Matlab ruchomy średnio tutorial

29 września 2017 r. Średnia ruchoma przez splot Co oznacza średnia ruchoma i co jest dobre dla Jak przeprowadzić uśrednianie wykonywane przy użyciu splotu? Średnia ruchoma to prosta operacja używana zwykle do tłumienia szumu sygnału: ustawiamy wartość każdego punktu na średnia wartości w okolicy. Zgodnie ze wzorem: Tutaj x jest wejściem, a y jest sygnałem wyjściowym, podczas gdy rozmiar okna jest w, powinien być nieparzysty. Powyższa formuła opisuje operację symetryczną: próbki są pobierane z obu stron rzeczywistego punktu. Poniżej jest prawdziwy przykład życia. Punkt, na którym jest okno jest rzeczywiście czerwony. Wartości poza x mają być zerami: bawić się i zobaczyć efekty średniej ruchomej, spójrz na tę interaktywną demonstrację. Jak to zrobić przez splot Jak zauważyłeś, obliczanie prostej średniej ruchomej jest podobne do splotu: w obu przypadkach okno jest przesuwane wzdłuż sygnału, a elementy w oknie są podsumowane. Więc spróbuj tego zrobić, używając splotu. Użyj następujących parametrów: pożądane wyjście to: jako pierwsze podejście, spróbujmy to, co otrzymamy przez przekonanie sygnału x przez następujące k kernel: Wyjście jest dokładnie trzy razy większe niż oczekiwano. Można również zauważyć, że wartością wyjściową są podsumowanie trzech elementów w oknie. To dlatego, że podczas splotowania okna przesuwają się wzdłuż, wszystkie elementy są pomnożone przez jeden, a następnie podsumowane: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Aby uzyskać pożądane wartości y. wynik zostanie podzielony przez 3: przez wzór obejmujący podział: ale czy nie byłoby to optymalne do podziału podczas splotu Oto pomysł polegający na przekształceniu równania: użyjemy więc następującego jądra: w ten sposób będziemy uzyskać pożądane wyjście: Ogólnie: jeśli chcemy zrobić średnią ruchomej przez splot o wielkości okna w. posłużymy się poniższym jądrem: prostą funkcją roli średniej ruchomej jest: przykładowe użycie: użycie MATLAB, jak mogę znaleźć 3-dniową średnią ruchliwą konkretnej kolumny macierzy i dodać średnią ruchomej do tej macierzy Próbuję obliczyć 3-dniową średnią ruchu od dołu do góry macierzy. Mam podany mój kod: Biorąc pod uwagę następujące macierzy a i maski: próbowałem wykonania komendy conv, ale otrzymuję błąd. Oto komenda conv, którą próbowałem użyć w drugiej kolumnie macierzy a: Wyjście I pragnienie jest podane w następującej matrycy: Jeśli masz jakieś sugestie, bardzo by to doceniłem. Dziękuję W kolumnie 2 matrycy a, obliczam średnią ruchu trzydniowego w następujący sposób i umieszczając wynik w kolumnie 4 matrycy a (zmieniłam nazwę matrycy jako 39desiredOutput39 tylko dla ilustracji). Średnia 3-dniowa z 17, 14, 11 wynosi 14, 3-dniowa średnia z 14, 11, 8 jest 11, 3-dniowa średnia z 11, 8, 5 jest równa 8, a średnia 3-dniowa z 8, 2 to 5. W czwartej kolumnie nie ma wartości w dolnych dwóch wierszach, ponieważ obliczenia dla 3-dniowej średniej ruchomej zaczynają się od dołu. Wyjście 39valid39 nie będzie wyświetlane do co najmniej 17, 14 i 11. Mamy nadzieję, że to ma sens ndash Aaron 12 czerwca 13 w 1:28 Ogólnie pomogłoby, gdybyś wykazał błąd. W tym przypadku robisz dwie rzeczy niewłaściwie: najpierw trzeba podzielić rozdzielczość na trzy (lub długość średniej ruchomej). Zauważ rozmiar c. Nie możesz po prostu zmieścić się w c. Typowym sposobem na uzyskanie średniej ruchomej byłoby użycie tego samego: ale to nie wygląda tak, jak chcesz. Zamiast tego zmuszony jest