Moving Average Filter In Matlab

Download movAv m lihat juga movAv2 - versi terbaru yang memungkinkan pembobotan. Matriks Matlab mencakup fungsi yang disebut movingavg dan tsmovavg time-series moving average di Financial Toolbox, movAv dirancang untuk mereplikasi fungsi dasar dari kode di sini memberikan contoh bagus untuk mengelola Indeks di dalam loop, yang bisa membingungkan untuk memulai dengan saya dengan sengaja membuat kode tetap pendek dan sederhana agar proses ini tetap bersih. Saya melakukan rata-rata bergerak sederhana yang dapat digunakan untuk memulihkan data yang bising dalam beberapa situasi. Ini bekerja dengan mengambil rata-rata Dari input y di atas jendela waktu geser, ukuran yang ditentukan oleh n n yang lebih besar adalah, semakin besar jumlah perataan efek n relatif terhadap panjang vektor input y dan efektif dengan baik, semacam menciptakan Filter frekuensi lowpass - lihat contoh dan bagian pertimbangan. Karena jumlah smoothing yang diberikan oleh setiap nilai n relatif terhadap panjang vektor input, nilainya selalu bernilai Menguji nilai yang berbeda untuk melihat apa yang sesuai Ingat juga bahwa n poin hilang pada masing-masing rata-rata jika n adalah 100, 99 titik pertama vektor input tidak mengandung cukup data untuk rata-rata 100pt Ini dapat dihindari agak oleh rata-rata susun, untuk Contoh, kode dan grafik di bawah ini membandingkan sejumlah rata-rata panjang jendela yang berbeda Perhatikan seberapa halus 10 10pt dibandingkan dengan rata-rata 20pt tunggal Dalam kedua kasus, 20 titik data hilang total. Buat xaxis x 1 0 01 5 Menghasilkan noise noiseReps 4 noise repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 noise reshape noise, 1, noise noise panjang Hitunglah ydata noise y exp x 10 noise 1 length x Perfrom averages y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plot figure plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Data, 10pt moving average, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Perbandingan moving averages. movAv m code fungsi run-through output movAv y, n Baris pertama mendefinisikan nama fungsi, input dan output Input X harus menjadi vektor data untuk melakukan rata-rata, n harus jumlah titik untuk melakukan rata-rata di atas output akan berisi data rata-rata yang dikembalikan oleh fungsi Preallocate output output NaN 1, numel y Temukan titik tengah ronde midPoint N 2 Tugas utama fungsi dilakukan di for loop, tapi sebelum memulai dua hal yang disiapkan Fir Secara kasar, outputnya sudah dialokasikan sebagai NaNs, ini melayani dua tujuan Pertama, preallokasi pada umumnya adalah praktik yang baik karena mengurangi juggling memori yang harus dilakukan Matlab, kedua, membuat data rata-rata menjadi keluaran dengan ukuran yang sama dengan Vektor input Ini berarti xaxis yang sama dapat digunakan kemudian untuk keduanya, yang sesuai untuk merencanakan, sebagai alternatif NaN dapat dilepas nanti dalam satu baris output output kode. Titik tengah variabel akan digunakan untuk menyelaraskan data pada vektor keluaran Jika n 10, 10 poin akan hilang karena, untuk 9 titik pertama dari vektor masukan, tidak ada cukup data untuk mengambil nilai rata-rata 10 karena output akan lebih pendek daripada input, maka perlu diselaraskan dengan benar midPoint akan Digunakan sehingga jumlah data yang sama hilang pada awal dan akhir, dan input dijaga sejajar dengan output oleh buffer NaN yang dibuat saat preallocating output. untuk 1 panjang y - n Temukan rentang indeks untuk mengambil rata-rata di atas abban Hitung Berarti output a MidPoint mean yab end Dalam for loop itu sendiri, mean diambil alih setiap segmen berturut-turut dari input Lingkaran akan berjalan untuk yang didefinisikan sebagai 1 sampai dengan panjang input y, dikurangi data yang akan hilang n Jika Inputnya 100 titik dan n adalah 10, loop akan berjalan dari 