เฉลี่ยเคลื่อนที่ ขั้นตอนวิธี Matlab

ฉัน ve มีเวกเตอร์และฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของมันโดยใช้หน้าต่างของความกว้าง 5.For เช่นถ้าเวกเตอร์ในคำถาม 1,2,3,4,5,6,7,8 แล้ว then. the แรก. รายการของเวกเตอร์ที่ได้ควรเป็นผลรวมของรายการทั้งหมดใน 1,2,3,4,5 เช่น 15. รายการที่สองของเวกเตอร์ที่ได้ควรเป็นผลรวมของรายการทั้งหมดใน 2,3,4,5,6 เช่น 20. ในท้ายที่สุดเวกเตอร์ที่เป็นผลลัพธ์ควรเป็น 15,20,25,30 ฉันจะทำอย่างไรได้ฟังก์ชัน conv นั้นขึ้นอยู่กับซอยของคุณคำตอบ 3 วิธีที่แตกต่างกัน ความกว้างของ 5 ใช้ timeit รู้สึกฟรีเพื่อ poke หลุมในความคิดเห็นถ้าคุณคิดว่ามันต้อง refined. conv โผล่ออกมาเป็นวิธีที่เร็วที่สุดมันเกี่ยวกับสองครั้งเร็วเท่าวิธีเหรียญ s โดยใช้ตัวกรองและประมาณสี่ครั้งเร็ว Luis วิธีการใช้เมนบอร์ด cumsum นี่คือมาตรฐานการป้อนข้อมูลมาตรฐานอื่น ๆ ที่กำหนดไว้สำหรับความกว้างของหน้าต่างที่แตกต่างกัน 1e4 ที่นี่วิธีการ cumsum ของ Luis Mendo กลายเป็นผู้ชนะที่ชัดเจนเนื่องจากความซับซ้อนของมันเป็นหลัก ควบคุมโดยความยาวของอินพุทและไม่ไวต่อความกว้างของหน้าต่างหากต้องการสรุปคุณควรใช้แนวทาง conv ถ้าหน้าต่างของคุณค่อนข้างเล็กใช้วิธี cumsum ถ้าหน้าต่างของคุณมีขนาดค่อนข้างใหญ่โค้ดสำหรับ benchmarks. Moving ข้อมูลค่าเฉลี่ยของฟอร์แมท Movement, window, dim, คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางของข้อมูลเมทริกซ์โดยใช้ขนาดหน้าต่างที่ระบุในหน้าต่างในมิติสลัวโดยใช้อัลกอริธึมที่ระบุไว้ในตัวเลือก Dim และตัวเลือกเป็นอินพุตที่ไม่จำเป็นและจะเริ่มต้นเป็น 1 ตัวเลือก Dim และ Optional สามารถข้ามได้ทั้งหมดหรือสามารถแทนที่ได้ด้วยตัวอย่างเช่น Movement ข้อมูลหน้าต่างจะให้ผลลัพธ์เช่นเดียวกับการย้ายข้อมูลหน้าต่าง 1,1 หรือ movingmean ข้อมูลหน้าต่าง 1. Input data matrix size และ ขนาดจะถูก จำกัด ด้วยขนาดเมทริกซ์สูงสุดสำหรับแพลตฟอร์มของคุณหน้าต่างต้องเป็นจำนวนเต็มและควรเป็นเลขคี่ถ้าหน้าต่างนั้นมีการปัดเศษลงไปที่เลขคี่ที่ต่ำกว่าถัดไปฟังก์ชันคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่รวมศูนย์ p oint และ window-1 2 องค์ประกอบก่อนและหลังในมิติที่กำหนดที่ขอบของเมทริกซ์จำนวนขององค์ประกอบก่อนหรือหลังจะลดลงเพื่อให้ขนาดหน้าต่างที่เกิดขึ้นจริงน้อยกว่าหน้าต่างที่ระบุฟังก์ชันถูกแบ่งออกเป็นสองส่วน, อัลกอริธึม 1d-2d และอัลกอริทึม 3 มิตินี้ทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการแก้ปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเมทริกซ์ที่เล็กกว่า i e.1000 x 1 นอกจากนี้อัลกอริธึมต่างๆในปัญหา 1d-2d และ 3d มีให้เช่นเดียวกับในบางกรณี ไม่เร็วที่สุดนี้มักเกิดขึ้นเมื่อเมทริกซ์กว้างมากเช่น 100 x 100000 หรือ 10 x 1000 x 1000 และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกคำนวณในมิติที่สั้นกว่าขนาดที่อัลกอริทึมดีฟอลต์จะทำงานช้าลงจะขึ้นอยู่กับคอมพิวเตอร์ MATLAB 7 8 R2009a. Tags สำหรับไฟล์นี้กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อติดแท็กไฟล์กรุณาล็อกอินเพื่อเพิ่มข้อคิดเห็นหรือการให้คะแนนและการให้คะแนน 8. ฟังก์ชั่นเกี่ยวข้องกับปลายโดยการตัดส่วนท้ายหรือส่วนนำของหน้าต่างและการเปลี่ยนไปเป็นผู้นำหรือต่อท้าย ย้ายค่าเฉลี่ยแทนที่จะเป็นศูนย์กลางเพื่อไปกับตัวอย่างที่คุณให้ไว้ในความคิดเห็นของคุณถ้าขนาดหน้าต่างอยู่ที่ 3 จากนั้นตรงกลาง 1 ฟังก์ชันจะให้คะแนนข้อมูลเฉลี่ยจากจุด 1 และ 2 ที่จุดศูนย์ 2 จุด 1, 2 และ 3 จะเฉลี่ยที่จุดศูนย์กลาง 9 จุด 8, 9 และ 10 เป็นค่าเฉลี่ยและอยู่ตรงกลางจาก 10 ให้สมมุติว่าเวกเตอร์มี 10 จุดรายการ 9 และ 10 เป็นค่าเฉลี่ย. วิธีการจัดการกับปลายไม่ว่าจะเป็นการเริ่มต้นด้วยขนาดของหน้าต่าง