Mam wektor i chcę obliczyć jego średnią ruchomą, używając okna o szerokości 5. Jeśli na przykład wektor jest 1,2,3,4,5,6,7,8 wtedy pierwszy wpis wektora wynikowego powinien być sumą wszystkich wpisów w 1,2,3,4,5 tj. 15. drugi wpis wektora wynikowego powinien być sumą wszystkich pozycji w 2,3,4,5,6 tj. 20. W końcu, uzyskany wektor powinien wynosić 15,20,25,30 Jak mogę to zrobić. Konwertacja funkcji leży w twoim zaułku. Ta odpowiedź, trzy różne metody Oto szybki benchmark różny rozmiar wejściowy, stałe okno szerokość 5 przy użyciu timeit można swobodnie zastawiać dziury w komentarzach, jeśli uważasz, że musi być wyrafinowany. conv pojawia się jako najszybsze podejście, o około dwa razy szybsze niż podejście monety przy użyciu filtru i około czterokrotnie szybciej niż Luis Podejście Mendo'a przy użyciu cumsum. Here jest inny benchmark ustalony rozmiar wejściowy 1e4 różnych szerokości okna Tutaj podejście Luis Mendo s cumsum jako jasny zwycięzca, ponieważ jego złożoność jest przede wszystkim zależnie od długości wejścia i jest niewrażliwe na szerokość okna. Aby podsumować, should. use conv podejście, jeśli okno jest stosunkowo mały. użyj podejście cumsum, jeśli okno jest stosunkowo large. Code na benchmarks. Moving Średnie dane dotyczące ruchu posuwowego, okna, dim, oblicza środkową średnicę ruchu danych macierzy danych przy użyciu rozmiaru okna określonego w oknie w wymiarze dim, przy użyciu algorytmu określonego w opcji Dim i opcja są opcjonalne i domyślnie wynosi 1.Dim i opcjonalne wejścia opcjonalne mogą być pomijane w całości lub można je zastąpić np. Przenosząc dane, okno daje te same wyniki, co przemieszczanie danych, okna, 1,1 lub danych przenoszących, okna, 1. rozmiaru macierzy danych wejściowych i wymiar jest ograniczony tylko przez maksymalny rozmiar matrycy dla twojej platformy Okno musi być liczbą całkowitą i powinno być nieparzyste Jeśli okno jest nawet wtedy zaokrąglane do następnej niższej liczby nieparzystej. Funkcja oblicza średnią ruchomą zawierającą środek p oint i window-1 2 elementy przed i po w określonym wymiarze Na krawędziach matrycy liczba elementów przed lub po, jest mniejsza, tak że rzeczywisty rozmiar okna jest mniejszy od podanego okna. Funkcja jest podzielona na dwie części, algorytm 1d-2d i algorytm 3d Zostało to zrobione, aby zoptymalizować prędkość rozwiązania, zwłaszcza w mniejszych matrycach i1000 x 1 Ponadto w algorytmie domyślnym jest kilka różnych algorytmów dla problemu 1d-2d i 3d nie najszybsza Jest to zazwyczaj sytuacja, gdy matryca jest bardzo szeroka, tj. 100 x 100000 lub 10 x 1000 x 1000, a średnia ruchoma jest obliczana w krótszym wymiarze Rozmiar, w którym domyślny algorytm jest wolniejszy zależy od komputera. MATLAB 7 8 R2009a. Tagi dla tego pliku Proszę się zalogować, aby oznaczyć pliki. Zaloguj się aby dodać komentarze lub oceny i oceny 8. Funkcja dotyczy końców, przyciskając końcową lub prowadzącą część okna i przejście na wiodący lub końcowy średnica ruchoma zamiast środkowej Aby przejść do przykładu podanego w komentarzu, jeśli rozmiar okna wynosi 3, a następnie w środku 1, funkcja średnia danych z punktów 1 i 2 w centrum 2 punktów 1, 2 i 3 są uśrednione w centrum 9 punktów 8, 9 i 10 są uśrednione i w środku 10 pozwala założyć wektor ma 10 punktów wstawiania punktów 9 i 10. Są one uśrednione. Jak robi ruchmean z końcami Czy zaczyna się od wielkości okna obejmujący tylko punkt 1 na 1, a następnie 3 punkty w punkcie 2, a następnie zwiększenie rozmiaru okna, dopóki wielkość okna nie jest określona w funkcji input. Nice i proste Thank you. Good job Bardzo przydatne, jak powiedział Stephan Wolf. szukała średniej średniej ruchomej, która może pracować na działce na całej szerokości, bez potrzeby szukać rozmiaru okna filtra i przenosząc początek Wielkiej. Zaangażowanie tempa inżynierii i nauki. MathWorks jest wiodącym deweloperem matematyki oprogramowanie komputerowe dla inżynierów i naukowców st. Moving Average Filter MA. Loading Filtr średniometryczny to prosty filtr odpowiedzi impulsowych FIR Low Pass, powszechnie stosowany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych Pobiera M próbek wejściowych na raz i przyjmuje średnią z tych M - próbki i produkują pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtru dolnoprzepustowego LPF, która jest przydatna dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Ponieważ długość filtra zwiększa parametr M, gładkość produkcji wzrasta, podczas gdy gwałtowne przejście w danych staje się coraz bardziej stępne Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabą odpowiedź na częstotliwość. Filtr MA spełnia trzy ważne funkcje.1 Ma to punkty wejścia M, oblicza średnią tych punktów M i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy 2 Ze względu na obliczenia obliczeń obliczeniowych, filtr wprowadza określoną ilość opóźnień 3 Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy o słabym współczynniku f odpowiedź na domenę rezonansową i dobrą odpowiedź na domenę czasową. Matlab Code. Filokujący kod matlab symuluje reakcję na domenę czasową filtru Moving Average w punkcie M, a także wyznacza odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Time Domain Response. Input to MA filter.3 - point MA filter. Input to Moving average filter. Response 3-punktowego filtra średniej filtracji.51-punktowy filtr MA wyjściowy.101-punktowy filtr MA. Response 51-punktowego filtru średniego ruchu. Powiadomienie o 101-punktowej średniej ruchomej filter.501-point MA filter. Response 501 point Moving average filter. Na pierwszym wykresie mamy wejście, które przechodzi do średniej ruchomych filtrów Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następny rysunek jest odpowiedź wyjściowa 3-punktowego filtru Moving Average Z rysunku wynika, że filtr 3-punktowy Moving Average nie dokonał wiele w filtrowaniu szumu Zwiększymy czubki filtru do 51 punktów i widzimy, że hałas na wyjściu ma ponownie dużo się obniżyło, co pokazano na następnej figurze. Rozwiązanie odpowiedzi na ruch średnich filtrów o różnych długościach. Zwiększamy kraniki na 101 i 501 i zauważamy, że nawet - chociaż hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealnym przejściem na ceglany mur w naszym input. Frequency Response. From odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że roll-off jest bardzo powolny i tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobre Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma, wyraźnie, ruchomy filtr średnie nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości od innego Jak wiemy, że dobra wydajność w dziedzinie czasu powoduje słabą wydajność w dziedzinie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc średnia ruchoma jest wyjątkowo dobre wygładzanie filtruje działanie w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo zły filtr dolnoprzepustowy działa w dziedzinie częstotliwości. Rejestracja zewnętrzna. Nazywana książka. Najbardziej pasek boczny.
No comments:
Post a Comment