro de media móvil opera promediando un número de puntos de la señal de entrada para producir cada punto de la señal de salida. En forma de ecuación, esto está escrito: ¿Dónde está la señal de entrada, es la señal de salida, y M es el número de puntos en el promedio. Por ejemplo, en un punto 5 filtro de media móvil, el punto 80 en la señal de salida viene dada por: Como alternativa, el grupo de puntos de la señal de entrada puede ser elegido de forma simétrica alrededor del punto de salida: Esto corresponde a la evolución de la suma en la ecuación . 15-1 a partir de: j 0 a M -1, a: j - (-1 M) / 2 a (M -1) / 2. Por ejemplo, en un punto 10 filtro de media móvil, el índice, j. puede funcionar de 0 a 11 (un promedio de un lado) o -5 a 5 (de promedio simétrica). promediado simétrica requiere que M sea un número impar. La programación es un poco más fácil con los puntos en un solo lado sin embargo, esto produce un desplazamiento relativo entre las señales de entrada y de salida. Hay que reconocer que el filtro de media móvil es una convolución utilizando un kernel muy simple filtro. Por ejemplo, un filtro de 5 punto tiene el núcleo de filtro: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Es decir, el filtro de media móvil es una convolución de la señal de entrada con un pulso rectangular que tiene un área de uno. Tabla 15-1 muestra un programa para implementar el filtro de media móvil.
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