ครอบคลุมเฉพาะจุด 1 ที่ 1 แล้ว 3 จุดที่จุด 2 แล้วเพิ่มขนาดหน้าต่างจนขนาดหน้าต่างที่ระบุไว้ในการป้อนข้อมูลฟังก์ชั่น Thanks. Nice และเรียบง่ายขอบคุณงานที่ดีมีประโยชน์มากเป็น Stephan Wolf said. เพียงแค่สิ่งที่ฉัน ถูก lookin สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Centered ที่สามารถทำงานในพล็อตทั่วทั้งความกว้างโดยไม่ต้องมองหาขนาดหน้าต่างของตัวกรองและย้ายจุดเริ่มต้น Great. Accelerating ก้าวของวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์.MathWorksเป็นผู้นำด้านการพัฒนาทางคณิตศาสตร์ ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์สำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์ ตัวกรองค่าเฉลี่ยกรอง MA. Loading ตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองฟิลเตอร์ฟิวด์ฟิวด์อินพุทฟิลเตอร์ตอบสนองที่ใช้กันโดยทั่วไปสำหรับการให้สัญญาณข้อมูลตัวอย่างตัวอย่างเรียบง่ายและใช้ค่าเฉลี่ยของ M - ตัวอย่างและผลิตจุดส่งออกเดียวเป็นโครงสร้าง LPF Low Pass Filter ที่ง่ายมากซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรในการกรองส่วนประกอบที่มีเสียงรบกวนที่ไม่พึงประสงค์จากข้อมูลที่ต้องการเนื่องจากความยาวของตัวกรองจะเพิ่มพารามิเตอร์ M ที่ราบเรียบของผลผลิตเพิ่มขึ้นในขณะที่ นี่หมายความว่าตัวกรองนี้มีการตอบสนองโดเมนเวลาที่ยอดเยี่ยม แต่มีการตอบสนองต่อความถี่ต่ำตัวกรอง MA ทำหน้าที่สำคัญ 3 ประการ M ใช้คะแนน M คำนวณค่าเฉลี่ยของ M-points และ ผลิตจุดส่งออกเดียว 2 เนื่องจากการคำนวณคำนวณที่เกี่ยวข้องกับตัวกรองแนะนำจำนวนเงินที่แน่นอนของความล่าช้า 3 ตัวกรองทำหน้าที่เป็นตัวกรองความถี่ต่ำที่มีค่าน้อย f การตอบสนองโดเมน requency และการตอบสนองโดเมนเวลาที่ดีรหัส Matlab Code. Following จำลองการตอบสนองโดเมนเวลาของ M-point Moving Average กรองและยังวางแผนการตอบสนองความถี่สำหรับความยาวตัวกรองต่างๆ Time Response โดเมนป้อนข้อมูลไปยังตัวกรอง MA.3 จุดตัวกรอง MA กรองเอาท์พุทเพื่อย้ายตัวกรองเฉลี่ยการตอบสนองของ 3 จุดย้ายเฉลี่ยกรองตัวกรอง MA1.11 จุดเอาท์พุท MA1101 จุดเอาท์พุทการตอบสนองของ 51-point Movement เฉลี่ยตัวกรองการตอบสนองของ 101-point Moving average filter.501-point MA filter output การตอบสนองของ filter เฉลี่ย 501 point ในพล็อตแรกเรามีอินพุทที่เข้าสู่ตัวกรองค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวค่า input มีเสียงดังและเป้าหมายของเราก็คือลด noise ลงไป การตอบสนองเอาต์พุตของตัวกรองเฉลี่ย 3 จุดสามารถอนุมานได้จากรูปที่ตัวกรอง 3 จุด Moving Average ไม่ได้ทำอะไรมากนักในการกรองเสียงเราเพิ่มก๊อกกรองให้เป็น 51 จุดและเราจะเห็นว่า เสียงในเอาต์พุตมีอีก duced มากซึ่งเป็นภาพใน figure. Frequency ต่อไปของตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความยาวต่างๆเราเพิ่มก๊อกต่อไป 101 และ 501 และเราสามารถสังเกตเห็นว่าแม้แม้เสียงเกือบเป็นศูนย์การเปลี่ยนเป็น blunted ออกอย่างมาก สังเกตความชันที่ด้านใดด้านหนึ่งของสัญญาณและเปรียบเทียบกับการเปลี่ยนแปลงของผนังอิฐที่เหมาะในการป้อนข้อมูลของเราการตอบสนองตามความถี่จากการตอบสนองต่อความถี่สามารถยืนยันได้ว่าการม้วนออกช้ามากและการลดทอนของแถบหยุดไม่ดี เมื่อพิจารณาการลดทอนแถบหยุดนี้อย่างชัดเจนแล้วตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่สามารถแยกย่านความถี่หนึ่งจากอีกอันเนื่องจากเราทราบว่าการทำงานที่ดีในโดเมนเวลาทำให้ประสิทธิภาพต่ำในโดเมนความถี่และในทางกลับกันในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ ตัวกรองการราบเรียบที่ดีเป็นพิเศษในการดำเนินการในโดเมนเวลา แต่ตัวกรองความถี่ต่ำ low-pass ที่ไม่ดีจะทำงานในโดเมนความถี่ External links. Recommended Books. Primary Sidebar