Moving Average Algorithm Matlab

Eu tenho um vetor e eu quero calcular a média móvel dele usando uma janela de largura 5.Por exemplo, se o vetor em questão é 1,2,3,4,5,6,7,8 then. the primeiro A entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 1,2,3,4,5 ie 15. a segunda entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 2,3,4,5,6 20.No final, o vetor resultante deve ser 15,20,25,30 Como posso fazer isso. A função conv é até o seu alley. Three respostas, três métodos diferentes Aqui está uma referência rápida diferentes tamanhos de entrada, janela fixa Largura de 5 usando timeit sinta-se livre para picar buracos nele nos comentários se você acha que precisa ser refined. conv emerge como a abordagem mais rápida é cerca de duas vezes tão rápido como moeda s abordagem usando filtro e cerca de quatro vezes mais rápido que Luis Mendo s abordagem usando cumsum. Here é outro benchmark fixo tamanho de entrada de 1e4 janela diferentes larguras Aqui, Luis Mendo s cumsum abordagem surge como o vencedor claro, porque a sua complexidade é principalmente Governado pelo comprimento da entrada e é insensível à largura da janela. Para resumir, você should. use a aproximação do conv se sua janela for relativamente pequena. Use a aproximação do cumsum se sua janela for relativamente grande. Código para benchmarks. Moving A função Average Function. result movingmean data, window, dim, calcula uma média móvel centralizada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension, usando o algoritmo especificado na opção Dim ea opção são entradas opcionais e usarão como padrão 1.Dim e opção entradas opcionais podem ser ignoradas completamente ou pode ser substituído por um exemplo de dados de movimento, janela dará os mesmos resultados como mover dados de dados, janela, 1,1 ou movingmean dados, janela, 1.Input tamanho de matriz de dados e Dimensão é limitada apenas pelo tamanho máximo da matriz para você plataforma Janela deve ser um número inteiro e deve ser estranho Se a janela é mesmo então é arredondado para baixo para o próximo número impar mais baixo. Função calcula a média móvel incorporando um centro p Oint e window-1 2 elementos antes e depois na dimensão especificada Nas bordas da matriz o número de elementos antes ou depois é reduzido para que o tamanho real da janela seja menor que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, Um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3d Isto foi feito para otimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores i e.1000 x 1 Além disso, vários algoritmos diferentes para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão é Não o mais rápido Isso geralmente acontece quando a matriz é muito grande, ou seja, 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000 ea média móvel está sendo computada na dimensão menor O tamanho onde o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7 8 R2009a. Tags para este arquivo Por favor, faça o login para etiquetar arquivos. Por favor, faça o login para adicionar um comentário ou classificações e Ratings 8. A função lida com as extremidades, cortando a porção de arrasto ou líder da janela e fazendo a transição para um líder ou arrasto Média móvel em vez de uma centrada Para ir com o exemplo que você deu em seu comentário se o tamanho da janela é 3, em seguida, em um centro de 1 a função média dos dados dos pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 São médias em um centro de 9 pontos 8, 9 e 10 são médias e em um centro de 10 permite assumir o vetor tem 10 entradas pontos 9 e 10 são médias. Como movemean lidar com as extremidades Começa com um tamanho de janela Englobando apenas o ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando no tamanho da janela até que o tamanho da janela é que especificado na entrada de função Thanks. Nice e simples Obrigado. Good trabalho Muito útil como Stephan Wolf disse. Foi lookin para média móvel centrado que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela do filtro e mover o início Great. Accelerating o ritmo de engenharia e science. MathWorks é o principal desenvolvedor de matemática Software de computação para engenheiros e cientistas Sts. Moving Filtro de filtragem média Filter. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR filtro de resposta de impulso finito comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Toma M amostras de entrada de cada vez e ter a média da M - Amostras e produz um ponto de saída único É uma estrutura de filtro de passagem de baixo LPF muito simples que vem a calhar para cientistas e engenheiros para filtrar componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. Como o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M a suavidade da saída aumenta, As transições acentuadas nos dados são feitas cada vez mais sem corte Isso implica que este filtro tem resposta excelente domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência pobre. O filtro MA desempenhar três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e Produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de cálculo envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro age como um Filtro de Passa Baixa com fraco f A resposta do domínio de requency e uma resposta boa do domínio do tempo. O código de matlab do código de Matlab simula a resposta do domínio de tempo de um filtro da média movente de M-ponto e igualmente traça a resposta de freqüência para vários comprimentos do filtro. Ponto MA filtro output. Input para Filtro médio móvel. Response de 3 pontos Filtro média móvel. Filtro de MA ponto de saída de filtro de saída. Filtro de MA filtro de saída. Resposta de 51 pontos Filtro médio móvel. Resposta de 101 pontos Média móvel Filter.501 ponto MA filtro output. Response de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é ruidosa e nosso objetivo é reduzir o ruído A próxima figura é A resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído Nós aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que a Ruído na saída tem , Que é descrito na próxima figura. Resposta de freqüência da média móvel Filtros de vários comprimentos. Nós aumentamos as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído seja quase zero, as transições são drasticamente apagadas Observe a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa resposta input. FrequencyFF. Da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dado que esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outro Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em mau desempenho no domínio da freqüência e vice-versa Em resumo, a média móvel é Um filtro de alisamento excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro de passa-baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio da freqüência. Livros externos. Recomendado Books. Primary Sidebar.