1 sampai 90. Ini berarti indeks pertama dari segmen dirata-ratakan. Indeks kedua b hanyalah n-1 Jadi pada iterasi pertama, A 1 n 10 jadi b 11-1 10 Rata-rata pertama diambil di atas yab atau x 1 10 Rata-rata segmen ini, yang merupakan satu nilai, disimpan dalam output pada indeks titik tengah atau 1 5 6. Pada iterasi kedua , A 2 b 2 10-1 11 sehingga mean diambil alih x 2 11 dan disimpan dalam keluaran 7 Pada iterasi terakhir dari loop untuk masukan dengan panjang 100, a 91 b 90 10-1 100 maka meannya diambil. Lebih dari x 91 100 dan disimpan dalam output 95 Ini menghasilkan output dengan total n 10 nilai NaN pada indeks 1 5 dan 96 100. Contoh dan pertimbangan Moving averages berguna dalam beberapa situasi, namun keduanya Tidak selalu pilihan terbaik Berikut adalah dua contoh di mana mereka belum tentu optimal. Kalibrasi Mikrofon Kumpulan data ini mewakili tingkat setiap frekuensi yang dihasilkan oleh speaker dan dicatat oleh mikrofon dengan respons linier yang diketahui Output speaker bervariasi dengan Frekuensi, tapi kita bisa memperbaiki variasi ini dengan data kalibrasi - keluarannya dapat disesuaikan tingkatnya untuk menjelaskan fluktuasi dalam kalibrasi. Tidak seperti data mentah yang bising - ini berarti bahwa perubahan kecil pada frekuensi tampaknya memerlukan Besar, tidak menentu, perubahan tingkat untuk diperhitungkan Apakah ini realistis Atau apakah ini merupakan produk dari lingkungan rekaman? Hal ini wajar dalam hal ini untuk menerapkan rata-rata bergerak yang menghaluskan kurva frekuensi tingkat untuk memberikan kurva kalibrasi yang sedikit kurang tidak menentu. Tapi mengapa tidak optimal dalam contoh ini. Data lebih baik akan lebih baik - beberapa kalibrasi berjalan rata-rata bersama-sama akan menghancurkan kebisingan di sistem asalkan sudah habis. Dom dan memberikan kurva dengan detail yang kurang halus hilang Rata-rata bergerak hanya dapat memperkirakan hal ini, dan dapat menghilangkan beberapa penurunan frekuensi dan puncak yang lebih tinggi dari kurva yang benar-benar ada. Gelombang matahari Menggunakan rata-rata bergerak pada gelombang sinus menyoroti dua titik. Masalah memilih jumlah poin yang masuk akal untuk melakukan rata-rata di atas. Ini s sederhana, namun ada metode analisis sinyal yang lebih efektif daripada rata-rata sinyal osilasi dalam domain waktu. Pada grafik ini, gelombang sinus asli diplot dengan warna biru. Ditambahkan dan diplot sebagai kurva oranye Rata-rata bergerak dilakukan pada sejumlah titik yang berbeda untuk melihat apakah gelombang orisinal dapat dipulihkan 5 dan 10 poin memberikan hasil yang masuk akal, namun jangan menghilangkan suara sama sekali, dimana jumlah titik yang lebih banyak mulai Kehilangan detail amplitudo karena rata-rata meluas melebihi fase yang berbeda mengingat oscilat gelombang sekitar nol, dan mean -1 1 0.Sebuah pendekatan alternatif adalah dengan membangun filter lowpass daripada yang dapat dilakukan. Diterapkan pada sinyal di domain frekuensi Aku tidak akan pergi ke detail karena melampaui lingkup artikel ini, tetapi karena kebisingan adalah frekuensi yang jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasar gelombang, akan cukup mudah dalam hal ini untuk membangun Filter lowpass daripada yang akan mengeluarkan noise frekuensi tinggi. Diciptakan pada hari Rabu, 08 Oktober 2008 20 04 Terakhir Diupdate pada Kamis, 14 Maret 2013 01 29 Ditulis oleh Batuhan Osmanoglu Hits 41584.Moving Average In Matlab. Sering saya menemukan diri saya membutuhkan rata-rata Data saya harus mengurangi kebisingan sedikit aku menulis beberapa fungsi untuk melakukan apa yang saya inginkan, tapi matlab s dibangun di fungsi filter bekerja cukup bagus juga Disini saya akan menulis tentang 1D dan 2D rata-rata data.1D filter dapat Diwujudkan dengan menggunakan fungsi filter Fungsi filter memerlukan setidaknya tiga parameter