użyć kilku linii: Utworzono w środę, 08 października 2008 20:04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 01:29 Wpisany przez Batuhan Osmanoglu Odsłon: 41497 Przeprowadzka Średnia W programie Matlab Często znajduję się w potrzebie uśredniając dane muszę trochę zmniejszyć hałas. Napisałem kilka funkcji, aby dokładnie to, czego chcę, ale matlab wbudowane w funkcję filtru działa całkiem nieźle. Tu napisać o uśrednieniu danych 1D i 2D. Filtr 1D może być realizowany przy użyciu funkcji filtra. Funkcja filtrująca wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych: współczynnika licznika dla filtra (b), współczynnika mianownika filtra (a) oraz oczywiście oczywiście danych (X). Filtr średniej prędkości można zdefiniować po prostu: W przypadku danych 2D możemy użyć funkcji filtru Matlabs2. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania filtru, wpisz: Oto szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16. Najpierw musimy zdefiniować filtr. Ponieważ chcemy tylko równego udziału wszystkich sąsiadów, możemy użyć tych funkcji. Dzielimy wszystko 256 (1616), ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnego poziomu (amplitudy) sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy, że poniżej Poniżej przedstawiono wyniki fazy interferogramu SAR. W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y a azymut jest odwzorowywany na osi X. Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i 16 pikseli szerokości w Azimuth. A zwykła średnia ruchoma w programie Matlab Proste średnie punkty ruchu w programie MATLAB. Średnia ruchoma lub średnia toczna to jedna z najczęstszych technik wygładzania, używana do wydzielania dobrego sygnału z bardzo losowego sygnału hałaśliwego. Technika ta jest zwykle używana do obserwowania zachowania funkcji lub sygnału, gdy parametry fizyczne i środowisko mają błędny wpływ na mierzony sygnał. Biorąc pod uwagę serie liczb i ustalony rozmiar podzbioru, pierwszy element średniej ruchomej jest uzyskiwany przez przyjęcie średniej początkowego stałego podzbioru liczby. Następnie podzbiór jest modyfikowany przez przesunięcie 8220 do przodu 8221 czyli z wyłączeniem pierwszej liczby serii i włącznie z następną liczbą następującą po pierwotnym podzbiorze w serii. Tworzy to nowy podzbiór liczb, który jest uśredniony. Proces ten jest powtarzany w całej serii danych. Linią przerywaną łączącą wszystkie średnie (stałe) jest średnia ruchoma. Średnia ruchoma jest zbiorem liczb, z których każda jest średnią odpowiedniego podzbioru większego zbioru punktów odniesienia. Średnia ruchoma może również używać nierównych wag dla każdej wartości odniesienia w podzbiorze w celu podkreślenia szczególnych wartości w podzbiorze. Ogólna technika polega na znalezieniu średniej z równej liczby danych po obu stronach centralnej wartości. Zapewnia to, że różnice średnie są dostosowywane do zmian danych, a nie przesunięte w czasie. Mogą wystąpić pewne anomalie, jeśli zmiany nie są jednolite, ale nie będzie to omówione tutaj. Mogą być różne typy średnic ruchomych, takie jak łączna średnia ruchoma Średnia ważona średniej ruchomej Mnożona średnia ruchoma Modyfikowana średnia ruchoma i średnie regresy regresyjne W tym poście mam załączony kod MATLAB do wykonywania prostej średniej ruchomej. Kod ten może być użyty do wygładzenia sygnału z jakąś ładną funkcją, ale z małym szumem tła bez pogorszenia się wartości danych. Ale bądź ostrożny w zakresie średniej dla własnych danych.