masukan koefisien pembilang untuk filter b, koefisien penyebut untuk filter a, dan data X tentu saja. Filter rata-rata yang sedang berjalan dapat didefinisikan. D hanya dengan. Untuk data 2D kita dapat menggunakan fungsi filter2 Matlab s Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana filter bekerja, Anda dapat mengetik. Berikut adalah implementasi cepat dan kotor dari 16 by 16 moving average filter Pertama kita perlu mendefinisikan filter Karena semua yang kita inginkan adalah kontribusi yang setara dari semua tetangga kita bisa menggunakan fungsi tersebut. Kita membagi semuanya dengan 256 16 16 karena kita tidak ingin mengubah amplitudo tingkat umum dari sinyal. Untuk menerapkan filter kita bisa mengatakan hal berikut. Berikut adalah hasil untuk fase interferogram SAR Dalam hal ini Rentang berada pada sumbu Y dan Azimuth dipetakan pada sumbu X Saringannya lebar 4 piksel dengan lebar Rentang dan lebar 16 piksel pada Azimuth. Moving Average Function. result movingmean data, window, Redup, opsi menghitung rata-rata pergerakan terpusat dari data matriks data menggunakan ukuran jendela yang ditentukan di jendela dalam dimensi redup, dengan menggunakan algoritma yang ditentukan pada opsi Dim dan opsi adalah input opsional dan akan default ke 1.Dim dan opsi input opsional dapat dilewati. Sebuah Secara bersama-sama atau bisa diganti dengan data movingmean Misalnya, window akan memberikan hasil yang sama dengan data movingmean, window, 1,1 atau movingmean data, window,, 1.Input data matrix size dan dimensi hanya dibatasi oleh ukuran matriks maksimum. Untuk Anda platform Window harus integer dan harus aneh Jika jendela bahkan kemudian dibulatkan ke angka ganjil berikutnya yang lebih rendah. Fungsi menghitung rata-rata bergerak yang menggabungkan titik tengah dan jendela-1 2 elemen sebelum dan sesudah dalam dimensi yang ditentukan. Di tepi matriks jumlah elemen sebelum atau sesudah dikurangi sehingga ukuran jendela sebenarnya kurang dari jendela yang ditentukan. Fungsi dibagi menjadi dua bagian, algoritma 1d-2d dan algoritma 3d Hal ini dilakukan untuk mengoptimalkan Kecepatan solusi, terutama pada matriks yang lebih kecil i e.1000 x 1 Selanjutnya, beberapa algoritma yang berbeda dengan masalah 1d-2d dan 3d disediakan seperti pada kasus-kasus tertentu algoritma default tidak tercepat Ini biasanya terjadi bila matriksnya sangat lebar. Yaitu 100 x 100000 atau 10 x 1000 x 1000 dan moving average sedang dihitung dalam dimensi yang lebih pendek Ukuran dimana algoritma default lebih lambat akan tergantung pada komputer. MOLL 7 7 R2009a. Tags for This File Please login to tag files. Silakan masuk untuk menambahkan komentar atau penilaian dan Peringkat 8. Fungsi berhubungan dengan berakhirnya dengan memotong bagian trailing atau leading window dan beralih ke moving average atau trailing moving average, bukan yang terpusat. Untuk mengikuti contoh yang Anda berikan di Komentar jika ukuran jendela adalah 3 maka pada pusat 1 fungsi rata-rata data dari titik 1 dan 2 di pusat 2 poin 1, 2, dan 3 dirata-ratakan di pusat 9 poin 8, 9, dan 10 rata-rata Dan di pusat 10 mari kita asumsikan vektor memiliki 10 entri poin 9 dan 10 dirata-ratakan. Bagaimana cara mengatasinya? Ujilah dengan ukuran jendela yang hanya mencakup titik 1 pada 1, kemudian 3 poin pada titik 2, kemudian bertambah. Dalam ukuran jendela sampai ukuran jendela yang ditentukan Dalam fungsi masukan Thanks. Nice dan sederhana Terima kasih. Pekerjaan yang baik Sangat berguna sebagai Stephan Wolf said. Just apa yang saya cari untuk rata-rata bergerak terpusat yang mampu bekerja dalam sebuah plot di seluruh lebar, tanpa harus mencari ukuran jendela Dari filter dan memindahkan awal Great. Mempercepat laju teknik dan sains. MathWorks adalah pengembang perangkat lunak komputasi matematika terkemuka untuk para insinyur dan ilmuwan.